Τι είναι πλέγμα στοιχείων;
Το πλέγμα στοιχείων είναι μια προσέγγιση στη διαχείριση στοιχείων που χρησιμοποιεί ένα διανεμημένο αρχιτεκτονικό πλαίσιο.
Επισκόπηση πλέγματος δεδομένων
Το πλέγμα δεδομένων αντιπροσωπεύει έναν νέο τρόπο εξέτασης των πληροφοριών. Γεννιέται από την αυξανόμενη αντίληψη ότι τα δεδομένα είναι στην πραγματικότητα το ίδιο ένα προϊόν, ένα εργαλείο, ένα μέσο για έναν σκοπό – όχι απλά κάτι που οι επιχειρήσεις συγκεντρώνουν και αναλύουν αργότερα σε μια οπισθοδρομική προσπάθεια να κατανοήσουν πράγματα που έχουν ήδη συμβεί.
Καθορισμός πλέγματος δεδομένων
Το πλέγμα στοιχείων είναι μια προσέγγιση στη διαχείριση στοιχείων που χρησιμοποιεί ένα διανεμημένο αρχιτεκτονικό πλαίσιο. Με άλλα λόγια: κατανέμει την κυριότητα και την ευθύνη για συγκεκριμένα σύνολα δεδομένων σε όλες τις επιχειρήσεις, σε εκείνους τους χρήστες που έχουν την ειδική εμπειρογνωμοσύνη για να κατανοήσουν τι σημαίνουν αυτά τα δεδομένα και πώς να τα χρησιμοποιήσουν με τον καλύτερο δυνατό τρόπο.
Η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων συνδέει και αντλεί δεδομένα από διάφορες πηγές,όπως λίμνες δεδομένων και αποθήκες και διανέμει τα σχετικά σύνολα δεδομένων στους κατάλληλους ανθρώπινους εμπειρογνώμονες και ομάδες τομέων σε όλη την επιχείρηση. Ουσιαστικά, μια ογκώδης πληθώρα δεδομένων σε μια κεντρική λίμνη δεδομένων ταξινομείται και διανέμεται σε διαχειρίσιμα κομμάτια σε εκείνα που είναι τα πλέον κατάλληλα για να την κατανοήσουν και να την αξιοποιήσουν.
Αρχές πλέγματος δεδομένων για τις προκλήσεις της λίμνης δεδομένων
Όταν μιλάμε για λίμνες δεδομένων και πλέγμα δεδομένων, ουσιαστικά μιλάμε για μεγάλα δεδομένα. Αυτό που κάνει τα δεδομένα «Μεγάλα» δεν είναι απλά ο τεράστιος όγκος τους. Μεταξύ άλλων κριτηρίων, τα Μεγάλα Δεδομένα ορίζονται επίσης από το να είναι πολύπλοκα, μεταβλητά, ταχέως παραγόμενα και μη δομημένα.
Μια γραμμική βάση δεδομένων είναι σαν ένα υπολογιστικό φύλλο: έχει στήλες και γραμμές και αμετάβλητες κατηγορίες στις οποίες όλα τα στοιχεία δεδομένων πρέπει να ταιριάζουν. Μερικά από τα δεδομένα που παράγονται από μηχανήματα, αισθητήρες και βιομηχανικές πηγές είναι δομημένα και ταιριάζουν τακτοποιημένα σε μια γραμμική βάση δεδομένων. Ανεξάρτητα από τον όγκο δεδομένων που έχετε να αντιμετωπίσετε, αν είναι 100% δομημένος δεν πληροί τα κριτήρια και μπορεί να στεγαστεί σε μια γραμμική βάση δεδομένων, καθιστώντας το σχετικά απλό στο φιλτράρισμα και την εξαγωγή.
Αλλά όλο και περισσότερο, τα σύγχρονα Big Data είναι αδόμητα και αποτελούνται από οπτικά συστατικά, ανοιχτό κείμενο, ακόμη και βίντεο και πλούσια μέσα. Αυτά τα σημαντικά δεδομένα μπορούν να περιλαμβάνουν χιλιάδες πληροφορίες για πολλές εταιρείες και απλά δεν μπορούν να αποθηκευτούν σε μια τυπική γραμμική βάση δεδομένων.
