Επισκόπηση πλέγματος δεδομένων

Το πλέγμα δεδομένων αντιπροσωπεύει έναν νέο τρόπο εξέτασης των πληροφοριών. Γεννιέται από την αυξανόμενη έννοια ότι τα δεδομένα είναι στην πραγματικότητα τα ίδια ένα προϊόν, ένα εργαλείο, ένα μέσο για ένα τέλος – 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 δεδομένων είναι μια προσέγγιση στη διαχείριση δεδομένων που χρησιμοποιεί ένα κατανεμημένο αρχιτεκτονικό πλαίσιο. Με άλλα λόγια, κατανέμει την κυριότητα και την ευθύνη για συγκεκριμένα σύνολα δεδομένων σε όλη την επιχείρηση σε χρήστες με την εξειδικευμένη εμπειρογνωμοσύνη για να κατανοήσουν τι σημαίνουν αυτά τα δεδομένα και πώς να κάνουν τη βέλτιστη χρήση τους.

Η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων συνδέει και αντλεί δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως λίμνες δεδομένων και αποθήκες. Στη συνέχεια διανέμει τα σχετικά σύνολα δεδομένων στους κατάλληλους ανθρώπινους εμπειρογνώμονες και ομάδες τομέων σε όλη την επιχείρηση. Ουσιαστικά, ένα ογκώδες πλήθος δεδομένων σε μια κεντρική λίμνη δεδομένων ταξινομείται και διανέμεται σε διαχειρίσιμα κομμάτια σε εκείνα που είναι καταλληλότερα για να το κατανοήσουν και να το αξιοποιήσουν.

Προελεύσεις πλέγματος δεδομένων

Το πλέγμα δεδομένων ξεκίνησε γύρω στο 2009 ως απάντηση στις προκλήσεις της κλιμάκωσης αρχιτεκτονικών δεδομένων σε μεγάλους, σύνθετους οργανισμούς. Η βασική ιδέα πίσω από το πλέγμα δεδομένων είναι να αποκεντρωθεί η ιδιοκτησία και η αρχιτεκτονική των δεδομένων, αντιμετωπίζοντας τα δεδομένα ως προϊόν και αναθέτοντας την ευθύνη σε ομάδες προσανατολισμένες στον τομέα. Το πλέγμα δεδομένων συνδυάζει αρχές από τον σχεδιασμό με γνώμονα τον τομέα, τη σκέψη προϊόντων και την υποδομή αυτοεξυπηρέτησης, επιτρέποντας στους οργανισμούς να κλιμακώνουν τα συστήματα δεδομένων χωρίς να δημιουργούν μονολιθικά σημεία συμφόρησης.

Τα μοντέλα κεντρικής διαχείρισης δεδομένων συχνά αποτυγχάνουν σε μεγάλους οργανισμούς λόγω:

• Προβλήματα στην παράδοση: Μία κεντρική ομάδα υπερφορτώνεται, επιβραδύνοντας την πρόσβαση δεδομένων και τα analytics.
• Κενά ιδιοκτησίας: Η μη σαφής λογοδοσία για την ποιότητα των δεδομένων σε όλους τους τομείς προκαλεί ασυνεπή πρότυπα και ζητήματα εμπιστοσύνης.
• Προβλήματα επεκτασιμότητας: Καθώς ο όγκος δεδομένων και η πολυπλοκότητα αυξάνονται, τα κεντρικά συστήματα δυσκολεύονται να κλιμακωθούν χωρίς τεράστια γενικά έξοδα.
• Κακή γνώση τομέα: Οι κεντρικές ομάδες δεν έχουν βαθιά κατανόηση των επιχειρηματικών τομέων, οδηγώντας σε χαμηλής ποιότητας ή λανθασμένα ευθυγραμμισμένα προϊόντα δεδομένων.
• Περιορισμένη ευελιξία: Οι αλλαγές που απαιτούν συντονισμό μέσω μιας ομάδας επιβραδύνουν την ανταπόκριση στις εξελισσόμενες επιχειρηματικές ανάγκες.

Οφέλη του πλέγματος δεδομένων

Οι παλαιές βάσεις δεδομένων και οι περιορισμένες υποδομές διαχείρισης δεδομένων έχουν συμβάλει στην αίσθηση ότι τα δεδομένα είναι κάτι που πρέπει να τηρούνται σε ένα ενιαίο θησαυροφυλάκιο και να χρησιμοποιούνται κατά τη διακριτική ευχέρεια λίγων διαχειριστών δεδομένων. Τώρα, τα δεδομένα είναι το καύσιμο που οδηγεί την επιχείρησή σας. Θα πρέπει να δίνεται ελεύθερα σε εκείνους τους ειδικούς που γνωρίζουν 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 σε τρεις κατηγορίες:

Δυνατότητα κλιμάκωσης και ευελιξία

Αυξημένη προσβασιμότητα δεδομένων: Το πλέγμα δεδομένων διασφαλίζει ότι όλοι οι σωστοί άνθρωποι σε όλο τον οργανισμό σας μπορούν να έχουν πρόσβαση στα δεδομένα που χρειάζονται - για να είναι οι καλύτεροι στις εργασίες τους.

Προσαρμόσιμοι αγωγοί και διαδικασίες δεδομένων: Πολλά από τα καλύτερα και δυνητικά πιο κερδοφόρα έργα μπαίνουν στο ράφι λόγω της τεράστιας ταλαιπωρίας της επεξεργασίας των μοναδικών και προσαρμοσμένων συνόλων δεδομένων που απαιτούνται για την επιτυχία. Με ένα πλέγμα δεδομένων, οι ομάδες μπορούν γρήγορα να έχουν πρόσβαση και να δοκιμάσουν νέα μοντέλα έργου χωρίς την παραδοσιακή απώλεια χρόνου ή πόρων.

