Vad är en datafabrik?

En datafabrik är en modern metod för datahantering som snabbar upp och förenklar tillgången till datatillgångar i hela verksamheten. Det ger tillgång till, omvandlar och harmoniserar data från flera källor, på begäran, för att göra dem användbara och handlingsbara för en mängd olika affärsapplikationer.

Det är fundamentalt annorlunda jämfört med metoder som datasjöar och datalager eftersom det, i stället för att skapa fler datasilos, kompletterar en organisations befintliga data och datahanteringstillgångar som redan finns på plats och kan få tillgång till nödvändiga data på begäran - direkt från källsystemen - efter behov.

Detta uppnås genom att skapa ett icke-störande, övergripande lager som ansluter till data vid källan och omvandlar den till en harmoniserad, konsekvent och enhetlig vy som kan användas för en mängd olika applikationer i hela organisationen.

Genom automatisering och realtidsbearbetning säkerställs att data är konsekvent tillgängliga, säkra och redo för analys.

Detta tillvägagångssätt förenklar inte bara datahanteringen utan ger också organisationer möjlighet att effektivt utnyttja mer - och mer aktuell - data för djupare insikter, vilket driver innovation och operativ effektivitet.

Organisationer som använder en datafabrik drar nytta av bättre operativ effektivitet och mer strategisk användning av data.

För att förstå data fabrics är det viktigt att förstå de viktigaste komponenterna och det värde de tillför företagen genom förbättrad datahantering och tillgänglighet.

En datafabrik avser en arkitektur och en uppsättning datatjänster som ger konsekventa funktioner över ett spektrum av datakällor, i olika format och med olika latenser, i lokala miljöer, hybridmiljöer och miljöer med flera moln.

Datafabriker möjliggör en centraliserad och konsekvent vy av olika data - trots att data finns i olika format och på olika platser - för användning av ett brett spektrum av konsumenter och användningsområden.

Du kan tänka på en datafabrik som dirigenten i en orkester.

Precis som en dirigent harmoniserar de olika instrumenten för att producera ett enhetligt och vackert musikstycke, integrerar och hanterar datafabriker data från olika källor - applikationer, databaser, filer, meddelandeköer etc. - till en sammanhängande och användbar struktur.

• Connect and Collect: För vissa applikationer är det mer lämpligt eller effektivt att bearbeta data där de finns, utan att spara data (connect). För andra scenarier är det önskvärt att lagra data (collect). En datafabrik bör stödja båda metoderna.
• Skalbarhet: Arkitekturen är utformad för att skala både horisontellt och vertikalt, vilket gör att den växande datavolymen kan hanteras utan att prestandan försämras.
• Flexibilitet: Datafabriken måste stödja ett brett spektrum av datatyper, så att företagen kan arbeta med data från alla interna och externa källor och i alla format.
• Interoperabilitet: Data fabric-arkitekturer betonar interoperabilitet mellan olika plattformar och miljöer, vilket säkerställer att data kan flöda fritt och säkert.
• Automatisering: Genom att automatisera datahanteringsuppgifter minskar data fabrics behovet av manuella ingrepp, vilket förbättrar effektiviteten och minskar sannolikheten för fel.

Företag har ingen brist på data. Faktum är att organisationer idag samlar in mycket mer data än någonsin tidigare. Det är därför data fabrics är så viktiga - de löser de problem som uppstår när stora mängder olika data genereras från olika källor.

Data fabrics effektiviserar datatillgängligheten och interoperabiliteten mellan olika system, vilket ger organisationer möjlighet att fatta välgrundade beslut i rätt tid.

De minskar också avsevärt den tid och ansträngning som krävs för att hantera data, vilket är en nödvändighet för moderna datadrivna företag.

Att använda en data fabric-arkitektur ger företag en mängd fördelar, särskilt anpassade för att navigera i komplexiteten i moderna datalandskap och frigöra det värde som döljs i stora och olika datatillgångar.

