Definicja struktury danych

Struktura danych to zarówno architektura danych , jak i podejście operacyjne do zarządzania danymi w rozproszonych środowiskach. Łączy technologie, procesy i zasady projektowania, aby łączyć, zarządzać i dostarczać dane w sposób spójny, zamiast polegać na pojedynczym narzędziu, repozytorium lub ręcznych danych wejściowych.

Firmy mogą integrować dane analityczne i transakcyjne w różnych systemach w czasie rzeczywistym oraz standaryzować je za pomocą współdzielonych metadanych, zasad zarządzania i definicji semantycznych za pomocą struktury danych. Oznacza to, że struktura danych stosuje spójne reguły i kontekst do danych za każdym razem, gdy są one wykorzystywane. Na przykład struktura danych może automatycznie maskować informacje identyfikujące osobę (PII) na podstawie zdefiniowanych wcześniej zasad i ról użytkownika. Dzięki temu można mieć pewność, że kluczowe wskaźniki, relacje i kontekst biznesowy pozostaną spójne i zgodne z zasadami zarządzania i zgodności, gdy dane będą przesyłane między aplikacjami, procesami i użytkownikami.

Standaryzacja dostępu do danych, automatyzacja integracji danych, wirtualizacja danych i kontrola jakości sprawiają, że dane są łatwiejsze do odkrywania, interpretowania i wykorzystywania. Dzięki temu systemy analityczne, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego mogą bezproblemowo łączyć się z właściwymi danymi we właściwym czasie — nawet w złożonych środowiskach hybrydowych i wielochmurowych.

Dlaczego struktura danych jest ważna

Współczesne środowiska danych stają się coraz bardziej złożone, a dane są rozproszone po różnych aplikacjach, platformach i lokalizacjach. Powoduje to powstawanie silosów danych, które utrudniają spójny dostęp do danych, ich udostępnianie i wykorzystywanie w obrębie całego przedsiębiorstwa, zwłaszcza w hybrydowych środowiskach danych obejmujących systemy lokalne i wiele systemów chmurowych.

Rozproszone silosy danych powodują, że zespoły duplikują procesy, muszą na nowo definiować metryki i stosować niespójną logikę w różnych systemach. Prowadzi to do sprzecznych wniosków, spowolnienia procesu decyzyjnego i większej presji ze strony organów zarządzających, ponieważ organizacje walczą o utrzymanie kontroli, bezpieczeństwa i zgodności na dużą skalę.

Jednocześnie rośnie zapotrzebowanie na dane gotowe na potrzeby sztucznej inteligencji. Systemy analityczne, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji wymagają dokładnych, spójnych i dostępnych danych, ale wyizolowane i rozdrobnione środowiska utrudniają dostarczanie wiarygodnych danych w odpowiednim czasie i miejscu.

Struktura danych pomaga stawić czoła tym wyzwaniom, tworząc ujednolicone podejście do zarządzania rozproszonymi danymi, redukując silosy, zwiększając spójność i umożliwiając organizacjom dostarczanie wiarygodnych danych gotowych na obsługę sztucznej inteligencji w całym przedsiębiorstwie.

Jak działa Data Fabric

Struktura danych tworzy ujednoliconą warstwę łączącą dane w wielu systemach. Umożliwia spójny dostęp, zarządzanie i integrację bez konieczności fizycznej centralizacji danych. Zamiast polegać na statycznych potokach lub ręcznej integracji, struktura danych dynamicznie integruje dane, wykorzystując techniki takie jak orkiestracja oparta na metadanych, wirtualizacja danych i automatyzacja. W praktyce struktura danych działa poprzez szereg skoordynowanych kroków, obejmujących:

Łączenie źródeł danych

Dane w bazach danych, aplikacjach, platformach chmurowych i systemach lokalnych są połączone przy użyciu technik integracji i wirtualizacji danych, co umożliwia dostęp do nich bez konieczności ich fizycznego przenoszenia lub duplikowania.

Zbieranie i analizowanie metadanych

W miarę łączenia danych system przechwytuje podstawowe metadane — takie jak struktura, pochodzenie, relacje i wrażliwość. Aktywne metadane są stale aktualizowane i analizowane w celu zrozumienia, w jaki sposób dane są wykorzystywane w całej organizacji.