Μειωμένα σημεία συμφόρησης: Αυτή είναι μια προφανής νίκη/νίκη τόσο για τις ομάδες πληροφορικής όσο και για τους ιδιοκτήτες δεδομένων. Επιπλέον, με τη μείωση μιας πηγής απογοήτευσης και εκνευρισμού οι επιχειρήσεις μπορούν να βοηθήσουν να διασπάσουν τα σιλό που στέκονται εμπόδιο στην υγιή επιχειρηματική ανάπτυξη.

Ποιότητα και εμπιστοσύνη

Βελτιωμένες δυνατότητες analytics: Όταν οι οργανισμοί βλέπουν τα δεδομένα ως προϊόν που χρησιμοποιείται κάθε μέρα, οι ομάδες αρχίζουν να ακολουθούν μια προσέγγιση δεδομένων για πρώτη φορά στον προγραμματισμό και τη στρατηγική. Αυτό οδηγεί σε μείωση των σφαλμάτων και σε μια πιο αντικειμενική, λιγότερο προσανατολισμένη στη γνώμη προσέγγιση για την ανάπτυξη των επιχειρήσεων.

Συνεργασία μεταξύ τομέων και επαναχρησιμοποίηση

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 για να αφιερώσετε σε πιο εξειδικευμένες, ενδιαφέρουσες και κερδοφόρες αναζητήσεις.

Αποκεντρώνοντας την ιδιοκτησία και αντιμετωπίζοντας τα δεδομένα ως προϊόν, το πλέγμα δεδομένων δίνει τη δυνατότητα στους οργανισμούς να κινηθούν ταχύτερα, να δημιουργήσουν εμπιστοσύνη στις πληροφορίες και να επεκταθούν απρόσκοπτα σε όλους τους τομείς.

Βασικές αρχές του πλέγματος 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 του. Μεταξύ άλλων κριτηρίων, τα μαζικά δεδομένα ορίζονται επίσης ως πολύπλοκα, μεταβλητά, ταχέως παραγόμενα και μη δομημένα.

Μια γραμμική βάση δεδομένων είναι σαν ένα υπολογιστικό φύλλο: έχει στήλες και σειρές και αμετάβλητες κατηγορίες στις οποίες πρέπει να ταιριάζουν όλα τα συστατικά δεδομένων. Μερικά από τα δεδομένα που παράγονται από μηχανήματα, αισθητήρες και βιομηχανικές πηγές είναι δομημένα και ταιριάζουν τέλεια σε μια γραμμική βάση δεδομένων. Όση ποσότητα δεδομένων κι αν έχεις να αντιμετωπίσεις, αν είναι 100% δομημένη δεν πληροί τα κριτήρια των big data και μπορεί να στεγαστεί σε μια γραμμική βάση δεδομένων, κάνοντάς την σχετικά απλή στο φιλτράρισμα και την εξαγωγή.

Αλλά όλο και περισσότερο, τα σύγχρονα μεγάλα δεδομένα δεν είναι δομημένα και αποτελούνται από οπτικά στοιχεία, κείμενο ανοιχτού τύπου, ακόμη και βίντεο και πλούσια μέσα. Αυτά τα κρίσιμα 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 μεγάλων δεδομένων άρχισαν να αυξάνονται, οι λίμνες δεδομένων αναπτύχθηκαν ως ένα μέρος στο οποίο πολύπλοκα δεδομένα μπορούσαν να αποθηκευτούν και να προσπελαστούν από ένα κεντρικό αποθετήριο στην ακατέργαστη μορφή του. Ενώ οι λίμνες δεδομένων αντιπροσωπεύουν μια εξαιρετική λύση στο πρόβλημα των μαζικών δεδομένων, εντούτοις έχουν αδυναμίες. Οι λίμνες δεδομένων δεν διαθέτουν ορισμένα αναλυτικά χαρακτηριστικά, καθιστώντας τα εξαρτημένα από άλλες υπηρεσίες για ανάκτηση, ευρετηρίαση, μετασχηματισμό, αναζήτηση και λειτουργικότητα analytics.

Τέσσερις αρχές πλέγματος δεδομένων αντιμετωπίζουν τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι λίμνες δεδομένων:

1. Ιδιοκτησία τομέα

Η ιδιοκτησία σε λίμνες δεδομένων είναι πολύπλοκη για να καθοριστεί πότε πάρα πολλοί παίκτες δημιουργούν και έχουν πρόσβαση σε δεδομένα. Ελλείψει σαφώς καθορισμένων ρόλων και ευθυνών, η διαχείριση του ίδιου συνόλου δεδομένων μπορεί να γίνει με διαφορετικό τρόπο από τα διάφορα μέρη, δημιουργώντας ασυνέπειες που καθιστούν δύσκολη τη χρήση τους. Παρομοίως, άλλα δεδομένα καταλήγουν να παραμελούνται όταν δεν τα διαχειρίζονται ενεργά όσοι τελικά θα τα χρησιμοποιήσουν.