Εισάγετε την λίμνη δεδομένων. Καθώς οι όγκοι των Big Data άρχισαν να αυξάνονται, οι λίμνες δεδομένων αναπτύχθηκαν ως ένα μέρος στο οποίο τα σύνθετα δεδομένα μπορούσαν να αποθηκευτούν και να προσπελαστούν από ένα κεντρικό αποθετήριο σε ακατέργαστη μορφή. Ενώ οι λίμνες δεδομένων αντιπροσωπεύουν μια εξαιρετική λύση για το πρόβλημα των μεγάλων δεδομένων, ωστόσο έχουν αδυναμίες. Οι λίμνες δεδομένων δεν έχουν συγκεκριμένα αναλυτικά χαρακτηριστικά, καθιστώντας τα εξαρτημένα από άλλες υπηρεσίες για ανάκτηση, ευρετηρίαση, μετασχηματισμό, αναζήτηση και λειτουργικότητα analytics. Και από την άποψη της επιχειρηματικής διαχείρισης, οι λίμνες δεδομένων παρουσιάζουν επίσης τρεις πρόσθετες προκλήσεις:
1. Σύνθετη ιδιοκτησία Η ιδιοκτησία στις λίμνες δεδομένων είναι πολύπλοκη για να καθορίσει πότε πάρα πολλοί παίκτες δημιουργούν και έχουν πρόσβαση σε δεδομένα. Ελλείψει σαφώς καθορισμένων ρόλων και αρμοδιοτήτων, η διαχείριση του ίδιου συνόλου δεδομένων μπορεί να γίνει διαφορετικά από τα διάφορα μέρη, δημιουργώντας ασυνέπειες που καθιστούν δύσκολη τη χρήση τους. Παρομοίως, άλλα δεδομένα καταλήγουν να παραμελούνται όταν δεν τα διαχειρίζονται ενεργά εκείνοι που τελικά θα τα χρησιμοποιήσουν. Η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων διασφαλίζει ότι η διακυβέρνηση των δεδομένων διανέμεται σαφώς ανά τομέα, έτσι ώστε κάθε ομάδα ή ειδικός τομέα να διέπει τα δεδομένα που παράγουν και χρησιμοποιούν. Για να το υποστηρίξετε αυτό, τα δίκτυα δεδομένων χρησιμοποιούν επίσης μια ομοσπονδιακή δομή διακυβέρνησης για να επιτρέψουν επίσης τον κεντρικό έλεγχο της μοντελοποίησης δεδομένων, των πολιτικών ασφάλειας και της συμμόρφωσης.
2. Ποιότητα δεδομένων Οι λίμνες δεδομένων μπορεί να μην διασφαλίσουν την ποιότητα των δεδομένων όταν ο όγκος των δεδομένων γίνεται πολύ μεγάλος ή όταν οι ίδιοι οι κεντρικοί διαχειριστές δεδομένων δεν το κατανοούν. Η αρχιτεκτονική πλέγματος στοιχείων αντιμετωπίζει θεμελιωδώς τα στοιχεία ως πολύτιμο προϊόν, το οποίο βάζει την ποιότητα και την πληρότητα των στοιχείων στην πρώτη γραμμή της διαχείρισης στοιχείων. Πιθανώς, κάθε ομάδα γνωρίζει τα πιο σημαντικά κριτήρια και ζητήματα που επιθυμεί να εκθέσει από τα δεδομένα που συλλέγει. Με την ενσωμάτωση αυτών των κριτηρίων και προτεραιοτήτων στην αρχιτεκτονική, το πλέγμα δεδομένων μπορεί να βοηθήσει να εξασφαλιστεί η συνεχής και ιεραρχημένη παροχή καθαρών, φρέσκων και ολοκληρωμένων δεδομένων, ακόμη και όταν εμπλέκονται μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων. Και φυσικά, όταν εφαρμόζονται αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, αυτά τα κριτήρια και τα προκύπτοντα σύνολα δεδομένων γίνονται όλο και πιο ακριβή και χρήσιμα με την πάροδο του χρόνου.