Stosowanie zasad zarządzania i polityk

Na podstawie tych metadanych struktura danych automatycznie egzekwuje zasady zarządzania, obejmujące kontrolę dostępu, reguły jakości danych i ochronę prywatności. Dzięki temu mamy pewność, że dane są wiarygodne i wykorzystywane spójnie i bezpiecznie w różnych systemach.

Zachowanie kontekstu i znaczenia

Wspólne definicje, relacje i logika biznesowa są utrzymywane dzięki modelom semantycznym i aktywnym metadanym. Dzięki temu zespoły mają pewność, że rozumieją dane w ten sam sposób, co ogranicza błędne interpretacje i powielanie informacji, a jednocześnie usprawnia podejmowanie decyzji w całej organizacji.

Automatyzacja zarządzania danymi i rekomendacji

Wykorzystując automatyzację i uczenie maszynowe, struktura danych pomaga organizacjom optymalizować integrację i dostarczanie danych, umożliwiając aplikacjom i systemom identyfikację problemów i trendów dotyczących jakości oraz zalecanie działań.

Dostarczanie wiarygodnych, gotowych do użycia danych

Wreszcie struktura danych zapewnia użytkownikom, aplikacjom i systemom AI spójny dostęp do danych. Zamiast tracić czas na sprawdzanie poprawności i uzgadnianie danych, użytkownicy mogą od razu z nimi pracować, mając pewność, że są aktualne, dokładne i zgodne ze wspólnymi definicjami biznesowymi.

Łącznie te możliwości umożliwiają platformie danych uproszczenie dostępu do rozproszonych danych, a jednocześnie poprawę spójności, zarządzania i skalowalności. Technologie takie jak wirtualizacja danych, federacyjne aktywne metadane i uczenie maszynowe pomagają ujednolicić dane w różnych systemach, zachować kontekst biznesowy dzięki współdzielonej semantyce i obsługiwać szeroką gamę analiz, aplikacji i obciążeń AI

Architektura i komponenty Data Fabric

Architektura Data Fabric łączy w sobie wiele możliwości łączenia, zarządzania i dostarczania danych pomiędzy systemami. W środowiskach, w których dane są rozproszone na wielu platformach, aplikacjach i lokalizacjach, integruje komponenty, takie jak łączniki danych, metadane, zarządzanie i modele semantyczne, aby stworzyć ujednolicone i elastyczne środowisko danych. Niektóre z kluczowych komponentów architektury struktury danych obejmują:

Łączniki danych i integracja

Łączniki danych stanowią podstawę infrastruktury danych, łącząc dane w różnych bazach danych, aplikacjach, platformach chmurowych i systemach lokalnych. W połączeniu z integracją i wirtualizacją danych umożliwiają dostęp do rozproszonych danych w różnych systemach i silosach.

Katalog danych i aktywne metadane

Struktura danych opiera się na scentralizowanym katalogu danych i aktywnych metadanych, które umożliwiają organizowanie i zrozumienie zasobów danych. Katalog stanowi inwentarz dostępnych danych, podczas gdy aktywne metadane na bieżąco gromadzą informacje o tym, w jaki sposób te dane są uporządkowane, wykorzystywane i powiązane. Ta warstwa metadanych umożliwia automatyzację, wyszukiwanie i ulepszone zarządzanie danymi w całym środowisku.

Zarządzanie danymi, bezpieczeństwo i jakość

Zarządzanie danymi zapewnia, że dane są zarządzane zgodnie z określonymi zasadami, obejmującymi kontrolę dostępu, ochronę prywatności i wymogi zgodności. Wbudowane funkcje bezpieczeństwa i jakości danych pomagają zachować dokładność, niezawodność i ochronę poufnych danych, a jednocześnie wspierają spójne egzekwowanie zasad w różnych systemach.

Warstwa semantyczna i graf wiedzy

Warstwa semantyczna zapewnia wspólną definicję biznesową danych za pomocą standardowych modeli, gwarantując spójność metryk, relacji i hierarchii w różnych zespołach i aplikacjach. Wiele nowoczesnych architektur Data Fabric rozszerza tę funkcjonalność o możliwości grafów wiedzy , które mapują relacje między jednostkami danych i umożliwiają bogatszy kontekst, przeprowadzanie odkryć i wnioskowanie w obrębie zestawów danych.