Fördelarna på hög nivå inkluderar:

• Ökad effektivitet i verksamheten
• Förbättra strategiskt beslutsfattande
• Effektivisering av operativa arbetsflöden
• Ökad efterlevnad av regelverk

Här är några andra specifika fördelar:

• Sömlös åtkomst över silos: Data fabrics överbryggar klyftorna i datasilos och ger enhetlig åtkomst till konsekvent och tillförlitlig data i olika miljöer, plattformar och platser. Denna sömlösa åtkomst bidrar till bättre integration och samarbete inom organisationen.
• Datatillgänglighet i realtid: Genom att underlätta databehandling och integration i realtid säkerställer en datafabrik att beslutsfattare har tillgång till aktuell information, vilket förbättrar förmågan att reagera på marknadsförändringar och möjligheter.

• Förenklad datastyrning: Med en datafabrik kan företag implementera och genomdriva konsekventa datastyrningspolicyer för alla sina data, oavsett var de finns. Denna enhetliga strategi för styrning bidrar till att upprätthålla datakvalitet, noggrannhet och efterlevnad av regler.
• Automatiserad databehandling: Data fabric-arkitekturer innehåller automatisering för integration, datautvinning, klassificering, åtkomst och kvalitetskontroll, vilket minskar det manuella arbetet och minimerar antalet fel. Denna automatisering stöder effektivare och mer tillförlitliga datahanteringsmetoder.

• Snabbare och mer flexibel analys: Genom att ge en helhetsbild av en organisations datalandskap möjliggör datavävnader snabbare dataanalys och mer flexibel business intelligence. Denna kapacitet gör det möjligt för företag att snabbt omvandla data till användbara insikter.
• Stöd för avancerad dataanalys: Vissa datavävnader är utformade för att hantera komplexa databehandlings- och analysarbetsbelastningar direkt i vävnaden , inklusive mask ininlärning och AI, vilket gör det möjligt för företag att genomföra avancerade analysstrategier direkt i vävnaden, vilket ger konkurrensfördelar. Dessa funktioner eliminerar behovet av att kopiera stora datautdrag till separata miljöer för analys och är idealiska för användning i realtid och nära realtid. Dessa kallas ibland för smarta datavävnader.

• Minskad komplexitet i datahanteringen: Genom att abstrahera komplexiteten i underliggande datakällor och infrastruktur gör data fabrics det möjligt för organisationer att hantera sina data mer effektivt, vilket minskar den tid och de resurser som krävs.
• Lägre infrastrukturkostnader: Genom bättre datahantering och möjlighet att integrera olika datakällor på ett effektivt sätt kan företag optimera sin infrastruktur för datalagring och databehandling, vilket leder till betydande kostnadsbesparingar.

• Konsekventa säkerhetspolicyer: Data fabrics gör det möjligt att tillämpa konsekventa säkerhetspolicyer och åtkomstkontroller för all data, vilket bidrar till att skydda känslig information och minska risken för dataintrång.
• Förenklad efterlevnad: Den enhetliga styrningsmodellen som stöds av data fabrics förenklar efterlevnaden av dataskydds- och branschregler genom att tillhandahålla verktyg för dataspårning, rapportering och tillämpning av policyer i olika jurisdiktioner.

Data fabrics kan arbeta med flera datatyper och dataintegrationsstilar över många plattformar och platser.

Här är lite mer information om hur de fungerar under huven.

1. Data Ingestion LayerDetta

lager ansvarar för att ansluta till och samla in data från olika källor, inklusive databaser, molntjänster, SaaS-plattformar, IoT-enheter och lokala system.

Det stöder flera dataformat och ingångsmetoder, inklusive både anslutnings- (virtualisering) och insamlings- (persistens) paradigm, vilket säkerställer att data fångas korrekt och görs tillgängliga för bearbetning.

2. Datalagrings- och organisationslager

På denna nivå ska inmatade data lagras i en flexibel datalagringsmotor med flera modeller.

Detta lager betonar organisation och katalogisering av data och använder metadatahantering för att underlätta upptäckt och åtkomst.

