Wat is een data fabric?

Van de fabrieksvloer tot de deur van de klant, elke interactie, transactie en beslissing genereert data die kan helpen om elk gebied van de bedrijfsactiviteiten te voorspellen, te begrijpen en te stroomlijnen. Maar alleen als het geanalyseerd en aan het werk gezet kan worden.

Definitie van gegevensstructuur

Met oplossingen voor datastructuur kunt u al uw data, inclusief analytische en transactionele informatie, in realtime in verschillende systemen en applicaties verbinden en beheren. Het zorgt ervoor dat data met consistente zakelijke betekenis kan worden gedeeld tussen systemen, zodat de logica die belangrijke meetwaarden en relaties definieert intact blijft wanneer informatie door de organisatie gaat. Een data fabric stroomlijnt ook alle data, vooral in complexe gedistribueerde architecturen, waardoor ze klaar zijn voor gebruik in applicaties voor analytics, AI en machine learning door ze te verenigen, op te schonen, te verrijken en te beveiligen. Kortom, data fabric-architectuur en -oplossingen stellen bedrijven in staat om hun data te gebruiken en hun systemen te schalen, terwijl ze zich aanpassen aan snel veranderende markten.

Data mesh vs. data fabric

Data mesh en data fabric zijn beide gegevensarchitectuurconcepten die gericht zijn op het verbeteren van datamanagement en -integratie tussen verschillende systemen, applicaties en gebruikers. En hoewel ze allebei leiden tot meer gestroomlijnd datamanagement, zijn er enkele verschillen tussen de twee die kunnen helpen om de termen te verduidelijken.

Data mesh is een gedecentraliseerde data-architectuur die teams in staat stelt om hun eigen data en services te bezitten. Het promoot het concept van "data autonomy", waar verschillende teams hun eigen data en diensten kunnen claimen en beheren, en onafhankelijk beslissingen kunnen nemen op basis van die data en hun behoeften. Data mesh moedigt teams aan om hun eigen microservices te bouwen en bevordert het gebruik van API's om data met andere teams te delen.

Data fabric daarentegen is een combinatie van data-architectuur en speciale softwareoplossingen die data centraliseren, verbinden en beheren in verschillende systemen en applicaties. Dit stelt bedrijven in staat om in realtime toegang te krijgen tot data en deze te gebruiken, één versie van de waarheid te creëren en de processen voor datamanagement te automatiseren.

Beide benaderingen hebben hun voordelen. Data mesh wordt vaak gezien als een initiatief in de tweede fase, zodra de infrastructuur van de gegevensstructuur al is geïntegreerd. Data fabric biedt een gecentraliseerde en uniforme weergave van data, die kan helpen inzichten uit data in alle systemen te bieden. Vanuit organisatorisch oogpunt is dit de ideale aanpak omdat deze infrastructuur leidt tot optimalisatie in het hele bedrijf.

De 'business' in data fabric plaatsen

Een businessdata fabric gaat verder dan een traditionele data fabric-aanpak. Hoewel het nog steeds complexe datalandschappen vereenvoudigt en betekenisvolle data levert aan elke dataconsument, neemt het de voordelen en waarde verder door de bedrijfslogica en applicatiecontext van data intact te houden (in essentie behoudt het het DNA van de data). Als zodanig maakt een business data fabric het niet meer nodig om alle zakelijke context opnieuw te creëren die verloren gaat met het extraheren en repliceren van data. Dit geeft zakelijke stakeholders en dataconsumenten de mogelijkheid om hun besluitvorming met vertrouwen te versnellen, in de wetenschap dat ze altijd het volledige beeld hebben van hun data, ongeacht waar ze zijn opgeslagen of hoe ze zijn ontworpen.

dgl

{"id":"SAP1031889","url":"https://www.sap.com/assetdetail/2024/01/fa42703b-a27e-0010-bca6-c68f7e60039b.html"}

Wat is een business data fabric?

https://d.dam.sap.com/o/BCLQf5g/SAP1031889-de%5C%5C_de-German?rc=19

https://d.dam.sap.com/o/xHs7dMk/SAP1031889-es%5C%5C_co-Spanish?rc=19

De waarde van een business data fabric vergroten

Een moderne business data fabric verbindt data en zorgt voor governance, terwijl het de bedrijfslogica die die data betekenis geeft, behoudt en deelt. Dit omvat relaties, hiërarchieën en berekeningen die aangeven hoe het bedrijf werkelijk werkt. Om dit te bereiken hebben organisaties een flexibele, multimodelbasis nodig die zowel transactionele als analytische data binnen één framework kan beheren. Wanneer operationele data van kernprocessen in context kunnen worden geopend en geanalyseerd, zonder dat dit ten koste gaat van integriteit of dubbele logica, kunnen teams reageren op live inzichten en automatisering in applicaties, analytics en AI stimuleren. Op deze manier evolueert de data fabric van een aanpak voor datamanagement naar de basis voor het consistent delen van betrouwbare bedrijfsdata in de hele onderneming.

