Hvad er et datastof?

Fra fabriksgulvet til kundens dør genererer hver enkelt interaktion, transaktion og beslutning data, der kan hjælpe med at forudsige, forstå og strømline alle forretningsområder. Men kun hvis det kan analyseres og saettes i vaerk.

Datastofdefinition

Datastofløsninger giver dig mulighed for at forbinde og administrere alle dine data i realtid på tværs af forskellige systemer og applikationer. Dette gør det muligt at skabe en enkelt sandhedskilde, og at bruge og få adgang til disse data, når og hvor du har brug for det – demokratisere og automatisere datastyringsprocesser. Et datastof strømliner også alle data, især i komplekse distribuerede arkitekturer, hvilket gør dem klar til brug i analyse-, AI-- og maskinindlæringsapplikationer ved at samle, rense, berige og sikre det. Kort sagt giver datastofarkitektur og -løsninger virksomheder mulighed for at udnytte deres data og skalere deres systemer, samtidig med at de tilpasser sig hurtigt skiftende markeder.

Datamitter vs. datastof

Data mesh og data stof er begge data arkitektur koncepter, der har til formål at forbedre datastyring og integration på tværs af forskellige systemer, applikationer og brugere. Og selv om de begge fører til mere strømlinet datastyring, er der en del skelnen mellem de to, der kan vaere med til at afklare begreberne.

Data mesh er en decentraliseret dataarkitektur, der har til formål at give teams mulighed for at eje deres egne data og tjenester. Det fremmer begrebet "data autonomi", hvor forskellige teams kan gøre krav på og administrere deres egne data og tjenester, og træffe beslutninger uafhængigt baseret på disse data og deres behov. Data mesh opfordrer teams til at opbygge deres egne mikrotjenester og fremmer brugen af API'er til at dele data på tværs af andre teams.

Datastof er derimod en kombination af dataarkitektur og dedikerede softwareløsninger, der centraliserer, forbinder, administrerer og styrer data på tværs af forskellige systemer og applikationer. Dette giver virksomheder mulighed for at få adgang til og bruge data i realtid, skabe en enkelt sandhedskilde og automatisere datastyringsprocesserne.

Begge tilgange har deres fordele. Datasammenføring betragtes ofte som et initiativ i senere fase, når først datainfrastrukturerne allerede er blevet inkorporeret. Datastoffet giver en centraliseret og ensartet visning af data, hvilket kan hjælpe med at give indsigt fra data på tværs af alle systemer. Fra et organisatorisk perspektiv er dette den ideelle tilgang, da denne infrastruktur fører til optimering på tværs af hele virksomheden.

"Forretning" i datastruktur

Et forretningsdatastof går ud over en traditionel datastof-tilgang. Mens det stadig forenkler komplekse datalandskaber og leverer meningsfulde data til hver dataforbruger – det tager fordelene og værdien yderligere ved at holde forretningslogikken og applikationskonteksten fra data intakte (i det væsentlige bevarer den datas DNA). Som sådan eliminerer et forretningsdatastruktur behovet for at genskabe al den forretningskontekst, der går tabt ved at udtrække og replikere data - hvilket giver forretningsinteressenter og dataforbrugere mulighed for at fremskynde deres beslutningstagning med tillid og tillid, vel vidende, at de altid har det komplette billede af deres data, uanset hvor de er gemt, eller hvordan de blev designet.

dgl

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

Hvad er en 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

Datastofarkitektur

Datastofarkitekturen fungerer ved at forbinde, administrere og styre data på tværs af forskellige systemer og applikationer for at give en centraliseret og samlet visning. Det gaelder både dine teams og dine systemer – uanset hvor de befinder sig i din organisation. Nogle af de vigtigste komponenter data stof arkitektur omfatter:

• Dataforbindelser: Tænk på dataforbindelser som broer, der forbinder forskellige systemer, hvor data gemmes (f.eks. databaser, applikationer, sensorer) til en central placering. På denne måde kan alle disse forskellige datasæt analyseres fra et enkelt udsigtspunkt.
• Datastyring: Dette indebærer at sikre, at dataene er organiseret, sikker og af høj kvalitet. Aktiviteter som dataintegration (sammenføring af data fra forskellige kilder), datastyring (angivelse af regler for, hvordan data skal bruges og administreres) og datasikkerhed (beskyttelse af følsomme data mod uautoriseret adgang) er inkluderet her.
• Datamodellering og semantisk lag: Datamodellering hjælper dig med at få mening ud af dataene ved at oprette et fælles sprog for data på tværs af forskellige systemer. Dette gøres ved at oprette en model, der beskriver dataene, og et semantisk lag, som er den aftalte parlance, der bruges til at fortælle sin story.
• Databehandling og analyse: Det er her, dataene behandles og analyseres for at få indsigt. Her kommer opgaver som datalagring (lagring af store mængder data), datastreaming (løbende behandling af data, som de genereres) og datavisualisering (visning af data på en letforståelig måde) i spil her.
• Data management automation: Dataanalyse kan bruges til at informere automatisering på forskellige områder af forretningen, men som et arkitektonisk begreb er automatisering med til at sikre, at data styres effektivt og konsekvent. Dette omfatter automatisering af opgaver som dataintegration, datastyring og datasikkerhed. Automatisering kan hjælpe med at reducere fejl, spare tid og forbedre datakvaliteten.

