Od fabryki po drzwi klienta, każda interakcja, transakcja i decyzja generuje dane, które pomagają przewidzieć, zrozumieć i usprawnić każdy obszar działalności. Ale tylko wtedy, gdy można je przeanalizować i wykorzystać.

Definicja struktury danych

Rozwiązania z zakresu struktury danych umożliwiają łączenie wszystkich posiadanych danych, zarówno analitycznych, jak i transakcyjnych, i zarządzanie nimi w czasie rzeczywistym, w różnych systemach i aplikacjach. Dzięki temu we wszystkich systemach udostępniane są dane o jednolitym znaczeniu biznesowym, przez co logika definiująca kluczowe wskaźniki i powiązania pozostaje nienaruszona, gdy informacje przepływają przez organizację. Struktura danych pozwala też uspójnić wszystkie dane, zwłaszcza w złożonych rozproszonych architekturach, dzięki czemu są one gotowe do użycia w aplikacjach analitycznych oraz tych wykorzystujących AI i uczenie maszynowe dzięki ujednoliceniu, oczyszczeniu, wzbogacaniu i zabezpieczeniu danych. Krótko mówiąc, architektura i rozwiązania z obszaru struktury danych umożliwiają firmom wykorzystanie danych i skalowanie systemów oraz jednoczesne dostosowywanie się do szybko zmieniających się rynków.

Siatka danych a struktura danych

Siatka danych i struktura danych to zjawiska dotyczące architektury danych, które mają na celu poprawę zarządzania danymi i integracji między różnymi systemami, aplikacjami i użytkownikami. I chociaż oba te rozwiązania prowadzą do usprawnienia zarządzania danymi, istnieją pewne różnice między nimi, które mogą pomóc zrozumieć ich przeznaczenie.

Siatka danych to zdecentralizowana architektura danych, której celem jest umożliwienie zespołom dostępu do własnych danych i usług. Promuje koncepcję „autonomii danych”, zgodni z którą różne zespoły mogą wykorzystywać własne dane i usługi i zarządzać nimi oraz podejmować niezależne decyzje w oparciu o te dane i własne potrzeby. Siatka danych zachęca zespoły do tworzenia własnych mikrousług i promuje korzystanie z interfejsów API do udostępniania danych między zespołami.

Z kolei struktura danych to połączenie architektury danych i dedykowanych rozwiązań programistycznych, które centralizują i łączą dane oraz zarządzają nimi w różnych systemach i aplikacjach. Umożliwia to firmom dostęp do danych i korzystanie z nich w czasie rzeczywistym, tworząc jedno źródło informacji i automatyzując procesy zarządzania danymi.

Oba podejścia mają swoje zalety. Siatka danych jest często postrzegana jako inicjatywa odpowiednia na późniejszym etapie, gdy infrastruktura struktury danych została już włączona. Struktura danych zapewnia scentralizowany i ujednolicony widok danych, który może pomóc zapewnić wgląd w dane we wszystkich systemach. Z perspektywy organizacyjnej jest to idealne podejście, ponieważ ta infrastruktura prowadzi do optymalizacji w całej firmie.

Jak struktura danych sprawdza się w biznesie

Struktura danych biznesowych wykracza poza tradycyjne podejście do struktury danych. Chociaż nadal myślimy o upraszczaniu złożonych zbiorów danych i dostarczaniu istotnych informacji każdemu odbiorcy, to jednak taka struktura pozwala czerpać jeszcze więcej korzyści dzięki zachowaniu integralności logikę biznesowej i kontekstu zastosowania danych (zasadniczo możemy powiedzieć o zachowaniu DNA danych). W związku z tym struktura danych biznesowych eliminuje potrzebę odtwarzania całego kontekstu biznesowego utraconego podczas ekstrakcji i replikacji danych. To daje interesariuszom biznesowym i odbiorcom danych możliwość przyspieszenia procesu podejmowania decyzji i zyskania pewności co do tego, że obraz danych jest zawsze pełny, niezależnie od tego, gdzie są one przechowywane i w jaki sposób zostały opracowane.