Data fabric-architectuur

Data fabric-architectuur werkt door data in verschillende systemen en applicaties te verbinden en beheren om een gecentraliseerde en uniforme weergave te bieden. Dit geldt zowel voor je teams als voor je systemen, waar ze zich ook bevinden in je organisatie. Enkele van de belangrijkste componenten van data fabric-architectuur zijn:

• Dataconnectoren: denk aan dataconnectoren als bruggen die verschillende systemen met elkaar verbinden waar data wordt opgeslagen (bijv. databases, applicaties, sensoren) naar een centrale locatie. Op deze manier kunnen al deze verschillende datasets vanuit één gezichtspunt worden geanalyseerd.
• Datamanagement: dit houdt in dat de data georganiseerd, beveiligd en van hoge kwaliteit zijn. Activiteiten zoals data-integratie (data uit verschillende bronnen samenbrengen), databeheer (regels instellen voor hoe data moet worden gebruikt en beheerd) en databeveiliging (gevoelige data beschermen tegen onbevoegde toegang) zijn hier opgenomen.
• Datamodellering en semantische laag: datamodellering helpt u de data te begrijpen door een gemeenschappelijke taal voor informatie in verschillende systemen te creëren. Moderne benaderingen breiden dit concept uit door de bedrijfssemantiek en logica te behouden die beschrijven hoe data zich gedragen binnen bedrijfsprocessen. Met deze gedeelde semantische laag kunnen zowel transactionele als analytische systemen werken met hetzelfde consistente inzicht in datarelaties en regels.
• Dataverwerking en -analyse: hier wordt de data verwerkt en geanalyseerd om inzichten te verkrijgen. Hier spelen taken als datawarehousing (het opslaan van grote hoeveelheden data), datastreaming (het continu verwerken van data terwijl deze wordt gegenereerd) en datavisualisatie (het weergeven van data op een eenvoudig te begrijpen manier).
• Automatisering van datamanagement: data-analytics kan worden gebruikt om automatisering in verschillende gebieden van het bedrijf te informeren, maar als architectonische term helpt automatisering ervoor te zorgen dat data efficiënt en consistent wordt beheerd. Dit omvat het automatiseren van taken zoals data-integratie, datagovernance en databeveiliging. Automatisering kan helpen fouten te verminderen, tijd te besparen en de datakwaliteit te verbeteren.

Zakelijke voordelen van een data fabric

Een gegevensstructuur biedt een manier om nauwkeuriger, efficiënter en intelligenter te zijn. En wanneer cloudgebaseerde oplossingen worden aangedreven door AI en machine learning, is de sky the limit. Waarom? Omdat AI-inzichten steeds nauwkeuriger en inzichtelijker worden wanneer ze meer data krijgen om op te kauwen. Hieronder vind je enkele van de belangrijkste zakelijke voordelen van oplossingen voor gegevensstructuur.

1. Gecentraliseerd, vereenvoudigd datamanagement: Je kunt het je niet veroorloven om verspreid te zijn. Een data fabric helpt je silomuren af te breken en stelt je in staat om data uit al je systemen op één plek te vinden en samen te brengen, wanneer je dat nodig hebt.
2. Snelle inzichten: bedrijven hebben niet langer de luxe om te wachten op resultaten of te hopen dat analyses accuraat zijn. Met een infrastructuur van een data fabric blijft geen enkel aspect onbenut en worden ze allemaal samen, in realtime, omgedraaid. Deze uniforme aanpak overbrugt de kloof tussen operationele en analytische data, waardoor snellere feedbackloops van inzicht tot actie mogelijk zijn.
3. Eén bron van betrouwbare informatie: de beste beheersystemen voor bedrijfsdata kunnen bedrijfsoverkoepelende data en systemen samenvoegen om één enkele weergave te creëren. Maar wat meer is, die oplossingen kunnen die data modelleren, zodat ze aan gebruikers worden gepresenteerd op een manier die ze niet alleen begrijpen, maar dat ze meteen actie kunnen ondernemen. Door gedeelde bedrijfslogica in de data fabric te integreren, zorgen organisaties ervoor dat alle gebruikers en systemen werken vanuit dezelfde definities en berekeningen, wat het vertrouwen en de consistentie tussen analytics en activiteiten verbetert.
4. Geautomatiseerd datamanagement: data fabric-architectuur helpt om te automatiseren wat ooit foutgevoelige, trage handmatige processen waren: trends opsporen, onregelmatigheden opsporen en het risico op fouten en onnauwkeurigheid minimaliseren.
5. Aanpasbaar en schaalbaar: moderne bedrijven moeten snel kunnen schakelen en hun activiteiten en bedrijfsmodellen naadloos kunnen aanpassen. Oplossingen voor gegevensstructuur helpen je jouw processen te harmoniseren om snelle en nauwkeurige veranderingen te beïnvloeden.
6. Databeheer: een business data fabric helpt bedrijven hun data beter te beheren met functies zoals datakwaliteitscontroles, datatracering en databescherming, zodat ze ervoor kunnen zorgen dat hun data conform, consistent en veilig zijn.

