Mi az az adatszövet?

Az adatszövetség az adatkezelés modern megközelítése, amely felgyorsítja és egyszerűsíti az adatvagyonhoz való hozzáférést az egész vállalaton belül. Igény szerint hozzáfér, átalakítja és harmonizálja a több forrásból származó adatokat, hogy azokat a legkülönbözőbb üzleti alkalmazások számára használhatóvá és felhasználhatóvá tegye.

Alapvetően különbözik az olyan megközelítésektől, mint az adattavak és adattárházak, mivel ahelyett, hogy további adatsilókat hozna létre, kiegészíti a szervezet már meglévő adat- és adatkezelési eszközeit, és igény szerint - közvetlenül a forrásrendszerekből - hozzáfér a szükséges adatokhoz.

Ezt úgy éri el, hogy létrehoz egy nem megszakító, átfogó réteget, amely a forrásnál csatlakozik az adatokhoz, és átalakítja azokat harmonizált, konzisztens és egységes nézetté, amely a szervezeten belül számos alkalmazáshoz felhasználható.

Az automatizálás és a valós idejű feldolgozás révén biztosítja, hogy az adatok folyamatosan elérhetőek, biztonságosak és elemezhetőek legyenek.

Ez a megközelítés nem csak az adatkezelést egyszerűsíti, hanem lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy több - és aktuálisabb - adatot hatékonyan hasznosíthassanak mélyebb betekintés céljából, ami az innovációt és a működési hatékonyságot segíti elő.

Az adatszövetet alkalmazó szervezetek jobb működési hatékonyságot és az adatok stratégiai felhasználását élvezik.

Az adatszövetek megértéséhez fontos, hogy megértsük az alapvető összetevőket és az értéket, amelyet az adatok jobb kezelése és hozzáférhetősége révén a vállalkozások számára nyújtanak.

Az adatszövetség olyan architektúrára és adatszolgáltatások készletére utal, amely konzisztens képességeket biztosít az adatforrások széles skáláján, különböző formátumokban és különböző késleltetési időkkel, helyben, hibrid és több felhőből álló környezetekben.

Az adatszövetségek lehetővé teszik a különböző adatok központosított és konzisztens nézetét - annak ellenére, hogy az adatok különböző formátumokban és helyeken vannak - a fogyasztók és felhasználási esetek széles köre számára.

Az adatszövetségre úgy gondolhat, mint egy zenekar karmesterére.

Ahogyan a karmester harmonizálja a különböző hangszereket, hogy egységes és gyönyörű zeneművet hozzon létre, az adatszövetségek a különböző forrásokból - alkalmazások, adatbázisok, fájlok, üzenetsorok stb. - származó adatokat egy egységes és használható szövetbe integrálják és kezelik.

• Csatlakoztatás és gyűjtés: Egyes alkalmazások esetében célszerűbb vagy hatékonyabb az adatokat ott feldolgozni, ahol vannak, az adatok tartós tárolása nélkül (csatlakoztatás). Más forgatókönyvek esetén kívánatos az adatok tartós tárolása (gyűjtése). Az adatszövetnek mindkét megközelítést támogatnia kell.
• Skálázhatóság: Az architektúrát úgy tervezték, hogy horizontálisan és vertikálisan is skálázható legyen, így a növekvő adatmennyiséget a teljesítmény csökkenése nélkül tudja kezelni.
• Rugalmasság: Az adatszövetnek az adattípusok széles skáláját kell támogatnia, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy bármilyen belső és külső forrásból származó, bármilyen formátumú adatokkal dolgozzanak.
• Interoperabilitás: Az adatszövet-architektúrák hangsúlyozzák a különböző platformok és környezetek közötti interoperabilitást, biztosítva az adatok szabad és biztonságos áramlását.
• Automatizálás: Az adatkezelési feladatok automatizálásával az adatszövetek csökkentik a kézi beavatkozás szükségességét, javítva a hatékonyságot és csökkentve a hibák valószínűségét.

A vállalkozások nem szenvednek hiányt adatokban. Valójában a szervezetek ma sokkal több adatot gyűjtenek, mint a múltban bármikor. Ezért olyan fontosak az adatszövetek - ezek kezelik a különböző forrásokból származó, nagy mennyiségű, eltérő adat által okozott összetettséget.

