Сегодня компании генерируют больше данных, чем когда-либо прежде, часто разбросаны по многим системам, командам и инструментам. Без четкой стратегии управления этой информацией руководство теряет способность принимать решения на основе важной аналитической информации.

В ответ на это ткань данных и сетка данных предлагают инновационные способы максимизации ценности активов данных для бизнеса. Сетка данных фокусируется на распределении ответственности за данные, в то время как ткань данных фокусируется на подключении, управлении и использовании данных на предприятии.

Оба подхода можно комбинировать для устранения информационных разрывов и противоречий. Понимание этих методов, их деятельности и места их совместной работы помогает компаниям находить решения по управлению данными, соответствующие их уникальным потребностям.

Что такое фабрика данных?

Фабрика данных описывает тип архитектуры данных, которая объединяет все данные в гибридных и мультиоблачных средах. Пользователи могут получать доступ к историческим данным и управлять ими в режиме реального времени, независимо от того, где они находятся, с помощью единого унифицированного уровня. В результате формируется мощный фундамент предприятия, который имеет жизненно важное значение для междоменного использования, последовательного управления и инноваций на базе ИИ.

Как работает ткань данных

Вместе эти возможности позволяют организациям последовательно работать с данными даже при расширении владения, инструментов и сценариев использования.

• Подключение систем. Коннекторы данных связывают данные, хранящиеся в локальных системах, облачных платформах, приложениях и сетях датчиков, с центральным местоположением.
• Автоматизированная интеграция. Обогащенные метаданные используются для автоматического обнаружения, классификации и гармонизации данных.
• Сохранить контекст. Моделирование данных сохраняет бизнес-логику и значение без изменений, обеспечивая управление данными, их достоверность и семантическую насыщенность при совместном использовании.
• Синхронизация данных: автоматизированные конвейеры поддерживают обновления в реальном времени, чтобы пользователи всегда имели актуальную информацию.
• Принудительное управление: общие правила применяют непротиворечивые стандарты безопасности, доступа и качества данных.
• Создание продуктов данных и управление ими: ткань данных упрощает весь жизненный цикл продукта данных: от проектирования и публикации до создания версий, мониторинга и вывода из эксплуатации.

Что такое сетка данных?

Сетка данных — это организационная модель, в которой каждая бизнес-сфера, например финансы, управление персоналом или маркетинг, владеет и управляет собственными данными. Вместо того, чтобы отправлять все через центральную группу данных, пользователи получают доступ к данным непосредственно из групп, которые больше всего их создают и понимают.

Как работает сетка данных

Благодаря надежной архитектуре данных эти методы сетки данных помогают командам областей поддерживать качество и ясность данных даже в условиях усложнения организации.

• Распределение владения: каждый бизнес-домен отвечает за управление создаваемыми данными.
• Создание продуктов данных, ориентированных на домен: доменные группы упаковывают информацию как готовые к использованию продукты данных для удобства использования другими пользователями в организации.
• Самообслуживание: платформы самообслуживания с инструментами no-code и low-code позволяют доменным командам управлять данными более независимо, в то время как специалисты по работе с данными занимаются техническим обслуживанием.
• Федеративное управление: доменные группы управляют собственными данными, в то время как специалисты по работе с данными устанавливают общие стандарты для обеспечения непротиворечивости.

Ключевые различия между тканью данных и сеткой данных

В конечном счете, ткань данных является технической основой, определяющей базовые технологии и процессы управления данными. Сетка данных, напротив, относится к способу работы, а не к конкретной технологической системе, фокусируясь на том, как команды владеют данными, управляют ими и обмениваются ими.

Совместно используемая инфраструктура фабрики данных укрепляет стратегии сетки данных, обеспечивая непротиворечивость, управляемость и готовность данных на основе доменов к корпоративному использованию. Понимая, где эти два подхода различаются, организации могут более эффективно решать, как их комбинировать.

Основной фокус

• Фабрика данных. Унифицирует и автоматизирует интеграцию данных между системами, сохраняя бизнес-контекст для поддержки аналитики и искусственного интеллекта.
• Сетка данных. Распределяет ответственность за данные, чтобы доменные команды могли предоставлять высококачественные, насыщенные контекстом продукты данных.

Подход к управлению данными

• Фабрика данных: ориентирована на подключение и автоматизацию на основе технологий.
• Сетка данных: создает организационную модель для поддержки автономии доменных групп.

Подход к управлению данными

• Фабрика данных: внедряет централизованное управление за счет проектирования, внедряя непротиворечивые политики и безопасность, чтобы данные оставались отслеживаемыми и совместимыми по мере масштабирования систем и инструментов ИИ.
• Сетка данных: применяет федеративное управление, в котором домены управляют собственными данными, в то время как специалисты по работе с данными устанавливают общие стандарты для обеспечения согласованности между командами.

Выбор между тканью данных и сеткой данных

Выбор правильного подхода зависит от того, являются ли основные задачи организации техническими, организационными или смешанными. Рассмотрим следующие факторы, чтобы определить, лучше ли подход или комбинация согласуется с основными потребностями в бизнес-данных.