Η αρχιτεκτονική πλέγματος στοιχείων το λύνει με την αποκέντρωση της ιδιοκτησίας. Διασφαλίζει ότι η διακυβέρνηση των δεδομένων κατανέμεται σαφώς ανά τομέα, έτσι ώστε κάθε ομάδα ή ειδικός τομέα να διέπει τα δεδομένα που παράγουν και χρησιμοποιούν. Για να το δημιουργήσετε αυτό, τα πλέγματα δεδομένων χρησιμοποιούν επίσης μια ομοσπονδιακή δομή διακυβέρνησης για να επιτρέψουν επίσης τον κεντρικό έλεγχο της μοντελοποίησης δεδομένων, των πολιτικών ασφάλειας και της συμμόρφωσης. Η ιδιοκτησία πλέγματος δεδομένων δημιουργεί λογοδοσία και βελτιώνει τη χρηστικότητα των δεδομένων.

2. Δεδομένα ως προϊόν

Οι λίμνες δεδομένων μπορεί να αποτύχουν να διασφαλίσουν την ποιότητα των δεδομένων όταν ο όγκος των δεδομένων γίνεται πολύ μεγάλος ή όταν οι ίδιοι οι κεντρικοί διαχειριστές δεδομένων δεν το καταλαβαίνουν. Η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων αντιμετωπίζει θεμελιωδώς τα δεδομένα ως ένα πολύτιμο προϊόν, το οποίο τοποθετεί την ποιότητα και την πληρότητα των δεδομένων στην πρώτη γραμμή της διαχείρισης δεδομένων. Κατά πάσα πιθανότητα, κάθε ομάδα γνωρίζει τα πιο σημαντικά κριτήρια και θέματα που επιθυμεί να προεξάγει 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 παράδοση καθαρών, φρέσκων και πλήρων 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. Αυτοεξυπηρετούμενη πλατφόρμα δεδομένων

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 καταλήγει σε μια ενιαία ομάδα πληροφορικής ή διαχείρισης δεδομένων. Και, καθώς αυξάνονται οι όγκοι των δεδομένων (και η ζήτηση για την ανάκτησή του), 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 αντιμετωπίζετε αδικαιολόγητες πιέσεις, μπορεί να υπάρχει η τάση να βιαστείτε σε αυτά τα στάδια συμμόρφωσης, γεγονός που δημιουργεί δυνητικό κίνδυνο και απώλεια για την εταιρεία. Οι αρχές πλέγματος δεδομένων αντιμετωπίζουν αυτό το πρόβλημα επιτρέποντας μια πλατφόρμα δεδομένων αυτοεξυπηρέτησης. Δίνει πρόσβαση και έλεγχο σε εξουσιοδοτημένους εξειδικευμένους χρήστες που έχουν μεγαλύτερο έννομο συμφέρον για τα δεδομένα - όλα αυτά ενώ χρησιμοποιούν αυστηρά, ψημένα πρωτόκολλα ασφαλείας. Αυτό μειώνει τα σημεία συμφόρησης και επιταχύνει την παράδοση δεδομένων.

4. Ομοσπονδιακή διακυβέρνηση

Ενώ η αποκέντρωση είναι το κλειδί, οι οργανισμοί δεν μπορούν να εγκαταλείψουν τη διακυβέρνηση. Το πλέγμα δεδομένων χρησιμοποιεί ένα ομοσπονδιακό μοντέλο διακυβέρνησης για να εξισορροπήσει την αυτονομία με τη συνέπεια. Αυτό σημαίνει ότι οι τομείς διαχειρίζονται τα δικά τους προϊόντα δεδομένων, αλλά πρέπει να τηρούν κοινά πρότυπα για ασφάλεια, συμμόρφωση και διαλειτουργικότητα σε όλο τον οργανισμό. Αυτή η υβριδική προσέγγιση της διακυβέρνησης πλέγματος δεδομένων διασφαλίζει την ευελιξία χωρίς να θυσιάζει την εμπιστοσύνη ή την κανονιστική συμμόρφωση.

Ενώ οι προκλήσεις πλέγματος δεδομένων υπάρχουν, η αποκεντρωμένη και εκδημοκρατισμένη αρχιτεκτονική διαχείρισης δεδομένων έχει καταστήσει τις επιχειρήσεις εξυπνότερες, πιο ευέλικτες και πιο ακριβείς. Πώς; Εξασφαλίζοντας ότι τα σωστά δεδομένα είναι άμεσα διαθέσιμα στους κατάλληλους ανθρώπους, όπου και όποτε τα χρειάζονται. Το πλέγμα δεδομένων καθιστά τα δεδομένα ως προϊόν μια πραγματική πραγματικότητα, μειώνοντας τα εμπόδια και δίνοντας προτεραιότητα στην αξία των πληροφοριών, έτσι ώστε οι ομάδες να μπορούν να αποκτήσουν ταχύτερη, ανεμπόδιστη πρόσβαση σε βασικά δεδομένα.

Αρχιτεκτονική και πλαίσια πλέγματος δεδομένων

Συζητήσαμε πώς το πλέγμα δεδομένων είναι μια αποκεντρωμένη μορφή αρχιτεκτονικής δεδομένων που αντιμετωπίζει τα δεδομένα ως ένα απαραίτητο εργαλείο διαχείρισης επιχειρήσεων. Και κυρίως, πώς οι ανεξάρτητες ομάδες είναι υπεύθυνες για τον χειρισμό των δεδομένων στους τομείς εργασίας και εμπειρογνωμοσύνης τους, ενώ εξακολουθούν να διασφαλίζουν τη συμμόρφωση με τις κεντρικά καθορισμένες πρακτικές διαχείρισης δεδομένων. Αυτή η αλλαγή νοοτροπίας βρίσκεται στον πυρήνα του πλέγματος των δεδομένων.

