Adatkörnyezete egységesítése
Üzleti adatszövet architektúra alkalmazása, és miért nem engedheti meg magának, hogy várjon
default
{}
default
{}
primary
default
{}
secondary
Amit talán nem tud, az az, hogy az adatszövet architektúra egy vadonatváltozó adatkezelési megoldás lehet. Összekapcsolja a szervezet különböző alkalmazásaiban, rendszereiben, felhőkörnyezeteiben és on-premise tárolóhelyein szétszórt adatokat, és központosított, egységes ökoszisztémává szövi őket.
De talán a legfontosabb dolog, amit tudnia kell, hogy minél tovább várakozik az adatszövet architektúra bevezetésére, annál nagyobb a kockázata annak, hogy messze lemarad versenytársai mögött.
A megbízható, valós idejű adatokhoz való zökkenőmentes, skálázható hozzáférés segít a felhasználóknak az egész vállalaton belül gyorsabb és intelligensebb döntéseket hozni világos és végrehajtható elemzésekkel. Az SAP Datasphere, egy átfogó adatkezelési szolgáltatás, még tovább bővíti ezeket az előnyöket azáltal, hogy alapot biztosít az üzleti adatok szövetéhez.
De pontosan mi is az az üzleti adatok szövete, és mi nyújt előnyt a hagyományos megközelítéshez képest?
Bevezetés az SAP Datasphere-be
A hagyományos adatszövetekhez hasonlóan az üzleti adatok szövetarchitektúrája leegyszerűsíti és egyszerűsíti az adatkörnyezetet, lebontva a silókat, hogy központosított, egységes képet nyújtson az adatokról. A hagyományos adatszövetektől eltérően az üzleti adatok szövete olyan szemantikai adatréteget biztosít, amely jelentésük alapján egységesíti az adatokat, függetlenül attól, hogy hol tárolják, vagy hogyan tervezték őket.
Egyszerűen fogalmazva, az üzleti adatok szövete megőrzi az adatok üzleti logikáját és alkalmazási kontextusát – annak DNS-ét. Ez szükségtelenné teszi az üzleti kontextus újbóli létrehozását, ami elveszett az adatok kinyeréséből és replikálásából, miközben elkerüli a duplikált adatokkal kapcsolatos problémákat.
Az üzleti adatszövet segít az üzleti szemantikai elemzések – megérteni az adatok mögötti jelentést – gyorsasággal és magabiztossággal, megbízható, elemzésekben gazdag adatokkal alátámasztva.
Hogyan generál egy üzletiadat-szövet értéket az MI-hez?
A legújabb mesterséges intelligencia értéklehetőségekkel való lépést kulcsfontosságú a versenytársak előtt maradáshoz. Az adatkezelés egyszerűsítése mellett az üzleti adatok szövete megalapozza a fejlettebb generatív AI-képességeket is.
Az üzleti adatok szövetének megőrzési módja és az üzleti adatok legfontosabb aspektusainak bemutatása ideális generatív mesterséges intelligencia és nagy nyelvi modellek képzéséhez. Az üzleti adatok szövetének központosított fókuszpontja lehetővé teszi a megfelelőség kezelését és a potenciális kockázatok egy helyen történő kezelését a sok különböző rendszer helyett.
Az SAP Datasphere fejlett elemzési és AI-funkciói tovább gazdagítják az üzleti adatok szövetét prediktív elemzésekkel és automatizált döntéshozatali folyamatokkal.
Ne késlekedjen barkácsolással
Történelmileg az adatszöveteket csináld magad (DIY) megközelítéssel, különböző szerszámokból álló kapocs táskával építettük. A barkácsolásos felépítés nagyobb rugalmasságot és teljes ellenőrzést biztosít az architektúra felett, de a szükséges eszközök és platformok összetett keveréke még töredezettebb adatkörnyezetet eredményezhet, amelyet nehéz méretezni és költségesen karbantartani.
Az adatszövet-megoldásokról és az SAP Datasphere-ről szóló GigaOm döntési összefoglaló jelentős előnyöket vázol fel az üzleti adatszövet felépítésében az SAP Datasphere segítségével, DIY megközelítés helyett. A GigaOm jelentése szerint „minden szervezeti méretben az SAP Datasphere teljes hároméves működési összköltsége kevesebb mint a fele egy DIY bevezetésnek (42%).”
A összefoglaló egy friss elemzési jelentésre is hivatkozik, amely megállapította, hogy az SAP Datasphere telepítése lényegesen gyorsabb, mint egy DIY megvalósítási útvonal 2,5-szer rövidebb idővonal mellett.
A gyorsabb bevezetés és a kulcsfontosságú költségelőnyök mellett a GigaOm kiemelte az SAP Datasphere által kínált további előnyöket, többek között az alábbiakat:
- Az SAP Datasphere SAP és nem SAP adatforrásokkal való natív integrációs képességeinek használata a gördülékenyebb adatáramlás érdekében
- Az üzleti szemantikai réteg használata az adatmodellek egyszerűsítésére és az üzleti felhasználók hozzáférhetőségének javítására
- Az SAP Datasphere felhőnatív architektúrájának kiaknázása a vállalkozásával együtt növekvő skálázható adatkezelési megoldásokhoz
- Nyílt adatok ökoszisztémájának kihasználása a vezető adatok és AI-szolgáltatók által épített, testre szabott integrációkkal
Tegye meg a lépést a modern adatkezelés felé
Az adatkezelés jövője már itt van, és ezzel együtt sürgető szükség van nemcsak az üzleti adatok szerkezetének kialakítására, hanem előremutató, növekedésközpontú gondolkodásmóddal.
Kritikus fontosságú, hogy figyelembe vegye a jövőbeli adatkezelési igényeit, még akkor is, ha a jelenlegi igényeinek megfelelően dolgozik. Az SAP Datasphere ütemterve biztosítja, hogy az adatkörnyezetek fejlődésével párhuzamosan az üzleti adatok szövete is fejlődjön a továbbfejlesztett mesterséges intelligenciával és gépi tanulási képességekkel, a feltörekvő technológiákkal való mélyebb integrációval és folyamatos teljesítményjavításokkal.