Use cases voor gegevensstructuur voor bedrijven

We hebben de algemene zakelijke voordelen van een gegevensstructuur besproken, waaronder snelheid, nauwkeurigheid, automatisering en schaalbaarheid. Maar hoe zit het met specifiekere toepassingen? Ongeacht de aard van je bedrijf, hebben de meeste bedrijven van middelgroot en groter, een aantal elementaire operationele essentials die ze delen. Laten we eens kijken naar een aantal manieren waarop oplossingen voor gegevensstructuur invloed kunnen hebben op deze kernactiviteiten:

• Klantenservice: klantgegevens komen elke dag dik en snel binnen – en uit nieuwe bronnen. Van je eigen CRM-systemen, tot social media en klantrecensies, wordt waardevolle intel vastgelegd. Het zou in wezen onmogelijk zijn om te proberen al deze enorme en ongelijksoortige gegevenssets handmatig te categoriseren en te analyseren. Met een gegevensstructuur kun je grip krijgen op deze inkomende waan. Hiermee kun je de analytische parameters definiëren en instellen die je wilt , en de soorten en aard van de gegevens waarop je wilt vergelijken of waarop je je wilt richten. Het kan eenvoudig worden geautomatiseerd om te kijken naar verschillende datasets voor verschillende resultaten en ervoor te zorgen dat er geen waardevolle klantgegevensbronnen worden ontgonnen.
• Fraudedetectie en risicobeheer: Cybercriminaliteit en phishing-aanvallen kosten bedrijven jaarlijks miljarden dollars. Om nog maar te zwijgen van de reputatieschade die elk ernstig, onvoorzien risico kan vergezellen. Met een data fabric kunt je in je hele bedrijfslandschap kijken, zowel intern als extern, om bedreigingen en riskant gedrag te detecteren voordat ze een probleem worden. Dit betekent het analyseren van gegevens uit meerdere systemen en bronnen, waaronder transacties, klantfeedback, onkostendeclaraties en kostenplaatsitems en openbare records, tot aan social media en nieuwsitems die kunnen waarschuwen voor een impact op je activiteiten. Oplossingen voor data fabric kunnen algoritmen voor AI en machine learning gebruiken om patronen en anomalieën in grote datasets te detecteren en te identificeren, wat voor mensen onmogelijk zou zijn om te detecteren. Dit zorgt voor vroegtijdige waarschuwing van fraude en risico's en helpt je teams, je klanten en je bedrijfsresultaat te beschermen.
• Verkoopprognoses: de architectuur van de bedrijfsgegevensstructuur verbetert de verkoopprognoses doordat bedrijven in realtime gegevens uit een breed scala aan interne en externe bronnen kunnen integreren en analyseren. Dit helpt bij het creëren van een uitgebreide weergave van de verkoopgegevens van het bedrijf, die kan worden gebruikt om nauwkeurige en betrouwbare prognoses te creëren. Wanneer bedrijven in staat zijn om gemakkelijk gebruik te maken van het breedst mogelijke scala aan holistische verkoopgegevens, zijn ze beter in staat om hun resources toe te wijzen, zich voor te bereiden op pieken en dips, en uiteindelijk de beste service aan hun klanten en cliënten te bieden.
• Soepelere HR-processen: de architectuur van de business data fabric kan worden gebruikt om gegevens van je bestaande werknemers, sollicitanten en nieuwe werknemers te integreren. Dit geeft je bedrijf een goed beeld van je HR-activiteiten, van urenregistratie tot werknemerstevredenheid. En het geeft je HR-teams de intentie die ze nodig hebben om kleine problemen te herkennen en aan te pakken voordat ze grote problemen worden. Een uniforme weergave van werknemersgegevens kan ervoor zorgen dat je een werkplek creëert die boeiend, inspirerend en bevredigend is.
• Compliance en regelgeving: In de afgelopen twee jaar hebben bedrijven recordschikkingen gezien in werknemersgeschillen in zowel onafhankelijke als collectieve rechtszaken. Met de toename van thuiswerkende mensen, steeds meer gedecentraliseerde bedrijfswerkplekken en een algemene verschuiving in culturele gevoeligheden, worden veel bedrijven overweldigd door de hoeveelheid lokale, nationale en internationale regelgeving die ze nodig hebben om bij te blijven. Vertrouwen op handmatige inspanningen om compliance-problemen op de voet te blijven volgen, wordt steeds onrealistischer. Het is dus een goede zaak dat oplossingen voor data fabric kunnen worden geautomatiseerd om te verwijzen naar de nieuwste lokale en wereldwijde regelgeving, je systemen en records end-to-end te scannen en je te informeren over compliancerisico's.