Az adatszövetek egyszerűsítik az adatok hozzáférhetőségét és az interoperabilitást az eltérő rendszerek között, ezáltal lehetővé téve a szervezetek számára az időszerű és jól informált döntéshozatalt.

Jelentősen csökkentik az adatok kezeléséhez szükséges időt és erőfeszítést, ami nem tárgyalható a modern adatvezérelt vállalkozások számára.

Az adatszövet-architektúra használata számos előnyt kínál a vállalkozásoknak, kifejezetten a modern adatvilágok összetettségének kezelésére és a hatalmas és változatos adatvagyonban rejlő értékek felszabadítására.

A magas szintű előnyök közé tartoznak:

• A működési hatékonyság növelése
• A stratégiai döntéshozatal javítása
• Az operatív munkafolyamatok racionalizálása
• A szabályozási megfelelés fokozása

Íme néhány további konkrét előny:

• Zökkenőmentes hozzáférés a silókon keresztül: Az adatszövetek áthidalják az adatsilók közötti szakadékokat, egységes hozzáférést biztosítva a különböző környezetekben, platformokon és helyszíneken egységes és megbízható adatokhoz. Ez a zökkenőmentes hozzáférés támogatja a szervezeten belüli jobb integrációt és együttműködést.
• Valós idejű adatelérhetőség: A valós idejű adatfeldolgozás és -integráció megkönnyítésével az adatszövet biztosítja, hogy a döntéshozók naprakész információkhoz férjenek hozzá, javítva a piaci változásokra és lehetőségekre való reagálási képességet.

• Egyszerűsített adatkezelés: Az adatszövet segítségével a vállalkozások egységes adatkezelési irányelveket hajthatnak végre és érvényesíthetnek az összes adatukra vonatkozóan, függetlenül attól, hogy hol találhatóak. Ez az egységes irányítási megközelítés segít az adatminőség, a pontosság és a szabályozásoknak való megfelelés fenntartásában.
• Automatizált adatfeldolgozás: Az adatszövet architektúrák automatizálják az integrációt, az adatfeltárást, az osztályozást, a hozzáférést és a minőségellenőrzést, csökkentve a kézi munkát és minimalizálva a hibákat. Ez az automatizálás támogatja a hatékonyabb és megbízhatóbb adatkezelési gyakorlatokat.

• Gyorsabb és rugalmasabb elemzés: A szervezet adattérképének holisztikus áttekintése révén az adatszövetek gyorsabb adatelemzést és rugalmasabb üzleti intelligenciát tesznek lehetővé. Ez a képesség lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy az adatokból gyorsan hasznosítható felismerések szülessenek.
• A fejlett adatelemzés támogatása: Egyes adatszöveteket úgy tervezték, hogy közvetlenül a szöveten belül kezeljék a komplex adatfeldolgozási és elemzési munkaterheket, beleértve a gépi tanulást és az AI-t, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy a fejlett elemzési stratégiákat közvetlenül a szöveten belül hajtsák végre, a versenyelőny érdekében. Ezek a képességek kiküszöbölik a nagyméretű adatkivonatok külön környezetekbe történő másolásának szükségességét az elemzéshez, és ideálisak a valós idejű és közel valós idejű felhasználási esetekhez. Ezeket néha intelligens adatszöveteknek is nevezik.

• Csökkentett adatkezelési komplexitás: A mögöttes adatforrások és az infrastruktúra összetettségének absztrahálásával az adatszövetek lehetővé teszik a szervezetek számára, hogy hatékonyabban kezeljék adataikat, csökkentve a szükséges időt és erőforrásokat.
• Alacsonyabb infrastrukturális költségek: A jobb adatkezelés és a különböző adatforrások hatékony integrálásának képessége révén a vállalkozások optimalizálhatják adattárolási és feldolgozási infrastruktúrájukat, ami jelentős költségmegtakarítást eredményez.

