Co je to datová síť?

Datová struktura je moderní přístup ke správě dat, který urychluje a zjednodušuje přístup k datovým zdrojům v rámci celého podniku. Na vyžádání přistupuje k datům z různých zdrojů, transformuje je a harmonizuje tak, aby byla použitelná a využitelná pro nejrůznější podnikové aplikace.

V porovnání s přístupy, jako jsou datová jezera a datové sklady, se zásadně liší tím, že namísto vytváření dalších datových sil doplňuje již existující data a prostředky pro správu dat v organizaci a podle potřeby dokáže přistupovat k požadovaným datům na vyžádání - přímo ze zdrojových systémů.

Toho dosahuje vytvořením nerušivé zastřešující vrstvy, která se připojuje k datům u zdroje a transformuje je do harmonizovaného, konzistentního a jednotného pohledu, který lze využít pro nejrůznější aplikace v rámci celé organizace.

Prostřednictvím automatizace a zpracování v reálném čase zajišťuje, že data jsou trvale dostupná, zabezpečená a připravená k analýze.

Tento přístup nejen zjednodušuje správu dat, ale také umožňuje organizacím efektivně využívat více - a aktuálnějších - dat pro hlubší vhled, což podporuje inovace a provozní efektivitu.

Organizace, které si osvojí datovou strukturu, těží z lepší provozní efektivity a strategičtějšího využití dat.

Pro pochopení datových tkanin je důležité pochopit jejich základní součásti a hodnotu, kterou přinášejí podnikům díky lepší správě a dostupnosti dat.

Datovou strukturou se rozumí architektura a soubor datových služeb, které poskytují konzistentní možnosti napříč spektrem datových zdrojů v různých formátech a s různou latencí, a to v lokálních, hybridních i multicloudových prostředích.

Datové struktury umožňují centralizovaný a konzistentní pohled na různorodá data - navzdory tomu, že se data nacházejí v různých formátech a na různých místech - pro použití širokou škálou spotřebitelů a případů použití.

Datovou strukturu si můžete představit jako dirigenta orchestru.

Stejně jako dirigent harmonizuje různorodé nástroje, aby vytvořil jednotné a krásné hudební dílo, datové struktury integrují a spravují data z různých zdrojů - aplikací, databází, souborů, front zpráv atd. - do soudržné a použitelné struktury.

• Připojit a shromáždit: Pro některé aplikace je vhodnější nebo efektivnější zpracovávat data tam, kde se nacházejí, bez jejich uchovávání (připojení). U ostatních scénářů je žádoucí data uchovávat (shromažďovat). Datová struktura by měla podporovat oba přístupy.
• Škálovatelnost: Architektura je navržena tak, aby ji bylo možné škálovat horizontálně i vertikálně a aby se přizpůsobila rostoucímu objemu dat bez snížení výkonu.
• Flexibilita: Datová struktura musí podporovat širokou škálu datových typů a umožnit podnikům pracovat s daty z jakýchkoli interních i externích zdrojů a v jakýchkoli formátech.
• Interoperabilita: Architektury datových struktur kladou důraz na interoperabilitu mezi různými platformami a prostředími, což zajišťuje volný a bezpečný tok dat.
• Automatizace: Automatizací úkolů správy dat snižují datové továrny potřebu manuálních zásahů, čímž zvyšují efektivitu a snižují pravděpodobnost chyb.

Podniky nemají o data nouzi. Organizace dnes shromažďují mnohem více dat než kdykoli v minulosti. Proto jsou datové struktury tak důležité - řeší složitosti, které přináší obrovské množství různorodých dat generovaných z různých zdrojů.

Datové struktury zefektivňují dostupnost a interoperabilitu dat mezi různými systémy, a tím umožňují organizacím včasné a dobře informované rozhodování.

Významně také snižují čas a úsilí potřebné ke správě dat, což je pro moderní podniky založené na datech nepostradatelné.

Využití architektury datové struktury nabízí podnikům řadu výhod, které jsou speciálně uzpůsobeny pro orientaci ve složitých moderních datových prostředích a pro odhalení hodnoty skryté v rozsáhlých a různorodých datových zdrojích.

