Veri ağı nedir?
Veri ağı, dağıtılmış bir mimari çerçeve kullanan veri yönetimine yönelik bir yaklaşımdır.
Veri ağına genel bakış
Veri ağı, bilgilere yeni bir bakış yolunu temsil eder. Büyüyen kavramdan doğar ki veriler aslında bir ürün, bir araç, bir son için bir araçtır - işletmelerin daha sonra bir araya gelip daha sonra bir araya gelip analiz ederek daha önce olmuş olan şeyleri anlama çabası.
Veri ağı tanımı
Veri ağı, dağıtılmış bir mimari çerçeve kullanan veri yönetimine yönelik bir yaklaşımdır. Diğer bir deyişle, söz konusu verilerin ne anlama geldiğini ve verileri en iyi şekilde nasıl kullanacağını anlamak için uzmanlık uzmanlığına sahip olan kullanıcılara işletme genelindeki belirli veri kümelerinin sahipliği ve sorumluluğu yayılır.
Veri ağı mimarisi,veri göllerive depolar gibi çeşitli kaynaklardan veri bağlar ve çizer , ilgili veri kümelerini işletme genelinde uygun insan uzmanlarına ve etki alanı ekiplerine dağıtır. Temel olarak, merkezi bir veri gölündeki verilerin hacimli bir sıçraması sıralanır ve onu anlamak ve kullanmak için en uygun olanlara yönetilebilir parçalara dağıtılır.
Veri gölü zorlukları için veri ağı ilkeleri
Veri gölleri ve veri ağı hakkında konuştuğumuzda temelde Büyük Veriler'den bahsediyoruz. Verileri "Büyük" yapan şey sadece onun büyük hacmi değildir. Diğer kriterler arasında, Big Data karmaşık, değişken, hızlı oluşturulmuş ve yapılandırılmamış olmasıyla da tanımlanır.
Doğrusal veri tabanı bir elektronik tablo gibidir: sütunlar ve satırlar ve tüm veri bileşenlerinin sığması gereken değişmez kategorilere sahiptir. Makine, sensör ve endüstriyel kaynaklardan üretilen verilerin bir kısmı yapılandırılır ve doğrusal bir veritabanına düzgün bir şekilde uyar. Üzerinde bulunmanız gereken veri hacmi ne kadar önemli olursa olsun, %100 yapılandırılmışsa Büyük Veri ölçütlerini karşılamaz ve doğrusal bir veri tabanında barındırılarak filtreleme ve veri çekme işlemi için nispeten daha basit hale getirilebilir.
Ancak giderek artan sayıda modern Büyük Veri yapılandırılmamış ve görsel bileşenler, açık uçlu metin ve hatta video ve zengin medyadan oluşur. Bu çok önemli veriler, birçok şirket için binlerce terabayt bilgi içerebilir ve basitçe standart bir doğrusal veritabanında saklanamaz.
Data Lake'i girin. Big Data hacimleri artmaya başladığında, veri gölleri karmaşık verilerin depolanabileceği ve ham biçimdeki merkezi bir repository'den erişilebileceği bir yer olarak geliştirildi. Veri gölleri Büyük Veri sorununa mükemmel bir çözüm sunarken, yine de zayıflıkları vardır. Veri gölleri belirli analitik özelliklerden yoksundur ve bunları alma, endeksleme, dönüştürme, sorgulama ve analitik işlevselliği için diğer hizmetlere bağımlı hale getirir. İşletme yönetimi açısından bakıldığında veri gölleri üç ek zorluk da sunar:
1. Karmaşık sahiplik Veri göllerindeki sahiplik, çok fazla oyuncunun ne zaman veri ürettiğini ve veri erişimi sağladığını tanımlamak için karmaşıktır. Açıkça tanımlanmış rol ve sorumlulukların olmadığı durumlarda, aynı veri kümesi farklı taraflarca farklı yönetilebilir, kullanımı zorlaştıran tutarsızlıklar yaratılabilir. Aynı şekilde diğer veriler, nihayetinde kullanacak olanlar tarafından etkin bir şekilde yönetilmediğinde de ihmal edilmeye başlanır. Veri ağı mimarisi , her ekibin veya etki alanı uzmanının ürettikleri ve kullandıkları verileri yönetmesi için veri yönetiminin etki alanı tarafından açıkça dağıtılmasını sağlar. Veri ağları bunu desteklemek için de veri modellemenin, güvenlik politikalarının ve uyumluluğun merkezi denetimine olanak sağlamak için birleştirilmiş bir yönetişim yapısı kullanır.