• Egységes biztonsági irányelvek: Az adatszövetek lehetővé teszik az egységes biztonsági irányelvek és hozzáférés-szabályozás érvényesítését az összes adatra vonatkozóan, segítve ezzel az érzékeny információk védelmét és csökkentve az adatbiztonság megsértésének kockázatát.
• Egyszerűsített megfelelés: Az adatszövetek által támogatott egységes irányítási modell egyszerűsíti az adatvédelmi és iparági szabályozásoknak való megfelelést azáltal, hogy eszközöket biztosít az adatok nyomon követésére és nyomon követésére, a jelentéstételre és a különböző joghatóságok közötti irányelvek érvényesítésére.

Az adatszövetek többféle adattípussal és adatintegrációs stílussal képesek dolgozni számos platformon és helyszínen.

Itt találsz további részleteket arról, hogyan működnek a motorháztető alatt.

1. Adatbeviteli rétegEz a

réteg felelős a különböző forrásokból származó adatokhoz való csatlakozásért és azok összegyűjtéséért, beleértve az adatbázisokat, felhőszolgáltatásokat, SaaS platformokat, IoT eszközöket és helyi rendszereket.

Többféle adatformátumot és adatbeviteli módszert támogat, beleértve a csatlakozási (virtualizáció) és a gyűjtési (perzisztencia) paradigmát is, biztosítva, hogy az adatok pontosan rögzítésre és feldolgozásra rendelkezésre álljanak.

2. Adattárolási és szervezési réteg

Ezen a szinten a bevitt adatokat egy rugalmas, több modellből álló adattároló rendszerben kell tárolni.

Ez a réteg az adatok szervezésére és katalogizálására helyezi a hangsúlyt, metaadat-kezelést alkalmazva a könnyű felkutatás és hozzáférés megkönnyítése érdekében.

3. Az adatok rendszerezése és katalogizálása. Adatfeldolgozási és integrációs réteg

Az adatokat a szöveten belül feldolgozzák és átalakítják a különböző alkalmazások és elemzések igényeinek megfelelően. Ez magában foglalja a tisztítást, átalakítást, normalizálást, érvényesítést, egyeztetést, dúsítást és egyéb feladatokat.

Az integrációs szempont lehetővé teszi az eltérő forrásokból származó adatok harmonizálását, biztosítva, hogy az adatok konzisztensek, pontosak és felhasználásra készek legyenek a szervezeten belül.

4. Adatkezelési és biztonsági réteg

Az adatstruktúra architektúrájának központi eleme, ez a réteg az adatminőségre, adatvédelemre, megfelelőségre és biztonságra vonatkozó irányelveket valósít meg.

Biztosítja, hogy az adatok felhasználása megfeleljen a szabályozási előírásoknak és a szervezeti irányelveknek, titkosítást, hozzáférés-ellenőrzést és ellenőrzési mechanizmusokat alkalmaz az érzékeny információk védelme érdekében.

5. Adathozzáférési és adatszolgáltatási réteg

Ez a réteg megkönnyíti az adatok hatékony elérését és megosztását a vállalaton belül és szükség esetén külső partnerekkel.

Támogatja a különböző adatszolgáltatási mechanizmusokat, beleértve az API-kat, az adatszolgáltatásokat és az eseményfolyamokat, lehetővé téve a felhasználók és alkalmazások számára, hogy kényelmesen lekérjék és feliratkozzanak a szükséges adatokra. Az adatszövetnek támogatnia kell a hozzáférési protokollok széles skáláját, beleértve a relációs, dokumentum, REST stb. protokollokat, anélkül, hogy szükség lenne az adatok leképezésére és duplikálására.

6. Analitikai és betekintési réteg

Az analitikai feldolgozási képességeket közvetlenül magában a szövetben kell kialakítani, beleértve:

• Fejlett analitika
• Gépi tanulás
• Generatív mesterséges intelligencia
• Üzleti intelligencia
• Természetes nyelvi feldolgozás
• Üzleti szabályok
• Analitikus SQL

és egyéb analitikai képességek, hogy az adatokból meglátásokat és programozási műveleteket hozzanak létre - mindezt anélkül, hogy az adatkivonatokat külső környezetbe kellene másolni...
Az adatszövetnek natív módon támogatnia kell a valós idejű analitikát, az intelligens működési munkafolyamatokat és a döntéshozatalt, segítve a szervezeteket abban, hogy az adatokból használható intelligenciát és stratégiai értéket nyerjenek.