Mezi hlavní výhody patří:

• Zvyšování provozní efektivity
• Zlepšení strategického rozhodování
• Zjednodušení provozních pracovních postupů
• Zvýšení souladu s předpisy

Zde jsou některé další konkrétní výhody:

• Bezproblémový přístup napříč jednotlivými prostředími: Datové struktury překlenují rozdíly v datových silech a poskytují jednotný přístup ke konzistentním a důvěryhodným datům napříč různými prostředími, platformami a lokalitami. Tento bezproblémový přístup podporuje lepší integraci a spolupráci v rámci organizace.
• Dostupnost dat v reálném čase: Díky usnadnění zpracování a integrace dat v reálném čase zajišťuje datová struktura, že osoby s rozhodovací pravomocí mají přístup k aktuálním informacím, což zvyšuje schopnost reagovat na změny na trhu a příležitosti.

• Zjednodušená správa dat: Díky datové struktuře mohou podniky implementovat a prosazovat konzistentní zásady správy dat pro všechna svá data bez ohledu na to, kde se nacházejí. Tento jednotný přístup ke správě pomáhá udržovat kvalitu dat, jejich přesnost a soulad s předpisy.
• Automatizované zpracování dat: Architektury datových struktur zahrnují automatizaci pro integraci, vyhledávání dat, klasifikaci, přístup a kontrolu kvality, což snižuje manuální práci a minimalizuje chyby. Tato automatizace podporuje efektivnější a spolehlivější postupy správy dat.

• Rychlejší a flexibilnější analytika: Díky tomu, že datové struktury poskytují ucelený pohled na datové prostředí organizace, umožňují rychlejší analýzu dat a flexibilnější business intelligence. Tato schopnost umožňuje společnostem rychle přeměnit data na užitečné poznatky.
• Podpora pokročilé analýzy dat: Některé datové struktury jsou navrženy tak, aby zvládaly komplexní zpracování dat a analytickou zátěž přímo v rámci struktury, včetně strojového učení a umělé inteligence, což podnikům umožňuje provádět pokročilé analytické strategie přímo v rámci struktury a získat tak konkurenční výhodu. Tyto možnosti eliminují nutnost kopírovat rozsáhlé datové extrakty do samostatných prostředí pro analýzu a jsou ideální pro případy použití v reálném čase a téměř v reálném čase. Ty se někdy označují jako inteligentní datové tkaniny.

• Snížení složitosti správy dat: Díky abstrahování od složitosti podkladových zdrojů dat a infrastruktury umožňují datové struktury organizacím efektivněji spravovat svá data, což snižuje potřebný čas a zdroje.
• Nižší náklady na infrastrukturu: Díky lepší správě dat a schopnosti efektivně integrovat různé zdroje dat mohou podniky optimalizovat infrastrukturu pro ukládání a zpracování dat, což vede k výrazným úsporám nákladů.

• Konzistentní bezpečnostní zásady: Datové tkaniny umožňují prosazovat konzistentní bezpečnostní zásady a kontroly přístupu ke všem datům, což pomáhá chránit citlivé informace a snižovat riziko narušení bezpečnosti dat.
• Zjednodušené dodržování předpisů: Jednotný model správy podporovaný datovými strukturami zjednodušuje dodržování předpisů o ochraně údajů a průmyslových předpisů tím, že poskytuje nástroje pro sledování a sledování původu dat, podávání zpráv a prosazování zásad v různých jurisdikcích.

Datové tkaniny jsou schopny pracovat s různými typy dat a styly integrace dat na mnoha platformách a místech.

Zde je několik podrobnějších informací o tom, jak fungují pod kapotou.

1. Vrstva pro příjem datTatovr

stva je zodpovědná za připojení a sběr dat z různých zdrojů, včetně databází, cloudových služeb, platforem SaaS, zařízení IoT a lokálních systémů.

Podporuje více datových formátů a metod příjmu, včetně paradigmat připojení (virtualizace) a sběru (perzistence), čímž zajišťuje přesné zachycení dat a jejich zpřístupnění ke zpracování.

2. Vrstva pro příjemdatTato vrstva je zodpovědná za připojení a sběr dat z různých zdrojů, včetně databází, cloudových služeb, platforem SaaS, zařízení IoT a lokálních systémů. Vrstva ukládání a organizace dat

Na této úrovni by měla být přijatá data uložena ve flexibilním, vícemodelovém systému pro ukládání dat.

Tato vrstva klade důraz na organizaci a katalogizaci dat, přičemž využívá správu metadat, která usnadňuje jejich vyhledávání a přístup k nim.

