Mi az adatháló?
Az adatháló az adatkezelés olyan megközelítése, amely elosztott architekturális keretrendszert használ.
Adatháló áttekintése
Az adatháló az információk megtekintésének új módját jelenti. A növekvő koncepcióból ered, hogy az adatok tulajdonképpen maga is egy termék, egy eszköz, egy eszköz a végsőkig – nem egyszerűen csak valami, amit a vállalkozások gyűjtenek és elemeznek később egy visszamenőleges kísérlet során, hogy megértsék a már megtörtént dolgokat.
Adatháló definíciója
Az adatháló az adatkezelés olyan megközelítése, amely elosztott architekturális keretrendszert használ. Más szóval: megosztja a tulajdonjogot és a felelősséget az egyes adatkészletekért az egész vállalaton belül, azokra a felhasználókra, akik szakértelemmel rendelkeznek ahhoz, hogy megértsék, mit jelentenek ezek az adatok, és hogyan lehet azokat a legjobban kihasználni.
Az adatháló architektúra összekapcsolja és lehívja az adatokat különböző forrásokból, például adattavakból és raktárakból , és elosztja a vonatkozó adatkészleteket a megfelelő emberi szakértők és tartományi csoportok számára az egész vállalaton belül. Lényegében egy központi adattóban lévő adatok terjedelmes jumble van rendezve és kezelhető tömbökre osztva azok között, akik a legalkalmasabbak arra, hogy megértsék és kiaknázzák azokat.
Adathálós alapelvek az adattó kihívásaihoz
Amikor adattavakról és adathálókról beszélünk, lényegében Big Data-ról beszélünk. Ami az adatokat „nagyméretűvé” teszi, az nem egyszerűen a hatalmas volumene. Többek között a Big Data definíciója is összetett, változó, gyorsan generált és strukturálatlan.
A lineáris adatbázis olyan, mint egy táblázat: oszlopokkal, sorokkal és változhatatlan kategóriákkal rendelkezik, amelyekbe az összes adatösszetevőnek illeszkednie kell. A gépekből, érzékelőkből és ipari forrásokból származó adatok egy része strukturált és jól illeszkedik egy lineáris adatbázisba. Nem számít, mennyi adatot kell kezelnie, ha 100%-ban strukturált, nem felel meg a Big Data kritériumoknak, és lineáris adatbázisban tárolható, így viszonylag egyszerű szűrni és kinyerni.
De egyre inkább a modern Big Data strukturálatlan, és vizuális összetevőkből, nyílt végű szövegből, sőt videókból és gazdag médiából áll. Ezek a fontos adatok több ezer terabájt információt tartalmazhatnak sok vállalat számára, és egyszerűen nem tárolhatók egy standard lineáris adatbázisban.
Adja meg az adattavat. Ahogy a Big Data volumene növekedni kezdett, az adattavakat olyan helyként fejlesztették ki, ahol az összetett adatokat egy központi adattárban lehetett tárolni, és ahhoz nyers formátumban hozzá lehetett férni. Míg az adattavak kiváló megoldást jelentenek a Big Data-problémára, mégis vannak gyengeségeik. Az adattavak nem rendelkeznek bizonyos elemzési funkciókkal, így azok más lehívási, indexálási, átalakítási, lekérdezési és elemzési funkcióktól függnek. Az üzleti menedzsment szempontjából az adattavak három további kihívást is jelentenek:
1. Komplex tulajdon Az adattavak tulajdonjogát bonyolult meghatározni, ha túl sok játékos generál és fér hozzá az adatokhoz. Egyértelműen meghatározott szerepek és felelősségek hiányában ugyanazokat az adatokat a különböző felek eltérően kezelhetik, ami következetlenségeket okoz, ami megnehezíti a használatot. Hasonlóképpen, más adatokat is elhanyagolnak, ha azokat nem aktívan kezelik azok, akik végső soron használni fogják azokat. Az adatháló architektúra biztosítja, hogy az adatirányítás egyértelműen elosztásra kerüljön doménenként, így minden csapat vagy tartományszakértő irányítja az általuk előállított és felhasznált adatokat. Ennek alátámasztására az adathálózatok összevont irányítási struktúrát is használnak, hogy lehetővé tegyék az adatmodellezés, a biztonsági irányelvek és a megfelelőség központi ellenőrzését.