Vizsgáljunk meg néhány hipotetikus példát arra, hogy a különböző típusú vállalatok hogyan használhatják fel az adatszövet-technológiákat az egyedi üzleti kihívások megoldására, kiemelve az adatszövet-megoldások sokszínűségét és alkalmazkodóképességét.

Forgatókönyv: Egy globális kiskereskedelmi vállalat egységes vásárlói nézetet szeretne létrehozni online platformjain, fizikai üzleteiben és mobilalkalmazásaiban, hogy személyre szabott vásárlási élményt nyújtson és javítsa a vásárlói hűséget

.Adatszövet használata: A vállalat adatszövetet vezet be az e-kereskedelmi rendszereiből, a fizikai üzletek eladáshelyi rendszereiből, a CRM rendszerből, a mobilalkalmazások használati adataiból és a közösségi médiaplatformok vásárlói visszajelzéseiből származó vásárlói adatok integrálására

Az adatszövet valós idejű 360 fokos nézetet nyújt a vásárlói interakciókról és preferenciákról, valamint javaslatokat tesz a vásárlók következő legjobb akcióira és promócióira

.Alkalmazott technológiák: Valós idejű elemzések a vásárlók viselkedéséhez, gépi tanulási modellek a személyre szabáshoz és adatvirtualizációs képesség a különböző adatforrások zökkenőmentes integrálásához.

Szcenárió: Egy multinacionális banknak javítania kell csalásfelismerő képességeit, és biztosítania kell a globális szabályozási követelményeknek való megfelelést anélkül, hogy ez befolyásolná az ügyfélkiszolgálást

.Data Fabric használata: Az adatszövet alkalmazásával a bank valós időben integrálja a különböző üzleti egységek és platformok tranzakciós adatait, fejlett analitikát és mesterséges intelligencia által vezérelt modelleket alkalmazva a csalárd tevékenységek hatékonyabb felderítése érdekében. Automatizálja a megfelelőségi jelentéstételt is, mivel egy egységes irányítási keretrendszer segítségével biztosítja, hogy minden adat megfeleljen a regionális szabályozásoknak

.Technológiák: gépi tanulás a csalás felderítéséhez, valós idejű streaming bevitel, amely az ML modellek programozott végrehajtását indítja el, és automatizált megfelelőségi eszközök az adatszövet architektúrán belül.

Forgatókönyv: Egy egészségügyi rendszer célja a betegek ellátási eredményeinek javítása és az orvosi kutatás előmozdítása a betegnyilvántartások, a kutatási adatok és a valós idejű egészségügyi felügyeleti eszközök integrálásával

.Adatszövet használata: Az egészségügyi rendszer adatszövetet használ az elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR), a genomikai kutatási adatok és a viselhető eszközökből és a kórházi felügyeleti berendezésekből származó IoT-eszközadatok egyesítésére. Ez az integráció személyre szabott betegellátási terveket tesz lehetővé, és lebontja a jó betegellátást akadályozó adatsilókat

.Technológiák: IoT-adatintegráció a valós idejű egészségügyi megfigyeléshez, adatelemzés a kutatáshoz, valamint biztonságos adatcsereplatformok az adatok biztonságos és privát eléréséhez.

Forgatókönyv: Egy nemzetközi gyártó vállalat optimalizálni kívánja ellátási láncának működését, hogy csökkentse a költségeket és javítsa a termékek piacra kerülésének idejét

.Data Fabric használata: A vállalat egy adatszövetet alkalmaz az ellátási lánc partnereinek, a gyártósorok érzékelőinek és a készletgazdálkodási rendszereknek az adatainak integrálására.

Az adatszövet prediktív analitika segítségével azonosítja a lehetséges ellátási lánc zavarokat, mielőtt azok bekövetkeznének, és optimalizációs stratégiákat javasol a vevői kötelezettségvállalások és SLA-k teljesítése érdekében

.Technológiák: Prediktív analitika az ellátási lánc megismeréséhez, IoT a gyártósorok felügyeletéhez és adatintegrációs eszközök a partneri ökoszisztémákhoz.