Zwiększenie wartości struktury danych biznesowych

Nowoczesna struktura danych biznesowych pozwala łączyć dane i zarządzać nimi, zachowując przy tym i udostępniając logikę biznesową, która nadaje im znaczenie. Obejmuje to relacje, hierarchie i obliczenia odzwierciedlające sposób, w jaki firma faktycznie działa. Aby to osiągnąć, organizacje potrzebują elastycznego, wielomodelowego fundamentu, który umożliwia zarządzanie zarówno danymi transakcyjnymi, jak i analitycznymi w ramach jednego spójnego środowiska. Gdy dane operacyjne z procesów podstawowych można udostępniać i analizować w kontekście, bez utraty integralności i bez duplikowania logiki, zespoły mogą działać na podstawie bieżących informacji i napędzać automatyzację w obszarach aplikacji, analityki i AI. W ten sposób struktura danych ewoluuje od skupienia na zarządzaniu danymi do utworzenia fundamentu umożliwiającego udostępnianie zaufanych danych biznesowych w sposób spójny w całym przedsiębiorstwie.

Architektura struktury danych

Architektura struktury danych polega na łączeniu danych i zarządzaniu nimi w różnych systemach i aplikacjach oraz nadzorowaniu ich w celu zapewnienia scentralizowanego i ujednoliconego widoku. Dotyczy to zarówno zespołów, jak i systemów — niezależnie od tego, gdzie się znajdują w organizacji. Niektóre z kluczowych komponentów architektury struktury danych obejmują:

• Konektory danych: są one niejako mostami łączącymi różne systemy, w których przechowywane są dane (np. bazy danych, aplikacje, czujniki) z centralną lokalizacją. W ten sposób wszystkie te rozproszone zbiory danych można analizować ze spójnej perspektywy.
• Zarządzanie danymi: należy upewnić się, że dane są zorganizowane, bezpieczne i wysokiej jakości. Należy tu uwzględnić działania, takie jak integracja danych (łączenie danych z różnych źródeł), nadzór nad danymi (określanie reguł dotyczących sposobu wykorzystania danych i zarządzania nimi) oraz bezpieczeństwo danych (ochrona danych wrażliwych przed nieautoryzowanym dostępem).
• Modelowanie danych i warstwa semantyczna: modelowanie danych pomaga je zrozumieć, ponieważ tworzy wspólny język dla informacji pochodzących z różnych systemów. Nowoczesne podejścia rozwijają tę koncepcję, zachowując semantykę biznesową i logikę, które opisują, jak dane zachowują się w procesach biznesowych. Ta wspólna warstwa semantyczna umożliwia zarówno systemom transakcyjnym, jak i analitycznym pracę w oparciu o spójne rozumienie relacji pomiędzy danymi i dotyczących ich reguł.
• Przetwarzanie i analiza danych: na tym etapie dane są przetwarzane i analizowane w celu uzyskania wglądu. Obejmuje to takie zadania jak tworzenie hurtowni danych (do przechowywania dużych ilości danych), przesyłanie strumieniowe danych (ciągłe przetwarzanie danych w miarę ich generowania) oraz wizualizacja danych (przedstawianie danych w sposób łatwy do zrozumienia).
• Automatyzacja zarządzania danymi: analityka danych może być wykorzystywana do automatyzacji w różnych obszarach działalności, ale jako termin z zakresu architektury automatyzacja pomaga zapewnić efektywne i spójne zarządzanie danymi. Obejmuje to automatyzację zadań, takich jak integracja danych, nadzór nad danymi i bezpieczeństwo danych. Automatyzacja może pomóc zmniejszyć liczbę błędów, zaoszczędzić czas i poprawić jakość danych.

