Від підлоги заводу до дверей клієнта кожна взаємодія, транзакція та рішення генерують дані, які можуть допомогти передбачити, зрозуміти та оптимізувати кожну сферу бізнес-операцій. Але тільки в тому випадку, якщо його можна проаналізувати і поставити на роботу.

Визначення тканини даних

Рішення для обробки даних дозволяють підключати всі ваші дані та керувати ними, включаючи аналітичну та транзакційну інформацію в режимі реального часу в різних системах і застосунках. Це гарантує, що дані можуть спільно використовуватися з узгодженим бізнес-значенням у системах, тому логіка, яка визначає ключові метрики та відношення, залишається незмінною під час переміщення інформації через організацію. Тканина даних також оптимізує всі дані, особливо в складних розподілених архітектурах, що робить їх готовими до використання в застосунках аналітики, ШІ та машинного навчання шляхом їх об'єднання, очищення, збагачення та захисту. Коротше кажучи, архітектура та рішення для обробки даних дозволяють підприємствам використовувати свої дані та масштабувати свої системи, адаптуючись до ринків, що швидко змінюються.

Сітка даних порівняно з тканиною даних

Сітка даних і тканина даних - це як концепції архітектури даних, які спрямовані на поліпшення управління даними та інтеграції в різних системах, додатках і користувачів. І хоча вони обидва призводять до більш спрощеного управління даними, є деякі відмінності між ними, які можуть допомогти з'ясувати терміни.

Сітка даних - це децентралізована архітектура даних, яка спрямована на те, щоб надати командам можливість володіти власними даними та послугами. Він просуває концепцію "автономії даних", де різні групи можуть претендувати та керувати власними даними та послугами, а також приймати рішення незалежно на основі цих даних та їхніх потреб. Сітка даних заохочує команди створювати власні мікросервіси та сприяє використанню API для надання спільного доступу до даних іншим групам.

Тканина даних, з іншого боку, являє собою комбінацію архітектури даних і спеціальних програмних рішень, які централізують, з'єднують, керують і керують даними в різних системах і додатках. Це дозволяє бізнесу отримувати доступ і використовувати дані в режимі реального часу, створюючи єдине джерело істини та автоматизуючи процеси управління даними.

Обидва підходи мають свої переваги. Сітка даних часто розглядається як ініціатива пізнього етапу, після того, як інфраструктури тканини даних вже були включені. Тканина даних забезпечує централізоване та уніфіковане подання даних, яке може допомогти надати аналітичні висновки з даних у всіх системах. З організаційної точки зору, це ідеальний підхід, оскільки ця інфраструктура призводить до оптимізації всього бізнесу.

Введення «бізнесу» в тканину даних

Тканина бізнес-даних виходить за рамки традиційного підходу до обробки даних. Хоча він все ще спрощує складні ландшафти даних і надає значущі дані кожному споживачу даних – він отримує переваги і цінність, зберігаючи бізнес-логіку і контекст застосування від даних в цілості (по суті, вона підтримує ДНК даних). Таким чином, тканина бізнес-даних усуває необхідність відтворити весь бізнес-контекст, втрачений від вилучення та реплікації даних, надаючи зацікавленим сторонам бізнесу та споживачам даних можливість з довірою та впевненістю прискорити прийняття рішень, знаючи, що вони завжди мають повну картину своїх даних незалежно від того, де вони зберігаються або як вони були розроблені.

Розширення значення тканини бізнес-даних

Сучасна тканина бізнес-даних з’єднує та керує даними, зберігаючи бізнес-логіку, яка надає це значення. Це включає в себе відносини, ієрархії та обчислення, які відображають, як бізнес насправді працює. Для цього організаціям потрібна гнучка багатомодельна основа, яка може керувати як транзакційними, так і аналітичними даними в єдиній структурі. Коли операційні дані з основних процесів можуть бути доступні та проаналізовані в контексті, без втрати цілісності або дублювання логіки, команди можуть діяти на інтерактивні аналітичні дані та керувати автоматизацією в застосунках, аналітиці та ШІ. Таким чином, тканина даних еволюціонує з підходу керування даними в основу для послідовного обміну надійними бізнес-даними на всьому підприємстві.