Μια όψη των ματιών των πουλιών για μια αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων

Σε ένα πλέγμα δεδομένων, οι τομείς είναι οι βασικοί παραγωγοί και καταναλωτές δεδομένων, καθένας από τους οποίους κατέχει τα δεδομένα του ως προϊόν, ώστε να διασφαλίζεται η ποιότητα και η συνάφεια. Η πλατφόρμα παρέχει την υποδομή για τη δημοσίευση, την ανακάλυψη και την κατανάλωση αυτών των προϊόντων δεδομένων, μαζί με αυτοματοποιημένα χαρακτηριστικά ασφάλειας και συμμόρφωσης. Η διακυβέρνηση λειτουργεί σε ένα ομοσπονδιακό μοντέλο, εξισορροπώντας τα παγκόσμια πρότυπα για τη διαλειτουργικότητα και την ασφάλεια με την τοπική αυτονομία, έτσι ώστε οι τομείς να μπορούν να καινοτομήσουν διατηρώντας την εμπιστοσύνη και τη συνέπεια σε όλο τον οργανισμό.

Για να κατανοήσουμε καλύτερα πώς ταιριάζει η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων, ας βουτήξουμε στα τρία κύρια συστατικά της.

Πηγές δεδομένων

Αυτά αντιπροσωπεύουν την αποθήκη - όπως μια λίμνη δεδομένων - στην οποία τροφοδοτούνται τα πρωτογενή ανεπεξέργαστα δεδομένα. Είτε συλλέγονται από δίκτυα cloud IIoT, φόρμες feedback πελατών ή απαξιωμένα web data, αυτά είναι τα ανεπεξέργαστα δεδομένα εισόδου που οι χρήστες θα αναφέρουν και θα επεξεργαστούν όπως απαιτείται 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 από υπεύθυνους τομείς.

Υποδομή πλέγματος δεδομένων

Οι πληροφορίες δεν είναι αποκλειστικά απομονωμένες σε μεμονωμένους τομείς του τμήματος, αλλά μπορούν επίσης να κοινοποιηθούν κατά βούληση σε όλο το λειτουργικό δίκτυο του οργανισμού, ενώ παραμένουν σύμφωνες με τις καθιερωμένες οδηγίες διακυβέρνησης δεδομένων. Αυτό είναι άμεσο αποτέλεσμα δύο από τους βασικούς πυλώνες του πλέγματος δεδομένων: Μια πλατφόρμα δεδομένων αυτοεξυπηρέτησης και μια ομοσπονδιακή διακυβέρνηση. Η πλατφόρμα αυτοεξυπηρετούμενων δεδομένων παρέχει τα εργαλεία και τις υποδομές που απαιτούνται από κάθε τομέα για την παγκόσμια αξιοποίηση, μετασχηματισμό, επεξεργασία και εξυπηρέτηση των δεδομένων τους. Εν τω μεταξύ, οι ομοσπονδιακές αρχές διακυβέρνησης διασφαλίζουν την τυποποίηση σε έναν οργανισμό, επιτρέποντας την αβίαστη διαλειτουργικότητα των δεδομένων μεταξύ όλων των ομάδων τομέα.

Κάτοχοι δεδομένων

Ως τελικό συστατικό ενός πλέγματος δεδομένων, οι ιδιοκτήτες δεδομένων 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 χρησιμοποιώντας ορισμένα πρωτόκολλα ασφαλείας, δεν πρέπει να χρησιμοποιούνται για αυτόν ή για αυτόν τον σκοπό, πρέπει να αποδεσμεύονται μόνο σε ένα τέτοιο άτομο. Φυσικά, κάθε τμήμα θα έχει κατηγορίες και είδη δεδομένων μοναδικά για το τμήμα ή τους σκοπούς του. Σε ένα σύστημα λίμνης δεδομένων, οι ομάδες πληροφορικής πρέπει να καταπιαστούν 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 παρέχει στους ιδιοκτήτες τομέων πλήρη εξουσία και έλεγχο σε αυτά τα θέματα επειδή και πάλι, ποιος καλύτερος από τους εμπειρογνώμονες θεματικών περιοχών για να διαχειριστεί τα δικά τους δεδομένα και να εξασφαλίσει ότι πληροί τα πρότυπα ποιότητας;

Το λειτουργικό πρότυπο πλέγματος στοιχείων

Το λειτουργικό μοντέλο πλέγματος δεδομένων συγκεντρώνει ανθρώπους, διαδικασίες και τεχνολογία για να επιτρέψει την αποκεντρωμένη διαχείριση δεδομένων σε κλίμακα. Αυτή η συνεργασία διασφαλίζει ότι τα δεδομένα ρέουν απρόσκοπτα στον οργανισμό, ενισχύοντας την εμπιστοσύνη, την ευελιξία και την επαναχρησιμοποίηση χωρίς να βασίζεται σε μία ενιαία κεντρική ομάδα. Το πλέγμα δεδομένων επιτρέπει τη διαλειτουργικότητα και την ανιχνευσιμότητα με την επιβολή κοινών προτύπων και την παροχή κοινής πλατφόρμας, συνεκτικών μορφοτύπων και όρων αναζήτησης, καθώς και κανόνων διακυβέρνησης για τη δημοσίευση και την κατανάλωση προϊόντων δεδομένων. Τα εργαλεία πλέγματος δεδομένων όπως κατάλογοι δεδομένων και μητρώα επιτρέπουν στις ομάδες να βρίσκουν γρήγορα, να έχουν ασφαλή πρόσβαση και να χρησιμοποιούν προϊόντα δεδομένων σε όλο τον οργανισμό.