Когда используется ткань данных

Этот подход лучше всего подходит для компаний, данные которых разбросаны по многим системам, облакам и приложениям. Если источники данных не соединяются четко, командам не удается найти необходимую информацию, получить к ней доступ и объединить ее.

Ткани данных передают эти разрозненные данные в центральный хаб, где команды могут искать, запрашивать и использовать информацию без навигации по отдельным системам. Архитектура фабрики данных также сохраняет бизнес-контекст данных, сохраняя метаданные, отношения и правила управления без изменений. Этот подход хорошо работает, когда главным приоритетом являются последовательный доступ, интеграция в реальном времени и централизованное управление.

Когда используется сетка данных

Сетка данных идеально подходит, когда самой большой задачей организации является процесс, а не технология. Для многих крупных компаний данные доступны технически, но медленно поставляются, поскольку одна центральная группа контролирует каждый пайплайн, определение и утверждение. Это создает отставания, не позволяя бизнес-сферам быстро публиковать или обновлять данные.

Сетка данных передает ответственность за группы, которые создают и понимают данные, позволяя им напрямую управлять качеством, определениями и поставкой. Такой подход идеален, когда основными целями являются автономия доменов и более быстрые циклы поставки. Однако сетка данных лучше всего работает с надежной архитектурой данных для оптимизации интеграции и поддержания стандартов управления.

Может ли ткань данных и сетка данных работать вместе?

Фабрика данных и сетка данных часто дополняют друг друга при использовании в правильном контексте. Вот как комбинированный подход может улучшить уникальные преимущества каждого метода.

Более широкий охват продуктов данных

Как ткань данных, так и сетка данных позволяют создавать высококачественные, богатые контекстом продукты данных. Затем ткань данных упрощает поиск и использование этих продуктов благодаря согласованным инструментам доступа, поиска и обнаружения.

Более надежные метаданные

Доменные команды поставляют точные метаданные с расширенными контекстами для своих продуктов данных. Затем ткань данных сохраняет и стандартизирует эти метаданные по мере их перемещения между системами, повышая доверие и согласованность организации.

Снижение эксплуатационной нагрузки на доменные группы

Фабрика данных предоставляет инфраструктуру самообслуживания, автоматизированное управление и встроенные сервисы для таких задач, как контроль доступа, классификация и контроль качества. Это сокращает технические затраты на доменные группы.

Прозрачность данных в масштабе предприятия

Сетка данных предоставляет структурированные и значимые метаданные из каждого домена. В свою очередь, ткань данных соединяет эти фрагменты в единое представление с помощью каталогов, графов знаний и междоменной информации. Это дает организациям более полную и доступную карту данных.

Когда использовать как ткань данных, так и сетку данных

Во многих компаниях технические и организационные проблемы часто возникают параллельно. Данные могут быть разбросаны по разным системам, в то время как доменным командам требуется большая автономия для быстрого получения аналитической информации. В этих случаях использование одного подхода может привести к тому, что важные пробелы не будут устранены.

Комбинированный подход может решить обе проблемы для организаций. Сетка данных дает доменным командам больше возможностей по сравнению с данными, в то время как ткань данных предоставляет техническую основу, которая делает их данные пригодными для использования в масштабе предприятия. В результате получается лучшее из обоих миров — гармонизированные, управляемые доменами продукты данных, способные стимулировать принятие стратегических решений.

Сравнение ткани данных и сетки данных с хранилищем настойки данных

Кроме того, с этими стратегиями и технологиями управления данными может работать система хранения и обработки данных. В то время как ткань данных и сетка данных описывают, как организации структурируют, управляют и доставляют данные, хранилище данных относится к технической платформе для хранения и обработки этих данных. Понимание взаимосвязи между этими тремя концепциями помогает понять, где каждая из них повышает ценность — и почему они часто используются вместе, а не в конкуренции.

Что такое озерохранилище данных?

Lakehouse — это единая система, в которой большие объемы данных хранятся в одном месте, а также организуются и управляются эти данные для аналитики, бизнес-аналитики (BI) и машинного обучения. Этот подход сочетает в себе гибкость, масштаб и низкие затраты на озеро данных со структурированным управлением данными и производительностью хранилища данных. Объединившись с лучшими из обоих миров, лакировка данных может сократить дублирование данных, упростить конвейеры и оптимизировать данные для хранения и аналитики.

Как происходит совместная работа дамбы, ткани данных и сетки данных?

• Data lakehouse выступает в качестве единой платформы для крупномасштабного хранения данных и аналитики.
• Фабрика данных соединяет клемму данных со всеми другими источниками данных, автоматизируя интеграцию данных и управление ими.
• Сетка данных использует lakehouse в качестве центральной среды для доменных групп, чтобы создавать и публиковать свои продукты данных без дублирования памяти и инструментов.

Вместе эти подходы помогают организациям решать различные аспекты одной и той же задачи, делая данные доступными, надежными и готовыми к использованию в масштабе всей компании.