Архітектура тканини даних

Архітектура тканини даних працює шляхом підключення, керування та керування даними в різних системах і застосунках для забезпечення централізованого та уніфікованого подання. Це стосується як ваших команд, так і ваших систем, де б вони не були у вашій організації. Деякі з ключових компонентів даних тканинної архітектури включають в себе:

• З’єднувачі даних: Подумайте про конектори даних як мости, які з’єднують різні системи, де зберігаються дані (наприклад. баз даних, додатків, датчиків) в центральне місце. Таким чином, всі ці розрізнені набори даних можуть бути проаналізовані з однієї точки зору.
• Управління даними: Це передбачає забезпечення організації, безпеки та високої якості даних. Тут включаються такі операції, як інтеграція даних (об’єднання даних із різних джерел), керування даними (встановлення правил використання та керування даними) та безпека даних (захист конфіденційних даних від несанкціонованого доступу).
• Моделювання даних і семантичний рівень: моделювання даних допомагає зрозуміти дані шляхом створення спільної мови для інформації в різних системах. Сучасні підходи розширюють цю концепцію, зберігаючи бізнес-семантику та логіку, які описують, як дані поводяться в бізнес-процесах. Цей спільний семантичний рівень дозволяє як транзакційним, так і аналітичним системам працювати з однаковим несуперечним розумінням відношень даних і правил.
• Обробка даних та аналітика: саме тут обробляються та аналізуються дані для отримання аналітичних висновків. Тут відтворюються такі завдання, як зберігання даних (зберігання великих обсягів даних), потокове передавання даних (безперервна обробка даних під час їх створення) та візуалізація даних (відображення даних у спосіб, який легко зрозуміти).
• Автоматизація управління даними: Аналітика даних може бути використана для інформування автоматизації в різних сферах бізнесу, але як архітектурний термін автоматизація допомагає забезпечити ефективне та послідовне керування даними. Це включає в себе автоматизацію таких завдань, як інтеграція даних, керування даними та безпека даних. Автоматизація може допомогти зменшити помилки, заощадити час та покращити якість даних.

Бізнес-переваги тканини даних

Тканина даних забезпечує засіб бути більш точним, ефективним та інтелектуальним. І коли хмарні рішення живляться від ШІ та машинного навчання, небо – це межа. Чому? Оскільки аналітичні дані ШІ стають все більш точними та проникливими, коли їм дають більше даних, щоб жувати. Нижче наведено деякі з бізнес-переваг верхнього рівня рішень для обробки даних.

1. Централізоване, спрощене керування даними: ви не можете дозволити собі бути розкиданими. Тканина даних допомагає вам розбивати стінки силосу та дозволяє знаходити та збирати дані з усіх ваших систем в одному місці – коли та як вам це потрібно.
2. Швидке розуміння: Бізнес більше не має розкоші чекати на результати або сподіватися, що аналізи є точними. З інфраструктурою тканини даних жоден камінь не залишається без повороту – і всі вони перевернуті в унісон, в режимі реального часу. Цей уніфікований підхід об'єднує розрив між оперативними та аналітичними даними, забезпечуючи більш швидкі цикли зворотного зв'язку від аналізу до дії.
3. Одне з джерел достовірної інформації: Найкращі системи керування бізнес-даними можуть об'єднувати міжбізнес-дані та системи для створення єдиного подання. Але більше того, ці рішення можуть моделювати ці дані, щоб вони були представлені користувачам таким чином, щоб вони не тільки розуміли, але й могли діяти відразу. Вкладаючи спільну бізнес-логіку в тканину даних, організації гарантують, що всі користувачі та системи працюють з однакових визначень і обчислень, що покращує довіру та узгодженість в аналітиці та операціях.
4. Автоматизоване керування даними: Архітектура тканини даних допомагає автоматизувати те, що колись було схильним до помилок, повільні ручні процеси – точкові тенденції, вловлювання нерівностей і мінімізацію ризику помилок і неточності.
5. Адаптовані та масштабовані: Сучасні підприємства вимагають можливості швидко та безперешкодно адаптувати свою діяльність та бізнес-моделі. Рішення з тканини даних допомагають вам уніфікувати ваші процеси, щоб вплинути на швидкі та точні зміни.
6. Контроль даних: Бізнес-тканина даних допомагає компаніям краще контролювати свої дані за допомогою таких функцій, як перевірка якості даних, відстеження даних і захист даних, гарантуючи, що їхні дані відповідають вимогам, узгоджені та безпечні.