3. Εμπόδια Οι λίμνες δεδομένων μπορούν να δημιουργήσουν σημεία συμφόρησης λόγω της κεντρικής αρχιτεκτονικής τους και των παραδοσιακά δύσκολων διαδικασιών και πρωτοκόλλων ανάκτησης δεδομένων. Αυτό συνήθως σημαίνει ότι ο έλεγχος ενός μεγάλου όγκου ενοποιημένων δεδομένων εξαρτάται από μια ενιαία ομάδα διαχείρισης ΤΠ ή δεδομένων. Και, καθώς οι όγκοι των δεδομένων (και η ζήτηση για την ανάκτησή τους) αυξάνονται, αυτές οι ομάδες πληροφορικής υπερφορολογούνται.
Επιπλέον, τα δεδομένα πρέπει να επανεξετάζονται και να διαρθρώνονται κατάλληλα, ώστε να διασφαλίζεται η συμμόρφωση και η τήρηση των αρχών διακυβέρνησης των δεδομένων. Όταν αντιμετωπίζει αδικαιολόγητες πιέσεις, μπορεί να υπάρξει μια τάση βιασύνης για αυτά τα στάδια συμμόρφωσης, γεγονός που δημιουργεί δυνητικό κίνδυνο και απώλεια για την εταιρεία. Η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων από την άλλη πλευρά δίνει πρόσβαση και έλεγχο σε εξουσιοδοτημένους εξειδικευμένους χρήστες που έχουν μεγαλύτερο έννομο συμφέρον για τα δεδομένα – όλα αυτά με τη χρήση αυστηρών, έτοιμων πρωτοκόλλων ασφαλείας.
Οι αρχές του πλέγματος δεδομένων προέκυψαν ως άμεση απάντηση σε αυτές τις αυξανόμενες προκλήσεις της λίμνης δεδομένων. Η αποκεντρωμένη και εκδημοκρατισμένη αρχιτεκτονική διαχείρισης δεδομένων έχει καταστήσει τις επιχειρήσεις πιο έξυπνες, πιο ευέλικτες και πιο ακριβείς διασφαλίζοντας ότι τα σωστά δεδομένα είναι άμεσα διαθέσιμα στους κατάλληλους ανθρώπους, οπουδήποτε και όποτε τα χρειάζονται. Το πλέγμα δεδομένων καθιστά τα δεδομένα ως προϊόν πραγματική πραγματικότητα, μειώνοντας τα εμπόδια και δίνοντας προτεραιότητα στην αξία των πληροφοριών, έτσι ώστε οι ομάδες να μπορούν να αποκτήσουν ταχύτερη, απρόσκοπτη πρόσβαση σε βασικά δεδομένα.
Εξηγημένη αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων
Συζητήσαμε πώς το πλέγμα δεδομένων είναι μια αποκεντρωμένη μορφή αρχιτεκτονικής δεδομένων που αντιμετωπίζει τα δεδομένα ως βασικό εργαλείο επιχειρηματικής διαχείρισης. Και είναι σημαντικό ότι οι ανεξάρτητες ομάδες είναι υπεύθυνες για τη διαχείριση των δεδομένων στο πλαίσιο των τομέων εργασίας και εμπειρογνωμοσύνης τους, διασφαλίζοντας παράλληλα τη συμμόρφωση με κεντρικά καθορισμένες πρακτικές διαχείρισης δεδομένων. Αυτή η αλλαγή νοοτροπίας βρίσκεται στον πυρήνα του πλέγματος δεδομένων.
