În prezent, companiile generează mai multe date decât oricând, adesea dispersate în mai multe sisteme, echipe și instrumente. Fără o strategie clară de gestionare a acestor informații, leadershipul pierde din perspectivele vitale ale procesului decizional.

Ca răspuns, țesătura de date și plasa de date oferă modalități inovatoare de a maximiza valoarea comercială a activelor de date. Plasa de date se concentrează pe modul în care este distribuită responsabilitatea datelor, în timp ce materialul de date se concentrează pe modul în care datele sunt conectate, guvernate și făcute utilizabile în întreaga companie.

Ambele abordări pot fi combinate pentru a rezolva lacunele în materie de informații și inconsecvențele. Înțelegerea acestor metode, modul în care funcționează și locul în care lucrează împreună ajută companiile să găsească soluții de gestiune a datelor care să corespundă nevoilor lor unice.

Ce este materialul de date?

Materialul de date descrie un tip de arhitectură de date care conectează toate datele în mediile hibride și multi-cloud. Utilizatorii pot accesa și gestiona atât date istorice, cât și date în timp real - indiferent unde se află - printr-un singur strat unificat. Rezultatul este o coloană vertebrală puternică a companiei, care este vitală pentru utilizarea între domenii, guvernarea consecventă și inovația AI.

Cum funcționează materialul de date

Împreună, aceste capabilități permit organizațiilor să opereze datele în mod consecvent – chiar și pe măsură ce proprietatea, instrumentele și cazurile de utilizare se extind.

• Conectarea sistemelor: Conectorii de date conectează datele stocate în sistemele locale, platformele cloud, aplicațiile și rețelele de senzori la o locație centrală.
• Automatizați integrarea: metadatele îmbogățite sunt utilizate pentru a descoperi, clasifica și armoniza automat datele.
• Păstrați contextul: Modelarea datelor păstrează logica de afaceri și semnificația intacte, asigurându-se că datele rămân guvernate, de încredere și bogate din punct de vedere semantic atunci când sunt partajate.
• Sincronizați datele: Pipeline-urile automatizate suportă actualizările în timp real, astfel încât utilizatorii să aibă întotdeauna cele mai recente informații.
• Punerea în aplicare a guvernanței: regulile comune aplică standarde consecvente pentru securitatea, accesul și calitatea datelor.
• Creați și gestionați produse de date: Materialul de date facilitează întregul ciclu de existență al produsului de date, de la design și publicare la crearea de versiuni, monitorizare și retragere.

Ce este plasa de date?

Plasa de date este un model organizațional în care fiecare domeniu de activitate - cum ar fi finanțe, HR sau marketing - deține și gestionează propriile date. În loc să trimită totul printr-o echipă centrală de date, utilizatorii accesează datele direct de la echipele care le creează și le înțeleg cel mai mult.

Cum funcționează plasa de date

Susținute de o arhitectură solidă a datelor, aceste practici de mesh de date ajută echipele de domeniu să mențină calitatea și claritatea datelor, chiar și pe măsură ce organizațiile devin mai complexe.

• Distribuirea proprietății: Fiecare domeniu de afaceri este responsabil pentru gestionarea și guvernarea datelor pe care le creează.
• Creați produse de date axate pe domeniu: informațiile despre pachet ale echipelor de domenii sunt produse de date pregătite pentru a fi utilizate de alte persoane din cadrul organizației pentru a le consuma cu ușurință.
• Activare self-service: platformele self-service cu instrumente fără cod și low-code permit echipelor de domeniu să gestioneze datele mai independent, în timp ce profesioniștii în date gestionează întreținerea tehnică.
• Federați guvernarea: echipele de domenii își guvernează propriile date, în timp ce profesioniștii în date setează standarde partajate pentru a asigura consistența.

Diferențe cheie între materialul de date și plasa de date

În cele din urmă, structura de date este baza tehnică care definește tehnologiile și procesele subiacente de gestionare a datelor. Prin contrast, plasa de date se referă la un mod de lucru mai degrabă decât la un sistem tehnologic specific, concentrându-se pe modul în care echipele dețin, gestionează și partajează date.

Utilizată împreună, infrastructura partajată a structurii de date consolidează strategiile de mesh de date prin asigurarea faptului că datele bazate pe domeniu sunt consistente, guvernate și pregătite pentru utilizarea în întreprindere. Înțelegând unde diferă cele două abordări, organizațiile pot decide mai eficient cum să le combine.