Korzyści biznesowe struktury danych

Struktura danych sprzyja dokładności, wydajności i inteligentnym procesom. A gdy rozwiązania chmurowe są oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, możliwości są nieskończone. Dlaczego? Ponieważ dokładność i wnikliwość analiz AI zwiększa się proporcjonalnie do ilości przekazywanych danych. Poniżej opisujemy niektóre z najważniejszych korzyści biznesowych rozwiązań z zakresu struktury danych.

1. Scentralizowane, uproszczone zarządzanie danymi: nie możesz sobie pozwolić na rozproszenie danych. Struktura danych pomaga rozbić silosy oraz znaleźć i zebrać dane ze wszystkich systemów w jednym miejscu — kiedy tylko tego potrzebujesz.
2. Szybkie analizy: firmy nie mogą już sobie pozwolić na oczekiwanie na wyniki lub brak pewności co do dokładności analiz. Dzięki infrastrukturze struktury danych wszystko staje się przejrzyste i jasne — w czasie rzeczywistym. To zintegrowane podejście niweluje lukę między danymi operacyjnymi a analitycznymi, umożliwiając szybsze przejście od wniosków do działania.
3. Jedno źródło wiarygodnych informacji: najlepsze systemy zarządzania danymi biznesowymi mogą łączyć dane i systemy obejmujące całą firmę, aby stworzyć jeden obraz. Co więcej, te rozwiązania mogą modelować dane tak, aby były prezentowane użytkownikom w sposób, który nie tylko rozumieją, ale który zapewni im też możliwość natychmiastowego podjęcia działań. Wbudowując w strukturę danych wspólną logikę biznesową, organizacje zapewniają, że wszyscy użytkownicy i systemy korzystają z tych samych definicji i obliczeń, co zwiększa zaufanie oraz spójność we wszystkich analizach i operacjach.
4. Zautomatyzowane zarządzanie danymi: architektura struktury danych pomaga zautomatyzować to, co kiedyś było podatnym na błędy, powolnym procesem ręcznym — wykrywanie trendów, identyfikowanie nieprawidłowości i minimalizowanie ryzyka błędów.
5. Dostosowywalne i skalowalne: nowoczesne firmy muszą mieć możliwość szybkiego przestawiania się i płynnego dostosowywania swoich operacji i modeli biznesowych. Rozwiązania z zakresu struktury danych pomagają ujednolicić procesy, tak by umożliwić szybkie i odpowiednie zmiany.
6. Kontrola danych: struktura danych biznesowych pomaga firmom uzyskać lepszą kontrolę nad danymi dzięki funkcjom takim jak kontrole jakości danych, śledzenie danych i ochrona danych, zapewniając ich zgodność, spójność i bezpieczeństwo.

Przypadki zastosowania struktury danych przedsiębiorstwa

Omówiliśmy ogólne korzyści biznesowe związane wnikające z wdrożenia struktury danych, w tym szybkość, dokładność, automatyzację i skalowalność. Ale co to oznacza w praktyce? Niezależnie od charakteru działalności, większość średnich i dużych firm ma pewne wspólne podstawowe elementy operacyjne. Przyjrzyjmy się, jak rozwiązania z zakresu struktury danych mogą wpływać na te podstawowe działania:

• Obsługa klienta: dane klientów napływają szybko — każdego dnia z nowych źródeł. Cenne informacje pochodzą z własnych systemów CRM, mediów społecznościowych i opinii klientów. Ręczne kategoryzowanie i analizowanie wszystkich tych ogromnych i rozproszonych zbiorów danych jest zasadniczo niemożliwe. Struktura danych pozwala opanować tę falę danych. Pomaga definiować i ustalać parametry analityczne, które chcesz stosować, a także typy i charakter danych, które chcesz porównać lub na których chcesz się skupić. Dzięki temu można łatwo zautomatyzować przeglądanie różnych zbiorów danych pod kątem dowolnych wyników i zadbać o to, by źródła wartościowych danych klientów nie były eksplorowane.
• Wykrywanie oszustw i zarządzanie ryzykiem: cyberprzestępczość i ataki phishingowe kosztują firmy miliardy dolarów rocznie. Nie wspominając już o szkodach dla reputacji, które mogą towarzyszyć poważnemu, nieprzewidzianemu ryzyku. Dzięki strukturze danych możesz wykrywać zagrożenia i ryzykowne zachowania w całym środowisku biznesowym, zarówno wewnętrznym, jak i zewnętrznym, zanim staną się one realnym problemem. Oznacza to analizowanie danych z wielu systemów i źródeł, w tym transakcji, informacji zwrotnych od klientów, raportów z wydatków i centrów kosztów oraz rekordów publicznych — aż po media społecznościowe i aktualne wiadomości, które mogą pomóc przewidzieć ryzyko operacyjne. Rozwiązania z zakresu struktury danych mogą wykorzystywać algorytmy AI i uczenia maszynowego do wykrywania i identyfikowania wzorców i anomalii w dużych zbiorach danych, co byłoby niemożliwe do wykrycia przez ludzi. Zapewnia to wczesne ostrzeganie przed oszustwami i ryzykiem oraz pomaga chronić zespoły, klientów i wyniki finansowe.
• Prognozowanie sprzedaży: architektura struktury danych biznesowych usprawnia prognozowanie sprzedaży, umożliwiając firmom integrację i analizę danych z wielu różnych źródeł wewnętrznych i zewnętrznych w czasie rzeczywistym. Pomaga to w tworzeniu kompleksowego wglądu w dane sprzedaży firmy, który można wykorzystać do tworzenia dokładnych i wiarygodnych prognoz. Gdy firmy potrafią wykorzystać najszerszy możliwy zakres kompleksowych danych dotyczących sprzedaży, są w stanie uzyskać większe korzyści ze swoich zasobów, przygotować się na wzrosty i spadki, a ostatecznie zaoferować swoim klientom obsługę na najwyższym poziomie.
• Usprawnienie operacji HR: architektura struktury danych biznesowych może służyć do integracji danych dotyczących pracowników, a także kandydatów i osób nowo zatrudnionych. To zapewnia wgląd w operacje HR w całej firmie — od ewidencji czasu pracy po obserwowanie zadowolenia pracowników. Dzięki temu zespoły ds. HR mają dane, których potrzebują, aby wykrywać i rozwiązać problemy na wczesnym etapie. Ujednolicony wgląd w dane dotyczące pracowników może pomóc stworzyć atrakcyjne, inspirujące i satysfakcjonujące miejsce pracy.
• Zgodność z przepisami: w ciągu ostatnich dwóch lat firmy odnotowały rekordowo wysokie kwoty ugód w sporach pracowniczych, zarówno indywidualnych, jak i zbiorowych. Wraz ze wzrostem liczby osób pracujących zdalnie, coraz większą decentralizacją korporacyjnych środowisk pracy i ogólną transformacją kulturową wiele firm z trudem orientuje się w ogromnej ilości lokalnych, krajowych i międzynarodowych przepisów, których muszą przestrzegać. Opieranie się na ręcznych procesach utrzymania zgodności z przepisami staje się coraz bardziej nierealistyczne. Na szczęście rozwiązania z zakresu struktury danych mogą być automatyzowane, co pozwala im działać w oparciu o najnowsze lokalne i globalne przepisy, weryfikować systemy i rekordy w całym przedsiębiorstwie oraz informować o wszelkich zagrożeniach związanych ze zgodnością z przepisami.