Για να κατανοήσουμε καλύτερα πώς επιτυγχάνεται αυτό, μπορούμε να δούμε την αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων ως έχοντας τρία κύρια συστατικά:
1. Οι πηγές δεδομένων αντιπροσωπεύουν τον αποθηκευτικό χώρο (όπως μία λίμνη δεδομένων) στον οποίο τροφοδοτούνται τα πρωταρχικά ανεπεξέργαστα δεδομένα. Είτε συλλέγεται από τα δίκτυα cloud IIoT, τις φόρμες ανατροφοδότησης πελατών ή τα διαγραμμένα δεδομένα web, αυτά είναι τα ανεπεξέργαστα δεδομένα εισόδου που θα αναφέρονται και θα υποβάλλονται σε επεξεργασία όπως απαιτείται από τους χρήστες σε όλο το δίκτυο. Ενώ μια προσέγγιση λίμνης δεδομένων θα διοχετεύσει όλα αυτά τα δεδομένα σε ένα κεντρικό σημείο, η μεθοδολογία πλέγματος δεδομένων κατανέμει αντ' αυτού την ευθύνη για την πρόσληψη, αποθήκευση, επεξεργασία και εξαγωγή αυτών των ανεπεξέργαστων δεδομένων σε μια σειρά υπεύθυνων τομέων.
2. Η υποδομή πλέγματος δεδομένων σημαίνει ότι αυτές οι πληροφορίες δεν απομονώνονται μόνο εντός μεμονωμένων τομέων του τμήματος, αλλά μπορούν επίσης να μοιραστούν κατά βούληση σε όλο το λειτουργικό δίκτυο του οργανισμού ενώ παραμένουν συμβατές με τις καθιερωμένες οδηγίες διαχείρισης δεδομένων. Αυτό είναι ένα άμεσο αποτέλεσμα δύο από τους βασικούς πυλώνες του πλέγματος δεδομένων: μια πλατφόρμα δεδομένων αυτοεξυπηρέτησης και μια ομοσπονδιακή διακυβέρνηση. Η πλατφόρμα δεδομένων παρέχει τα εργαλεία και τις υποδομές που απαιτούνται από κάθε τομέα για την παγκόσμια αφομοίωση, τον μετασχηματισμό, την επεξεργασία και την εξυπηρέτηση των δεδομένων τους. Εν τω μεταξύ, οι ομοσπονδιακές αρχές διακυβέρνησης διασφαλίζουν την τυποποίηση σε όλο τον οργανισμό, επιτρέποντας την αβίαστη διαλειτουργικότητα των δεδομένων μεταξύ όλων των ομάδων τομέων.
3. Οι κάτοχοι δεδομένων είναι το τελικό συστατικό του πλέγματος δεδομένων και είναι υπεύθυνοι για την εφαρμογή των πρωτοκόλλων συμμόρφωσης, διακυβέρνησης και κατηγοριοποίησης για τα δεδομένα των τμημάτων τους. Για παράδειγμα, τα αρχεία HR πρέπει να αποθηκεύονται με τη χρήση ορισμένων πρωτοκόλλων ασφαλείας, δεν πρέπει να χρησιμοποιούνται για αυτό ή για το σκοπό αυτό, πρέπει να απελευθερώνονται μόνο σε ένα τέτοιο άτομο. Φυσικά, κάθε τμήμα θα έχει κατηγορίες και τύπους δεδομένων που είναι μοναδικά για το τμήμα ή τους σκοπούς τους. Σε ένα σύστημα λίμνης δεδομένων, οι ομάδες ΙΤ πρέπει να ασχοληθούν με όλα αυτά τα διαφορετικά πρωτόκολλα και κατηγορίες για όλους τους διαφορετικούς ιδιοκτήτες δεδομένων που έχουν πετάξει πράγματα στη λίμνη. Ενώ η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων δίνει στους ιδιοκτήτες πλήρη εξουσία και έλεγχο σε αυτά τα θέματα, διότι και πάλι, οι οποίοι είναι καλύτεροι από τους ειδικούς του τομέα για να διαχειριστούν τα δικά τους δεδομένα και να διασφαλίσουν ότι πληρούν τα πρότυπα ποιότητας.
Πλέγμα δεδομένων στην πράξη: Ποιος το χρησιμοποιεί και γιατί
Για να εξελιχθούν και να γίνουν πιο επιτυχημένες οι λύσεις διαχείρισης δεδομένων, πρέπει να είναι χρήσιμες και σχετικές για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών και λειτουργιών. Καθώς η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων και η φιλικότητα προς τον χρήστη βελτιώνονται, βλέπουμε ένα αυξημένο φάσμα επιχειρηματικών λειτουργιών που μπορούν να ενισχυθούν με μια ασφαλή και κατανεμημένη προσέγγιση των δεδομένων ως προϊόν και εργαλείο.