Focalizare de bază

• Material de date: unifică și automatizează integrarea datelor în toate sistemele, păstrând contextul de afaceri pentru a suporta funcțiile analitice și AI-ul.
• Plasă de date: distribuie responsabilitățile în materie de date, astfel încât echipele de domenii să poată furniza produse de date de înaltă calitate, bogate în context.

Abordarea privind gestionarea datelor

• Material de date: se concentrează pe conectivitate și automatizare bazate pe tehnologie.
• Data mesh: creează un model organizațional pentru a susține autonomia echipelor de domeniu.

Abordarea în materie de guvernanță a datelor

• Material de date: integrează guvernarea centrală prin proiectare, aplicând politici consecvente și securitate, astfel încât datele să rămână trasabile și conforme ca sisteme și instrumente AI la scară largă.
• Plasă de date: adoptă guvernarea federată, unde domeniile își guvernează propriile date, în timp ce profesioniștii în date setează standarde partajate pentru a menține alinierea între echipe.

Cum să alegeți între țesătura de date și plasa de date

Selectarea abordării corecte depinde de faptul dacă provocările principale ale organizației sunt tehnice, organizaționale sau o combinație a celor două. Luați în considerare următorii factori pentru a determina dacă fie abordarea, fie o combinație se aliniază cel mai bine cu nevoile datelor comerciale centrale.

Când să utilizați materialul de date

Această abordare funcționează cel mai bine pentru companiile cu date dispersate în multe sisteme, nori și aplicații. Când sursele de date nu se conectează curat, echipele se luptă să localizeze, să acceseze și să combine informațiile de care au nevoie.

Țesăturile de date canalizează aceste date disparate într-un hub central unde echipele pot căuta, interoga și utiliza informațiile fără a naviga la sisteme separate. Arhitectura structurii de date păstrează, de asemenea, contextul de afaceri al datelor păstrând intacte metadatele, relațiile și regulile de guvernare. Această abordare funcționează bine atunci când accesul consistent, integrarea în timp real și guvernanța centralizată sunt prioritățile principale.

Când să utilizați plasa de date

Plasa de date este ideală atunci când cea mai mare provocare a unei organizații este procesul, nu tehnologia. Pentru multe companii mari, datele sunt accesibile din punct de vedere tehnic, dar greu de livrat, deoarece o echipă centrală controlează fiecare pipeline, definiție și aprobare. Acest lucru creează comenzi neonorate, împiedicând domeniile de activitate să publice sau să actualizeze rapid datele.

Plasa de date schimbă proprietatea asupra echipelor care creează și înțeleg datele, permițându-le să gestioneze direct calitatea, definițiile și livrarea. Această abordare este ideală atunci când autonomia domeniului și ciclurile de livrare mai rapide sunt principalele obiective. Cu toate acestea, rețeaua de date funcționează cel mai bine cu o arhitectură de date fiabilă pentru a optimiza integrarea și a menține standardele de guvernare.

Poate țesătura de date și plasa de date să funcționeze împreună?

Țesătura de date și plasa de date se completează adesea atunci când sunt utilizate în contextul potrivit. Iată cum o abordare combinată poate îmbunătăți punctele forte unice ale fiecărei metode.

Acoperire mai puternică a produselor de date

Atât țesătura de date, cât și plasa de date permit crearea de produse de date de înaltă calitate, bogate în context. Materialul de date face apoi ca aceste produse să fie mai ușor de găsit și de utilizat prin intermediul instrumentelor de acces, căutare și descoperire consistente.

Metadate mai fiabile

Echipele de domenii furnizează metadate precise, bogate în context, pentru produsele lor de date. Apoi, structura de date păstrează și standardizează aceste metadate pe măsură ce se deplasează între sisteme, îmbunătățind încrederea și consistența la nivelul întregii organizații.

Reducerea sarcinii operaționale pentru echipele de domeniu

Structura de date oferă infrastructură de self-service, guvernanță automatizată și servicii integrate pentru sarcini precum controlul accesului, clasificarea și verificarea calității. Acest lucru reduce costurile generale tehnice pentru echipele de domeniu.