Випадки використання тканини корпоративних даних

Ми обговорили загальні бізнес-переваги тканини даних, включаючи швидкість, точність, автоматизацію та масштабованість. Але як щодо більш конкретних застосувань? Незалежно від характеру вашого бізнесу, більшість компаній з середнього розміру вгору мають деякі основні експлуатаційні потреби, якими вони діляться. Давайте розглянемо деякі способи, за допомогою яких рішення для обробки даних можуть вплинути на ці основні дії:

• Обслуговування клієнтів: дані про клієнтів надходять товстими та швидкими – і з нових джерел щодня. З ваших власних CRM-систем, на всьому шляху до соціальних медіа та відгуків клієнтів, фіксується цінна інтель. Спроба вручну класифікувати та аналізувати всі ці масивні та розрізнені набори даних було б по суті неможливим. Тканина даних дозволяє отримати зчеплення на цьому вхідному потоці. Він допомагає вам визначити та встановити аналітичні параметри, які ви бажаєте встановити, а також типи та характер даних, на яких ви бажаєте порівняти або зосередитися. Він може бути легко автоматизований, щоб переглядати різні набори даних для різних результатів – і гарантувати, що цінні джерела даних клієнта не будуть видобуті.
• Виявлення шахрайства та управління ризиками: Кіберзлочинність та фішингові атаки коштують компаніям мільярди доларів щороку. Не кажучи вже про репутаційний збиток, який може супроводжувати будь-який серйозний, непередбачений ризик. З тканиною даних ви можете переглядати весь свій бізнес-ландшафт, як внутрішній, так і зовнішній, щоб виявити загрози та ризиковану поведінку , перш ніж вони стануть проблемою. Це означає аналіз даних із кількох систем і джерел, включно з транзакціями, відгуками клієнтів, звітами про витрати та позиціями місць виникнення витрат, а також публічними записами – на всьому шляху до соціальних мереж і новин, які можуть попереджати про вплив на ваші операції. Рішення для обробки даних можуть використовувати алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання для виявлення та виявлення закономірностей та аномалій у великих наборах даних, які неможливо було б виявити людям. Це забезпечує завчасне попередження про шахрайство та ризик і допомагає захистити ваші команди, ваших клієнтів і вашу нижню лінію.
• Прогнозування продажів: Архітектура тканини бізнес-даних покращує прогнозування продажів, дозволяючи бізнесу інтегрувати та аналізувати дані з найрізноманітніших внутрішніх і зовнішніх джерел в режимі реального часу. Це допомагає створити комплексне подання даних продажів бізнесу, яке можна використовувати для створення точних і надійних прогнозів. Коли підприємства здатні легко використовувати максимально широкий спектр цілісних даних про продажі, вони краще вміють виділяти свої ресурси, готуватися до шипів і занурень, і в кінцевому підсумку, надавати найкращий сервіс своїм клієнтам і клієнтам.
• Згладжування операцій з персоналом: архітектуру тканини бізнес-даних можна використовувати для інтеграції даних від існуючих працівників, а також ваших претендентів і нових працівників. Це дає вашому бізнесу можливість пройти етап, надаючи широкому колу компаній уявлення про ваші кадрові операції, від відстеження годин до задоволення працівників. І це дає вашим HR-командам сенс, необхідний для виявлення та вирішення невеликих проблем, перш ніж вони стануть великими проблемами. Уніфіковане подання даних працівників може допомогти вам створити робоче місце, яке є цікавим, надихаючим та задовільним.
• Комплаєнс і регламент: За останні два роки підприємства бачили рекордні розрахунки в судових спорах працівників як за незалежними, так і за класовими позовами. Зі зростанням кількості людей, які працюють вдома, все більш децентралізованими корпоративними робочими місцями та загальним зміщенням культурної чутливості, багато підприємств переповнені кількістю місцевих, національних та міжнародних правил, які їм потрібно дотримуватися. Спираючись на ручні зусилля, щоб бути в курсі питань комплаєнсу, стає все більш нереалістичним. Тож добре, що рішення для обробки даних можна автоматизувати, щоб посилатися на останні локальні та глобальні правила, сканувати ваші системи та записи від кінця до кінця та повідомляти вас про будь-які ризики відповідності.