3. Data Processing and Integration Layer

Data inom strukturen bearbetas och omvandlas för att uppfylla behoven hos olika applikationer och analyser. Detta inkluderar rensning, omvandling, normalisering, validering, avstämning, berikning och andra uppgifter.

Integrationsaspekten gör det möjligt att harmonisera data från olika källor och säkerställa att data är konsekventa, korrekta och redo att användas i hela organisationen.

4. Data Governance and Security Layer

Detta lager är centralt för datafabrikens arkitektur och implementerar policyer för datakvalitet, integritet, efterlevnad och säkerhet.

Det säkerställer att dataanvändningen följer lagstadgade standarder och organisationspolicyer och tillämpar kryptering, åtkomstkontroller och granskningsmekanismer för att skydda känslig information.

5. Data Access and Delivery Layer

Detta lager underlättar effektiv tillgång till och delning av data inom hela företaget och med externa partners, vid behov.

Det stöder olika dataleveransmekanismer, inklusive API:er, datatjänster och händelseströmmar, vilket gör det möjligt för användare och applikationer att hämta och prenumerera på de data de behöver på ett bekvämt sätt. Datafabriken bör stödja ett brett utbud av åtkomstprotokoll, inklusive relations-, dokument-, REST-, etc. utan behov av datakartläggning och duplicering.

6. Analys- och insiktsskikt

Funktioner för analysbearbetning bör byggas direkt i själva strukturen, inklusive:

• Avancerad analys
• Maskininlärning
• Generativ AI
• Business intelligence
• Behandling av naturligt språk
• Affärsmässiga regler
• Analytisk SQL

och andra analysfunktioner för att generera insikter och programmatiska åtgärder från data - allt utan att behöva kopiera datautdrag till externa miljöer...
Datafabriken bör stödja realtidsanalys, intelligenta operativa arbetsflöden och beslutsfattande, vilket hjälper organisationer att få fram handlingsbar information och strategiskt värde från sina data.

Låt oss utforska några hypotetiska exempel på hur olika typer av företag skulle kunna utnyttja data fabric-teknik för att lösa unika affärsutmaningar, vilket belyser mångfalden och anpassningsbarheten hos data fabric-lösningar.

Scenario: Ett globalt detaljhandelsföretag vill skapa en enhetlig kundvy över sina onlineplattformar, fysiska butiker och mobilappar för att erbjuda personliga shoppingupplevelser och förbättra kundlojaliteten.Data Fabric-användning: Företaget implementerar en datafabrik för att integrera kunddata från sina e-handelssystem, kassasystem i fysiska butiker, CRM-system, användningsdata för mobilappar och kundfeedback på sociala medieplattformarDatafabriken ger en 360-gradersvy i realtid av kundinteraktioner och preferenser samt förslag på nästa bästa kundåtgärd och ka

mpanjer.Teknik somanvänds: Realtidsanalys av kundbeteende, maskininlärningsmodeller för personalisering och datavirtualiseringsfunktioner för att integrera olika datakällor sömlöst.

Scenario: En multinationell bank behöver förbättra sin förmåga att upptäcka bedrägerier och säkerställa efterlevnad av globala regelverk utan att det påverkar kundservicen

.Data Fabric-användning: Genom att använda en data fabric integrerar banken transaktionsdata från olika affärsenheter och plattformar i realtid och tillämpar avancerad analys och AI-drivna modeller för att upptäcka bedrägerier mer effektivt. Det automatiserar också rapporteringen av efterlevnad genom att säkerställa att alla data följer regionala bestämmelser via ett enhetligt ramverk för styrning

. Teknik: Maskininlärning för bedrägeridetektering, funktioner för att ta emot strömmande data i realtid som utlöser programmatisk körning av ML-modeller och automatiserade efterlevnadsverktyg inom datafabrikens arkitektur.

