Fra fabrikkgulvet til kundens dør genererer hver enkelt interaksjon, transaksjon og beslutning data som kan bidra til å forutsi, forstå og effektivisere alle områder av forretningsdriften. Men bare hvis det kan analyseres og settes på jobb.

Datastoffdefinisjon

Med løsninger for datastruktur kan du koble til og administrere alle dataene dine i sanntid, på tvers av ulike systemer og applikasjoner. Dette gjør det mulig å skape en enkelt sannhetskilde, og å bruke og få tilgang til disse dataene når og hvor du trenger det – demokratisere og automatisere datahåndteringsprosesser. Et datastoff effektiviserer også alle data, spesielt i komplekse distribuerte arkitekturer, noe som gjør det klart for bruk i analyse-, AI- og maskinlæringsapplikasjoner ved å forene, rense, supplere og sikre dem. Kort sagt tillater arkitektur og løsninger for datastruktur at bedrifter kan bruke dataene sine og skalere systemene sine, samtidig som de tilpasser seg markeder som endrer seg raskt.

Datanett vs. datastoff

Datanett og datastoff er både datastrukturkonsepter som har som mål å forbedre datahåndtering og integrasjon på tvers av ulike systemer, applikasjoner og brukere. Og mens de begge fører til mer strømlinjeformet datahåndtering, er det noen skiller mellom de to som kan bidra til å avklare vilkårene.

Data mesh er en desentralisert datarekitektur som har som mål å styrke teamene til å eie sine egne data og tjenester. Det fremmer konseptet med " data autonomi og quot;, hvor ulike team kan kreve og administrere sine egne data og tjenester, og ta beslutninger uavhengig basert på disse dataene og deres behov. Data mesh oppfordrer team til å bygge sine egne mikrotjenester og fremmer bruken av API-er for å dele data på tvers av andre team.

Datastoff er derimot en kombinasjon av datastruktur og dedikerte programvareløsninger som sentraliserer, kobler til, administrerer og styrer data på tvers av ulike systemer og applikasjoner. Dette gjør det mulig for bedrifter å få tilgang til og bruke data i sanntid, skape en enkelt sannhetskilde og automatisere dataadministrasjonsprosessene.

Begge tilnærminger har sine fordeler. Datanett blir ofte sett på som et senere trinns initiativ, så snart datastoffinfrastrukturer allerede er blitt inkorporert. Datastoffet gir en sentralisert og enhetlig visning av data, som kan bidra til å gi innsikt fra data på tvers av alle systemer. Fra et organisasjonsperspektiv er dette den ideelle tilnærmingen, da denne infrastrukturen fører til optimalisering på tvers av hele virksomheten.

Sette "virksomheten" i datastruktur

Et forretningsdatastoff går utover en tradisjonell datastofftilnærming. Selv om det fortsatt forenkler komplekse datalandskaper og leverer meningsfulle data til hver enkelt dataforbruker, tar det fordelene og verdien ytterligere ved å holde forretningslogikken og applikasjonskonteksten fra data intakt (i hovedsak vedlikeholder den dataens DNA). Som sådan eliminerer et forretningsdatastoff behovet for å gjenskape all forretningskontekst som går tapt fra ekstraksjon og replikering av data - noe som gir forretningsinteressenter og datakunder muligheten til å akselerere sine beslutninger med tillit og tillit, vel vitende om at de alltid har det fullstendige bildet av dataene sine uavhengig av hvor det er lagret eller hvordan det ble designet.

Datastoffarkitektur

Datastrukturen fungerer ved å koble til, administrere og styre data på tvers av ulike systemer og applikasjoner for å gi en sentralisert og enhetlig visning. Dette gjelder både teamene dine og systemene dine – uansett hvor de befinner seg i organisasjonen. Noen av nøkkelkomponentene i datastoffarkitekturen inkluderer:

• Datakonnektorer: Tenk på datakonnektorer som broer som forbinder forskjellige systemer der data lagres (f.eks. databaser, applikasjoner, sensorer) til et sentralt sted. På denne måten kan alle disse forskjellige datasettene analyseres fra et enkelt utsiktspunkt.
• Datahåndtering: Dette innebærer å sørge for at dataene er organiserte, sikre og av høy kvalitet. Aktiviteter som dataintegrasjon (bringer data fra forskjellige kilder sammen), datastyring (definisjon av regler for hvordan data skal brukes og administreres), og datasikkerhet (beskyttelse av sensitive data fra uautorisert tilgang) er inkludert her.
• Datamodellering og semantisk lag: Datamodellering hjelper deg med å forstå dataene ved å opprette et felles språk for data på tvers av ulike systemer. Dette gjøres gjennom å opprette en modell som beskriver dataene, og et semantisk lag som er den avtalte parlance som brukes til å fortelle sin historie.
• Databehandling og -analyse: Det er her dataene behandles og analyseres for å få innsikt. Oppgaver som datavarehus (lagring av store mengder data), datastrømming (kontinuerlig behandling av data etter hvert som det genereres), og datavisualisering (visning av data på en måte som er lett å forstå) blir spilt inn her.
• Automatisering av dataadministrasjon: Dataanalyse kan brukes til å informere automatisering på ulike områder av virksomheten, men som et arkitektonisk begrep bidrar automatisering til å sikre at data administreres effektivt og konsekvent. Dette omfatter automatisering av oppgaver som dataintegrasjon, datastyring og datasikkerhet. Automatisering kan bidra til å redusere feil, spare tid og forbedre datakvaliteten.