Ακολουθούν μερικές κοινές περιπτώσεις επιχειρηματικής χρήσης:
Πωλήσεις: Για τις ομάδες πωλήσεων, όλα εξαρτώνται από την απόκτηση, την καλλιέργεια και το κλείσιμο των επιχειρηματικών ευκαιριών. Όσο περισσότερο χρόνο ξοδεύουν τα μέλη της ομάδας πωλήσεών σας στα γραφεία τους για να κάνουν διοικητικές εργασίες, τόσο λιγότερο χρόνο έχουν για να δημιουργήσουν σχέσεις με νέους πελάτες. Με την αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων, οι χρήστες της ομάδας πωλήσεων δεν χρειάζεται να είναι ειδικοί διαχείρισης και ανάκτησης δεδομένων για να έχουν τα πιο ισχυρά και σχετικά σύνολα δεδομένων και συνδυασμούς στα χέρια τους. Όταν τα τμήματα πωλήσεων έχουν όλα τα σωστά δεδομένα για ανάλυση, αυτό μεταφράζεται σε περισσότερες πληροφορίες και στρατηγικές.
Εφοδιαστική αλυσίδα και εφοδιαστική: Οι σύγχρονες αλυσίδες εφοδιασμού είναι ευάλωτες σε ένα τεράστιο φάσμα διαταραχών. Ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα έρχεται όταν οι εταιρείες μπορούν να επικεντρωθούν γρήγορα και να ανταποκριθούν τόσο στις απειλές όσο και στις ευκαιρίες με την ίδια ευελιξία. Τα δεδομένα της παγκόσμιας εφοδιαστικής αλυσίδας σήμερα είναι πυκνά και γρήγορα – από την ανατροφοδότηση των πελατών, έως τα δίκτυα και τα ψηφιακά δίδυμα. Όταν έμπειροι και έμπειροι διαχειριστές εφοδιαστικής αλυσίδας είναι οι ίδιοι σε θέση να επιμεληθούν και να αναλύσουν οποιαδήποτε από αυτά τα σύνολα δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, οι επιχειρήσεις αποκτούν μια ισχυρή πηγή διορατικότητας και οξύτητας.
Παραγωγή: Στο πλαίσιο της εφοδιαστικής αλυσίδας, οι κατασκευαστικές δραστηριότητες μιας εταιρείας είναι εξίσου ευάλωτες στις ταχείες αλλαγές της αγοράς και στις ασταθείς απαιτήσεις των πελατών. Στο παρελθόν, το σχέδιο και οι ομάδες Ε&Α θα έπρεπε να βασιστούν στα ιστορικά στοιχεία πελατών, που τους τροφοδοτούνται από άλλα τμήματα. Σήμερα, το πλέγμα στοιχείων φέρνει τη ζωντανή πρόσβαση στοιχείων στους χρήστες πίσω από τον συντακτικό πίνακα, στις ομάδες Ε&Α και δοκιμής, και σε όλη τη διαδρομή στο πάτωμα κατασκευής. Η ανατροφοδότηση πελατών σε πραγματικό χρόνο μπορεί να ενημερώσει την ανάπτυξη προϊόντων σε μια στιγμή, και η ενημέρωση από τα δίκτυα και τις ψηφιακές προσομοιώσεις μπορεί να βοηθήσει τα εργοστάσια να λειτουργήσουν ασφαλέστερα, γρηγορότερα και αποτελεσματικότερα.