Transparența datelor la nivel de întreprindere

Data mesh contribuie cu metadate structurate, semnificative din fiecare domeniu. La rândul său, materialul de date conectează aceste fragmente într-o imagine unificată prin cataloage, grafice de cunoștințe și analize între domenii. Acest lucru oferă organizațiilor o hartă de date mai completă și mai navigabilă.

Când să utilizați atât material de date, cât și plasă de date

Pentru multe afaceri, provocările tehnice și organizaționale merg adesea mână în mână. Datele pot fi dispersate între sisteme, în timp ce echipele de domeniu au nevoie de mai multă autonomie pentru a oferi analize rapid. În aceste cazuri, dacă ne bazăm pe o singură abordare, este posibil ca lacunele importante să nu fie abordate.

O abordare combinată poate rezolva ambele probleme pentru organizații. Plasa de date oferă echipelor de domeniu o agenție mai mare pentru datele lor, în timp ce materialul de date oferă coloana vertebrală tehnică care face datele lor utilizabile în întreaga întreprindere. Rezultatul este cel mai bun din ambele lumi - produse de date armonizate, ghidate pe domenii, care pot determina luarea deciziilor strategice.

Material de date vs. plasă de date vs. data lakehouse

Un depozit de date poate lucra, de asemenea, în tandem cu aceste strategii și tehnologii de gestionare a datelor. În timp ce materialul de date și plasa de date descriu modul în care organizațiile structurează, guvernează și livrează datele, un depozit de date se referă la platforma tehnică pentru stocarea și prelucrarea acestor date. Înțelegerea relației dintre aceste trei concepte ajută la clarificarea locului în care fiecare adaugă valoare - și de ce sunt adesea folosite împreună, mai degrabă decât în concurență.

Ce este un lakehouse de date?

Un depozit de date este un singur sistem care stochează volume mari de date într-un singur loc, organizând și gestionând în același timp acele date pentru funcții analitice, business intelligence (BI) și machine learning. Această abordare combină flexibilitatea, scara și costul redus al unui lac de date cu gestiunea structurată a datelor și performanța unui depozit de date. Alăturându-se celor mai bune din ambele lumi, un depozit de date poate reduce duplicarea datelor, poate simplifica pipeline și poate optimiza datele pentru stocare și analiză.

Cum funcționează lakehouse de date, țesătură de date și plasă de date împreună?

• Data lakehouse acționează ca platformă unificată pentru stocarea și analiza datelor la scară largă.
• Tesatura de date conectează depozitul de date cu toate celelalte surse de date, automatizând integrarea și guvernarea datelor.
• Plasa de date utilizează lakehouse ca mediu central pentru ca echipele de domeniu să își construiască și să publice produsele lor de date fără a duplica spațiul de stocare sau instrumentele.

Împreună, aceste abordări ajută organizațiile să abordeze diferite dimensiuni ale aceleiași provocări - făcând datele accesibile, de încredere și pregătite pentru utilizare în întreaga companie.

Exemple de țesături de date și de plasă de date în practică

Organizațiile aplică adesea țesături de date și plasă de date pentru a rezolva provocări foarte diferite, dar ambele abordări pot oferi rezultate semnificative atunci când sunt potrivite nevoilor de afaceri potrivite. Iată cum pot fi aplicate ambele pentru a sprijini operațiunile din diverse domenii de activitate și sectoare industriale.

Cazuri de utilizare a materialelor de date

• Serviciul clienți: Materialul de date reunește informațiile despre clienți din mai multe sisteme, astfel încât echipele de service să poată răspunde mai rapid și să ofere un suport mai personalizat.
• Detectarea fraudelor și gestionarea riscurilor: Prin conectarea semnalelor între sistemele interne și externe, structura de date ajută companiile să identifice din timp activitățile neobișnuite și să reducă riscurile financiare și operaționale.
• Prognozarea vânzărilor: Prin integrarea datelor în timp real, o structură de date îmbunătățește acuratețea prognozei și sprijină o mai bună planificare și o mai bună reacție la piață.

Cazuri de utilizare a plasei de date

• Planificare financiară: Mesh de date permite echipelor financiare să dețină domenii proprii de date privind veniturile, cheltuielile și investițiile, asigurând prognozarea exactă și modelarea scenariilor.
• Resurse umane: Domeniile HR guvernează recrutarea sensibilă, statele de plată și datele de performanță în mod independent, permițând raportarea și planificarea în timp real a forței de muncă conforme.
• Producție: Echipele la nivel de unitate logistică pot deține date privind performanța senzorilor și a mașinilor, îmbunătățind întreținerea predictivă și reducând timpii de inactivitate neașteptați.