Pochodzenie danych i obserwowalność

Pochodzenie danych pozwala śledzić sposób, w jaki dane przemieszczają się i przekształcają w systemach, zapewniając wgląd w pochodzenie, przepływy i zależności danych. Pomaga to firmom zrozumieć, w jaki sposób wykorzystywane są dane, rozwiązywać problemy i utrzymywać zaufanie do analiz i wyników sztucznej inteligencji.

Przetwarzanie danych, analityka i wykorzystanie sztucznej inteligencji

Struktura danych obsługuje szeroki zakres funkcji przetwarzania i analizy danych, w tym przetwarzanie wsadowe i w czasie rzeczywistym, magazynowanie danych i przesyłanie strumieniowe. Za pośrednictwem spójnej warstwy dostępu dostarcza dane do narzędzi analitycznych, aplikacji i systemów AI, umożliwiając wgląd, raportowanie i uczenie maszynowe na dużą skalę.

Automatyzacja i orkiestracja danych

Automatyzacja odgrywa kluczową rolę w architekturze struktury danych. Wykorzystując metadane, reguły i uczenie maszynowe, system może automatyzować zadania, takie jak integracja danych, egzekwowanie zasad zarządzania i monitorowanie jakości. Zmniejsza to nakład pracy ręcznej, zwiększa wydajność i pomaga zapewnić spójne zarządzanie danymi w różnych środowiskach.

Produkty danych i modelowanie danych

Produkty danych pakują dane, metadane i funkcje zarządzania w wielokrotnego użytku zasoby specyficzne dla danej dziedziny, którymi można się dzielić między zespołami i systemami. Wspierane przez praktyki modelowania danych, takie jak modele kanoniczne i projektowanie zorientowane na domenę, pomagają standaryzować sposób strukturyzacji i wykorzystywania danych. Połączenie produktów danych i podejść do modelowania ułatwia dostarczanie spójnych, wysokiej jakości danych, które można ponownie wykorzystać w różnych domenach.

Łącznie te komponenty umożliwiają strukturze danych zarządzanie rozproszonymi danymi na dużą skalę. Jednakże Data Fabric to tylko jedno ze podejść — firmy często porównują je z innymi modelami danych, takimi jak siatka danych, które rozwiązują podobne problemy w różny sposób.

Struktura danych kontra siatka danych

Zarówno technologia Data Fabric, jak i Data Mesh to nowoczesne podejścia do zarządzania rozproszonymi danymi, ale każde z nich podchodzi do tego problemu w inny sposób.

Struktura danych koncentruje się na tworzeniu ujednoliconej warstwy danych, która łączy, zarządza i dostarcza dane pomiędzy systemami przy użyciu współdzielonych metadanych, automatyzacji i spójnych zasad. Kładzie nacisk na integrację, standaryzację i scentralizowane zarządzanie w rozproszonych środowiskach.

Siatka danych natomiast koncentruje się na strukturze organizacyjnej. Decentralizuje własność danych, przypisując odpowiedzialność zespołom domenowym, umożliwiając każdemu zespołowi zarządzanie i udostępnianie własnych danych jako produktu. Podejście to stawia na autonomię, wiedzę specjalistyczną i skalowalność w dużych, złożonych organizacjach.

Kiedy stosować strukturę danych, a kiedy siatkę danych:

• Wykorzystaj strukturę danych do łączenia i zarządzania danymi w różnych systemach, ogranicz duplikację i zapewnij spójne definicje i dostęp w całej firmie.
• Użyj siatki danych, aby zwiększyć skalę własności danych w obrębie zespołów i umożliwić zarządzanie danymi w oparciu o domenę w dużych, zdecentralizowanych organizacjach.
• Użyj obu rozwiązań razem, aby połączyć scentralizowane zarządzanie i integrację (struktura danych) ze zdecentralizowaną własnością i odpowiedzialnością (siatka danych).