Voorbeelden van data fabric in actie

Nu we slechts een paar manieren hebben aangeroerd waarop data fabric-oplossingen essentiële bedrijfsactiviteiten ondersteunen, kijken we naar een aantal sectoren die innovatie op het gebied van datamanagement aan het werk zetten om hen te helpen innoveren en te concurreren:

• Gezondheidszorg: oplossingen voor data fabric helpen om een gecentraliseerde, realtime weergave van patiëntdata te creëren. Door EPD-data uit meerdere bronnen te integreren, kunnen zorgverleners een vollediger beeld hebben van de medische geschiedenis van een patiënt, wat kan leiden tot nauwkeurigere diagnoses en behandelingsplannen. De efficiëntie van klinische proeven kan ook worden verbeterd door data uit verschillende bronnen (zoals patiëntdata en laboratoriumresultaten) in één locatie te integreren, waardoor de voortgang van de proef eenvoudiger kan worden gevolgd en geanalyseerd.
• Productie: van grondstoffen tot de deur van de klant, weinig sectoren hebben meer datageneratiepunten dan de productie. Om te voldoen aan de eisen van klanten op het gebied van transparantie en ethische herkomst, integreren veel bedrijven RFID-gegevens en blockchain-traceringsoplossingen in hun overzeese productiewapens. Een end-to-end beeld van hun supply chains stelt hen ook in staat om ver in de keten te kijken om knelpunten in een vroeg stadium op te sporen en te anticiperen op tekorten. IoT-netwerken geven hen ook een venster in hun hele assortiment productiemiddelen en machines – weten wanneer onderhoud nodig is en kostbare downtime vermijden. Tot slot zijn de productlevenscycli korter dan ooit, dus bedrijven moeten letterlijk op de hoogte blijven van trends. Door markt- en socialemediagegevens te analyseren, kunnen bedrijven trends zien aankomen en ontwerpverschuivingen naar hun R&D-teams in realtime communiceren.

• Olie-, gas- en energiesectoren: door data van sensoren en andere veldbronnen te integreren, kunnen bedrijven patronen en trends identificeren die kunnen wijzen op potentiële risico's of mechanische problemen. In deze sector zijn storingen dubbel duur omdat de apparatuur doorgaans zeer gespecialiseerd en kostbaar is om te repareren, in combinatie met een verminderde energieproductie die leidt tot verlies in de lijn. Data fabric-oplossingen kunnen ook de efficiëntie van productieplanning verbeteren door data uit verschillende bronnen, zoals sensordata, marktdata en weerdata, in één locatie te integreren. Hierdoor kunnen energieleveranciers beter middelen toewijzen en plannen maken voor de onverwachte economische – en zelfs politieke – verstoringen waar hun sector gevoelig voor is.
• Retail: inmiddels hebben we allemaal gehoord van omnichannel retail en de mogelijkheid om naadloos over te stappen van in-store naar online winkelen en leveringsopties. De omnichannel revolutie heeft meer te maken dan alleen waar je dingen kunt kopen, maar alle manieren waarop shoppers de hele retailervaring kunnen personaliseren. Dit omvat “slimme” point-of-salesystemen zoals slimme schappen en karren, touchless betaalopties en steeds geavanceerdere personaliseringsfuncties. En natuurlijk leiden al deze dingen tot het creëren en vastleggen van data. Met een data fabric kunnen retailers de winkeldata van hun klanten combineren met hun datasets voor de supply chain en het magazijn, om zo een zeer nauwkeurig en voorspellend retailecosysteem op te bouwen.
• Financiële diensten: bruikbare klantgegevens kunnen afkomstig zijn uit verschillende bronnen, waaronder bank- en creditcardgebruik, investeringen, verzekeringen en belastingtoepassingen. Een data fabric kan financiële dienstverleners helpen deze kwetsbare en waardevolle data te beheren, analyseren en beschermen. De inzet is ongelooflijk hoog in deze sector als het gaat om cybersecurity en elke barst kan snel veranderen in een kloof. Oplossingen voor data fabric kunnen bedrijven in deze sector helpen om deze scheuren op te vullen en off-grid gebieden in hun activiteiten te elimineren door ervoor te zorgen dat beveiligingsprotocollen en zichtbaarheid in elk gebied van hun bedrijf aanwezig zijn.