2. Veri kalitesi Veri gölleri, veri hacmi çok büyük olduğunda veya merkezi veri yöneticilerinin kendisi bunu anlamadığında veri kalitesini sağlayamaz. Veri ağı mimarisi verileri temelde değerli bir ürün olarak ele alır ve bu da verilerin kalitesini ve eksiksizliğini veri yönetiminin ön plana çıkarır. Muhtemelen her takım topladıkları verilerden ekstrapolasyon yapmak istedikleri en önemli kriterleri ve sorunları bilir. Veri ağı, bu ölçüt ve öncelikleri mimariye entegre ederek, daha büyük veri kümeleri dahil olsa bile temiz, taze ve eksiksiz verilerin sürekli ve öncelikli teslimatının sağlanmasına yardımcı olabilir. Elbette makine öğrenmesi algoritmaları uygulandığında bu ölçütler ve sonuç olarak elde edilen veri kümeleri zaman içinde giderek daha doğru ve kullanışlı hale gelir.
3. Darboğazlar Veri gölleri, merkezileştirilmiş mimarileri ve geleneksel olarak zor veri alma süreçleri ve protokolleri nedeniyle darboğazlar oluşturabilir. Bu genellikle, konsolide edilmiş büyük miktarda verinin denetiminin tek bir BT veya veri yönetimi ekibine indirgendiği anlamına gelir. Ayrıca, veri hacimleri (ve veri alma talebi) arttıkça bu BT ekipleri aşırı vergilendirilir.
Ayrıca, veri yönetişim ilkelerine uyum sağlamak için verilerin gözden geçirilmesi ve uygun şekilde yapılandırılması gerekir. Vadesi gelmemiş basınçla karşı karşıya kalındığında, bu uyum aşamaları sayesinde acele etme eğilimi oluşabilir ve bu da şirkete olası risk ve kayıp oluşturur. Öte yandan veri ağı mimarisi, verilerle daha fazla ilgilenen yetkili uzmanlaşmış kullanıcılara erişim ve kontrol sağlar - hepsi de sıkı, kapsamlı güvenlik protokolleri kullanırken.
Veri ağı ilkeleri, bu büyüyen veri gölü zorluklarına doğrudan yanıt olarak ortaya çıktı. Yerel ve demokratikleştirilmiş veri yönetimi mimarisi, doğru verilerin ihtiyaç duyduğu her yerde ve her yerde doğru kişilerin kullanımına sunulmasını sağlayarak işletmeleri daha akıllı, daha çevik ve daha doğru hale getirmiştir. Veri ağı, ürünle ilgili verileri gerçek bir gerçeklik haline getirerek engelleri azaltır ve ekiplerin temel verilere daha hızlı, engellenmemiş şekilde erişebilmesi için bilgilerin değerini önceliklendirir.
Veri ağı mimarisi açıklanmıştır
Veri ağının, verileri temel bir iş yönetimi aracı olarak ele alan merkezi olmayan bir veri mimarisi biçimi olduğunu tartıştık. Ve daha da önemlisi, bağımsız ekipler, verileri kendi çalışma ve uzmanlık alanları dahilinde işlemekten sorumluyken yine de merkezi olarak belirlenen veri yönetimi uygulamalarına uyum sağlamaktan sorumludur. Zihin kümesindeki bu değişiklik veri ağının merkezinde yer alır.