Forretningsfordeler med et datastoff

Et datastoff gir et middel til å være mer nøyaktig, effektiv og intelligent. Og når skybaserte løsninger drives av AI og maskinlæring, er himmelen grensen. Hvorfor? Fordi KI-innsikten blir stadig mer nøyaktig og innsiktsfull når de får mer data å tygge på. Nedenfor finner du noen av toppnivåfordelene med datastoffløsninger.

1. Sentralisert, forenklet databehandling: Du har ikke råd til å bli spredt. Et datastoff hjelper deg med å bryte ned silovegger og lar deg finne og samle data fra alle systemene dine på ett sted – når og når du trenger det.
2. Rask innsikt: Bedrifter har ikke lenger luksusen av å vente på resultater eller håper at analysene er nøyaktige. Med en datastoffinfrastruktur blir ingen stein stående udreid – og de blir alle snudd sammen, i sanntid.
3. En kilde til pålitelig informasjon: De beste systemene for administrasjon av forretningsdata kan slå sammen data og systemer på tvers av bedrifter for å skape en enkelt visning. Men hva mer er, disse løsningene kan modellere disse dataene, slik at de presenteres for brukerne på en måte som de ikke bare forstår, men at de kan handle på med en gang.
4. Automatisert datahåndtering: Datastrukturen bidrar til å automatisere det som en gang var utsatt for feil, langsomme manuelle prosesser – oppdage trender, fange opp uregelmessigheter og minimere risikoen for feil og unøyaktighet.
5. Kan tilpasses og skaleres: Moderne bedrifter krever muligheten til å svinge raskt og sømløst tilpasse driften og forretningsmodellene sine. Datastoffløsninger hjelper deg med å forene prosessene dine slik at de påvirker raske og nøyaktige endringer.
6. Datakontroll: Forretningsdatastruktur hjelper bedrifter med å ha bedre kontroll over dataene sine med funksjoner som datakvalitetskontroller, datasporing og databeskyttelse, slik at dataene deres er kompatible, konsistente og sikre.

Brukstilfeller for foretaksdatastoff

Vi har diskutert de generelle forretningsfordelene med et datastoff, inkludert hastighet, nøyaktighet, automatisering og skalerbarhet. Men hva med mer spesifikke bruksområder? Uavhengig av arten av din virksomhet, har de fleste bedrifter fra midten av størrelse opp, noen grunnleggende operasjonelle nødvendigheter som de deler. La oss se på noen av måtene datastrukturløsninger kan påvirke disse kjerneaktivitetene på:

• Kundeservice: Kundedata kommer i tykt og raskt – og fra nye kilder hver dag. Fra dine egne CRM-systemer, hele veien til sosiale medier og kundeanmeldelser, blir verdifull intel fanget opp. Å forsøke å manuelt kategorisere og analysere alle disse massive og uensartede datasettene vil være i hovedsak umulig. Et datastoff lar deg få et grep om denne innkommende fløyte. Den hjelper deg med å definere og etablere de analytiske parameterne du vil opprette, og hvilke typer og type data du vil sammenligne eller fokusere på. Det kan enkelt automatiseres å se på ulike datasett for ulike resultater – og sikre at ingen verdifulle kundedatakilder går unmined.
• Svindeldeteksjon og risikostyring: Cyberkriminalitet og phishing-angrep koster selskaper milliarder av dollar hvert år. For ikke å nevne omdømmeskaden som kan følge med noen alvorlig, uforutsett risiko. Med et datastoff kan du se over hele forretningslandskapet, både internt og eksternt, for å oppdage trusler og risikabel atferd før de blir et problem. Dette betyr å analysere data fra flere systemer og kilder, inkludert transaksjoner, tilbakemeldinger fra kunder, utgiftsrapporter og kostnadsstedsposter, og offentlige poster – hele veien til sosiale medier og nyhetsposter som kan advare om at driften din påvirkes. Datastoffløsninger kan bruke algoritmer for kunstig intelligens og maskinlæring for å oppdage og identifisere mønstre og uregelmessigheter i store datasett, noe som ville være umulig for mennesker å oppdage. Dette gir tidlig advarsel om svindel og risiko og bidrar til å beskytte teamene, kundene dine og bunnlinjen din.
• Salgsprognoser: Arkitektur for virksomhetsdatastruktur forbedrer salgsprognoser ved å la bedrifter integrere og analysere data fra et bredt spekter av interne og eksterne kilder i sanntid. Dette bidrar til å opprette en omfattende oversikt over virksomhetens salgsdata, som kan brukes til å opprette nøyaktige og pålitelige prognoser. Når bedrifter enkelt kan utnytte det bredeste mulige spekteret av holistiske salgsdata, er de bedre i stand til å fordele sine ressurser, forberede seg på pigger og dips, og til slutt gi den beste tjenesten til sine kunder og kunder.
• Jevnere HR-operasjoner: Bedriftsdatastrukturen kan brukes til å integrere data fra dine eksisterende ansatte, samt søkere og nyansatte. Dette gir bedriften din en etappe ved å gi en oversikt over HR-driften i hele bedriften, fra timesporing til medarbeidertilfredshet. Og det gir HR-teamene dine den intelen de trenger for å oppdage og løse små problemer før de blir store problemer. En enhetlig visning av medarbeiderdata kan bidra til å sikre at du oppretter en arbeidsplass som er engasjerende, inspirerende og tilfredsstillende.
• Overholdelse og forskrifter: I de siste to årene har bedrifter sett rekordoppgjør i medarbeidersøksmål i både uavhengige og klassehandlingssøksmål. Med økningen i folk som arbeider hjemmefra, stadig mer desentraliserte bedriftsarbeidsplasser, og et generelt skifte i kulturell følsomhet, er mange bedrifter overveldet med mengden lokale, nasjonale og internasjonale forskrifter de trenger å holde tritt med. Å stole på manuell innsats for å holde seg oppdatert på etterlevelsesproblemer blir stadig mer urealistisk. Så det er en god ting at løsninger for datastruktur kan automatiseres for å referere til de nyeste lokale og globale bestemmelsene, skur systemene og registreringene dine fra ende til ende, og varsle deg om eventuelle overholdelsesrisikoer.

Eksempler på datastoff i aktivitet

Nå som vi har berørt noen få av måtene løsninger for datastruktur støtter viktig forretningsdrift, la oss se på noen av sektorene som setter datastyringsinnovasjon i arbeid for å hjelpe dem med å innovere og konkurrere:

• Helsetjenester: Datastoffløsninger bidrar til å skape en sentralisert sanntidsvisning av pasientdata. Ved å integrere EHR-data fra flere kilder, kan helsepersonell ha en mer fullstendig oversikt over en pasients sykehistorie, noe som kan føre til mer nøyaktige diagnoser og behandlingsplaner. Effektiviteten av kliniske forsøk kan også forbedres ved å integrere data fra ulike kilder (for eksempel pasientdata og laboratorieresultater) i ett sted, noe som muliggjør enklere sporing og analyse av forsøkets fremgang.
• Produksjon: Fra råvarer til kundens dør, få sektorer har flere datagenereringspunkter som produksjon. For å møte kundenes krav til åpenhet og etisk opprinnelse, integrerer mange selskaper RFID-data og blokkjedesporingsløsninger i sine oversjøiske produksjonsarmer. Ende-til-ende-visning av forsyningskjeden gjør det også mulig for dem å se langt langs kjeden for å få øye på flaskehalser i tidlig fase og for å forutse underdekning. IoT-nettverk gir dem også et vindu inn i hele sitt utvalg av produksjonsmidler og maskiner – vet når vedlikehold er nødvendig og unngår kostbar nedetid. Til slutt er produktlivssyklusene kortere enn noensinne, så bedrifter må holde seg bokstavelig talt oppdatert med trender. Ved å analysere markedsdata og sosiale medier, kan bedrifter se trender som kommer, og kommunisere designendringer til sine R & amp;D team i sanntid.