Приклади тканини даних в дії

Тепер, коли ми торкнулися лише кількох способів підтримки основних бізнес-операцій, давайте розглянемо деякі сектори, які впроваджують інновації в управлінні даними, щоб допомогти їм впроваджувати інновації та конкурувати:

• Охорона здоров'я: Рішення з тканини даних допомагають створити централізоване подання даних пацієнта в режимі реального часу. Інтегруючи дані EHR з декількох джерел, медичні працівники можуть мати більш повне уявлення про історію хвороби пацієнта, що може призвести до більш точних діагнозів і планів лікування. Ефективність клінічних випробувань також може бути покращена шляхом інтеграції даних з різних джерел (таких як дані пацієнтів і результати лабораторії) в єдине місце, що дозволяє легше відстежувати і аналізувати прогрес дослідження.
• Виробництво: від сировини до дверей клієнта, кілька секторів мають більше точок генерації даних, які виробляють. Щоб задовольнити вимоги клієнтів щодо прозорості та етичного забезпечення, багато компаній інтегрують RFID дані та рішення для відстеження блокчейну у свою закордонну виробничу зброю. Наскрізне подання їх ланцюгів поставок також дозволяє їм дивитися далеко вздовж ланцюга, щоб виявити вузькі місця на ранніх стадіях і передбачити дефіцит. Мережі IoT також дають їм вікно у всьому асортименті виробничих засобів та машин – знаючи, коли потрібно технічне обслуговування та уникає дорогого простою. Нарешті, життєві цикли продуктів є коротшими, ніж будь-коли, тому компанії повинні залишатися буквально до хвилини з трендами. Аналізуючи дані ринку та соціальних мереж, компанії можуть бачити тенденції, що приходять, і передавати зміни дизайну своїм R&D командам в режимі реального часу.

• Нафтовий, газовий та енергетичний сектори: інтегруючи дані з датчиків та інших джерел родовищ, компанії можуть визначити закономірності та тенденції, які можуть вказувати на потенційні ризики або механічні проблеми. У цьому секторі поломки є подвійними витратами, тому що обладнання, як правило, вузькоспеціалізоване і дороге для ремонту, в поєднанні зі зменшенням виробництва енергії, що призводить до втрати лінії. Рішення з обробки даних також можуть підвищити ефективність планування виробництва, інтегруючи дані з різних джерел, таких як дані датчиків, ринкові дані та дані про погоду, в єдине місце. Це дозволяє енергопостачальникам краще розподіляти ресурси та планувати несподівані економічні та навіть політичні збої, до яких схильний їхній сектор.
• Роздрібна торгівля: До цього часу ми всі чули про омніканальний ритейл і можливість безперешкодно переходити від внутрішніх магазинів до онлайн-покупок і варіантів доставки. Омніканальна революція впливає не тільки на те , де можна купити речі, але і на всі способи, за допомогою яких покупці можуть персоналізувати весь досвід роздрібної торгівлі. Сюди входять «розумні» системи точок продажу, такі як розумні полиці та візки, безконтактні варіанти оплати та все більш складні функції персоналізації. І звичайно ж, все це призводить до створення і захоплення даних. Тканина даних дозволяє роздрібним торговцям об’єднувати дані про покупки своїх клієнтів зі своїми наборами даних логістичного ланцюга та складу, створювати високоточну та прогнозну роздрібну екосистему.
• Фінансові послуги: Діючі дані клієнтів можуть надходити з різних джерел, включаючи використання банківських і кредитних карток, інвестицій, страхування та податкових додатків. Тканина даних може допомогти постачальникам фінансових послуг керувати, аналізувати та захищати ці вразливі та цінні дані. Ставки неймовірно високі в цьому секторі, коли справа доходить до кібербезпеки і будь-яка тріщина може швидко перетворитися на прірву. Рішення з обробки даних можуть допомогти компаніям у цьому секторі заглушити ці тріщини та усунути позамережеві зони у своїй діяльності, гарантуючи, що протоколи безпеки та видимість діють у всіх сферах їхнього бізнесу.