Przykłady struktury danych w praktyce

Teraz, gdy poznaliśmy kilka sposobów, w jakie rozwiązania z zakresu tkanin danych wspierają niezbędne operacje biznesowe, przyjrzyjmy się niektórym sektorom, które wprowadzają nowoczesne rozwiązania z zakresu zarządzania danymi, aby zwiększy innowacyjność i konkurencyjność:

• Opieka zdrowotna: rozwiązania z zakresu struktury danych pomagają stworzyć scentralizowany wgląd w dane pacjentów w czasie rzeczywistym. Dzięki integracji danych EHR z wielu źródeł świadczeniodawcy uzyskują pełniejszy obraz historii medycznej pacjenta, co może prowadzić do dokładniejszych diagnoz i planów leczenia. Można również poprawić skuteczność badań klinicznych poprzez integrację danych z różnych źródeł (takich jak dane pacjentów i wyniki laboratoryjne) w jednej lokalizacji, co śledzenie i analizowanie postępów w badaniu.
• Produkcja: od surowców po gotowy produkt — niewiele sektorów czerpie dane z tak wielu różnych punktów, jak sektor produkcyjny. Aby sprostać wymaganiom klientów w zakresie przejrzystości i etycznego pochodzenia produktów, wiele firm integruje dane RFID i rozwiązania blockchain do śledzenia, które umożliwiają nadzorowanie zagranicznych zakładów produkcyjnych. Kompleksowy wgląd w łańcuchy dostaw pozwala również zajrzeć głęboko w łańcuch, by na wczesnym etapie wykrywać wąskie gardła i przewidywać niedobory. Sieci IoT również oferują wgląd w cały wachlarz zasobów produkcyjnych i maszyn, co pozwala stwierdzić, kiedy konieczna jest konserwacja, i unikać kosztownych przestojów. Cykle życia produktów są krótsze niż kiedykolwiek wcześniej, więc firmy muszą nadążać za trendami. Analizując dane rynkowe i dane z mediów społecznościowych, można przewidywać nadchodzące trendy i komunikować zmiany projektowe swoim zespołom badawczo-rozwojowym w czasie rzeczywistym.

• Przemysł paliwowo-energetyczny: dzięki integracji danych z czujników i innych źródeł terenowych przedsiębiorstwa identyfikują wzorce i trendy, które mogą zwiastować potencjalne ryzyko lub awarie. W tym sektorze awarie są podwójnie kosztowne, ponieważ sprzęt jest zazwyczaj wysoce wyspecjalizowany i kosztowny do naprawy, a zmniejszona produkcja energii generuje straty. Rozwiązania z zakresu struktury danych mogą również poprawić wydajność planowania produkcji, integrując różne dane, np. pochodzące z czujników i rynku oraz dane pogodowe, w jednej lokalizacji. Pozwala to dostawcom energii na lepsze przydzielanie zasobów i planowanie na wypadek nieoczekiwanych zakłóceń gospodarczych, a nawet politycznych, na które narażony jest ich sektor.
• Handel detaliczny: wszyscy już chyba słyszeliśmy o omnikanałowym handlu detalicznym i możliwości płynnego przejścia z zakupów stacjonarnych do zakupów w sieci z różnymi opcjami dostawy. Rewolucja omnikanałowa ma wpływ nie tylko na to, gdzie można dokonywać zakupów, ale też na możliwości personalizacji doświadczeń klienta na każdym etapie tego procesu. Obejmują one „inteligentne” systemy punktów sprzedaży, takie jak inteligentne półki i wózki, opcje płatności bezdotykowych i coraz bardziej zaawansowane funkcje personalizacji. I oczywiście na wszystkich tych etapach dochodzi do generowania i pozyskiwania danych. Struktura danych umożliwia sprzedawcom detalicznym połączenie danych klientów dotyczących zakupów z łańcuchem dostaw i zbiorami hurtowni danych w celu stworzenia precyzyjnego i predykcyjnego ekosystemu handlu detalicznego.
• Usługi finansowe: dane o klientach mogą pochodzić z różnych źródeł, w tym z używania kart bankowych i kredytowych, inwestycji, ubezpieczeń i podatków. Struktura danych może pomóc dostawcom usług finansowych w analizowaniu i ochronie tych wrażliwych i wartościowych danych oraz zarządzaniu nimi. Jeśli chodzi o cyberbezpieczeństwo, stawka w tym sektorze jest niezwykle wysoka, a każda szczelina w zabezpieczeniach może szybko przerodzić się w wyrwę. Rozwiązania z zakresu struktury danych mogą pomóc firmom z tego sektora wyeliminować te szczeliny i pozbyć się obszarów, które nie są odpowiednio nadzorowane. W tym celu należy dbać o przestrzeganie protokołów zabezpieczeń i o przejrzystość w każdym aspekcie działalności.