Az adatvirtualizáció olyan technológia, amely lehetővé teszi a különböző forrásokból származó adatok valós idejű vagy közel valós idejű integrációját anélkül, hogy az adatok fizikai mozgatására vagy replikálására lenne szükség.

A több heterogén forrásból - beleértve az adatbázisokat, fájlokat, webszolgáltatásokat és alkalmazásokat - származó adatok egységes, absztrahált nézetét hozza létre, és egyetlen virtuális rétegen keresztül teszi elérhetővé azokat.

Ez a megközelítés megkönnyíti az adatokhoz való hozzáférést a végfelhasználók vagy alkalmazások számára leghasznosabb formátumban és szerkezetben, függetlenül az adatok eredeti formátumától vagy helyétől.

Az adatvirtualizáció fő jellemzői a következők:

• Csökkentett komplexitás: Egyszerűsíti az adattérképet azáltal, hogy minimalizálja az adatreplikáció és a fizikai adattárolás szükségességét, ezáltal csökkenti a tárolási költségeket és megszünteti az adatredundanciát.
• Különböző adatforrások integrálása: A különböző formátumú és helyű adatok kombinálására képes, így konszolidált képet ad az elosztott és eltérő adatokról.
• Valós idejű adathozzáférés: Lehetővé teszi az adatok valós idejű elérését és lekérdezését, így biztosítva, hogy a felhasználók a legfrissebb információkkal rendelkezzenek.

Az univerzális szemantikus réteg egy absztrakciós réteg, amely az üzleti felhasználók (például az üzleti elemzők, alkalmazások és döntéshozók) és a mögöttes adatforrások között helyezkedik el.

Ez a réteg absztrahálja az adatok tárolásának technikai részleteit, és egységes, egyszerűsített felületet biztosít az adatokhoz való hozzáféréshez a vállalat egész területén.

Egy univerzális szemantikai réteg támogatja:

• Adatabsztrakció: konzisztens és üzleti szempontból kedvező adatmodellt mutat be az adatok valamennyi felhasználója számára.
• Lekérdezés-optimalizálás: Az intelligens lekérdezés-feldolgozási képességek biztosítják, hogy az adatigénylések hatékonyan teljesüljenek, optimalizálva a teljesítményt és az erőforrás-kihasználtságot.
• Adatbiztonság és irányítás: Az adatokhoz való hozzáférés és az adatok felhasználásának központosított ellenőrzése, a biztonsági, adatvédelmi és megfelelőségi szabályok következetes végrehajtása az összes adatra vonatkozóan.

Az adatszövet megvalósítása strukturált megközelítést és az iparági legjobb gyakorlatok betartását jelenti a megbízható és skálázható megoldás biztosítása érdekében.

A folyamat számos kulcsfontosságú lépést foglal magában, a tervezéstől és a kialakítástól a telepítésen át a folyamatos optimalizálásig. Íme egy lépésről lépésre követhető útmutató, amely segít egy szervezetnek elindulni ezen az úton:

1. Üzleti célok meghatározása: Ismerje meg azokat a konkrét üzleti eredményeket, amelyeket egy adatszövettel kíván elérni, például az adatok jobb hozzáférhetőségét, a jobb döntéshozatalt vagy a jobb ügyfélélményt.
2. A jelenlegi adatkezelési kihívások felmérése: Határozza meg a meglévő adatkezelési kihívásokat, beleértve az adatsilókat, az adatminőségi problémákat vagy az adatfeldolgozás hatékonyságának hiányosságait.

1. Az adatforrások katalogizálása: A szervezeten belüli releváns adatforrások leltározása, beleértve az adatbázisokat, a fájlokat, a helyben és a felhőben lévő alkalmazásokat, a felhőalapú tárolást, valamint a harmadik féltől származó adatokat és alkalmazásokat.
2. Értékelje az adatinfrastruktúrát: Értékelje az adatinfrastruktúra jelenlegi állapotát, hogy azonosítsa az adatok kezelésében, feldolgozásában, tárolásában és elemzésében lehetséges hiányosságokat vagy javítandó területeket.