2. Adatminőség Az adattavak nem biztos, hogy biztosítják az adatminőséget, ha az adatok mennyisége túl nagy, vagy ha a központi adatkezelők maguk nem értik. Az adatháló architektúra alapvetően értékes termékként kezeli az adatokat, ami az adatok minőségét és teljességét az adatkezelés élvonalába helyezi. Feltehetően minden csapat ismeri a legfontosabb kritériumokat és kérdéseket, amelyeket ki szeretne extrapolálni az összegyűjtött adatokból. Ezeknek a kritériumoknak és prioritásoknak az architektúrába történő integrálásával az adatháló segítheti a tiszta, friss és teljes adatok folyamatos és priorizált szállítását, még nagyobb adatkészletek esetén is. És természetesen, amikor gépi tanulási algoritmusokat alkalmaznak, ezek a kritériumok és az eredményül kapott adathalmazok idővel egyre pontosabbá és hasznosabbá válnak.
3. Szűk keresztmetszetek Az adattavak központi architektúrájuk és hagyományosan nehéz adatgyűjtési folyamataik és protokolljaik miatt szűk keresztmetszeteket okozhatnak. Ez jellemzően azt jelenti, hogy a nagy mennyiségű konszolidált adat egyetlen informatikai vagy adatkezelő csapathoz kerül. És ahogy az adatok mennyisége (és a visszakeresése iránti igény) növekszik, ezek az informatikai csapatok túladóznak.
Továbbá az adatokat megfelelően felül kell vizsgálni és strukturálni kell az adatkezelési elvek betartása és betartása érdekében. Ha indokolatlan nyomás nehezedik rá, előfordulhat, hogy hajlamosak végigmenni ezeken a megfelelési szakaszokon, ami potenciális kockázatot és veszteséget okoz a vállalatnak. Az adathálós architektúra viszont hozzáférést és ellenőrzést biztosít azoknak az erre jogosult szakosodott felhasználóknak, akik nagyobb érdeklődést mutatnak az adatok iránt – mindezt szigorú, bevett biztonsági protokollok alkalmazása mellett.
Az adatháló elvei közvetlenül reagáltak az adattó e növekvő kihívásaira. A decentralizált és demokratizálódott adatkezelési architektúra intelligensebbé, agilisabbá és pontosabbá tette a vállalkozásokat azáltal, hogy biztosítja a megfelelő adatok azonnali elérhetőségét a megfelelő emberek számára, bárhol és bármikor. Az adatháló valós valósággá teszi az adatterméket, csökkentve az akadályokat és előnyben részesítve az információk értékét, hogy a csapatok gyorsabban, akadálytalanul hozzáférhessenek az alapvető adatokhoz.
Adatháló architektúra magyarázata
Megvitattuk, hogy az adatháló az adatarchitektúra decentralizált formája, amely az adatokat alapvető üzleti menedzsment eszközként kezeli. És ami a legfontosabb, a független csoportok felelősek az adatok kezeléséért a munka és a szakértelem területén, miközben biztosítják a központilag meghatározott adatkezelési gyakorlatoknak való megfelelést. Ez a szemléletváltás az adatháló középpontjában áll.
Annak érdekében, hogy jobban megértsük ennek megvalósítását, az adatháló architektúrát három fő összetevőnek tekinthetjük:
1. Az adatforrások azt a tárházat reprezentálják (például egy adattavat), amelybe az elsődleges nyers adatok kerülnek. Legyen szó felhő IIoT hálózatokról, ügyfélvisszajelzési űrlapokról vagy leselejtezett webes adatokról, ezek azok a nyers beviteli adatok, amelyekre a felhasználók a hálózaton belül szükség szerint hivatkoznak és dolgoznak fel. Míg az adattó megközelítés minden adatot egy központi helyre töltene, az adathálós módszertan ehelyett a nyersadatok bevitelére, tárolására, feldolgozására és kinyerésére vonatkozó felelősséget osztja el egy sor felelős doménen belül.
2. Az adathálós infrastruktúra azt jelenti, hogy ezeket az információkat nem csak az egyes részlegek területén belül különítik el, hanem tetszés szerint megoszthatók a szervezet operatív hálózatában is, miközben továbbra is megfelelnek a kialakult adatkezelési irányelveknek. Ez közvetlen eredménye az adatháló két fő pillérének: az önkiszolgáló adatplatformnak és az összevont irányításnak. A önkiszolgáló adatplatform biztosítja az egyes tartományok számára szükséges eszközöket és infrastruktúrát az adatok univerzális beolvasásához, átalakításához, feldolgozásához és kiszolgálásához. Mindeközben az összevont irányítási elvek biztosítják a szervezeten belüli szabványosítást, lehetővé téve az adatok zökkenőmentes interoperabilitását az összes tartományi csoport között.