Porównanie Data Fabric z innymi architekturami

Architektura danych jest często porównywana z bardziej ugruntowanymi architekturami:

• Struktura danych kontra magazyn danych: Magazyn danych centralizuje dane w jednym repozytorium, podczas gdy struktura danych łączy dane między systemami, nie wymagając pełnej centralizacji.
• Struktura danych a jezioro danych: Jezioro danych przechowuje duże ilości surowych danych, natomiast struktura danych pomaga organizować, zarządzać i dostarczać te dane pomiędzy środowiskami.
• Struktura danych kontra jezioro danych: Jezioro danych łączy elementy jezior danych i magazynów danych na jednej platformie, podczas gdy struktura danych działa w wielu systemach, aby ujednolicić dostęp i zarządzanie.

Oprócz modeli architektury i własności, organizacje coraz bardziej koncentrują się na zachowaniu kontekstu biznesowego i znaczenia swoich danych, wprowadzając koncepcję struktury danych biznesowych.

Czym jest struktura danych biznesowych?

Wiele firm przez dziesięciolecia gromadziło cenne dane, przechowując je w starszych systemach, odizolowanych aplikacjach, archiwach, a nawet przestarzałej infrastrukturze. W miarę ewolucji środowisk dane często pozostają pofragmentowane, tworząc mieszankę rozproszonych i hybrydowych danych, do których trudno uzyskać dostęp i z których trudno korzystać. W rezultacie zespoły mają tendencję do polegania wyłącznie na danych z kilku zaufanych systemów lub skupiania się na nowo wygenerowanych danych, przez co dane historyczne pozostają niewykorzystane.

Architektura Business Data Fabric rozwiązuje te problemy, ułatwiając łączenie, kontekstualizację i integrację danych ze wszystkich źródeł, niezależnie od ich lokalizacji. Rozwiązanie to opiera się na strukturze danych, koncentrując dane na procesach biznesowych, aplikacjach i semantyce, a nie wyłącznie na integracji technicznej. Zespoły nie muszą już tworzyć na nowo definicji i logiki w każdym raporcie lub procesie. Zamiast tego kontekst jest rejestrowany i zarządzany w obrębie struktury danych, a wspólne definicje i reguły zarządzania są stosowane spójnie w obrębie wszystkich systemów. Kontekst ten ma następnie wpływ na procesy niższego rzędu, aplikacje i sztuczną inteligencję.

Ma to bezpośredni wpływ na:

• Dostęp do danych: Zespoły mogą korzystać z samoobsługowych narzędzi analitycznych, aby pracować z danymi, które są już ustrukturyzowane, uporządkowane i zgodne z definicjami biznesowymi.
• Zarządzanie danymi: wbudowane zasady zarządzania danymi gwarantują spójne definiowanie, zarządzanie i kontrolowanie danych w różnych systemach.
• Bezpieczeństwo danych: Wbudowane mechanizmy kontroli bezpieczeństwa egzekwują reguły dostępu, chronią poufne dane i zapewniają prawidłowe wykorzystanie danych przez użytkowników, systemy i aplikacje.

Zamiast tracić czas na wyszukiwanie, interpretowanie i sprawdzanie danych, zespoły mogą wydajniej dostarczać wiarygodne dane i szybciej generować wnioski w całym przedsiębiorstwie. Zachowując znaczenie i strukturę, struktura danych biznesowych rozszerza korzyści struktury danych, umożliwiając spójne wykorzystywanie danych do analiz, automatyzacji i sztucznej inteligencji w różnych operacjach.

Korzyści biznesowe wynikające z wykorzystania struktury danych

Struktura danych przekształca rozproszone dane w spójny, wiarygodny zasób, który przynosi wymierne rezultaty biznesowe. Łącząc systemy i osadzając współdzielony kontekst, zarządzanie i automatyzację, umożliwia organizacjom szybsze działanie, ograniczanie ryzyka i skalowanie innowacji opartych na danych w całym przedsiębiorstwie. Korzyści płynące z wykorzystania platformy Data Fabric wykraczają poza wydajność techniczną — pomagają zespołom podejmować lepsze decyzje, zwiększać produktywność i wydobywać nowe wartości z danych.

