Что такое фабрика данных?

Утверждается, что структура данных является обязательным элементом для всех организаций, ориентированных на данные. В течение последних нескольких лет эта терминология была весьма актуальна для управления корпоративными данными и интеграции корпоративных данных. По данным аналитической компании Gartner, структура данных считается 10 основными тенденциями в области данных и аналитики на 2021 год. Gartner также оценивает, что к 2024 году почти 25% всех поставщиков управления данными будут предоставлять комплексное решение для обработки данных. Это будет огромный скачок по сравнению с нынешним взносом в 5%.

• Определение структуры данных
• Потребность в структуре данных
• Архитектура
• Ключевые возможности
• Сравнение
• Варианты использования Data Fabric
• Преимущества фабрики данных

Что такое ткань данных?

Проще говоря, фабрика данных — это упрощенная, унифицированная и единая архитектура, включающая в себя интегрированный набор технологий и сервисов. Эта коллекция создана для доставки интегрированных и обогащенных данных с использованием правильной методологии нужному потребителю данных и в нужное время; решение как оперативной, так и аналитической работы.

Структура данных включает в себя ключевые технологии управления данными, такие как каталог данных, управление данными, интеграция данных, конвейерная обработка данных и оркестровка данных.

Источник: Gartner Inc. и/или ее дочерние компании.

Зачем вам фабрика данных?

Фундаментальная причина, по которой организации нуждаются в фабрике данных, заключается в том, что она служит многим драйверам согласования, которые являются деловыми, техническими и организационными по своему характеру.

Бизнес-драйверы

• Для бизнес-факторов фабрика данных помогает сократить время доступа к аналитической информации и ускорить процесс принятия обоснованных решений. Это достигается путем быстрой конвейерной передачи данных в хранилища данных и озера данных.

• Структура данных также помогает обеспечить 360-градусный обзор в режиме реального времени всех аспектов бизнес-объекта, таких как клиенты, поставщики, заказы, доставка, продукт и т. д.

Организационные факторы

• Структура данных служит общим языком между инженерами данных и потребителями данных, тем самым помогая улучшить сотрудничество между бизнес-группами и группами обработки данных.

• Существуют возможности самообслуживания для доступа к данным, которые позволяют потребителям получать необходимые им данные в любой момент времени.

Драйверы управления данными

• Управление подготовкой данных помогает специалистам по обработке данных и другим ИТ-специалистам избегать выполнения любых повторяющихся задач, связанных с обогащением, преобразованием и очисткой данных.

• С помощью фабрики данных можно получить доступ к любым корпоративным данным любым способом. Это включает в себя массовое перемещение данных, виртуализацию данных и даже API.

• Структура данных также оптимизирует и интегрирует текущие инструменты управления данными, используемые в организации, и оптимизирует другие избыточные инструменты для повышения экономической эффективности.

Архитектура Data Fabric

Хорошо определенная архитектура структуры данных имеет модульный характер и поддерживает крупномасштабное развертывание, которое может быть мультиоблачным, локальным или даже гибридным. Для архитектуры фабрики данных источники данных варьируются от множества устаревших систем, работающих изолированно, до новейших облачных сред.

Следующая диаграмма дает представление об архитектуре фабрики данных.

Источник: Gartner Inc. и/или ее дочерние компании.

Потребителями структуры данных являются ученые и аналитики данных, аналитики по маркетингу, аналитики по продажам и ресурсы, которые работают над конфиденциальностью данных, а также архитекторы облачных вычислений.

Ключевые возможности фабрики данных

Ниже приведен набор ключевых возможностей, поддерживаемых фабрикой данных при ее интеграции в единую унифицированную платформу.

1. Каталог данных
   Категоризировать, классифицировать и помещать активы данных в надлежащую структуру инвентаризации, тем самым представляя ее визуально.

2. Инжиниринг данных
   Разработать надежные конвейеры данных для аналитических и операционных целей.

3. Управление данными
   Для обеспечения качества данных, а также для соблюдения правил и протоколов, касающихся конфиденциальности данных, безопасности данных и масштабируемости.

4. Подготовка данных
   Речь идет об определении процесса потока данных, который также включает этапы очистки, обогащения, преобразования и проверки данных.

5. Интеграция данных и доставка данных
   Это включает в себя извлечение или извлечение данных из любого надежного источника, а затем предоставление их потребителю данных для дальнейшей обработки. Это делается через API, ETL и т. д.

Помимо основных возможностей, как упоминалось выше, существуют также некоторые неосновные возможности, которые фабрика данных привносит в таблицу.

Вот они:

1. Масштаб, объем и производительность данных
2. Доступность
3. Распределение
4. Безопасность

Сравнение Data Fabric/Data Lake/Database для операционных рабочих нагрузок

Чтобы помочь вам понять значение структуры данных, давайте сравним плюсы и минусы различных источников данных.

Хотя фабрика данных действительно является превосходной технологией для крупномасштабных операционных рабочих нагрузок, она также является решением, которое действует как взаимная технология для озера данных и хранилищ данных. Для такого количества рабочих нагрузок данных фабрика данных может:

1. Направляйте в них свежие надежные данные для целей автономной аналитики.
2. Получайте от них информацию о бизнесе, чтобы встраивать ее в операционные варианты использования в режиме реального времени.

Варианты использования Data Fabric

В корпоративных операциях существует несколько вариантов использования, для которых требуется масштабируемая и высокоскоростная архитектура данных, способная поддерживать несколько транзакций. Эти примеры включают:

• Предоставление 360-градусного обзора клиента

  Предоставление комплексного и единого представления о клиентах с помощью систем CRM, IVR или портала самообслуживания для клиентов.

• Соблюдение законов о конфиденциальности данных

  Путем внедрения гибкого рабочего процесса и решения для автоматизации данных, которое обеспечивает соответствие между людьми, системами и данными.

• Тестовые данные по запросу

  Помощь в создании хранилища тестовых данных и совместное использование анонимных тестовых данных в различных центрах обработки данных с сохранением полной целостности

Преимущества фабрики данных

Существует множество преимуществ фабрики данных по сравнению с некоторыми традиционными/альтернативными методологиями управления данными.

• Улучшенное управление данными
• Расширенные услуги передачи данных
• Высокий уровень согласованности, доступности и долговечности
• Чрезвычайно строгая безопасность
• Высокая производительность

Последние мысли

Команды, которые не хотят иметь единое решение для фабрики данных для анализа данных и еще одно решение для оперативной аналитики. Обычно они предпочитают иметь единую фабрику данных для обоих.

Другие полезные ресурсы:

5 шагов для создания культуры, основанной на данных | TechFunnel

12 советов по повышению грамотности данных в 2022 году | Техническая воронка

концентратор данных — все, что вам нужно знать | Техническая воронка