Σήμερα, οι απαιτήσεις και οι προσδοκίες των πελατών διαμορφώνουν το μέλλον και αλλάζουν και αυξάνονται με πρωτοφανείς ρυθμούς. Μια ενιαία μάρκα έχει συνήθως μυριάδες σημεία επαφής καταναλωτών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, στοχευμένες ψηφιακές διαφημίσεις και διαδικτυακές και πολυκαναλικές πύλες αγορών. Η τρέχουσα αγορά βλέπει την αυξανόμενη επιθυμία για γρήγορη προσαρμογή, μικρότερους κύκλους ζωής των προϊόντων, και τεράστια επίπεδα επιλογής και ανταγωνισμού. Για να κατανοήσουν και να αξιοποιήσουν αυτές τις τάσεις, οι σύγχρονοι έμποροι πρέπει να έχουν σε πραγματικό χρόνο και ταυτόχρονη πρόσβαση σε μια μεγάλη ποικιλία συνόλων δεδομένων. Στο παρελθόν, αυτό σήμαινε απαίτηση (και αναμονή) αυτών των δεδομένων από άλλα τμήματα. Με μια ρύθμιση πλέγματος δεδομένων, ωστόσο, οι έμποροι μπορούν να επεξεργαστούν και να έχουν πρόσβαση σε αυτά τα δεδομένα αυτή τη στιγμή, με τους δικούς τους όρους.
Ανθρώπινοι Πόροι: Οι ομάδες HR πρέπει να διαχειρίζονται μεγάλες ποσότητες εξαιρετικά σύνθετων και ευαίσθητων δεδομένων. Και με την αυξανόμενη τάση προς απομακρυσμένους και υβριδικούς χώρους εργασίας, αυτά τα δεδομένα γίνονται όλο και πιο περίπλοκα και γεωγραφικά διαφοροποιημένα καθημερινά. Για να μην αναφέρουμε το συνεχώς μεταβαλλόμενο σύνολο της συμμόρφωσης και των νομικών ζητημάτων που οι ομάδες HR πρέπει να παραμείνουν τόσο επειγόντως στην κορυφή. Από την πρόσληψη έως τη συνταξιοδότηση, οι υπεύθυνοι HR πρέπει να είναι σε θέση να επικυρώσουν, να αξιολογήσουν και να αναλύσουν ορισμένα από τα πιο ευρέως διαφορετικά σύνολα δεδομένων σε οποιονδήποτε οργανισμό. Η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων επιτρέπει τα κατάλληλα πρωτόκολλα ασφάλειας και την αυστηρά περιορισμένη πρόσβαση – ενώ ταυτόχρονα καθιστά δυνατή για τους εξουσιοδοτημένους χρήστες HR την πρόσβαση σε δεδομένα και πληροφορίες γρήγορα και χωρίς εξάρτηση από σύνθετα εσωτερικά πρωτόκολλα και πολυτμηματική γραφειοκρατία.
Οικονομικά: Όπως συμβαίνει με το HR, οι οικονομικές και λογιστικές ομάδες είναι επίσης υπεύθυνες για εξαιρετικά κρίσιμα και ευαίσθητα δεδομένα. Τα σύγχρονα συστήματα ERP φέρνουν επανάσταση στα χρηματοοικονομικά, χρησιμοποιώντας την τεχνολογία in-memory database για την παραμετροποίηση των ενημερωμένων αναφορών, αναλύσεων και προβολών. Ωστόσο, ακόμη και όταν οι οικονομικές ομάδες χρησιμοποιούν τις καλύτερες βάσεις δεδομένων και τις ΕΣΡ, συχνά εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν εμπόδια, επειδή μαστίζονται από μακροχρόνιες και άκαμπτες κουλτούρες, βαριά σιλό και γραφειοκρατικές, παλιές σχολικές διαδικασίες. Η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων φέρνει μια θεμελιώδη αλλαγή στον τρόπο εξέτασης και διαχείρισης των χρηματοοικονομικών δεδομένων – και μπορεί ακόμη και να ταρακουνήσει τη στάσιμη σκέψη που μπορεί να συμβεί όταν οι ομάδες έχουν την ευκαιρία να κατέχουν και να αναθεωρούν τις δικές τους διαδικασίες δεδομένων γήρανσης.
Είναι σαφές ότι το πλέγμα δεδομένων δεν είναι απλώς μια άλλη λέξη και είναι μια τάση στρατηγικής δεδομένων που πρέπει να ληφθεί σοβαρά υπόψη. Οι εταιρείες όλων των μεγεθών και κλάδων χρησιμοποιούν το πλέγμα δεδομένων, αναζητώντας τρόπους να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα για να δημιουργήσουν πληροφορίες και αξία.
