Что такое ткань данных?
Перевод этой веб-страницы выполнен машинными средствами. SAP не предоставляет никаких гарантий правильности или полноты машинного перевода. Оригинальную английскую веб-страницу можно найти с помощью карты мира в правом верхнем углу этой страницы.
Что думают мои клиенты на самом деле? Почему затраты на производство проходят через крышу? Сколько запасов мне нужно? Компании уже давно задают эти вопросы. Но сегодня все иначе, так это то, что благодаря ткани данных компании наконец получают реальные и действенные решения этих давних проблем.
От производственного участка до дверей клиента каждое взаимодействие, транзакция и принятие решений создает данные, которые могут помочь прогнозировать, понимать и оптимизировать все сферы бизнес-операций. Но только если его можно проанализировать и поставить на работу.
Определение структуры данных
Решения для обработки данных позволяют подключать все данные и управлять ими в режиме реального времени, в различных системах и приложениях. Это позволяет создать единый источник достоверной информации, использовать эти данные и получать к ним доступ в любое время и в любом месте – демократизация и автоматизация процессов управления данными. Ткань данных также оптимизирует все данные, особенно в сложных распределенных архитектурах, что делает ее готовой к использованию в аналитике, ИИ и приложениях машинного обучения за счет объединения, очистки, обогащения и защиты данных. Иными словами, архитектура ткани данных и решения позволяют компаниям использовать данные и масштабировать свои системы, одновременно адаптируясь к быстро меняющимся рынкам.
Сетка данных и ткань данных
Сетка данных и ткань данных — это концепции архитектуры данных, предназначенные для улучшения управления данными и интеграции между различными системами, приложениями и пользователями. И хотя они оба ведут к оптимизации управления данными, между ними есть некоторые различия, которые могут помочь уточнить термины.
Сетка данных представляет собой децентрализованную архитектуру данных, которая позволяет группам владеть собственными данными и сервисами. Она продвигает концепцию "автономности данных" где различные команды могут претендовать на собственные данные и услуги и управлять ими, а также принимать решения независимо на основе этих данных и их потребностей. Сетка данных стимулирует группы к созданию собственных микросервисов и способствует использованию API для обмена данными между другими группами.
С другой стороны, ткань данных представляет собой комбинацию архитектуры данных и специальных программных решений, которые позволяют централизовать, подключать, управлять и управлять данными в разных системах и приложениях. Это позволяет компаниям получать доступ к данным и использовать их в реальном времени, создавая единый источник достоверных данных и автоматизируя процессы управления данными.
Оба подхода имеют свои преимущества. Сетка данных часто рассматривается как последняя инициатива, как только уже внедрены инфраструктуры ткани данных. Ткань данных обеспечивает централизованное и унифицированное представление данных, которое позволяет анализировать данные во всех системах. С организационной точки зрения это идеальный подход, поскольку эта инфраструктура обеспечивает оптимизацию по всему бизнесу.
«Бизнес» в ткани данных
Ткань бизнес-данных выходит за рамки традиционного подхода. Он по-прежнему упрощает сложные ландшафты данных и предоставляет значимые данные каждому потребителю данных, но получает дополнительные преимущества и преимущества, сохраняя неизменность бизнес-логики и контекста приложения из данных (по сути, он сохраняет ДНК данных). Таким образом, ткань бизнес-данных устраняет необходимость воссоздания всего бизнес-контекста, потерянного при извлечении и тиражировании данных, что дает заинтересованным лицам и потребителям данных возможность уверенно и уверенно ускорить процесс принятия решений, зная, что они всегда имеют полное представление о своих данных, независимо от того, где они хранятся или каким образом они разработаны.
Архитектура тканей данных
Архитектура ткани данных работает за счет объединения, управления и управления данными из разных систем и приложений, обеспечивая централизованное и унифицированное представление. Это относится как к вашим группам, так и к вашим системам, где бы они ни находились в вашей организации. Некоторые ключевые компоненты архитектуры ткани данных:
- Коннекторы данных: коннекторы данных представляют собой мосты, соединяющие различные системы хранения данных (например, базы данных, приложения, датчики) в центральное местоположение. Таким образом, все эти разрозненные наборы данных можно анализировать с одной точки зрения.
- Управление данными. Это подразумевает обеспечение организации, безопасности и высокого качества данных. Сюда включены такие операции, как интеграция данных (объединение данных из разных источников), управление данными (настройка правил использования и управления данными) и безопасность данных (защита конфиденциальных данных от несанкционированного доступа).