Forretningsfordele ved et datastof

Et datastof giver et middel til at være mere præcis, effektiv og intelligent. Og når cloud-baserede løsninger drives af AI og maskinlæring, er himlen grænsen. Hvorfor? Fordi AI-indsigt bliver mere og mere præcis og indsigtsfuld, når de får flere data at tygge på. Nedenfor er nogle af de forretningsmæssige fordele på topniveau ved datastofløsninger.

1. Centraliseret, forenklet datastyring: Du har ikke råd til at blive spredt. Et datastof hjælper dig med at nedbryde silo vægge og giver dig mulighed for at finde og samle data fra alle dine systemer på ét sted – når og som du har brug for det.
2. Hurtig indsigt: Virksomheder har ikke længere den luksus at vente på resultater eller håbe på, at analyserne er nøjagtige. Med en datastofinfrastruktur er der ingen sten, der ikke er vendt – og de er alle vendt i fællesskab, i realtid.
3. En kilde til pålidelig information: De bedste forretningsdatastyringssystemer kan samle data og systemer på tværs af virksomheder for at skabe en enkelt visning. Men hvad mere er, disse løsninger kan modellere disse data, så det præsenteres for brugerne på en måde, som de ikke kun forstår, men at de kan handle på med det samme.
4. Automatiseret datastyring: Datastofarkitektur hjælper med at automatisere, hvad der engang var fejlbehæftede, langsomme manuelle processer – at spotte tendenser, fange uregelmæssigheder og minimere risikoen for fejl og unøjagtigheder.
5. Justerbar og skalerbar: Moderne virksomheder kræver evnen til at dreje hurtigt og problemfrit tilpasse deres drift og forretningsmodeller. Datastofløsninger hjælper dig med at forene dine processer, så de påvirker hurtige og præcise ændringer.
6. Datakontrol: Virksomhedsdatastoffet hjælper virksomheder med at få bedre kontrol over deres data med funktioner som datakvalitetskontrol, datasporing og databeskyttelse, hvilket sikrer, at deres data er kompatible, konsistente og sikre.

Anvendelseseksempler for virksomhedsdata

Vi har diskuteret de generelle forretningsmæssige fordele ved et datastof, herunder hastighed, nøjagtighed, automatisering og skalerbarhed. Men hvad med mere specifikke anvendelser? Uanset arten af din virksomhed, har de fleste virksomheder fra mellemstørrelse og opefter nogle grundlæggende driftsmæssige væsentlige ting, som de deler. Lad os se på nogle af de måder, hvorpå dataløsninger kan påvirke disse kerneaktiviteter:

• Kundeservice: Kundedata kommer i tykt og hurtigt – og fra nye kilder hver dag. Fra dine egne CRM-systemer, hele vejen til sociale medier og kundeanmeldelser, bliver værdifuld intel fanget. At forsøge manuelt at kategorisere og analysere alle disse massive og uensartede datasæt ville være grundlæggende umuligt. Et datastof giver dig mulighed for at få styr på denne indgående oversvømmelse. Det hjælper dig med at definere og etablere de analytiske parametre, du ønsker at etablere, og de typer og egenskaber af data, du ønsker at sammenligne eller fokusere på. Det kan nemt automatiseres at se på forskellige datasæt for forskellige udfald – og sikre, at ingen værdifulde kundedatakilder bliver udledt.
• Svindel afsløring og risikostyring: Cyberkriminalitet og phishing angreb koster virksomheder milliarder af dollars hvert år. For ikke at nævne den omdømmemæssige skade, der kan ledsage enhver alvorlig, uforudset risiko. Med et datastof er du i stand til at se på hele dit forretningslandskab, både internt og eksternt, for at få øje på trusler og risikabel adfærd, før de bliver et problem. Dette betyder at analysere data fra flere systemer og kilder, herunder transaktioner, kundefeedback, udgiftsafregninger og omkostningsstedsposter og offentlige registreringer – hele vejen til sociale medier og nyheder, der kan advare om en påvirkning af din drift. Datastofløsninger kan anvende AI-algoritmer og maskinindlæringsalgoritmer til at registrere og identificere mønstre og uregelmæssigheder i store datasæt, hvilket ville være umuligt for mennesker at opdage. Dette giver tidlig advarsel om svindel og risiko og hjælper med at beskytte dine teams, dine kunder og din bundlinje.
• Salgsprognoser: Strukturen for forretningsdatastof forbedrer salgsprognoserne ved at give virksomheder mulighed for at integrere og analysere data fra en lang række interne og eksterne kilder i realtid. Dette er med til at skabe et omfattende overblik over virksomhedens salgsdata, som kan anvendes til at oprette nøjagtige og pålidelige prognoser. Når virksomheder nemt kan udnytte det bredest mulige udvalg af holistiske salgsdata, er de bedre i stand til at allokere deres ressourcer, forberede sig på spidser og dyk og i sidste ende yde den bedste service til deres kunder og kunder.
• Udjævning af HR-operationer: Stofarkitektur for forretningsdata kan bruges til at integrere data fra dine eksisterende medarbejdere samt dine ansøgere og nyansatte. Dette giver din virksomhed et ben op ved at give et overblik over din HR-drift i hele virksomheden, fra timesporing til medarbejdertilfredshed. Og det giver dine HR-teams den intel, de skal bruge for at få øje på og tage hånd om små problemer, før de bliver store problemer. Et samlet overblik over medarbejderdata kan være med til at sikre, at du skaber en arbejdsplads, der er engagerende, inspirerende og tilfredsstillende.
• Overholdelse og regler: I de seneste to år har virksomheder set rekordforlig i medarbejderretssager i både uafhaengige og kollektive søgsmål. Med stigningen i antallet af personer, der arbejder hjemmefra, mere og mere decentraliserede virksomhedsarbejdspladser og et generelt skift i de kulturelle følsomheder, er mange virksomheder overvældet af mængden af lokale, nationale og internationale regler, de skal følge med. Det bliver mere og mere urealistisk at satse på manuelle bestræbelser på at holde styr på overholdelsesproblemer. Så det er en god ting, at datastofløsninger kan automatiseres for at henvise til de nyeste lokale og globale bestemmelser, scour dine systemer og optegnelser fra ende til anden og underrette dig om eventuelle compliance-risici.

Eksempler på datastof i aktion

Nu, hvor vi kun har berørt nogle få af de måder, hvorpå dataløsninger understøtter essentielle forretningsaktiviteter, lad os se på nogle af de sektorer, der sætter innovation inden for datastyring til at arbejde for at hjælpe dem med at innovere og konkurrere:

• Sundhedssektor: Datastofløsninger hjælper med at skabe en centraliseret realtidsvisning af patientdata. Ved at integrere EHR data fra flere kilder, kan sundhedsudbydere have et mere komplet overblik over en patients sygehistorie, hvilket kan føre til mere nøjagtige diagnoser og behandlingsplaner. Effektiviteten af kliniske forsøg kan også forbedres ved at integrere data fra forskellige kilder (såsom patientdata og laboratorieresultater) på et enkelt sted, hvilket gør det lettere at spore og analysere forsøgets fremskridt.
• Produktion: Fra råmaterialer til kundens dør har få sektorer flere datagenereringspunkter, der producerer. For at imødekomme kundernes krav om gennemsigtighed og etisk herkomst integrerer mange virksomheder RFID-data og blockchain-sporingsløsninger i deres oversøiske produktionsarme. Et ende-til-ende-billede af deres forsyningskæder giver dem også mulighed for at kigge langt langs kæden for at opdage flaskehalse i de tidlige stadier og forudse mangler. IoT-netværk giver dem også et vindue ind i hele deres sortiment af produktionsaktiver og maskiner – ved, hvornår der er behov for vedligeholdelse, og undgår bekostelig nedetid. Endelig er produktlivscyklussen kortere end nogensinde, så virksomhederne er nødt til at holde sig bogstaveligt talt opdateret med tendenser. Ved at analysere markeds- og sociale mediedata kan virksomheder se tendenser komme og kommunikere designskift til deres R&D-teams i realtid.