3. Vrstva ukládání a organizace dat Vrstva pro zpracování a integraci dat

Data v rámci struktury jsou zpracovávána a transformována tak, aby vyhovovala potřebám různých aplikací a analýz. To zahrnuje čištění, transformaci, normalizaci, validaci, odsouhlasení, obohacení a další úkoly.

Aspekt integrace umožňuje harmonizovat data z různých zdrojů a zajistit, aby data byla konzistentní, přesná a připravená k použití v rámci celé organizace.

4. Integrace dat. Vrstva správy a zabezpečení dat

Tato vrstva, která je ústředním prvkem architektury datové struktury, zavádí zásady pro kvalitu dat, ochranu soukromí, dodržování předpisů a zabezpečení.

Zajišťuje, aby používání dat bylo v souladu s regulačními normami a organizačními zásadami, a používá šifrování, řízení přístupu a mechanismy auditu pro ochranu citlivých informací.

5. Vrstva správy a zabezpečení dat Vrstva pro přístup k datům a jejich poskytování

Tato vrstva usnadňuje efektivní přístup k datům a jejich sdílení v rámci podniku a v případě potřeby s externími partnery.

Podporuje různé mechanismy poskytování dat, včetně rozhraní API, datových služeb a toků událostí, a umožňuje uživatelům a aplikacím pohodlně získávat a přihlašovat se k odběru dat, která potřebují. Datová struktura by měla podporovat širokou škálu přístupových protokolů, včetně relačních, dokumentových, REST atd., bez nutnosti mapování a duplikace dat.

6. Datová struktura by měla podporovat širokou škálu přístupových protokolů, včetně relačních, dokumentových, REST atd. Analytická vrstva a vrstva Insights

Možnosti zpracování analytických dat by měly být zabudovány přímo v samotné struktuře, včetně:

• Pokročilá analytika
• Strojové učení
• Generativní umělá inteligence
• Business intelligence
• Zpracování přirozeného jazyka
• Obchodní pravidla
• Analytický jazyk SQL

a další analytické funkce, které z dat generují poznatky a programové akce - to vše bez nutnosti kopírovat datové extrakty do externích prostředí.

Datová struktura by měla nativně podporovat analytiku v reálném čase, inteligentní provozní pracovní postupy a rozhodování a pomáhat organizacím získávat ze svých dat využitelné informace a strategickou hodnotu.

Podívejme se na několik hypotetických příkladů, jak by různé typy společností mohly využít technologie datových tkanin k řešení jedinečných obchodních výzev, a zdůrazněme tak rozmanitost a přizpůsobivost řešení datových tkanin.

Scénář: Globální maloobchodní společnost chce vytvořit jednotný pohled na zákazníky napříč svými online platformami, fyzickými prodejnami a mobilními aplikacemi, aby mohla nabízet personalizované nákupní zážitky a zlepšit loajalitu zákazníků

.Použití datové struktury: Společnost implementuje datovou strukturu pro integraci zákaznických dat ze svých systémů elektronického obchodování, systémů v místech prodeje ve fyzických prodejnách, systému CRM, dat o používání mobilních aplikací a zpětné vazby zákazníků na platformách sociálních médií

Datová struktura poskytuje 360stupňový pohled na interakce a preference zákazníků v reálném čase a návrhy na další nejlepší akce a propagační akce pro zákazníky

.Použité technologie: Analýza chování zákazníků v reálném čase, modely strojového učení pro personalizaci a možnosti virtualizace dat pro bezproblémovou integraci různých zdrojů dat.

Scénář: Nadnárodní banka potřebuje zlepšit své schopnosti odhalování podvodů a zajistit soulad s globálními regulačními požadavky, aniž by to mělo dopad na služby zákazníkům

.Využití datové struktury: Využitím datové struktury banka integruje data o transakcích napříč různými obchodními jednotkami a platformami v reálném čase a používá pokročilou analytiku a modely založené na umělé inteligenci k efektivnějšímu odhalování podvodných aktivit. Automatizuje také podávání zpráv o dodržování předpisů tím, že zajišťuje, aby všechna data byla v souladu s regionálními předpisy prostřednictvím jednotného rámce správy

.Technologie: Strojové učení pro odhalování podvodů, funkce pro přijímání datových toků v reálném čase, které spouštějí programové provádění modelů ML, a automatizované nástroje pro dodržování předpisů v rámci architektury datové struktury.