Наступні кроки до того, щоб зробити рішення з тканини даних реальністю для вашого бізнесу

Хоча існує багато способів, за допомогою яких ваша компанія може отримати вигоду від трансформації за допомогою рішень для обробки даних у масштабах бізнесу, такі зміни не відбуваються протягом ночі. Як і з будь-якої вартісної ініціативи, вона починається з хорошого планування, хорошої комунікації та реалістичної постановки цілей. Нижче наведені деякі з стартових кроків, які багато з кращих підприємств беруть на себе на шляху до уніфікованого управління даними.

1. Оцініть поточну архітектуру даних: Щоб призначити місце призначення, ви повинні знати, де ви знаходитесь прямо зараз. Необхідно виконати аудит ваших поточних процесів і системи, щоб найкраще зрозуміти існуючі джерела даних, системи та потоки даних. Це допоможе виявити прогалини та проблеми, які необхідно вирішити, щоб найбільш ефективно реалізувати тканину даних.
2. Визначення структури керування даними: плануючи керувати, інтегрувати та керувати даними у всій організації, необхідно спочатку чітко визначити політики, процеси та стандарти, яких ви очікуєте під час продовження. Це гарантує, що всі ваші дані є точними, послідовними та безпечними – і допоможе захистити вас від ризику та переживань.
3. Дизайн архітектури тканини даних: Після виконання перших двох кроків, вам потрібно буде розробити архітектуру тканини даних. Це вимагатиме від вас визначення всіх ваших джерел даних і створення семантичної моделі даних, а також визначення та встановлення ваших планів, управління даними та протоколів безпеки.
4. Впровадити інтеграцію даних: Після того, як архітектура тканини даних розроблена, наступний крок передбачає підключення різних джерел даних як всередині, так і за межами вашої організації. А потім інтегруючи ці дані у ваші системи ландшафту та користувачів, щоб створити уніфіковане подання.
5. Впроваджуйте управління даними та безпеку: Ви встановили протоколи управління та безпеки, з якими бажаєте працювати. Тепер треба зробити так, щоб це сталося. Це включає впровадження процесів якості даних, походження та маскування даних, а також встановлення протоколів доступу та авторизації користувачів.
6. Впроваджуйте аналітику даних: після впровадження тканини даних наступним кроком є його робота. Кращі програмні рішення допоможуть вам дістатися звідси туди. Це включає в себе безперебійну інтеграцію існуючих систем і додатків, безпечний рух наборів даних, а також аналіз на основі ШІ, які допомагають вам розробляти, автоматизувати та згортати конфігурації аналітики, які забезпечують найбільш ефективні, релевантні та аналітичні дані в режимі реального часу та результати.
7. Управління змінами та комунікація: Впровадження архітектури обробки даних вимагає культурних змін, щоб ваша організація була готова прийняти нові методи управління даними та сприяти використанню даних у різних командах і сферах бізнесу.

Дані – це інформація, а інформація – сила. Рішення для обробки даних допомагають вашим групам легше співпрацювати, надаючи правильну інформацію та максимально точну інформацію на основі даних. Існує нерозказане потенційне приховування всередині ваших систем і ваших команд – зв'яжіться з нами сьогодні, щоб дізнатися, як розблокувати цю владу у всьому вашому бізнесі.