Σκεφτείτε ένα πλέγμα δεδομένων ως μια σύγχρονη πόλη: Κάθε γειτονιά (τομέας) διαχειρίζεται τις δικές της υπηρεσίες και υπηρεσίες - όπως το νερό, η ηλεκτρική ενέργεια και τα απόβλητα - επειδή γνωρίζουν καλύτερα τις τοπικές ανάγκες τους. Η πόλη παρέχει κοινές υποδομές, όπως δρόμους και δημόσιες συγκοινωνίες (πλατφόρμα αυτοεξυπηρέτησης) και πρότυπα ασφαλείας (διακυβέρνηση), ώστε οι γειτονιές να μπορούν να συνδεθούν, να έχουν πρόσβαση σε πόρους της πόλης και να συνεργαστούν χωρίς χάος. Με αυτόν τον τρόπο, οι πόροι ρέουν ελεύθερα σε όλη την πόλη, όλοι ακολουθούν κοινούς κανόνες και η καινοτομία ευδοκιμεί σε τοπικό επίπεδο, ενώ ολόκληρη η πόλη λειτουργεί ομαλά.

Πλέγμα δεδομένων στην πράξη: Παραδείγματα και περιπτώσεις χρήσης

Για να εξελιχθούν και να γίνουν πιο επιτυχημένες οι λύσεις διαχείρισης δεδομένων, πρέπει να είναι εύχρηστες 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 οι οργανισμοί μπορούν να ενισχύσουν με μια ασφαλή και κατανεμημένη προσέγγιση στα δεδομένα ως προϊόν και ένα εργαλείο.

Ας εξερευνήσουμε μερικές κοινές περιπτώσεις επιχειρηματικής χρήσης πλέγματος δεδομένων.

Πωλήσεις

Για τις ομάδες πωλήσεων, όλα καταλήγουν να αποκτήσουν, να καλλιεργήσουν και να κλείσουν πιθανούς πελάτες. Όσο περισσότερο χρόνο ξοδεύουν τα μέλη της ομάδας πωλήσεών σας στα γραφεία τους κάνοντας διοικητικά καθήκοντα, τόσο λιγότερο χρόνο έχουν για να χτίσουν σχέσεις με νέους πελάτες. Με την αρχιτεκτονική πλέγματος στοιχείων, οι χρήστες ομάδων πωλήσεων δεν πρέπει να είναι εμπειρογνώμονες διαχείρισης και ανάκτησης στοιχείων για να έχουν τα ισχυρότερα και σχετικά σύνολα δεδομένων και τους συνδυασμούς στα χέρια τους. Όταν τα τμήματα πωλήσεων έχουν όλα τα σωστά δεδομένα για ανάλυση, αυτό μεταφράζεται σε πιο αποτελεσματικές πληροφορίες και στρατηγικές.

Παράδειγμα πλέγματος δεδομένων πωλήσεων: Οι περιφερειακές ομάδες πωλήσεων ή οι ομάδες πωλήσεων συγκεκριμένου προϊόντος μπορούν να κατέχουν τους τομείς δεδομένων CRM και pipeline, επιτρέποντας την ακριβή πρόβλεψη και τους πίνακες εργαλείων πραγματικού χρόνου χωρίς να περιμένουν σε μια κεντρική ομάδα ΙΤ.

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 σημερινά δεδομένα της παγκόσμιας εφοδιαστικής αλυσίδας έρχονται παχιά και γρήγορα - από τα σχόλια των πελατών, μέχρι τα δίκτυα IIoT και τα ψηφιακά δίδυμα. Όταν έμπειροι και έμπειροι διαχειριστές εφοδιαστικής αλυσίδας είναι οι ίδιοι σε θέση να επιμεληθούν και να αναλύσουν οποιοδήποτε από αυτά τα σύνολα δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, οι επιχειρήσεις αποκτούν μια ισχυρή πηγή διορατικότητας και οξυδέρκειας.

Παράδειγμα πλέγματος δεδομένων εφοδιαστικής αλυσίδας: Η βελτιστοποίηση εφοδιαστικής αλυσίδας απαιτεί ορατότητα πραγματικού χρόνου στα επίπεδα αποθέματος, την απόδοση προμηθευτή και τα δεδομένα εφοδιαστικής. Το πλέγμα δεδομένων δίνει σε κάθε τομέα - προμήθεια, αποθήκευση, μεταφορά - ιδιοκτησία των προϊόντων δεδομένων του, επιτρέποντας ταχύτερες αποφάσεις και οικονομικά αποδοτικές λειτουργίες.

Manufacturing

Ως μέρος της εφοδιαστικής αλυσίδας, οι κατασκευαστικές δραστηριότητες μιας εταιρείας είναι εξίσου ευάλωτες στις ραγδαίες αλλαγές της αγοράς και στις ευμετάβλητες απαιτήσεις των πελατών. Στο παρελθόν, οι ομάδες σχεδίου και Ε&Α θα έπρεπε να βασιστούν στα ιστορικά στοιχεία πελατών, που τροφοδοτούνται σε τους από άλλα τμήματα. Σήμερα, το πλέγμα στοιχείων φέρνει τη ζωντανή πρόσβαση στοιχείων στους χρήστες πίσω από τον πρόχειρο πίνακα, στην Ε&Α και τις εξεταστικές ομάδες, και όλος ο τρόπος στο πάτωμα κατασκευής. Η ανατροφοδότηση πελατών σε πραγματικό χρόνο μπορεί να ενημερώσει την ανάπτυξη προϊόντων σε μια στιγμή, και μέχρι στιγμής από τα δίκτυα και τις ψηφιακές προσομοιώσεις μπορεί να βοηθήσει τα εργοστάσια να λειτουργήσουν ασφαλέστερα, γρηγορότερα και αποτελεσματικότερα.