Scénář: Systém zdravotní péče usiluje o zlepšení výsledků péče o pacienty a pokrok v lékařském výzkumu integrací záznamů o pacientech, výzkumných dat a zařízení pro monitorování zdraví v reálném čase

.Použití datové struktury: Systém zdravotní péče používá datovou strukturu ke sjednocení elektronických zdravotních záznamů (EHR), genomických výzkumných dat a dat zařízení internetu věcí z nositelných zařízení a zařízení pro monitorování v nemocnici. Tato integrace umožňuje personalizované plány péče o pacienty a odbourává datová sila, která brání kvalitní péči o pacienty

.Technologie: integrace dat internetu věcí pro monitorování zdravotního stavu v reálném čase, analýza dat pro výzkum a bezpečné platformy pro výměnu dat, které umožňují bezpečný a soukromý přístup k datům.

Scénář: Mezinárodní výrobní společnost se snaží optimalizovat provoz svého dodavatelského řetězce, aby snížila náklady a zlepšila dobu uvedení svých výrobků na trh

. využití datové struktury: Společnost nasadí datovou strukturu k integraci dat od svých partnerů v dodavatelském řetězci, senzorů na výrobní lince a systémů pro správu zásob.

Pomocí prediktivní analýzy datová struktura identifikuje potenciální narušení dodavatelského řetězce dříve, než k němu dojde, a navrhuje optimalizační strategie pro splnění závazků vůči zákazníkům a SLA

. technologie: Prediktivní analýza pro vhled do dodavatelského řetězce, IoT pro monitorování výrobní linky a nástroje pro integraci dat pro partnerské ekosystémy.

Virtualizace dat je technologie, která umožňuje integraci dat z různých zdrojů v reálném čase nebo téměř v reálném čase, aniž by bylo nutné data fyzicky přesouvat nebo replikovat.

Vytváří jednotný, abstrahovaný pohled na data z různých heterogenních zdrojů, včetně databází, souborů, webových služeb a aplikací, a zpřístupňuje je prostřednictvím jediné virtuální vrstvy.

Tento přístup usnadňuje přístup k datům ve formátu a struktuře, která je pro koncové uživatele nebo aplikace nejužitečnější, bez ohledu na původní formát nebo umístění dat.

Mezi klíčové vlastnosti virtualizace dat patří: - možnost připojení dat k internetu:

• Snížení složitosti: Zjednodušuje datové prostředí tím, že minimalizuje potřebu replikace dat a fyzického ukládání dat, čímž snižuje náklady na ukládání a eliminuje redundanci dat.
• Integrace různorodých zdrojů dat: Dokáže kombinovat data uložená v různých formátech a na různých místech a poskytuje konsolidovaný pohled na distribuovaná a různorodá data.
• Přístup k datům v reálném čase: Nabízí možnost přístupu k datům a dotazování v reálném čase, což uživatelům zajišťuje, že mají k dispozici nejaktuálnější informace.

Univerzální sémantická vrstva je abstrakční vrstva, která se nachází mezi podnikovými uživateli (např. podnikovými analytiky, aplikacemi a osobami s rozhodovací pravomocí) a základními zdroji dat.

Tato vrstva abstrahuje technické detaily způsobu uložení dat a představuje jednotné, zjednodušené rozhraní pro přístup k datům v rámci celého podniku.

Univerzální sémantická vrstva podporuje:

• Abstrakce dat: Všem uživatelům dat představuje konzistentní a obchodně přívětivý datový model.
• Optimalizace dotazů: Inteligentní funkce zpracování dotazů zajišťují, že jsou požadavky na data plněny efektivním způsobem, čímž se optimalizuje výkon a využití zdrojů.
• Zabezpečení a správa dat: Centralizovaná kontrola nad přístupem k datům a jejich používáním, konzistentní implementace pravidel zabezpečení, ochrany soukromí a dodržování předpisů pro všechna data.

Implementace datové struktury vyžaduje strukturovaný přístup a dodržování osvědčených postupů v oboru, aby bylo zajištěno robustní a škálovatelné řešení.

Proces zahrnuje několik klíčových kroků, od plánování a návrhu až po nasazení a průběžnou optimalizaci. Zde je průvodce krok za krokem, který organizaci pomůže vydat se na tuto cestu:

1. Identifikace obchodních cílů: Uvědomte si, jakých konkrétních obchodních výsledků chcete pomocí datové struktury dosáhnout, jako je lepší dostupnost dat, lepší rozhodování nebo lepší zkušenosti zákazníků.
2. Posouzení současných problémů s daty: Určete stávající problémy se správou dat, včetně datových sil, problémů s kvalitou dat nebo neefektivity při jejich zpracování.