• Zlikwiduj silosy i rozszerz dostęp do danych: zapewnij ujednoliconą, kontrolowaną warstwę dostępu do rozproszonych danych, dzięki czemu zespoły będą mogły poświęcać mniej czasu na wyszukiwanie i uzgadnianie danych, a więcej na wykorzystywanie ich do podejmowania decyzji.
• Szybciej zdobywaj informacje dzięki wiarygodnym danym: Zmniejsz opóźnienia spowodowane niespójnymi lub zduplikowanymi danymi, umożliwiając zespołom szybkie i pewne działanie w oparciu o dokładne, spójne informacje.
• Skaluj samoobsługową analizę w całej firmie: pozwól użytkownikom na samodzielne wyszukiwanie, rozumienie i pracę z danymi, zmniejszając zależność od działu IT, a jednocześnie zachowując spójność i kontrolę.
• Wzmocnij zarządzanie danymi i zgodność z przepisami: stosuj spójne zasady, definicje i pochodzenie danych w różnych systemach, aby zwiększyć przejrzystość, uprościć audyty i ograniczyć ryzyko regulacyjne.
• Zwiększ bezpieczeństwo danych w różnych środowiskach: chroń poufne dane dzięki wbudowanym kontrolom dostępu i automatycznemu egzekwowaniu zasad, dzięki czemu właściwi użytkownicy będą widzieć odpowiednie dane we właściwym czasie.
• Zwiększ wydajność i zmniejsz obciążenie operacyjne: zminimalizuj duplikację, ręczną integrację i przeróbki dzięki automatyzacji i procesom opartym na metadanych — obniżając całkowity koszt posiadania, a jednocześnie uwalniając zasoby na inicjatywy o większej wartości.
• Przyspiesz rozwój sztucznej inteligencji i innowacji na dużą skalę: zapewnij niezawodną, obejmującą całe przedsiębiorstwo bazę danych, która obsługuje zaawansowaną analitykę, uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, bez konieczności kosztownej zmiany platformy.

Korzyści te urzeczywistniają się w scenariuszach rzeczywistych, w których organizacje wykorzystują technologię Data Fabric do podejmowania lepszych decyzji, usprawniania operacji i wdrażania nowych możliwości.

Przykłady zastosowań i zastosowania Data Fabric

Architektury Data Fabric są wdrażane w wielu branżach, aby sprostać szerokiemu spektrum wyzwań związanych z danymi — od rozdrobnionych systemów i ograniczonej widoczności po rosnące zapotrzebowanie na analizy w czasie rzeczywistym i gotowość na sztuczną inteligencję. Łącząc i kontekstualizując rozproszone dane, firmy mogą skuteczniej wspierać kluczowe przypadki użycia biznesowego, w tym:

Customer 360 i zarządzanie doświadczeniami

Połącz dane z systemów CRM, ERP, Internetu i innych źródeł, aby uzyskać spójny obraz każdego klienta w każdej interakcji, lepiej zrozumieć zachowania klientów, zapewnić bardziej spersonalizowane doświadczenia, poprawić obsługę i napędzać rozwój. Przykładowo, połączenie przeglądania stron internetowych, historii zakupów i interakcji z pomocą techniczną pozwala zespołom sprzedaży i obsługi klienta przygotowywać trafniejsze oferty oraz zapewniać szybszą i bardziej świadomą pomoc techniczną.

Wykrywanie oszustw i zarządzanie ryzykiem

Identyfikuj wzorce, ograniczaj narażenie i reaguj szybciej na potencjalne zagrożenia, gromadząc dane z transakcji, systemów operacyjnych i źródeł zewnętrznych. Zespoły mogą analizować aktywność transakcyjną w kontekście zachowań klientów i sygnałów zewnętrznych, takich jak wydarzenia rynkowe lub rejestry publiczne, aby wykrywać anomalie, które mogą wskazywać na oszustwo, zanim sytuacja się pogorszy.

Zgodność i raportowanie regulacyjne

Twórz i utrzymuj spójne, podlegające audytowi dane w różnych systemach, jednocześnie stosując zasady zarządzania, pochodzenia i egzekwowania polityki w celu zapewnienia zgodności i przejrzystości. Wykorzystując automatycznie klasyfikowane dane finansowe z systemów ERP, dane pracowników z platform HR i rejestry operacyjne, zespoły mogą śledzić wykorzystanie danych i skuteczniej reagować na audyty i wymogi sprawozdawcze.