Bunun nasıl tamamlandığını daha iyi anlamak için veri ağı mimarisini üç ana bileşene sahip olarak görebiliriz:
1. Veri kaynakları, birincil ham verilerin beslendiği havuzu (bir veri gölü gibi) temsil eder. İster bulut IIoT ağlarından, ister müşteri geri bildirim formlarından, ister hurdaya çıkarılan web verilerinden toplanmış olsun, ağ genelindeki kullanıcıların ihtiyaç duyduğu şekilde referans alınacak ve işlenecek ham giriş verileridir. Veri gölü yaklaşımı tüm bu verileri tek bir merkezi yerde kullanırken, veri ağı metodolojisi bu ham verilerin giriş, depolama, işleme ve çekme sorumluluğunu bir dizi sorumlu etki alanı içinde dağıtır.
2. Veri ağı altyapısı, bu bilgilerin yalnızca münferit departman etki alanlarında izole edilmediği, ayrıca yerleşik veri yönetişim yönergeleriyle uyumlu kalırken organizasyonun operasyonel ağı genelinde de paylaşılabileceği anlamına gelir. Bu, veri ağının temel bileşenlerinden ikisinin doğrudan sonucudur: Kendi kendine hizmet eden bir veri platformu ve federasyon yönetimi. self servis veri platformu, her bir etki alanının verilerini evrensel olarak almak, dönüştürmek, işlemek ve hizmet vermek için ihtiyaç duyduğu araç ve altyapıyı sağlar. Bu arada, birleştirilen yönetişim ilkeleri, tüm alan ekipleri arasında zahmetsiz birlikte çalışabilirliğe olanak sağlayarak bir organizasyon genelinde standardizasyon sağlar.
3. Veri sahipleri, bir veri ağının nihai bileşenidir ve departmanlarının verileri için uyumluluk, yönetim ve kategorizasyon protokollerini uygulamaktan sorumludur. Örneğin, İK dosyaları belirli güvenlik protokolleri kullanılarak saklanmalıdır, bu veya bu amaç için kullanılmamalıdır, yalnızca böyle bir kişiye gönderilmelidir. Elbette her departman kendi departmanına veya amaçlarına özgü kategorilere ve veri türlerine sahip olacaktır. Bir veri gölü sisteminde BT ekipleri, göle bir şeyler dökmüş olan tüm farklı veri sahipleri için tüm bu farklı protokolleri ve kategorileri kavramalıdır. Veri ağı mimarisi etki alanı sahiplerine bu konularda tam yetki ve denetim olanağı sağlarken, çünkü yine konu alanı uzmanlarından daha iyi olan, kendi verilerini yöneterek kalite standartlarını karşıladığından emin olmak.
Uygulamada veri ağı: Kullanan kişi ve neden?
Veri yönetimi çözümlerinin gelişmesi ve daha başarılı olması için çok çeşitli uygulamalar ve işlemler için kullanılabilir ve ilgili olmaları gerekir. Veri ağı mimarisi ve kullanıcı dostluğu geliştikçe, verilere ürün ve araç olarak güvenli ve dağıtılmış bir yaklaşımla geliştirilebilen işletme fonksiyonlarının arttığını görüyoruz.
Aşağıda bazı yaygın iş kullanım durumları mevcuttur:
Satış: Satış ekipleri için her şey duyumları edinmeye, beslemeye ve kapatmaya yöneliktir. Satış ekibi üyeleriniz masalarında yönetim görevlerini yaparken ne kadar çok zaman harcarlarsa yeni müşterilerle ne kadar az ilişki kurmaları gerekir. Veri ağı mimarisi ile, satış ekibi kullanıcılarının parmaklarının ucunda en güçlü ve ilgili veri kümelerine ve kombinasyonlarına sahip olmaları için veri yönetimi ve alma uzmanları olmaları gerekmez. Satış departmanları analiz etmek için doğru verilere sahip olduğunda daha eyleme geçirilebilir öngörülere ve stratejilere dönüşür.