Οφέλη του πλέγματος στοιχείων
Στο παρελθόν, οι παλαιές βάσεις δεδομένων και οι περιορισμένες υποδομές διαχείρισης δεδομένων συνέβαλαν στην έννοια ότι τα δεδομένα είναι κάτι που πρέπει να διατηρείται σε ένα μόνο θησαυροφυλάκιο και να χρησιμοποιείται κατά τη διακριτική ευχέρεια λίγων διαχειριστών δεδομένων. Τώρα, τα δεδομένα είναι το καύσιμο που οδηγεί την επιχείρησή σας, και θα πρέπει να δοθεί ελεύθερα σε εκείνους τους ειδικούς που ξέρουν καλύτερα πώς να το κάνουν να λειτουργήσει και να οδηγήσει το κέρδος σε ανταγωνιστικούς χρόνους.
Τα κύρια πλεονεκτήματα της αρχιτεκτονικής πλέγματος στοιχείων μπορούν να συνοψιστούν ως:
Αυξημένη προσβασιμότητα δεδομένων. Το πλέγμα δεδομένων διασφαλίζει ότι όλοι οι σωστοί άνθρωποι σε όλη την επιχείρησή σας μπορούν να έχουν πρόσβαση στα δεδομένα που χρειάζονται - για να είναι οι απόλυτοι καλύτεροι στις εργασίες τους.
Βελτιωμένες δυνατότητες analytics. Όταν τα δεδομένα αντιμετωπίζονται ως ένα προϊόν που χρησιμοποιείται καθημερινά, οι ομάδες αρχίζουν να ακολουθούν μια προσέγγιση δεδομένων πρώτα στον σχεδιασμό και τη στρατηγική. Αυτό οδηγεί σε μείωση των σφαλμάτων και σε μια πιο αντικειμενική, λιγότερο προσανατολισμένη στη γνώμη προσέγγιση της ανάπτυξης των επιχειρήσεων.
Προσαρμόσιμες σωληνώσεις και διαδικασίες δεδομένων. Πολλά από τα καλύτερα και δυνητικά πιο κερδοφόρα έργα μπαίνουν στο ράφι λόγω της τεράστιας ταλαιπωρίας της επιμέλειας των μοναδικών και προσαρμοσμένων συνόλων δεδομένων που απαιτούνται για την επιτυχία. Με ένα πλέγμα στοιχείων, οι ομάδες μπορούν γρήγορα να έχουν πρόσβαση και να εξετάσουν τα νέα πρότυπα προγράμματος χωρίς την παραδοσιακή απώλεια χρόνου ή πόρων.
Τα εμπόδια μπορούν να μειωθούν. Αυτή είναι μια προφανής νίκη/νίκη τόσο για τις ομάδες πληροφορικής όσο και για τους ιδιοκτήτες δεδομένων. Επιπλέον, μειώνοντας μια πηγή απογοήτευσης και εκνευρισμού, οι επιχειρήσεις μπορούν να βοηθήσουν να καταρρίψουν τα σιλό που εμποδίζουν την υγιή επιχειρηματική ανάπτυξη.
Μειωμένη πίεση στις κεντρικές ομάδες διαχείρισης δεδομένων. Αυτό σημαίνει όχι μόνο μείωση των καθυστερήσεων και της απογοήτευσης, αλλά και απελευθέρωση αμέτρητων ωρών για τις ταλαντούχες ομάδες πληροφορικής σας να αφιερώσουν σε πιο εξειδικευμένες, ενδιαφέρουσες και κερδοφόρες αναζητήσεις.
Συχνότερες ερωτήσεις πλέγματος δεδομένων
Λύσεις SAP data and analytics
Αναγνωρίστε, αναλύστε και μετασχηματίστε τα πιο σχετικά δεδομένα στην επιχείρησή σας.
Ιδέες που δεν θα βρείτε πουθενά αλλού
Εγγραφείτε για μια δόση επιχειρηματικής ευφυΐας που παραδίδεται απευθείας στα εισερχόμενά σας.