- Моделирование данных и семантический уровень. Моделирование данных помогает осмыслить данные путем создания общего языка для данных в разных системах. Это достигается путем создания модели, описывающей данные, и семантического уровня, который является согласованным парлансом, используемым для рассказа их истории.
- Обработка и анализ данных: здесь данные обрабатываются и анализируются для получения аналитической информации. Здесь рассматриваются такие задачи, как хранение данных (хранение больших объемов данных), потоковая передача данных (постоянная обработка данных по мере их генерации) и визуализация данных (отображение данных простым для понимания способом).
- Автоматизация управления данными. Аналитика данных может использоваться для обеспечения автоматизации в различных областях бизнеса, но в качестве архитектурного термина автоматизация помогает обеспечить эффективное и последовательное управление данными. Сюда относятся такие задачи автоматизации, как интеграция данных, управление данными и безопасность данных. Автоматизация позволяет сократить число ошибок, сэкономить время и повысить качество данных.
Бизнес-преимущества ткани данных
Ткань данных обеспечивает более точные, эффективные и интеллектуальные функции. А когда облачные решения основаны на ИИ и машинном обучении, небо — это предел. Почему? Поскольку аналитика на базе ИИ становится все более точной и информативной, когда им предоставляется больше данных для изменения ситуации. Ниже приведены некоторые бизнес-преимущества решений для обработки данных на высоком уровне.
- Централизованное и упрощенное управление данными: вы не можете позволить себе быть рассеянными. Ткань данных позволяет разбить разрозненные стены и найти и объединить данные из всех ваших систем в одном месте, где и когда это необходимо.
- Мгновенный анализ. У компаний больше нет возможности ждать результатов или надеяться, что анализ будет точным. При инфраструктуре тканей данных камень не остается незавернутым – и все они в реальном времени перевернуты в унисон.
- Один из источников достоверной информации: лучшие системы управления бизнес-данными могут объединять данные и системы для создания единого представления. Но более того, эти решения могут моделировать эти данные, чтобы они были представлены пользователям таким образом, чтобы они не только понимали, но и могли действовать немедленно.
- Автоматизированное управление данными. Архитектура ткани данных позволяет автоматизировать некогда подверженные ошибкам медленные ручные процессы – выявление тенденций, выявление несоответствий и минимизация риска ошибок и неточности .
- Адаптируемость и масштабируемость. Современным компаниям необходима возможность быстро и эффективно адаптировать свои операции и бизнес-модели. Решения для обработки данных позволяют унифицировать процессы для быстрого и точного изменения.
- Контроль данных: ткань бизнес-данных помогает компаниям лучше контролировать свои данные с помощью таких функций, как проверки качества данных, отслеживание и защита данных, что гарантирует соответствие их данных требованиям, непротиворечивость и безопасность.
SAP Data Unleashed
Узнайте о новых инновациях, которые помогут вам раскрыть потенциал бизнес-данных.
Варианты использования корпоративной ткани данных
Мы обсудили общие бизнес-преимущества структуры данных, включая скорость, точность, автоматизацию и масштабируемость. Но как насчет более специфичного использования? Независимо от характера вашего бизнеса, большинство компаний среднего бизнеса имеют базовые операционные особенности, которыми они обмениваются. Рассмотрим некоторые способы влияния решений для ткани данных на основные операции:
- Обслуживание клиентов: данные о клиентах поступают каждый день в толстом и быстром виде, а также из новых источников. От ваших собственных систем CRM до отзывов клиентов и социальных сетей регистрируются ценные сведения. Попытка вручную классифицировать и анализировать все эти массивные и разрозненные наборы данных была бы по существу невозможна. Ткань данных позволяет получить контроль над этим входящим бредом. Он помогает определить и установить аналитические параметры, которые требуется установить, а также типы и характер данных, на которых требуется выполнить сравнение или фокусировку. Можно с легкостью автоматизировать анализ различных наборов данных для достижения разных результатов и гарантировать, что никакие ценные источники данных о клиентах не будут изучены.
- Обнаружение мошенничества и управление рисками: киберпреступность и фишинговые атаки ежегодно обходятся компаниям в миллиарды долларов. Не говоря уже о репутационном ущербе, который может сопровождать любой серьезный, непредвиденный риск. Благодаря ткани данных вы можете просматривать весь бизнес-ландшафт компании, как внутренний, так и внешний, чтобы выявлять угрозы и рискованное поведение до того, как они станут проблемой. Это означает анализ данных из нескольких систем и источников, включая транзакции, обратную связь с клиентами, отчеты о расходах и позиции МВЗ, а также общедоступные записи — вплоть до социальных сетей и сообщений, которые могут предупредить о влиянии на ваши операции. Решения для обработки данных могут использовать алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления и выявления закономерностей и аномалий в больших наборах данных, что было бы невозможно для человека. Это позволяет заблаговременно предупреждать о мошенничестве и рисках и помогает защитить ваши команды, ваших клиентов и прибыль.