Scenario: Ett sjukvårdssystem strävar efter att förbättra resultaten av patientvården och främja medicinsk forskning genom att integrera patientjournaler, forskningsdata och enheter för hälsoövervakning i realtid

.Data Fabric Use: Sjukvårdssystemet använder en datafabrik för att förena elektroniska patientjournaler (EHR), genomiska forskningsdata och IoT-enhetsdata från bärbara enheter och övervakningsutrustning på sjukhuset. Denna integration möjliggör personliga vårdplaner för patienter och bryter ner datasilos som hindrar god patientvård.

Teknik: IoT-dataintegration för hälsoövervakning i realtid, dataanalys för forskning och plattformar för säkert datautbyte för att få tillgång till data på ett säkert och privat sätt.

Scenario: Ett internationellt tillverkningsföretag vill optimera sin supply chain-verksamhet för att minska kostnaderna och förbättra time-to-market för sina prod

ukter.Data Fabric Use: Företagetanvänder en data fabric för att integrera data från sina partners i supply chain, sensorer i produktionslinjen och lagerhanteringssystem.

Med hjälp av prediktiv analys identifierar data fabric potentiella störningar i supply chain innan de inträffar och föreslår optimeringsstrategier för att uppfylla kundåtaganden och SLA.

Technologies: Prediktiv analys för insikter i supply chain, IoT för övervakning av produktionslinjen och verktyg för dataintegration för ekosystem med partners.

Datavirtualisering är en teknik som möjliggör integration i realtid eller nära realtid av data från olika källor, utan att kräva fysisk förflyttning eller replikering av data.

Det skapar en enhetlig, abstraherad bild av data från flera heterogena källor, inklusive databaser, filer, webbtjänster och applikationer, vilket gör dem tillgängliga via ett enda virtuellt lager.

Detta tillvägagångssätt underlättar åtkomst till data i ett format och en struktur som är mest användbar för slutanvändarna eller applikationerna, oavsett det ursprungliga formatet eller platsen för data.

Viktiga funktioner i datavirtualisering inkluderar:

• Minskad komplexitet: Förenklar datalandskapet genom att minimera behovet av datareplikering och fysisk datalagring, vilket minskar lagringskostnaderna och eliminerar dataredundans.
• Integration av olika datakällor: Den kan kombinera data som finns i olika format och på olika platser och ge en samlad bild av distribuerade och olika data.
• Dataåtkomst i realtid: Ger möjlighet att komma åt och söka data i realtid, vilket säkerställer att användarna har den mest aktuella informationen till sitt förfogande.

Ett universellt semantiskt lager är ett abstraktionslager som ligger mellan affärsanvändare (t.ex. affärsanalytiker, applikationer och beslutsfattare) och de underliggande datakällorna.

Detta lager abstraherar de tekniska detaljerna i hur data lagras och presenterar ett enhetligt, förenklat gränssnitt för åtkomst till data i hela företaget.

Ett universellt semantiskt lager stöder:

• Dataabstraktion: Den presenterar en konsekvent och affärsvänlig datamodell för alla som använder data.
• Frågeoptimering: Intelligenta funktioner för frågebehandling säkerställer att dataförfrågningar uppfylls på ett effektivt sätt, vilket optimerar prestanda och resursutnyttjande.
• Datasäkerhet och styrning: Centraliserad kontroll över åtkomst till och användning av data, implementering av säkerhets-, sekretess- och efterlevnadsregler på ett konsekvent sätt för all data.

Implementering av en datafabrik innebär ett strukturerat tillvägagångssätt och efterlevnad av bästa praxis i branschen för att säkerställa en robust och skalbar lösning.

Processen omfattar flera viktiga steg, från planering och design till driftsättning och löpande optimering. Här är en steg-för-steg-guide för att hjälpa en organisation att påbörja denna resa:

1. Identifiera affärsmål: Förstå de specifika affärsresultat som du vill uppnå med en datafabrik, t.ex. förbättrad datatillgänglighet, bättre beslutsfattande eller förbättrade kundupplevelser.
2. Utvärdera nuvarande datautmaningar: Identifiera befintliga datahanteringsutmaningar, inklusive datasilos, problem med datakvalitet eller ineffektivitet i databehandlingen.