Kolejne kroki, które pozwolą Twojej firmie wdrożyć rozwiązania z zakresu struktury danych

Chociaż wdrożenie rozwiązań z zakresu struktury danych może przynieść firmie wiele korzyści, zmiany nie następują z dnia na dzień. Podobnie jak w przypadku każdej wartościowej inicjatywy, zaczyna się od dobrego planu, skutecznej komunikacji i wyznaczenia realistycznych celów. Poniżej przedstawiamy kilka działań, które podjęło wiele wiodących firm na początku drogi do ujednoliconego zarządzania danymi.

1. Ocena aktualnej architektury danych: aby określić cel, musisz wiedzieć, gdzie jesteś w tej chwili. Konieczny jest audyt bieżących procesów i systemu, aby jak najlepiej zrozumieć istniejące źródła danych, systemy i przepływy danych. Pomoże to zidentyfikować luki i problemy, którymi należy się zająć, aby jak najskuteczniej wdrożyć strukturę danych.
2. Zdefiniowanie struktury nadzoru nad danymi: podczas planowania zarządzania danymi, ich integracji i zarządzania nimi w całej organizacji trzeba najpierw jasno zdefiniować zasady, procesy i standardy, których należy przestrzegać. Dzięki temu wszystkie dane będą wiarygodne, spójne i bezpieczne — i pomogą chronić firmę przed ryzykiem i zakłóceniami.
3. Projekt architektury struktury danych: po wykonaniu pierwszych dwóch kroków należy zaprojektować architekturę struktury danych. Będzie to wymagało zidentyfikowania wszystkich źródeł danych i utworzenia modelu semantycznego danych, a także zdefiniowania i ustanowienia planów, nadzoru nad danymi i protokołów bezpieczeństwa.
4. Wdrożenie integracji danych: po zaprojektowaniu architektury struktury danych kolejny krok polega na połączeniu różnych źródeł danych wewnętrznych i zewnętrznych. Następnie należy zintegrować te dane w różnych systemach i u wszystkich użytkowników w całej firmie, aby uzyskać ich ujednolicony obraz.
5. Wdrożenie nadzoru nad danymi i bezpieczeństwa: Kiedy protokoły nadzoru nad danymi i ich bezpieczeństwa zostały opracowane, czas je uruchomić. Obejmuje to implementację jakości danych, połączenia danych i procesów maskowania danych, a także ustanowienie protokołów dostępu i uwierzytelniania użytkownika.
6. Wdrożenie analizy danych: po wdrożeniu struktury danych następnym krokiem jest zapewnienie jej działania. Najlepsze rozwiązania programistyczne mogą Ci w tym pomóc. Obejmuje to płynną integrację istniejących systemów i aplikacji, bezpieczny przepływ zbiorów danych oraz analizy oparte na sztucznej inteligencji, które pomagają opracowywać, automatyzować i wdrażać konfiguracje analityczne zapewniające najbardziej przydatne, istotne oraz aktualne analizy i wyniki.
7. Zarządzanie zmianami i komunikacja: wdrożenie architektury struktury danych wymaga zmiany kulturowej, która przygotuje Twoją organizację do przyjęcia nowych praktyk zarządzania danymi i promowania wykorzystania danych w różnych zespołach i obszarach biznesowych.

Dane to informacje, a informacje dają przewagę. Rozwiązania z zakresu struktury danych ułatwiają współpracę zespołom dzięki odpowiednim informacjom i najbardziej dokładnym analizom opartym na danych. W Twoich systemach i zespołach drzemie nieodkryty potencjał — skontaktuj się z nami już dziś, aby dowiedzieć się, jak zdobyć przewagę dzięki danym.