- Прогнозирование продаж. Архитектура структуры бизнес-данных улучшает прогнозирование продаж, позволяя компаниям интегрировать и анализировать данные из самых разных внутренних и внешних источников в режиме реального времени. Это позволяет получить полное представление о продажах компании, которое можно использовать для создания точных и надежных прогнозов. Когда компании могут легко использовать максимально широкий спектр целостных данных о продажах, они могут выделять ресурсы, готовиться к скачкам и падениям и, в конечном итоге, предоставлять лучший сервис своим клиентам и клиентам .
- Плавные операции по управлению персоналом: архитектуру ткани бизнес-данных можно использовать для интеграции данных о существующих сотрудниках, кандидатах и новых сотрудниках. Это дает вашей компании преимущество, предоставляя общекорпоративное представление об операциях по управлению персоналом, от отслеживания часов до удовлетворенности сотрудников. Это дает вашим специалистам по кадрам все необходимое для выявления и решения небольших проблем, прежде чем они станут большими. Единое представление данных о сотрудниках поможет вам создать привлекательное, вдохновляющее и удовлетворительное рабочее место.
- Соблюдение нормативных требований: за последние два года предприятия наблюдали рекордные расчеты в судебных разбирательствах с сотрудниками как в независимых, так и в классовых исках. С ростом числа людей, работающих из дома, все более децентрализованными корпоративными рабочими местами и общим изменением культурных особенностей многие предприятия перегружены количеством местных, национальных и международных норм, которые им необходимо соблюдать. Опираясь на ручные усилия, чтобы оставаться в курсе проблем, связанных с соответствием, становится все более нереалистичным. Таким образом, решения для управления данными можно автоматизировать, чтобы использовать новейшие местные и глобальные нормативные требования, отсканировать ваши системы и записи от начала и до конца и уведомлять вас о любых рисках, связанных с соблюдением нормативных требований.
Примеры функционирования ткани данных
Теперь, когда мы рассмотрели несколько способов поддержки важнейших бизнес-операций с помощью решений для ткани данных, давайте рассмотрим некоторые сектора, в которых внедряются инновации в области управления данными, помогающие им внедрять инновации и повышать конкурентоспособность:
- Здравоохранение: решения для управления данными помогают создавать централизованное представление данных о пациентах в реальном времени. Интеграция данных EHR из нескольких источников позволяет поставщикам медицинских услуг получить более полное представление об истории болезни пациента, что может привести к более точным диагнозам и планам лечения. Эффективность клинических испытаний также можно повысить за счет интеграции данных из различных источников (таких как данные пациента и результаты лаборатории) в единое место, что позволяет упростить отслеживание и анализ хода испытания.
- Производство. В некоторых секторах, от сырья до двери клиента, производственное производство имеет больше точек генерации данных. Чтобы удовлетворить потребности клиентов в прозрачности и этическом происхождении, многие компании интегрируют данные RFID и решения для отслеживания блокчейна в свое зарубежное производство. Сквозной обзор цепочек поставок также позволяет отслеживать цепочку, выявлять узкие места на ранней стадии и прогнозировать дефицит. Сети Интернета вещей также открывают им доступ ко всему спектру производственных активов и оборудования, зная, когда требуется техническое обслуживание, и избегая дорогостоящих простоев. Наконец, жизненный цикл продуктов короче, чем когда-либо, поэтому компаниям необходимо быть в курсе последних тенденций. Анализируя рыночные данные и данные социальных сетей, компании могут выявлять тенденции и передавать изменения в дизайне своим группам НИОКР в режиме реального времени.
- Нефтегазовый и энергетический секторы: интегрируя данные от датчиков и других полевых источников, компании могут выявлять закономерности и тенденции, которые могут указывать на потенциальные риски или механические проблемы. В этом секторе поломки обойдутся в два раза дороже, поскольку оборудование, как правило, является высокоспециализированным и дорогостоящим для ремонта, в сочетании с сокращением производства энергии, что приводит к потере по линии. Решения для обработки данных также могут повысить эффективность календарного планирования производства за счет интеграции данных из различных источников, таких как данные датчиков, рыночные данные и погодные данные, в одном местоположении. Это позволяет энергетическим компаниям лучше распределять ресурсы и планировать непредвиденные экономические и даже политические перебои, к которым подвержен их сектор.