Παράδειγμα πλέγματος δεδομένων παραγωγής: Οι ομάδες επιπέδου εγκατάστασης μπορούν να κατέχουν δεδομένα απόδοσης αισθητήρα και μηχανής, επιτρέποντας την προγνωστική συντήρηση και μειώνοντας τον χρόνο εκτός λειτουργίας μέσω αποκεντρωμένων αναλύσεων.

Μάρκετινγκ

Σήμερα, οι απαιτήσεις και οι προσδοκίες των πελατών διαμορφώνουν το μέλλον και αλλάζουν και αναπτύσσονται με πρωτοφανείς ρυθμούς. Μια ενιαία μάρκα έχει συνήθως μυριάδες σημεία επαφής των καταναλωτών στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, στοχευμένες ψηφιακές διαφημίσεις και διαδικτυακές και πολυκαναλικές πύλες αγορών. Η τρέχουσα αγορά βλέπει την αυξανόμενη επιθυμία για γρήγορη προσαρμογή, συντομότερους κύκλους ζωής των προϊόντων και τεράστια επίπεδα επιλογής και ανταγωνισμού. Για να κατανοήσουν και να ξεπεράσουν αυτές τις τάσεις, οι σύγχρονοι έμποροι χρειάζονται πρόσβαση σε πραγματικό χρόνο και ταυτόχρονη πρόσβαση σε μια μεγάλη ποικιλία συνόλων δεδομένων. Στο παρελθόν, αυτό σήμαινε ότι ζητούσαμε (και περιμέναμε) αυτά τα δεδομένα από άλλα τμήματα. Με μια διαμόρφωση πλέγματος δεδομένων, ωστόσο, οι έμποροι μπορούν να επιμεληθούν και να έχουν πρόσβαση σε αυτά τα δεδομένα προς το παρόν, με τους δικούς τους όρους.

Παράδειγμα πλέγματος δεδομένων μάρκετινγκ: Η δημιουργία μιας προβολής 360 πελατών απαιτεί την ενσωμάτωση δεδομένων από πολλά κανάλια όπως μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, κοινωνικά δίκτυα και πληρωμένες διαφημίσεις. Το πλέγμα δεδομένων επιτρέπει σε κάθε κανάλι να κατέχει το προϊόν δεδομένων του, εξασφαλίζοντας ακριβείς πληροφορίες πραγματικού χρόνου για εξατομικευμένες καμπάνιες και καλύτερες εμπειρίες πελατών.

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 διαφορετικά κάθε μέρα. Για να μην αναφέρουμε το συνεχώς μεταβαλλόμενο σύνολο συμμόρφωσης και νομικών ζητημάτων που οι ομάδες HR πρέπει τόσο επειγόντως να παραμείνουν στην κορυφή. Από την πρόσληψη έως τη συνταξιοδότηση, οι ηγέτες HR πρέπει να είναι σε θέση να επικυρώσουν, να αξιολογήσουν και να αναλύσουν μερικά από τα πιο ευρέως διαφορετικά σύνολα δεδομένων σε οποιονδήποτε οργανισμό. Η αρχιτεκτονική πλέγματος στοιχείων επιτρέπει τα κατάλληλα πρωτόκολλα ασφάλειας και την στενά περιορισμένη πρόσβαση. Παράλληλα, δίνει τη δυνατότητα σε εξουσιοδοτημένους χρήστες HR να έχουν πρόσβαση σε δεδομένα και πληροφορίες γρήγορα και χωρίς εξάρτηση από σύνθετα εσωτερικά πρωτόκολλα και πολυτμηματική γραφειοκρατία.

Παράδειγμα πλέγματος δεδομένων HR: Οι ομάδες στελέχωσης, μισθοδοσίας και διαχείρισης απόδοσης μπορούν να διέπουν τους δικούς τους τομείς δεδομένων, βελτιώνοντας τη συμμόρφωση και επιτρέποντας τα analytics εργατικού δυναμικού πραγματικού χρόνου για στρατηγική λήψη αποφάσεων.

Finance

Όπως και με το HR, οι ομάδες οικονομικών και λογιστικής είναι επίσης υπεύθυνες για εξαιρετικά κρίσιμα και ευαίσθητα δεδομένα. Τα σύγχρονα συστήματα ERP φέρνουν επανάσταση στα οικονομικά, χρησιμοποιώντας την τεχνολογία in-memory database για την παραμετροποίηση ενημερωμένων αναφορών, αναλύσεων και προβολών. Ωστόσο, ακόμη και όταν οι οικονομικές ομάδες χρησιμοποιούν τις καλύτερες βάσεις δεδομένων και ERP, συχνά εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν εμπόδια λόγω μακροχρόνιων και άκαμπτων πολιτισμών, βαριών σιλό και γραφειοκρατικών, παλιών σχολικών διαδικασιών. Η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων φέρνει μια θεμελιώδη αλλαγή στον τρόπο με τον οποίο τα χρηματοοικονομικά δεδομένα εξετάζονται και διαχειρίζονται. Μπορεί ακόμη και να ταρακουνήσει στάσιμη σκέψη που μπορεί να συμβεί όταν οι οργανισμοί ενδυναμώνουν τις ομάδες να κατέχουν και να αναθεωρούν τις δικές τους διαδικασίες παλαιότητας δεδομένων.