• Olie-, gas- og energisektorer: Ved at integrere data fra sensorer og andre feltkilder kan virksomheder identificere mønstre og tendenser, der kan indikere potentielle risici eller mekaniske problemer. I denne sektor er nedbrud dobbelt omkostningskrævende, fordi udstyret typisk er højt specialiseret og dyrt at reparere, kombineret med reduceret energiproduktion, der fører til tab ned ad linjen. Datastofløsninger kan også forbedre effektiviteten af produktionsplanlægning ved at integrere data fra forskellige kilder såsom sensordata, markedsdata og vejrdata på et enkelt sted. Dette giver energileverandørerne mulighed for bedre at allokere ressourcer og planlægge de uventede økonomiske – og endda politiske – forstyrrelser, som deres sektor er udsat for.
• Detailhandel: På nuværende tidspunkt har vi alle hørt om omnichannel detailhandel og muligheden for problemfrit at flytte fra in-store til online shopping og leveringsmuligheder. Omnichannel-revolutionen påvirker mere end bare , hvor du kan købe ting, men alle de måder, hvorpå shoppere kan personliggøre hele detailoplevelsen. Dette omfatter "smarte" point-of-sale-systemer som smarte hylder og vogne, berøringsfri betalingsmuligheder og stadig mere sofistikerede personaliseringsfunktioner. Og alle disse ting fører naturligvis til oprettelse og registrering af data. Et datastof gør det muligt for detailhandlere at samle deres kunders indkøbsdata med deres forsyningskæde- og lagerdatasæt for at opbygge et yderst præcist og forudsigeligt detailøkosystem.
• Finansielle tjenesteydelser: Aktive kundedata kan komme fra en række kilder, herunder bank- og kreditkortforbrug, investeringer, forsikring og skatteansøgninger. Et datastof kan hjælpe udbydere af finansielle tjenester med at administrere, analysere og beskytte disse sårbare og værdifulde data. Indsatsen er utrolig høj i denne sektor, når det kommer til cybersikkerhed, og enhver crack kan hurtigt blive til en kløft. Datastofløsninger kan hjælpe virksomheder i denne sektor med at proppe disse revner og eliminere off-grid områder i deres drift ved at sikre, at sikkerhedsprotokoller og synlighed er på plads på tværs af alle områder af deres forretning.

Næste skridt til at gøre dataløsninger til virkelighed for din virksomhed

Selvom der er mange måder din virksomhed kan drage fordel af at transformere med forretningsdækkende data stof løsninger, sker denne form for ændring ikke fra den ene dag til den anden. Som med ethvert vaerdigt initiativ begynder det med god planlaegning, god kommunikation og realistisk målsaetning. Nedenfor er nogle af de starttrin, som mange af de bedste virksomheder tager på deres rejse mod samlet datastyring.

1. Vurder den aktuelle dataarkitektur: Hvis du vil kortlægge din destination, skal du vide, hvor du er lige nu. Det er vigtigt at revidere dine aktuelle processer og system for at forstå de eksisterende datakilder, systemer og dataflows. Dette vil bidrage til at kortlægge de huller og udfordringer, der skal løses, for at gennemføre en datagruppe mest effektivt.
2. Definer Data Governance-framework: Når du planlægger at administrere, integrere og styre data på tværs af hele din organisation, er det vigtigt først klart at definere de politikker, processer og standarder, du forventer, mens du fortsætter. Dette vil sikre, at alle dine data er nøjagtige, konsistente og sikre – og vil hjælpe med at beskytte dig mod risiko og bekymring.
3. Design datastofarkitekturen: Når du har fuldført de første to trin, skal du derefter designe datastofarkitekturen. Dette vil kræve, at du identificerer alle dine datakilder og opretter en semantisk model af dataene – samt definerer og etablerer dine planer for, datastyring og sikkerhedsprotokoller.
4. Implementer dataintegration: Når datastofarkitekturen er designet, indebærer næste trin, at de forskellige datakilder forbindes både i og uden for din organisation. Og derefter integrere disse data på tværs af dine landskabssystemer og brugere for at oprette en samlet visning.
5. Implementer datastyring og sikkerhed: Du har etableret de styrings- og sikkerhedsprotokoller, du ønsker at arbejde med. Nu skal man få det til at ske. Dette omfatter implementering af datakvalitet, dataoprindelse og datamaskeringsprocesser samt etablering af adgangs- og brugerautorisationsprotokoller.
6. Implementer dataanalyse: Når datastoffet er implementeret, er det næste skridt at sætte det i gang. De bedste softwareløsninger vil hjælpe dig med at komme herfra til der. Dette omfatter problemfri integration af eksisterende systemer og applikationer, sikker bevægelse af datasæt og AI-drevet indsigt, der hjælper dig med at udvikle, automatisere og udrulle analysekonfigurationer, der leverer den mest handlingsrettede, relevante og realtidsindsigt og -resultater.
7. Forandringsledelse og kommunikation: Implementering af en datastofarkitektur kræver en kulturel ændring for at sikre, at din organisation er parat til at anvende den nye datastyringspraksis og til at fremme brugen af data på tværs af forskellige teams og forretningsområder.

Data er information, og information er magt. Datastofløsninger hjælper dine teams med at samarbejde nemmere, med de rigtige oplysninger og den mest præcise datadrevne indsigt. Der gemmer sig ukendte muligheder i dine systemer og dine teams – kontakt os i dag for at lære, hvordan du kan frigøre denne magt på tværs af hele din virksomhed.