- Розничная торговля: к настоящему времени все мы слышали о омниканальной рознице и возможности беспрепятственного перехода от покупки в магазин к онлайн-магазинам и опциям доставки. Омниканальная революция влияет не только на то, где можно купить товары, но и на всех способах персонализации взаимодействия с покупателями в розничной торговле. Сюда относятся "умные" системы точек продаж, такие как умные полки и тележки, бесконтактные варианты оплаты и все более сложные возможности персонализации. И, конечно же, все это приводит к созданию и сбору данных. Ткань данных позволяет розничным продавцам объединять данные о покупках своих клиентов с наборами данных о логистической цепочке и складах, формируя высокоточную и прогнозную экосистему розничной торговли.
- Финансовые услуги. Данные о клиентах могут быть полезными из различных источников, включая банковские операции и использование кредитных карт, инвестиции, страхование и налоговые приложения. Структура данных может помочь поставщикам финансовых услуг управлять, анализировать и защищать эти уязвимые и ценные данные. Ставки в этом секторе невероятно высоки, когда речь идет о кибербезопасности и любая трещина может быстро превратиться в пропасть. Решения для обработки данных могут помочь компаниям в этом секторе подключить эти трещины и устранить несетевые области в своей деятельности, гарантируя наличие протоколов безопасности и прозрачности во всех сферах деятельности.
Дальнейшие шаги по превращению решений для тканей данных в реальность для вашего бизнеса
Хотя у вашей компании есть множество преимуществ от преобразования с помощью решений для обработки данных в масштабах всей компании, такие изменения происходят не сразу. Как и любая ценная инициатива, она начинается с хорошего планирования, хорошего общения и реалистичной постановки целей. Ниже приведены некоторые из начальных шагов, которые предпринимают лучшие компании на пути к унифицированному управлению данными.
- Оценка архитектуры текущих данных: чтобы сопоставить место назначения, необходимо знать, где находитесь в данный момент. Важно выполнить аудит текущих процессов и системы, чтобы лучше понять существующие источники данных, системы и потоки данных. Это поможет выявить пробелы и проблемы, которые необходимо устранить для наиболее эффективного внедрения структуры данных.
- Определите структуру управления данными. При планировании управления, интеграции и управления данными в масштабе всей организации важно сначала четко определить политики, процессы и стандарты, которые вы ожидаете в ходе работы. Это обеспечит точность, непротиворечивость и безопасность всех ваших данных и поможет защитить вас от рисков и беспокойства.
- Проектирование архитектуры ткани данных. После выполнения первых двух шагов необходимо разработать архитектуру. Для этого необходимо определить все источники данных и создать семантическую модель данных, а также определить и установить планы, управление данными и протоколы безопасности.
- Реализуйте интеграцию данных. Следующим шагом после проектирования архитектуры ткани данных является подключение различных источников данных как внутри организации, так и за ее пределами. А затем интегрируйте эти данные с системами вашего ландшафта и пользователями, чтобы сформировать единое представление.
- Внедрение управления данными и обеспечения безопасности: вы разработали необходимые протоколы управления и безопасности. Теперь ты должен сделать так, чтобы это произошло. Сюда входит реализация процессов контроля качества данных, отслеживания данных и маскирования данных, а также создание протоколов доступа и авторизации пользователей.
- Внедрение аналитики данных: после внедрения структуры данных необходимо выполнить следующий шаг. Лучшие программные решения помогут вам добраться отсюда до места. Сюда входит плавная интеграция существующих систем и приложений, безопасное перемещение наборов данных и аналитика на базе ИИ, которая позволяет разрабатывать, автоматизировать и развертывать аналитические конфигурации, обеспечивающие наиболее актуальные, актуальные и актуальные сведения и результаты.
- Управление изменениями и обмен информацией. Внедрение архитектуры ткани данных требует культурных изменений, чтобы ваша организация была готова к внедрению новых практик управления данными и поощрению использования данных различными группами и бизнес-сферами.
Данные — это информация, а информация — сила. Решения для сбора и обработки данных помогают вашим командам упростить совместную работу, предоставляя им нужную информацию и наиболее точную аналитику на основе данных. В ваших системах и командах есть неизвестные возможности. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать, как раскрыть эти возможности в масштабе всей компании.
Раскрытие потенциала ткани
данных
Изучите SAP Datasphere — унифицированный интерфейс для всех ваших бизнес-данных.
Новостная рассылка SAP Insights
Подпишитесь сегодня
Подпишитесь на рассылку и будьте в курсе самых важных новостей.