1. Válassza ki a megfelelő technológiákat: A célkitűzések és a jelenlegi állapotfelmérés alapján válassza ki a megfelelő képességeket az adatszövethez. Az adatszövet-architektúra számos különböző adatkezelési képességet vagy szolgáltatást igényelhet. Az egyik legjobb gyakorlat az olyan platformok keresése, amelyek a szükséges képességek nagy részét egyetlen termékben egyesítik, így minimalizálják a komplexitást és felgyorsítják az értékteremtési időt.
2. Építészeti tervezet: Részletes építészeti tervezet kidolgozása, amely felvázolja, hogy az adatszövet különböző összetevői hogyan működnek együtt, biztosítva a skálázhatóságot, a biztonságot és a megfelelőséget.

1. Adatkezelési irányelvek: Hozzon létre egyértelmű adatkezelési irányelveket, amelyek kiterjednek az adatminőségre, az adatvédelemre, a biztonságra és a megfelelőségi előírásokra.
2. Szerepkörök és felelősségi körök: Határozza meg az adatok kezelésével kapcsolatos szerepköröket és felelősségi köröket, biztosítva az adatok elszámoltathatóságát és tulajdonjogát a szervezeten belül.

1. Válasszon ki egy kísérleti területet: Válasszon ki egy adott üzleti területet vagy felhasználási esetet az adatszövetség bevezetésének kísérleti teszteléséhez. Ennek olyan területnek kell lennie, amely gyors győzelmeket vagy értékes felismeréseket hozhat.
2. Implementálás és tesztelés: A szükséges funkciók telepítése és a kiválasztott adatforrások integrálása. Validálja a megvalósítást az adathozzáférési, integrációs és elemzési funkciók gyakorlásával egy adott felhasználási esetre.

1. Fokozatos bővítés: A kísérleti projekt sikere alapján fokozatosan bővítse ki az adatszövetet további adatforrásokra és üzleti területekre.
2. Monitorozás és optimalizálás: Folyamatosan monitorozza az adatszövet teljesítményét, és szükség esetén kiigazításokat végez a hatékonyság, a skálázhatóság és az adatminőség javítása érdekében.

1. Képzés és támogatás: Képzés és erőforrások biztosítása annak érdekében, hogy az alkalmazottak hatékonyan tudják használni az adatszövetet az adatok eléréséhez és elemzéséhez.
2. Együttműködés ösztönzése: Olyan együttműködési környezet kialakítása, amelyben az adatokkal kapcsolatos meglátásokat megosztják és felhasználják a döntéshozatali folyamatok irányítására az egész szervezeten belül.

1. Visszajelzési hurok: Létre kell hozni mechanizmusokat az adatszövet felhasználóitól származó visszajelzések gyűjtésére, hogy azonosítani lehessen a fejlesztendő területeket.
2. Maradjon naprakész: Tartsa lépést az adatkezelési technológiák és gyakorlatok fejlődésével annak biztosítása érdekében, hogy az adatstruktúra a jövőbeni üzleti igényeknek és lehetőségeknek megfelelően fejlődjön.

Az alábbi lépések követésével egy szervezet sikeresen telepíthet egy olyan adatszövetet, amely növeli az adatok versenyelőny, működési hatékonyság és innováció érdekében történő felhasználásának képességét.

A silók lebontásával és a különböző források és platformok adatainak integrálásával az adatszövet nemcsak az adatkezelést egyszerűsíti, hanem a betekintés, a hatékonyság és az innováció új birodalmát is megnyitja.

Ahogy a vállalkozások továbbra is a digitális korszak összetettségében navigálnak, az adatszövet-architektúra által biztosított agilitás és intelligencia nélkülözhetetlen eszközzé válik.

A robusztus adatszövet felépítését lehetővé tevő számos technológia közül az InterSystems IRIS kiemelkedik a többi közül.

Az InterSystems IRIS egyetlen termékben biztosítja a valós idejű, intelligens adatszövet-architektúrák megvalósításához szükséges számos képességet, így nem kell több tucat különböző technológiát telepíteni, integrálni és karbantartani.

Mindezen képességek egyetlen kódbázisra épülő termékben történő biztosítása felgyorsítja az értékteremtést, csökkenti a rendszer összetettségét, egyszerűsíti a karbantartást, és nagyobb teljesítményt biztosít.