1. Katalogisera datakällor: Inventera relevanta datakällor inom organisationen, inklusive databaser, filer, lokala applikationer och molnapplikationer, molnlagring samt data och applikationer från tredje part.
2. Utvärdera dat ainfrastrukturen: Gör en nulägesanalys av datainfrastrukturen för att identifiera potentiella luckor eller förbättringsområden när det gäller hantering, bearbetning, lagring och analys av data.

1. Välj rätt teknik: Baserat på målen och bedömningen av nuläget väljer du lämpliga funktioner för din datafabrik. En datafabriksarkitektur kan kräva många olika funktioner eller tjänster för datahantering. En bästa praxis är att leta efter plattformar som kombinerar många av de funktioner som krävs i en enda produkt, vilket minimerar komplexiteten och påskyndar tiden till värde.
2. Arkitekturplan: Ta fram en detaljerad arkitekturplan som beskriver hur olika komponenter i datafabriken ska samverka för att säkerställa skalbarhet, säkerhet och efterlevnad.

1. Policyer för datastyrning: Upprätta tydliga policyer för datastyrning som omfattar datakvalitet, sekretess, säkerhet och efterlevnad av standarder.
2. Roller och ansvar: Definiera roller och ansvar för dataförvaltning och säkerställ ansvar och äganderätt till data i hela organisationen.

1. Välj ett pilotområde: Välj ett specifikt affärsområde eller användningsfall för att testa implementeringen av datafabriken. Det här bör vara ett område som kan ge snabba vinster eller värdefulla insikter.
2. Implementera och testa: Distribuera den nödvändiga funktionaliteten och integrera de valda datakällorna. Validera implementeringen genom att testa funktionerna för dataåtkomst, integration och analys i ett specifikt användningsfall.

1. Utöka gradvis: Baserat på pilotprojektets framgångar kan du gradvis utöka omfattningen av datafabriken till att omfatta ytterligare datakällor och affärsområden.
2. Övervaka och optimera: Övervaka kontinuerligt datafabrikens prestanda och gör justeringar efter behov för att förbättra effektiviteten, skalbarheten och datakvaliteten.

1. Utbildning och support: Tillhandahålla utbildning och resurser för att säkerställa att anställda effektivt kan använda datafabriken för dataåtkomst och analys.
2. Uppmuntra samarbete: Främja en samarbetsmiljö där datainsikter delas och används för att driva beslutsprocesser i hela organisationen.

1. Feedbackloop: Upprätta mekanismer för att samla in feedback från användare av datafabriken för att identifiera områden som kan förbättras.
2. Håll dig uppdaterad: Håll dig uppdaterad om framsteg inom teknik och praxis för datahantering för att säkerställa att datafabriken utvecklas för att möta framtida affärsbehov och möjligheter.

Genom att följa dessa steg kan en organisation framgångsrikt implementera en datafabrik som förbättrar dess förmåga att utnyttja data för konkurrensfördelar, operativ effektivitet och innovation.

Genom att bryta ner silor och integrera data från olika källor och plattformar förenklar en datafabrik inte bara datahanteringen utan öppnar också upp för nya insikter, effektivitet och innovation.

När företagen fortsätter att navigera i den digitala erans komplexitet blir den smidighet och intelligens som en datafabriksarkitektur ger oumbärliga tillgångar.

Bland de många tekniker som möjliggör byggandet av en robust datafabrik sticker InterSystems IRIS ut från mängden.

InterSystems IRIS tillhandahåller många av de funktioner som krävs för att implementera smarta datafabriksarkitekturer i realtid i en enda produkt, vilket eliminerar behovet av att distribuera, integrera och underhålla dussintals olika tekniker.

Att tillhandahålla alla dessa funktioner i en enda produkt som bygger på en enda kodbas påskyndar tiden till värde, minskar systemkomplexiteten, förenklar underhållet och ger högre prestanda