1. Katalog zdrojů dat: Inventarizujte příslušné zdroje dat v organizaci, včetně databází, souborů, lokálních a cloudových aplikací, cloudových úložišť a dat a aplikací třetích stran.
2. Vyhodnocení datové infrastruktury: Zhodnoťte současný stav datové infrastruktury, abyste zjistili potenciální nedostatky nebo oblasti, které je třeba zlepšit při zpracování, zpracování, ukládání a analýze dat.

1. Výběr správných technologií: Na základě cílů a posouzení současného stavu vyberte vhodné možnosti pro vaši datovou strukturu. Architektura datové struktury může vyžadovat mnoho různých funkcí nebo služeb správy dat. Jedním z osvědčených postupů je hledání platforem, které kombinují mnoho požadovaných funkcí v jediném produktu, čímž se minimalizuje složitost a zrychluje doba potřebná k dosažení hodnoty.
2. Architektonický plán: Vypracování podrobného architektonického plánu, který popisuje, jak budou jednotlivé součásti datové struktury vzájemně spolupracovat, a zajišťuje škálovatelnost, bezpečnost a shodu s předpisy.

1. Zásady správy dat: Stanovte jasné zásady správy dat, které se týkají kvality dat, ochrany soukromí, zabezpečení a dodržování standardů.
2. Role a odpovědnosti: Definujte role a odpovědnosti za správu dat a zajistěte odpovědnost a vlastnictví dat v celé organizaci.

1. Výběr pilotní oblasti: Vyberte konkrétní oblast podnikání nebo případ použití pro pilotní implementaci datové struktury. Mělo by jít o oblast, která může přinést rychlé výsledky nebo cenné poznatky.
2. Implementace a testování: Nasazení potřebných funkcí a integrace vybraných zdrojů dat. Ověřte implementaci na konkrétním případu užití, přičemž vyzkoušejte přístup k datům, integraci a analytické funkce.

1. Postupné rozšiřování: Na základě úspěchu pilotního projektu postupně rozšiřte rozsah datové struktury o další zdroje dat a oblasti podnikání.
2. Sledování a optimalizace: Průběžně sledujte výkon datové struktury a podle potřeby provádějte úpravy s cílem zlepšit efektivitu, škálovatelnost a kvalitu dat.

1. Školení a podpora: Zajistěte školení a zdroje, aby zaměstnanci mohli efektivně využívat datovou strukturu pro přístup k datům a jejich analýzu.
2. Podporovat spolupráci: Podporovat prostředí spolupráce, ve kterém se sdílejí poznatky o datech a využívají se k řízení rozhodovacích procesů v celé organizaci.

1. Smyčka zpětné vazby: Zavedení mechanismů pro shromažďování zpětné vazby od uživatelů datové struktury s cílem určit oblasti, které je třeba zlepšit.
2. Aktualizace: Sledujte vývoj technologií a postupů správy dat, abyste zajistili, že se datová struktura bude vyvíjet tak, aby vyhovovala budoucím obchodním potřebám a příležitostem.

Dodržováním těchto kroků může organizace úspěšně zavést datovou strukturu, která zvýší její schopnost využívat data pro konkurenční výhody, provozní efektivitu a inovace.

Odbouráním sil a integrací dat napříč různými zdroji a platformami datová struktura nejen zjednodušuje správu dat, ale také otevírá novou oblast vhledu, efektivity a inovací.

Vzhledem k tomu, že se podniky i nadále pohybují ve složitých podmínkách digitální éry, stávají se agilita a inteligence poskytované architekturou datové struktury nepostradatelným přínosem.

Mezi četnými technologiemi umožňujícími vybudování robustní datové struktury vyniká InterSystems IRIS nad ostatními.

InterSystems IRIS poskytuje mnoho funkcí potřebných k implementaci inteligentních architektur datové struktury v reálném čase v jediném produktu, čímž eliminuje potřebu nasazení, integrace a údržby desítek různých technologií.

Poskytnutí všech těchto funkcí v jediném produktu postaveném na jediné kódové bázi zrychluje dobu dosažení hodnoty, snižuje složitost systému, zjednodušuje údržbu a přináší vyšší výkon.