3. Az adattulajdonosok az adatháló végső összetevői, és felelősek a részlegeik adataira vonatkozó megfelelőségi, irányítási és kategorizálási protokollok alkalmazásáért. Például a HR-fájlokat bizonyos biztonsági protokollokkal kell tárolni, nem szabad erre vagy erre a célra használni őket, csak egy ilyen személy számára szabad kiadni őket. Természetesen minden osztály egyedi kategóriákba és adattípusokba fog tartozni. Egy data lake rendszerben az informatikai csapatoknak meg kell találniuk mindezeket a különböző protokollokat és kategóriákat a különböző adattulajdonosok számára, akik leraktak dolgokat a tóba. Míg az adathálós architektúra teljes jogkört és ellenőrzést biztosít a tartománytulajdonosoknak ezen ügyek felett, mivel ők a témakörökhöz képest jobban kezelik a saját adataikat, és gondoskodnak arról, hogy azok megfeleljenek a minőségi előírásoknak.
Adatháló a gyakorlatban: Ki használja, és miért
Ahhoz, hogy az adatkezelési megoldások fejlődjenek és sikeresebbek legyenek, alkalmazhatónak és relevánsnak kell lenniük az alkalmazások és műveletek széles köre számára. Az adatháló architektúra és a felhasználóbarát működés javulásával egyre több olyan üzleti funkciót látunk, amely az adatok mint termék és eszköz biztonságos és elosztott megközelítésével bővíthető.
Néhány gyakori üzleti használati eset:
Értékesítés: Az értékesítési csapatok számára mindez a leadek megszerzésére, ápolására és lezárására vonatkozik. Minél több időt töltenek az értékesítési csapat tagjai az íróasztalaikon adminisztratív feladatokat végezve, annál kevesebb idő áll rendelkezésükre új ügyfelekkel való kapcsolatépítésre. Az adathálós architektúrának köszönhetően az értékesítési csoport felhasználóinak nem kell adatkezelési és lekérési szakértőknek lenniük ahhoz, hogy a legerősebb és releváns adathalmazok és kombinációk a rendelkezésükre álljanak. Ha az értékesítési osztályoknak minden szükséges adat rendelkezésre áll az elemzéshez, az végrehajthatóbb elemzéseket és stratégiákat eredményez.
Ellátási lánc és logisztika: A modern ellátási láncok számos zavarnak vannak kitéve. Versenyelőnyt jelent, ha a vállalatok gyorsan megfordulhatnak, és egyenlő agilitással reagálhatnak mind a fenyegetésekre, mind a lehetőségekre. Napjainkban a globális ellátási lánc adatai sűrűn és gyorsan érkeznek – az ügyfelek visszajelzéseitől a IIoT hálózatokig és a digitális ikrekig. Ha a tapasztalt és hozzáértő logisztikailánc-vezetők maguk is képesek ezen adathalmazok bármelyikét valós időben gurítani és részletezni, a vállalatok erőteljes betekintési és betekintési forrást kapnak.
Gyártás: Az ellátási lánc részeként a vállalat gyártási műveletei ugyanolyan sebezhetőek a gyors piaci változásokkal és az ingadozó vevői igényekkel szemben. Korábban a design és a K+F csapatoknak a múltbeli ügyféladatokra kellene támaszkodniuk, amelyeket más részlegektől kapnak. Ma az adatháló élő adathozzáférést biztosít a felhasználók számára a szerkesztési táblázat mögött, a K+F és a tesztelő csapatokon, és egészen a gyártási szintig. A valós idejű ügyfél-visszajelzés egy pillanat alatt tájékoztathatja a termékfejlesztést, és az IIoT hálózatokból és a digitális szimulációkból származó azonnali intel segítségével a gyárak biztonságosabban, gyorsabban és hatékonyabban működhetnek.
Marketing: Napjainkban a vevői igények és elvárások formálják a jövőt, és soha nem látott ütemben változnak és növekednek. Egy márkának jellemzően számtalan fogyasztói érintkezési pontja van a közösségi médiában, célzott digitális hirdetésekkel, valamint online és többcsatornás vásárlási portálokkal. A jelenlegi piacon egyre nagyobb igény mutatkozik a gyors testreszabásra, a rövidebb termékéletciklusokra, valamint a választék és a verseny hatalmas szintjére. Ezeknek a trendeknek a megértéséhez és kiaknázásához a modern marketingeseknek valós idejű és egyidejű hozzáféréssel kell rendelkezniük az adathalmazok széles választékához. A múltban ez azt jelentette, hogy más osztályoktól kérték (és várták) ezeket az adatokat. Az adatháló beállításával azonban a marketingfelelősök a saját feltételeik szerint, pillanatnyilag górcső alá vehetik és elérhetik ezeket az adatokat.