Cazuri combinate de utilizare a țesăturilor de date și a plaselor de date

• Analiza sănătății: Furnizorii de servicii medicale obțin o imagine unificată, guvernată, care sprijină o mai bună îngrijire a pacienților atunci când produsele de date clinice se combină cu o structură de date care conectează înregistrările medicale, rezultatele de laborator și sistemele de programare.
• Lanțul de aprovizionare și logistica: materialul de date poate integra produse de date din aprovizionare, inventar și logistică în sistemele de furnizor și depozit, ceea ce consolidează vizibilitatea și acuratețea prognozei sistemului.
• AI și machine learning: Combinarea seturilor de date gestionate de domeniu cu datele unificate ale companiei accelerează dezvoltarea modelelor și scalează inițiativele AI.

Provocări de luat în considerare înainte de alegerea materialului de date sau a plasei de date

Deși structura de date și plasa de date oferă beneficii semnificative, fiecare are considerente care pot afecta disponibilitatea și succesul.

Provocări comune în ceea ce privește punerea în aplicare a structurii de date

• Dependența de metadate: Dacă metadatele existente sunt incomplete sau inconsistente, automatizarea și accesul unificat devin mai puțin fiabile.
• Integrări complexe: Țesăturile de date pot necesita modernizarea sistemului pentru a conecta sistemele preluate, platformele multi-cloud și pipeline în timp real.
• Alinierea guvernării: Centralizarea guvernării datelor devine dificilă dacă regulile existente diferă de la o echipă la alta sau de la o regiune la alta.

Provocări comune în ceea ce privește punerea în aplicare a rețelei de date

• Proprietate asupra domeniului: Produsele de date pot deveni rapid separate, fără o proprietate puternică din fiecare domeniu de activitate.
• Standarde comune: Echipele de domenii independente trebuie să se alinieze la definițiile și practicile datelor partajate pentru a asigura o guvernanță fiabilă.
• Discrepanțe de competențe: echipelor de domenii le poate lipsi suficiente date și competențe tehnice pentru a-și gestiona și întreține propriile produse de date.

Cele mai bune practici în materie de țesături de date și plasă de date

Implementarea cu succes a țesăturilor de date sau a plaselor de date nu poate fi realizată peste noapte. Aceste abordări necesită standarde bine definite, instrumente de sprijin adecvate și o coordonare strânsă între echipele tehnice și de afaceri. Următoarele bune practici pot ajuta organizațiile să aplice în mod eficient fiecare metodă și să evite capcanele comune.

Cele mai bune practici în materie de țesături de date

• Adoptarea fazelor: implementarea structurii de date de fază în etape, astfel încât echipele să poată gestiona schimbările cu întreruperi minime.
• Asigurarea calității: Implementați controale și verificări periodice ale calității datelor pentru a vă asigura că informațiile rămân fiabile și demne de încredere.
• Definirea guvernanței: stabilirea unei guvernanțe clare pentru utilizarea sigură a datelor și aplicarea consecventă a politicilor.
• Automatizați integrarea: utilizați AI și instrumentele de învățare automată pentru a reduce încărcările de lucru manuale de integrare, precum descoperirea datelor, detectarea anomaliilor și clasificarea metadatelor.
• Consolidarea alinierii: favorizați colaborarea dintre echipele IT și cele de afaceri pentru a vă asigura că structura de date sprijină nevoile operaționale reale.

Cele mai bune practici privind plasa de date

• Pornire mică: Începeți cu programe pilot mici, utilizând echipe de domenii de bază pentru a rafina procesele înainte de scalare.
• Producerea datelor: Tratați datele ca produs prin definirea unor standarde clare de proprietate și posibilitate de utilizare pentru fiecare set de date.
• Standardizează instrumentele: Investește în instrumente partajate pentru a facilita publicarea, accesarea și descoperirea produselor de date pentru echipele de domenii.
• Integrarea guvernanței: stabilirea unor standarde de guvernanță solide din timp pentru a echilibra autonomia domeniului cu nevoile de conformitate.
• Încurajați parteneriatul: încurajați colaborarea dintre echipele de date și cele de afaceri pentru a vă asigura că proprietarii de date de domeniu obțin suficient suport tehnic.

Întrebări frecvente