• Olje-, gass- og energisektorer: Ved å integrere data fra sensorer og andre feltkilder kan bedrifter identifisere mønstre og trender som kan indikere potensiell risiko eller mekaniske problemer. I denne sektoren er sammenbrudd dobbelt kostbare fordi utstyret typisk er meget spesialisert og kostbart å reparere, kombinert med redusert energiproduksjon som fører til tap nedover linjen. Datatekstilløsninger kan også forbedre effektiviteten i produksjonsplanleggingen ved å integrere data fra ulike kilder, for eksempel sensordata, markedsdata og værdata, på ett sted. Dette gjør det mulig for energileverandører å bedre fordele ressurser og planlegge for de uventede økonomiske – og til og med politiske – forstyrrelsene som deres sektor er utsatt for.
• Detaljhandel: Nå har vi alle hørt om omnichannel detaljhandel og muligheten til sømløst å flytte fra butikk til online shopping og levering alternativer. Omnikanal-revolusjonen påvirker mer enn bare hvor du kan kjøpe ting, men alle måtene kundene kan tilpasse hele butikkopplevelsen på. Dette inkluderer "smarte" point-of-sale-systemer som smarte hyller og handlekurver, berøringsfrie betalingsalternativer og stadig mer sofistikerte personaliseringsfunksjoner. Og selvfølgelig fører alle disse tingene til opprettelse og innhenting av data. Et datastoff gjør det mulig for detaljister å slå sammen kundenes kjøpsdata med forsyningskjeden og lagerdatasettene, for å bygge opp et svært nøyaktig og prediktivt økosystem for detaljhandel.
• Finansielle tjenester: Actionable kundedata kan komme fra en rekke kilder, inkludert bank- og kredittkortbruk, investeringer, forsikring og skatteapplikasjoner. Et datastoff kan hjelpe leverandører av finansielle tjenester med å administrere, analysere og beskytte disse sårbare og verdifulle dataene. Innsatsen er utrolig høy i denne sektoren når det gjelder cybersikkerhet, og enhver sprekk kan raskt bli til en kløft. Datastoffløsninger kan hjelpe bedrifter i denne sektoren med å plugge disse sprekkene og eliminere områder utenfor nettet i sin virksomhet ved å sikre at sikkerhetsprotokoller og synlighet er på plass på tvers av alle områder av deres virksomhet.

Neste steg for å gjøre datastrukturløsninger til en realitet for din bedrift

Selv om det er mange måter foretaket kan dra nytte av å transformere med løsninger for datastruktur i hele virksomheten, skjer denne typen endring ikke over natten. Som med ethvert verdig initiativ, begynner det med god planlegging, god kommunikasjon og realistisk målsetting. Nedenfor er noen av startstegene som mange av de beste bedriftene tar på seg reisen til enhetlig datahåndtering.

1. Vurder gjeldende datastruktur: For å kartlegge målet ditt, må du vite hvor du er akkurat nå. Det er viktig å revidere gjeldende prosesser og system for å få en best mulig forståelse av eksisterende datakilder, systemer og dataflyter. Dette vil bidra til å identifisere hullene og utfordringene som må løses for å implementere et datastoff mest effektivt.
2. Definer datastyringsrammeverket: Når du planlegger å administrere, integrere og styre data i hele organisasjonen, er det viktig å først tydelig definere retningslinjene, prosessene og standardene du forventer når du fortsetter. Dette vil sikre at alle dataene dine er nøyaktige, konsekvente og sikre – og vil bidra til å beskytte deg mot risiko og bekymring.
3. Design datastoffarkitekturen: Etter å ha fullført de to første trinnene, må du designe datastoffarkitekturen. Dette krever at du identifiserer alle datakildene og oppretter en semantisk modell av dataene – i tillegg til å definere og etablere planer for, datastyring og sikkerhetsprotokoller.
4. Implementer dataintegrasjon: Når datastrukturen er utformet, innebærer det neste trinnet å koble de ulike datakildene både innenfor og utenfor organisasjonen. Deretter integrerer du dataene på tvers av miljøsystemer og -brukere for å opprette en enhetlig visning.
5. Implementer datastyring og sikkerhet: Du har etablert styrings- og sikkerhetsprotokollene du ønsker å jobbe med. Nå må du få det til å skje. Dette omfatter implementering av datakvalitet, dataavstamning og datamaskeringsprosesser, i tillegg til etablering av tilgangs- og brukerautorisasjonsprotokoller.
6. Implementer dataanalyse: Når datastoffet er implementert, er neste trinn å sette det i arbeid. De beste programvareløsningene vil hjelpe deg å komme herfra til der. Dette omfatter problemfri integrering av eksisterende systemer og applikasjoner, sikker bevegelse av datasett og KI-drevet innsikt som hjelper deg med å utvikle, automatisere og rulle ut analysekonfigurasjoner som leverer de mest anvendelige, relevante og sanntidsinnsiktene og resultatene.
7. Endringsstyring og kommunikasjon: Implementering av en datastrukturarkitektur krever en kulturell endring, for å sikre at organisasjonen er forberedt på å ta i bruk den nye praksisen for databehandling og for å fremme bruken av data på tvers av ulike team og forretningsområder.

Data er informasjon og informasjon er makt. Datastrukturløsninger hjelper teamene dine med å samarbeide enklere, med riktig informasjon og den mest nøyaktige datadrevne innsikten. Det er utallige muligheter til å gjemme seg i systemene dine og teamene dine – kontakt oss i dag for å lære hvordan du låser opp denne kraften i hele bedriften.