Tedarik zinciri ve lojistik: Modern tedarik zincirleri muazzam bir dizi aksaklığa karşı savunmasızdır. Rekabet avantajı, şirketlerin hızlı bir şekilde özetleyebildiği ve hem tehditlere hem de fırsatlara eşit çeviklikle yanıt verebildiği zaman gelir. Bugünün global tedarik zinciri verileri müşteri geri bildirimlerinden IIoT ağlarına ve dijital ikizlere kadar çok hızlı ve kalın bir şekilde geliyor. Deneyimli ve savurgan tedarik zinciri yöneticilerinin kendisi bu veri kümelerinden herhangi birini gerçek zamanlı olarak lanse edip ayrıntılarına inebildiğinde işletmeler güçlü bir öngörü ve bilgi kaynağı elde eder.
Üretim: Tedarik zincirinin bir parçası olarak, bir şirketin üretim operasyonları, hızlı pazar değişimlerine ve değişken müşteri taleplerine karşı aynı derecede savunmasızdır. Geçmişte tasarım ve Ar-Ge ekipleri, diğer departmanlardan beslenen geçmiş müşteri verilerine güvenmek zorunda kalırdı. Bugün veri ağı, taslak tablosunun arkasındaki kullanıcılara, Ar-Ge ve test ekiplerinde ve üretim zeminine kadar tüm yollara canlı veri erişimi sağlıyor. Gerçek zamanlı müşteri geri bildirimleri, ürün geliştirmeyi anında ve IIoT ağlarının ve dijital simülasyonların anında bilgilendirilmesi fabrikaların daha güvenli, daha hızlı ve daha verimli çalışmasına yardımcı olabilir.
Pazarlama: Bugün müşteri talepleri ve beklentileri geleceği şekillendiriyor ve benzeri görülmemiş bir hızla değişiyor ve büyüyor. Tek bir marka tipik olarak sosyal medya genelinde çok yönlü tüketici temas noktalarına, dijital reklamlara ve çevrimiçi ve omnichannel alışveriş portallarına sahiptir. Mevcut pazarda hızlı özelleştirme, daha kısa ürün yaşam döngüleri ve muazzam düzeyde seçim ve rekabet arzusu giderek artıyor. Bu trendleri anlamak ve kullanabilmek için modern pazarlamacıların çok çeşitli veri kümelerine gerçek zamanlı ve eşzamanlı erişime sahip olması gerekir. Geçmişte bu, diğer departmanlardan bu verileri talep etmek (ve beklemek) anlamına geliyordu. Bununla birlikte, veri ağı kurulumu sayesinde pazarlamacılar bu verileri şu anda kendi şartlarıyla lanetleyebilir ve bunlara erişebilir.
İnsan Kaynakları: İK ekipleri çok miktarda karmaşık ve hassas veriyi yönetmelidir. Uzak ve karma işyerlerine yönelik artan eğilimle veriler her geçen gün daha karmaşık ve coğrafi olarak çeşitleniyor. Sürekli değişen uygunluk ve yasal konulardan bahsetmemek için İK ekiplerinin acilen üzerinde durması gerekir. İşe alımdan emekliliğe kadar İK liderlerinin herhangi bir organizasyondaki en farklı veri kümelerinden bazılarını doğrulayabilmeli, değerlendirebilmeli ve analiz edebilmelidir. Veri ağı mimarisi, uygun güvenlik protokollerine ve sıkı bir şekilde kısıtlı erişime olanak tanır. Bununla birlikte, yetkili İK kullanıcılarının karmaşık dahili protokollere ve çok departmanlı bürokrasiye bağımlılık olmadan verilere ve bilgilere hızlı bir şekilde erişmesini mümkün kılar.