Παράδειγμα πλέγματος οικονομικών δεδομένων: Οι ομάδες οικονομικού προγραμματισμού μπορούν να κατέχουν τομείς εσόδων, εξόδων και επενδυτικών δεδομένων, διασφαλίζοντας ακριβή πρόβλεψη και ευέλικτη μοντελοποίηση σεναρίων χωρίς να βασίζονται σε μία ενιαία κεντρική ομάδα.

Είναι σαφές ότι το πλέγμα δεδομένων δεν είναι απλώς μια άλλη λέξη και είναι μια τάση στρατηγικής δεδομένων που πρέπει να ληφθεί σοβαρά υπόψη. Εταιρείες όλων των μεγεθών και κλάδων χρησιμοποιούν πλέγμα δεδομένων, αναζητώντας τρόπους χρήσης δεδομένων για τη δημιουργία πληροφοριών και αξίας.

Εναλλακτικές πλέγματος δεδομένων

Ενώ το πλέγμα δεδομένων προσφέρει μια αποκεντρωμένη προσέγγιση στη διαχείριση δεδομένων, δεν είναι η μόνη επιλογή. Οι παραδοσιακές αρχιτεκτονικές, όπως οι λίμνες δεδομένων και οι αποθήκες δεδομένων, εξακολουθούν να χρησιμοποιούνται ευρέως για τη συγκέντρωση και την αποθήκευση μεγάλων όγκων δεδομένων, συχνά σε συνδυασμό με lakehouses δεδομένων που συνδυάζουν δομημένες και μη δομημένες δυνατότητες δεδομένων. Άλλα μοντέλα, όπως ο ιστός δεδομένων, εστιάζουν στη δημιουργία ενός ενοποιημένου επιπέδου για ενοποίηση και συντονισμό δεδομένων σε διαφορετικά συστήματα. Κάθε εναλλακτική λύση αντιμετωπίζει την επεκτασιμότητα, τη διακυβέρνηση και την προσβασιμότητα διαφορετικά, καθιστώντας την επιλογή εξαρτημένη από τις οργανωτικές ανάγκες και την ωριμότητα.

Ας δούμε τις εναλλακτικές του πλέγματος δεδομένων και τον τρόπο με τον οποίο συγκρίνονται.

Πλέγμα δεδομένων έναντι λίμνης δεδομένων/lakehouse

Πλέγμα δεδομένων έναντι αποθήκης δεδομένων

Πλέγμα δεδομένων έναντι υφάσματος δεδομένων

Εφαρμογή πλέγματος δεδομένων

Η εφαρμογή ενός πλέγματος δεδομένων απαιτεί μια στρατηγική προσέγγιση που εξισορροπεί την αποκέντρωση με κοινά πρότυπα. Εδώ είναι τα βασικά βήματα πλέγματος δεδομένων:

1. Προσδιορισμός πιλοτικών τομέων: Ξεκινήστε μικρά επιλέγοντας δύο ή τρεις τομείς με σαφή επιχειρηματική αξία και ισχυρή ωριμότητα δεδομένων. Αυτές οι ομάδες θα χρησιμεύσουν ως πρώιμοι υιοθετητές, αποδεικνύοντας το μοντέλο πλέγματος δεδομένων πριν κλιμακωθούν σε όλο τον οργανισμό.
2. Δημιουργήστε την πλατφόρμα: Δημιουργήστε μία πλατφόρμα δεδομένων αυτοεξυπηρέτησης που παρέχει κοινά εργαλεία για δημοσίευση, ανακάλυψη και ανάλωση προϊόντων δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει καταλόγους δεδομένων, APIs και αυτοματοποιημένα χαρακτηριστικά ασφάλειας για τη μείωση της τριβής για τις ομάδες τομέα.
3. Ορισμός ομοσπονδιακής διακυβέρνησης: Δημιουργήστε πολιτικές διακυβέρνησης που επιβάλλουν παγκόσμια πρότυπα για την ασφάλεια, τη συμμόρφωση και τη διαλειτουργικότητα, επιτρέποντας παράλληλα αυτονομία τομέων. Η διακυβέρνηση θα πρέπει να περιλαμβάνει σαφείς ρόλους, ορισμούς προϊόντων δεδομένων και προσδοκίες ποιότητας.

Αντι-σχέδια για να αποφύγει

Όταν το πλέγμα δεδομένων γίνεται λανθασμένα με το να μην ακολουθεί φυσικά οργανωτικά πρότυπα, μπορεί να οδηγήσει σε σύγχυση και διχόνοια. Ένα αντι-πρότυπο στο πλέγμα δεδομένων είναι μια επαναλαμβανόμενη προσέγγιση ή πρακτική που φαίνεται χρήσιμη αλλά τελικά υπονομεύει τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής. Τα αντι-σχέδια για να αποφύγουν περιλαμβάνουν:

• Αντιμετωπίζοντας το πλέγμα δεδομένων ως απλά μια άλλη κεντρική λίμνη δεδομένων.
• Αγνοώντας την πολιτισμική αλλαγή - η τεχνολογία από μόνη της δεν θα λύσει ζητήματα ιδιοκτησίας.
• Υπερ-μηχανική της πλατφόρμας πριν από την απόδειξη της επιχειρηματικής αξίας.
• Έλλειψη σαφούς λογοδοσίας για την ποιότητα των δεδομένων.
• Κλιμάκωση πολύ γρήγορα χωρίς επικύρωση του μοντέλου πλέγματος δεδομένων σε πιλοτικούς τομείς.