Volgende stappen om oplossingen voor datastructuur werkelijkheid te maken voor je bedrijf

Hoewel je bedrijf op veel manieren kan profiteren van de transformatie met bedrijfsbrede oplossingen voor gegevensstructuur, gebeuren dit soort veranderingen niet van de ene op de andere dag. Zoals bij elk waardevol initiatief begint het met een goede planning, goede communicatie en realistische doelstelling. Hieronder vind je enkele van de eerste stappen die veel van de beste bedrijven ondernemen op hun weg naar uniform datamanagement.

1. Huidige gegevensarchitectuur beoordelen: om je bestemming in kaart te brengen, moet je op dit moment weten waar je je bevindt. Het is essentieel om je huidige processen en systeem te controleren om de bestaande gegevensbronnen, systemen en gegevensstromen het beste te begrijpen. Dit zal helpen de lacunes en uitdagingen vast te stellen die moeten worden aangepakt om een data fabric zo efficiënt mogelijk te implementeren.
2. Definieer het framework voor datagovernance: wanneer je van plan bent om data in je hele organisatie te beheren, te integreren en te besturen, is het essentieel om eerst duidelijk het beleid, de processen en de normen te definiëren die je verwacht terwijl je doorgaat. Dit zorgt ervoor dat al je gegevens accuraat, consistent en veilig zijn en helpen je te beschermen tegen risico's en zorgen.
3. Ontwerp de data fabric-architectuur: Nadat je de eerste twee stappen hebt voltooid, moet je de data fabric-architectuur ontwerpen. Dit vereist dat je al je gegevensbronnen identificeert en een semantisch model van de gegevens creëert, evenals het definiëren en opstellen van je plannen voor datagovernance en beveiligingsprotocollen.
4. Gegevensintegratie implementeren: zodra de data fabric-architectuur is ontworpen, moet je in de volgende stap de verschillende gegevensbronnen binnen en buiten je organisatie met elkaar verbinden. En integreer die data vervolgens in je landschapssystemen en gebruikers, om een uniforme weergave te creëren.
5. Implementeer datagovernance en -beveiliging: je hebt de governance- en beveiligingsprotocollen opgesteld waaraan je wilt werken. Nu moet je ervoor zorgen dat het gebeurt. Dit omvat het implementeren van processen voor gegevenskwaliteit, gegevensherkomst en gegevensmaskering, evenals het instellen van toegangs- en gebruikersautorisatieprotocollen.
6. Gegevensanalyse implementeren: zodra de gegevensstructuur is geïmplementeerd, is de volgende stap om deze aan het werk te zetten. De beste softwareoplossingen helpen je om van hier naar daar te komen. Dit omvat een soepele integratie van bestaande systemen en applicaties, veilige verplaatsing van datasets en inzichten op basis van AI waarmee je analyseconfiguraties kunt ontwikkelen, automatiseren en implementeren die de meest bruikbare, relevante en realtime inzichten en resultaten leveren.
7. Wijzigingsbeheer en -communicatie: de implementatie van een gegevensarchitectuur vereist een cultuuromslag, om ervoor te zorgen dat je organisatie bereid is om de nieuwe praktijken voor datamanagement over te nemen en het gebruik van gegevens in verschillende teams en bedrijfsgebieden te bevorderen.

Gegevens zijn informatie en informatie is macht. Oplossingen voor data fabric helpen je teams eenvoudiger samen te werken, met de juiste informatie en de meest nauwkeurige datagedreven inzichten. Er is onverteld potentieel verborgen in je systemen en je teams. Neem vandaag nog contact met ons op om te leren hoe je die kracht in je hele bedrijf kunt ontsluiten.