Emberi erőforrások: A HR-csapatoknak nagy mennyiségű, rendkívül összetett és érzékeny adatot kell kezelniük. És a távoli és hibrid munkahelyek felé mutató növekvő tendenciával az adatok napról napra egyre bonyolultabbá és földrajzilag változatosabbá válnak. Arról nem is beszélve, hogy a megfelelési és jogi kérdések folyamatosan változnak, amelyeket a HR-csapatoknak sürgősen felül kell tartaniuk. A felvételtől a nyugdíjba vonulásig a HR-vezetőknek képesnek kell lenniük arra, hogy érvényesítsék, értékeljék és elemezzék a szervezet legszélesebb körben eltérő adathalmazait. Az adatháló architektúra lehetővé teszi a megfelelő biztonsági protokollokat és szigorúan korlátozott hozzáférést – ugyanakkor lehetővé teszi a jogosult HR felhasználók számára az adatokhoz és információkhoz való gyors és az összetett belső protokolloktól és a több részlegből álló bürokráciától való függés nélküli hozzáférést.
Pénzügy: Akárcsak a HR, a pénzügyi és számviteli csoportok is felelősek a rendkívül fontos és érzékeny adatokért. A modern ERP-rendszerek forradalmasítják a pénzügyeket, az in-memory adatbázis-technológia segítségével testre szabják az aktuális jelentéseket, elemzéseket és előrejelzéseket. Még akkor is, ha a pénzügyi csoportok a legjobb adatbázisokat és ERP-ket használják, gyakran még mindig akadályokba ütköznek, mivel régóta fennálló és merev kultúrák, nehéz silók és bürokratikus, régi iskolai folyamatok sújtják őket. Az adatháló architektúra alapvető változást hoz a pénzügyi adatok vizsgálatának és kezelésének módjában – sőt, még a stagnáló gondolkodást is felrázhatja, ami akkor fordulhat elő, amikor a csapatoknak lehetőségük van saját öregedési adatfolyamataik birtoklására és felülvizsgálatára.
Egyértelmű, hogy az adatháló nem csak egy újabb zümmögő szó, és olyan adatstratégiai trend, amelyet komolyan kell venni. A vállalatok méretüktől és iparáguktól függetlenül adathálót használnak, és arra keresnek módot, hogyan használják az adatokat elemzések és értékek létrehozásához.
Az adatháló előnyei
Korábban a régi adatbázisok és a korlátozott adatkezelési infrastruktúrák hozzájárultak ahhoz az érzéshez, hogy az adatokat egyetlen tárolóban kell tárolni, és néhány adatkezelő belátása szerint le kell mérni. Most, az adatok az az üzemanyag, amely az Ön vállalkozását vezérli, és szabadon kell adni azoknak a szakembereknek, akik a legjobban tudják, hogyan kell működésbe hozni és nyereséget elérni a versenyidőkben.
Az adatháló architektúra fő előnyei a következőképpen foglalhatók össze:
Az adatok jobb hozzáférhetősége. Az adatháló biztosítja, hogy a szervezet minden megfelelő embere hozzáférhessen a szükséges adatokhoz – hogy a legjobbak legyenek a munkájukban.
Javított elemzési képességek. Amikor az adatokat minden nap használandó terméknek tekintjük, a csapatok elkezdik az adatok első megközelítését a tervezésben és a stratégiában. Ez a hibák csökkenéséhez és az üzletfejlesztés objektívebb, kevésbé véleményközpontú megközelítéséhez vezet.
Testreszabható adatfolyamok és folyamatok. A legjobb és potenciálisan legjövedelmezőbb projektek közül sok a siker eléréséhez szükséges egyedi és személyre szabott adatkészletek kordizálásának óriási gondja miatt kerül polcra. Az adathálóval a csapatok gyorsan hozzáférhetnek és tesztelhetik az új projektmodelleket a hagyományos idő- és erőforrásveszteség nélkül.
A szűk keresztmetszetek csökkenthetők. Ez mind az informatikai csapatok, mind az adattulajdonosok számára nyilvánvaló győzelem/győzelem. Továbbá a frusztráció és irritáció forrásának csökkentésével a vállalkozások segíthetnek lebontani az egészséges üzleti fejlődés útjában álló silókat.
Csökkentett terhelés a központi adatkezelési csoportokban. Ez nemcsak a hátralékok és a frusztráció csökkentését jelenti, hanem azt is, hogy számtalan órát szabadítson fel tehetséges IT-csapatai számára, hogy szakosodottabb, érdekesebb és jövedelmezőbb tevékenységeknek szentelhessék magukat.
Data Mesh GYIK
SAP adat- és elemzési megoldások
Azonosítsa, elemezze és alakítsa át vállalkozása legrelevánsabb adatait.
Ötletek, amiket sehol máshol nem találsz
Iratkozzon fel egy adag üzleti intelligenciára, amelyet közvetlenül postafiókjába szállít.