ما قد لا تعرفه هو أن بنية نسيج البيانات يمكن أن تكون حل إدارة بيانات متغير الألعاب. فهو يربط البيانات المتراكبة عبر التطبيقات والأنظمة والبيئات السحابية والتخزين الموضعي المتباينة لمؤسستك، مما يؤدي إلى نسيجها في نظام بيئي مركزي موحد.

ولكن ربما يكون أهم ما تحتاج إلى معرفته هو أنه كلما طال انتظارك لاعتماد بنية نسيج البيانات، كلما زادت مخاطر التخلف عن منافسيك بكثير.

يساعد الوصول السلس والقابل للتطوير إلى البيانات الموثوق بها في الوقت الفعلي المستخدمين في جميع أنحاء شركتك على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً بشكل أسرع من خلال رؤى واضحة وقابلة للتنفيذ. تعمل خدمة SAP Datasphere، وهي خدمة شاملة لإدارة البيانات، على توسيع هذه المزايا بشكل أكبر من خلال توفير البنية الأساسية لنسيج بيانات الأعمال.

ولكن ما هو نسيج بيانات الأعمال بالضبط، وما الذي يمنحه حافة على النهج التقليدي؟

الانتقال إلى الأعمال باستخدام SAP Datasphere

مثل بنية البيانات التقليدية، تعمل بنية نسيج بيانات الأعمال على تبسيط البنية الأساسية للبيانات وتبسيطها، مما يؤدي إلى تقسيم الوحدات المنفصلة لتوفير رؤية مركزية متماسكة للبيانات. على عكس نسيج البيانات التقليدي، يقدم نسيج بيانات الأعمال طبقة بيانات دلالية توحد بياناتك بناءً على معناها، بغض النظر عن مكان تخزينها أو كيفية تصميمها.

ببساطة، يحافظ نسيج بيانات الأعمال على منطق الأعمال وسياق التطبيق لبياناتك - الحمض النووي الخاص به. وهذا يلغي الحاجة إلى إعادة إنشاء سياق الأعمال المفقود من استخراج البيانات ونسخها نسخًا متماثلًا مع تجنب المشكلات المرتبطة بالبيانات المتكررة.

يساعدك نسيج بيانات الأعمال على تعزيز التحليلات الدلالية للأعمال - فهم المعنى وراء بياناتك - بالسرعة والثقة المدعومين بالبيانات الجديرة بالثقة والغنية بالرؤى.

كيف يولد نسيج بيانات الأعمال قيمة للذكاء الاصطناعي

إن مواكبة أحدث فرص الحصول على قيمة الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية للبقاء في المقدمة للمسابقة. بالإضافة إلى تبسيط إدارة البيانات، يضع نسيج بيانات الأعمال الأساس لإمكانات الذكاء الاصطناعي الإنشائي الأكثر تقدمًا.

تعد الطريقة التي يحافظ بها نسيج بيانات الأعمال ويعرض الجوانب الأكثر أهمية لبيانات أعمالك مثالية لتدريب الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة. يسمح لك التركيز المركزي لنسيج بيانات الأعمال بإدارة الالتزام ومعالجة المخاطر المحتملة في مكان واحد بدلاً من عبر العديد من الأنظمة المختلفة.

تعمل إمكانات الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة لـ SAP Datasphere على تعزيز نسيج بيانات أعمالك بشكل أكبر باستخدام الرؤى التنبؤية وعمليات اتخاذ القرارات المؤتمتة.

عدم التأخير بواسطة DIY

تاريخيًا، تم بناء أقمشة البيانات باستخدام نهج do-it-you (DIY) مع حقيبة قرع من أدوات مختلفة. يوفر بناء DIY مزيدًا من المرونة والتحكم الكلي في البنية، ولكن المزيج المعقد من الأدوات والمنصات التي يتطلبها يمكن أن يؤدي إلى بنية أساسية للبيانات أكثر تجزؤًا يصعب تحجيمها وتكلفة صيانتها.

يوضح ملخص قرار GigaOm حول حلول نسيج البيانات وSAP Datasphere مزايا كبيرة لإنشاء بنية بيانات أعمال باستخدام SAP Datasphere بدلاً من الأسلوب DIY. تشير تقارير GigaOm إلى أنه "عبر جميع أحجام المؤسسات، يكون إجمالي إجمالي تكلفة الملكية (TCO) لمدة ثلاث سنوات لـ SAP Datasphere أقل من نصف حجم تطبيق DIY (42%)."

يشير الملخص أيضًا إلى تقرير تحليل حديث، والذي وجد أن نشر SAP Datasphere كان أسرع بكثير من مسار تطبيق DIY بمخطط زمني أقصر بمقدار 2.5 مرة.

إلى جانب سرعة التطبيق ومزايا التكلفة الحاسمة، سلطت GigaOm الضوء على العديد من المزايا الإضافية التي يقدمها SAP Datasphere، بما في ذلك:

• استخدام إمكانات التكامل الأصلية لـ SAP Datasphere مع مصادر بيانات SAP ومصادر بيانات غير تابعة لها لسهولة تدفق البيانات
• استخدام طبقة دلالات الأعمال لتبسيط نماذج البيانات وتحسين إمكانية الوصول لمستخدمي الأعمال
• الاستفادة من بنية SAP Datasphere السحابية لحلول إدارة البيانات القابلة للتطوير التي تنمو بأعمالك
• الاستفادة من نظام بيانات مفتوح مع عمليات تكامل مخصصة تم إنشاؤها بواسطة مورِّدي الذكاء الاصطناعي والبيانات الرئيسيين

تحقيق أقصى استفادة من إدارة البيانات الحديثة

مستقبل إدارة البيانات موجود بالفعل هنا، جلبت معه الحاجة الملحة ليس فقط لاعتماد بنية نسيج بيانات الأعمال ولكن للقيام بذلك بعقلية تطلعية تركز على النمو.

من المهم أن تراعي احتياجات إدارة بياناتك المستقبلية حتى أثناء عملك لتلبية احتياجاتك الحالية. يضمن مخطط SAP Datasphere التوضيحي أنه مع تطور البُنى الأساسية للبيانات، فسينتج عن ذلك نسيج بيانات أعمالك، مع إمكانات الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة المحسَّنة، وعمليات تكامل أعمق مع التقنيات الناشئة، وتحسينات مستمرة في الأداء.

قراءة المزيد