Przejrzystość i odporność łańcucha dostaw

Zachowaj przejrzystość coraz bardziej złożonych i zmiennych łańcuchów dostaw, łącząc dane od dostawców, systemów logistycznych i operacji, aby wcześniej identyfikować zakłócenia i skuteczniej reagować na zmieniające się koszty, popyt i warunki globalne. Dzięki dostępowi do danych o dostawcach, śledzeniu przesyłek i produkcji zespoły mogą wcześnie wykrywać opóźnienia lub niedobory i na bieżąco dostosowywać plany zaopatrzenia lub produkcji.

Planowanie i prognozowanie finansowe

Zespoły finansowe mogą usprawnić planowanie i prognozowanie dzięki spójnym, bieżącym danym finansowym i operacyjnym połączonym w różnych systemach. Przykładowo, wykorzystanie danych finansowych ERP wraz ze sprzedażą i innymi danymi biznesowymi umożliwia szybsze dostosowywanie prognoz biznesowych i finansowych — albo poprzez zautomatyzowane procesy, albo poprzez bardziej elastyczne procesy planowania — w miarę zmian popytu lub kosztów.

Analityka siły roboczej i operacje HR

Ulepsz planowanie zatrudnienia i uzyskaj pełniejszy obraz cyklu życia, wydajności i zaangażowania pracowników, łącząc dane z różnych systemów HR, talentów i operacyjnych. Pomaga zespołom identyfikować trendy, podejmować lepsze decyzje i automatyzować procesy, takie jak planowanie siły roboczej, rozwój talentów i zarządzanie wydajnością.

Gotowość na sztuczną inteligencję i zaawansowaną analitykę

Włącz analitykę, uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, łącząc spójne, kontrolowane dane w różnych systemach i środowiskach. Zapewnia to niezawodną podstawę do wdrażania i skalowania aplikacji i analiz opartych na sztucznej inteligencji. Przykładowo, korzystanie z danych pochodzących z systemów transakcyjnych, klientów i operacyjnych poprawia wydajność modelu i umożliwia dokładniejsze wnioskowanie w czasie rzeczywistym na dużą skalę.

Te przypadki użycia pokazują praktyczny wpływ struktury danych, ale aby przełożyć te wyniki na rzeczywistość, konieczne jest jasne podejście do ich wdrożenia.

Jak rozpocząć korzystanie z Data Fabric

Skuteczna implementacja struktury danych opiera się na jasnym, krok po kroku podejściu do łączenia, zarządzania i skalowania danych w systemach. Koncentrując się najpierw na podstawowych możliwościach, organizacje mogą szybko osiągać korzyści i rozwijać się z czasem. Kluczowe kroki obejmują:

1. Ocena obecnego krajobrazu danych: Określ, gdzie dane są wyizolowane, zduplikowane lub trudno dostępne, i wskaż kluczowe luki, które można wyeliminować dzięki strukturze danych.
2. Określenie ram zarządzania danymi: Ustal zasady, standardy i odpowiedzialność dotyczące sposobu zarządzania danymi w systemach.
3. Nadawanie priorytetu przypadkom użycia biznesowego: Skup się na przypadkach użycia o wysokiej wartości, takich jak Customer 360, planowanie finansowe czy widoczność łańcucha dostaw.
4. Budowanie strategii metadanych i podstaw semantycznych: Opracowanie scentralizowanego katalogu danych, podejścia do zarządzania metadanymi i wspólnych definicji biznesowych.
5. Łączenie i integrowanie danych w różnych systemach: Wykorzystaj integrację i wirtualizację danych, aby połączyć dane w środowiskach lokalnych i chmurowych.
6. Skalowanie przy użyciu automatyzacji i sztucznej inteligencji: W miarę dojrzewania infrastruktury danych należy stosować automatyzację i uczenie maszynowe w celu usprawnienia integracji danych, zarządzania nimi i kontroli jakości.

Postępując zgodnie z planem działania w zakresie ustrukturyzowanej struktury danych, organizacje mogą wzmocnić zarządzanie, bezpieczeństwo, łączność i dostęp do danych w różnych systemach, co z czasem umożliwi większą dokładność, szybsze podejmowanie decyzji i wydajniejsze działanie.

Często zadawane pytania