Примеры фабрики данных и сетки данных на практике

Организации часто применяют ткань данных и сетку данных для решения самых разных задач, однако оба подхода могут дать значимые результаты, если они соответствуют правильным потребностям бизнеса. Вот как можно использовать их для поддержки операций в различных бизнес-сферах и отраслях.

Сценарии использования фабрики данных

• Обслуживание клиентов. Структура данных объединяет информацию о клиентах из множества систем, что позволяет специалистам по обслуживанию быстрее реагировать и предоставлять более персонализированную поддержку.
• Выявление мошенничества и управление рисками. Объединяя сигналы во внутренних и внешних системах, ткань данных помогает компаниям выявлять необычные операции на ранних этапах и снижать финансовые и операционные риски.
• Прогнозирование продаж. Интегрируя данные реального времени, ткань данных повышает точность прогнозов и поддерживает более эффективное планирование и реагирование на рыночные условия.

Случаи использования сетки данных

• Финансовое планирование. Сетка данных позволяет финансовым отделам владеть доменами данных о доходах, расходах и инвестициях, обеспечивая точное прогнозирование и моделирование сценариев.
• Управление персоналом. Области HR управляют конфиденциальными данными о подборе персонала, расчете зарплаты и производительности, обеспечивая составление отчетов и планирование персонала в соответствии с нормативными требованиями в реальном времени.
• Производство. Команды на уровне завода могут владеть данными о датчиках и производительности оборудования, улучшая диагностическое обслуживание и сокращая непредвиденные простои.

Комбинированные сценарии использования ткани данных и сетки данных

• Аналитика в здравоохранении. Поставщики медицинских услуг получают единое, управляемое представление, которое поддерживает улучшение ухода за пациентами, когда продукты клинических данных сочетаются с тканью данных, объединяющей медицинские карты, лабораторные результаты и системы планирования.
• Цепочка поставок и логистика. Фабрика данных может интегрировать продукты данных из закупок, запасов и логистики в системы управления поставщиками и складами, что повышает прозрачность системы и точность прогнозов.
• ИИ и машинное обучение: объединение контролируемых доменов наборов данных с унифицированными корпоративными данными ускоряет разработку моделей и масштабирует инициативы ИИ.

Проблемы, которые необходимо учитывать перед выбором ткани данных или сетки данных

Хотя ткань данных и сетка данных имеют значительные преимущества, у каждой из них есть соображения, которые могут повлиять на готовность и успех.

Общие проблемы при внедрении фабрики данных

• Зависимость метаданных: если существующие метаданные неполны или противоречивы, автоматизация и унифицированный доступ становятся менее надежными.
• Сложная интеграция. Ткани данных могут потребовать модернизации систем для подключения устаревших систем, мультиоблачных платформ и пайплайнов в реальном времени.
• Согласование управления. Централизация управления данными становится сложной задачей, если существующие правила различаются в разных группах или регионах.

Общие проблемы при внедрении сетки данных

• Владение доменом: продукты данных могут быстро стать разрозненными без строгого владения каждой бизнес-сферой.
• Общие стандарты: независимые доменные группы должны согласовывать общие определения данных и практики для обеспечения надежного управления.
• Нехватка навыков: доменным командам может не хватить навыков работы с данными и техническими навыками для управления собственными продуктами данных и их ведения.

Материалы данных и передовые практики работы с сетками данных

Успешная реализация ткани данных или сетки данных в одночасье невозможна. Эти подходы требуют четко определенных стандартов, правильных вспомогательных инструментов и тесной координации между техническими и бизнес-группами. Следующие передовые практики помогут организациям эффективно применять каждый метод и избежать распространенных ошибок.

Передовые практики для фабрики данных

• Фазовая адаптация: поэтапное внедрение фабрики данных, позволяющее командам управлять изменениями при минимальных сбоях.
• Обеспечение качества: внедрение регулярных проверок и контроля качества данных для обеспечения надежности и надежности информации.
• Определение принципов управления: четкое управление для безопасного использования данных и последовательное применение политики.
• Автоматизация интеграции: используйте инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы сократить объем ручной интеграции, такой как обнаружение данных, обнаружение аномалий и классификация метаданных.
• Укрепление согласованности: стимулирование сотрудничества между ИТ-специалистами и бизнес-командами для поддержки реальных операционных потребностей фабрики данных.

Передовые практики для сетки данных

• Начните с малого. Начните с пилотных программ, используя основные доменные группы для уточнения процессов перед масштабированием.
• Продуктизация данных: обработка данных как продукта путем определения четких стандартов владения и удобства использования для каждого набора данных.
• Стандартизация инструментов. Инвестируйте в общие инструменты, чтобы упростить публикацию, доступ и поиск продуктов данных для доменных команд.
• Встраивание управления: заблаговременно устанавливайте надежные стандарты управления, чтобы сбалансировать автономность области с требованиями соответствия.
• Стимулирование партнерства: стимулирование сотрудничества между данными и бизнес-командами для предоставления владельцам доменных данных достаточной технической поддержки.

Часто задаваемые вопросы