Πέντε βέλτιστες πρακτικές για το πλέγμα δεδομένων

1. Έναρξη μικρών και επαναλαμβανόμενων: Χρησιμοποιήστε πιλοτικούς τομείς για να περιορίσετε τις διαδικασίες πριν την κλιμάκωση.
2. Αντιμετωπίστε τα δεδομένα ως προϊόν: Καθορίστε πρότυπα ιδιοκτησίας, SLA και χρηστικότητας για κάθε ομάδα δεδομένων.
3. Επενδύστε σε κοινά εργαλεία: Κάντε τη δημοσίευση και την ανακάλυψη εύκολη για τις ομάδες τομέα.
4. Ενσωμάτωση της διακυβέρνησης νωρίς: Εξισορρόπηση της αυτονομίας με τη συμμόρφωση από την αρχή.
5. Εστίαση στα επιχειρηματικά αποτελέσματα: Ευθυγράμμιση προϊόντων δεδομένων με μετρήσιμη αξία, όχι μόνο τεχνικούς στόχους.

Συνδυάζοντας την ιδιοκτησία τομέα, μια ισχυρή πλατφόρμα και ομοσπονδιακή διακυβέρνηση, οι οργανισμοί μπορούν να βελτιώσουν την ευελιξία, την εμπιστοσύνη και τη συνεργασία μεταξύ τομέων - χωρίς τα εμπόδια των παραδοσιακών συγκεντρωτικών μοντέλων.

Μέτρηση και μετρήσεις

Η αξιολόγηση της επιτυχίας απαιτεί μετρήσεις πλέγματος δεδομένων που εξισορροπούν την τεχνική απόδοση με τα επιχειρηματικά αποτελέσματα. Αυτές οι μετρήσεις μπορεί να περιλαμβάνουν:

• SLOs/SLA ποιότητας προϊόντος δεδομένων: Απαραίτητο, αλλά πρέπει να προσαρμοστεί στο πλαίσιο κάθε τομέα αντί να εφαρμόζεται ομοιόμορφα. Παραδείγματα ΚΡΙ προϊόντος δεδομένων είναι:

  • Ρευστότητα δεδομένων: Ποσοστό προϊόντων δεδομένων που ενημερώνονται εντός του συμφωνημένου χρονικού πλαισίου —για παράδειγμα, ωριαία ή ημερήσια
  • Ολοκλήρωση: Ποσοστό υποχρεωτικών πεδίων που συμπληρώθηκαν σε ομάδες δεδομένων
  • Διαθεσιμότητα: Χρόνος λειτουργίας προϊόντων δεδομένων—για παράδειγμα, 99,9%

• Υιοθέτηση και επαναχρησιμοποίηση από τους καταναλωτές: Μπορεί να είναι ένας ισχυρός δείκτης αξίας, αλλά η μέτρηση της με ακρίβεια συχνά περιλαμβάνει την παρακολούθηση των προτύπων χρήσης και της ανατροφοδότησης μεταξύ των ομάδων. Παράδειγμα, η αποδοχή από τον καταναλωτή και η επαναχρησιμοποίηση των ΚΡΙ είναι:

  • Αριθμός μοναδικών καταναλωτών ανά προϊόν δεδομένων
  • Ποσοστό επαναχρησιμοποίησης πολλών τομέων: Ποσοστό προϊόντων δεδομένων που αναλώθηκαν από πολλούς τομείς
  • Βαθμολογία ικανοποίησης των καταναλωτών από έρευνες ή σχόλια

• Χρόνος έως τη διορατικότητα και κόστος εξυπηρέτησης: Επισημάνετε τα κέρδη αποδοτικότητας σε σύγκριση με τα κεντρικά μοντέλα, αλλά αυτές οι βελτιώσεις εξαρτώνται από την ωριμότητα του οργανισμού και τις βασικές διαδικασίες. Παράδειγμα χρόνου έως τις πληροφορίες και τα KPIs κόστους προς εξυπηρέτηση είναι:

  • Μέσος χρόνος από την αίτηση δεδομένων στις πληροφορίες με δυνατότητα ενέργειας
  • Μείωση του λειτουργικού κόστους σε σύγκριση με το κεντρικό μοντέλο
  • Ποσοστό μείωσης σε εκκρεμείς εργασίες για αιτήσεις δεδομένων

• Κοινό χάσμα ανταγωνιστών για να συλλάβει: Εστίαση σε τομείς όπου οι ανταγωνιστές αγωνίζονται και χρησιμοποιούν τις αρχές πλέγματος δεδομένων για να τους ξεπεράσουν. Παράδειγμα κενού ανταγωνιστή για καταγραφή KPIs είναι:

  • Αριθμός εντοπισμένων αδυναμιών των ανταγωνιστών που αντιμετωπίστηκαν μέσω των δυνατοτήτων προϊόντων δεδομένων — για παράδειγμα, βελτιωμένη δυνατότητα εντοπισμού, ταχύτερη πρόσβαση στα δεδομένα
  • Πλεονέκτημα χρόνου έως την αγορά για νέα προϊόντα δεδομένων έναντι ανταγωνιστών
  • Αύξηση του ποσοστού υιοθέτησης αυτοεξυπηρέτησης σε σύγκριση με τις εκτιμήσεις των ανταγωνιστών

Μαζί, αυτές οι μετρήσεις παρέχουν κατευθυντικές πληροφορίες σχετικά με το αν το πλέγμα δεδομένων παρέχει ευελιξία, εμπιστοσύνη και επεκτασιμότητα χωρίς να υποθέτει σημεία αναφοράς για όλα τα μεγέθη.

Συχνές Ερωτήσεις Πλέγματος Δεδομένων