Finans: İK departmanında olduğu gibi, finans ve muhasebe ekipleri de çok önemli ve hassas verilerden sorumludur. Modern ERP sistemleri finans alanında devrim yaratıyor, güncel raporları, analizleri ve projeksiyonları özelleştirmek için bellek içi veritabanı teknolojisini kullanıyor. Yine de finans ekipleri en iyi veritabanlarını ve ERP'leri kullanırken bile, uzun ve sert kültürler, ağır silolar ve bürokratik, eski okul süreçleriyle boğuştukları için sık sık engellerle karşılaşıyorlar. Veri ağı mimarisi, finans verilerine nasıl bakıldığı ve yönetildiği konusunda temel bir değişiklik sağlar ve hatta ekiplerin kendi yaşlandırma veri süreçlerini sahiplenme ve revize etme fırsatı olduğunda olabilecek durgun düşünceleri sarsabilir.
Veri ağının yalnızca başka bir vzzet sözcüğü olmadığı ve ciddiye alınması gereken bir veri stratejisi trendi olduğu açıktır. Her büyüklük ve sektördeki şirketler veri ağı kullanıyor, öngörüler ve değer yaratmak için verileri kullanmanın yollarını arıyor.
Veri ağı faydaları
Geçmişte, eski veri tabanları ve sınırlı veri yönetimi altyapıları, verilerin tek bir kasa ortamında tutulacak ve birkaç veri yöneticisinin takdirine bağlı olarak kullanılabilecek bir şey olduğu hissine katkıda bulunmuştur. Artık veriler, işinizi yönlendiren yakıttır ve nasıl çalışacağını en iyi bilen ve rekabet zamanlarında kâr elde etmeyi bilen konu uzmanlarına serbestçe verilmelidir.
Veri ağı mimarisinin ana avantajları şu şekilde özetlenebilir:
Daha fazla veri erişilebilirliği. Veri ağı, kuruluşunuzdaki tüm doğru kişilerin işlerinde en iyi şekilde yararlanmak üzere ihtiyaç duydukları verilere erişebilmesini sağlar.
İyileştirilmiş analitik özellikleri. Veriler her gün kullanılacak bir ürün olarak ele alındığında ekipler, planlama ve stratejiye ilk veri yaklaşımını uygulamaya başlar. Bu, hataların azalmasına ve daha objektif ve daha az fikir odaklı bir iş geliştirme yaklaşımına yol açar.
Uyarlanabilir veri kanalları ve süreçleri. En iyi ve potansiyel olarak en kârlı projelerin çoğu, başarıyı elde etmek için gereken benzersiz ve özelleştirilmiş veri kümelerini mercek altına almanın muazzam zorluğu nedeniyle rafa kaldırılır. Bir veri ağı ile ekipler, geleneksel zaman veya kaynak kaybı olmadan yeni proje modellerine hızla erişebilir ve bunları test edebilir.
Darboğazlar azaltılabilir. Bu hem BT ekipleri hem de veri sahipleri için bariz bir kazanım/kazanım. Dahası, bıkkınlık ve sinirlilik kaynağı azaltarak, sağlıklı iş geliştirme yolunda duran siloları parçalamaya yardımcı olabilir.
Merkezi veri yönetimi ekiplerinde daha az gerginlik. Bu, yalnızca biriktirme durumlarını ve hayal kırıklıklarını azaltmanın yanı sıra yetenekli BT ekiplerinizin daha özel, ilgi çekici ve kârlı takiplere ayıracağı sayısız saati de serbest bırakması anlamına gelir
Veri ağı SSS'leri
SAP veri ve analitik çözümleri
İşletmenizde en ilgili verileri tanımlayın, analiz edin ve dönüştürün.
Başka bir yerde bulamayacağınız fikirler
Doğrudan gelen kutunuza iletilen bir doz iş zekası için kaydolun.