Kompanije danas generišu više podataka nego ikada ranije, često raštrkane po mnogim sistemima, timovima i alatima. Bez jasne strategije za upravljanje ovim informacijama, liderstvo gubi vitalne uvide za donošenje odluka.

Kao odgovor, tkanina podataka i mreža podataka nude inovativne načine za maksimalno uvećanje poslovne vrednosti sredstava podataka. Mreža podataka se fokusira na način distribucije odgovornosti za podatke, dok se struktura podataka fokusira na to kako su podaci povezani, upravljani i upotrebljivi u čitavom preduzeću.

Oba pristupa se mogu kombinovati radi rešavanja praznina u informacijama i nedoslednosti. Razumevanje ovih metoda, načina funkcionisanja i zajedničkog rada pomaže preduzećima da pronađu rešenja za upravljanje podacima koja odgovaraju njihovim jedinstvenim potrebama.

Šta je data tkanina?

Struktura podataka opisuje tip arhitekture podataka koja povezuje sve podatke u hibridnim okruženjima i okruženjima sa više oblaka. Korisnici mogu pristupiti i upravljati i istorijskim podacima i podacima u realnom vremenu – bez obzira na to gde se nalaze – preko jednog objedinjenog sloja. Rezultat je jaka osnova preduzeća koja je od ključnog značaja za upotrebu unakrsnog domena, dosledno upravljanje i inovacije veštačke inteligencije.

Kako funkcioniše tkanina podataka

Zajedno, ove mogućnosti omogućavaju organizacijama da dosledno upravljaju podacima – čak i kada se vlasništvo, alati i slučajevi upotrebe prošire.

• Povezivanje sustava: Konektori podataka povezuju podatke pohranjene kroz lokalne sustave, cloud platforme, aplikacije i mreže senzora na centralnu lokaciju.
• Automatizuj integraciju: Obogaćeni metapodaci se koriste za automatsko otkrivanje, klasifikaciju i harmonizaciju podataka.
• Očuvajte kontekst: modeliranje podataka održava poslovnu logiku i značenje nepromenljivim, vodeći računa da podaci ostanu upravljani, da budu pouzdani i semantički bogati kada se dele.
• Sinhronizacija podataka: Automatizovani cevovodi podržavaju ažuriranja u realnom vremenu tako da korisnici uvek imaju najnovije informacije.
• Sprovođenje upravljanja: deljena pravila primenjuju dosledne standarde za bezbednost podataka, pristup i kvalitet.
• Kreirajte proizvode podataka i upravljajte njima: Struktura podataka olakšava potpuni životni ciklus proizvoda podataka, od dizajna i objavljivanja do kreiranja verzije, nadzora i povlačenja.

Šta je mreža podataka?

Mreža podataka je organizacioni model u kojem svaka poslovna oblast, kao što su finansije, HR ili marketing, poseduje i upravlja sopstvenim podacima. Umesto slanja svega preko centralnog tima podataka, korisnici pristupaju podacima direktno iz timova koji ih najviše kreiraju i razumeju.

Kako funkcioniše mreža podataka

Podržane čvrstom arhitekturom podataka, ove prakse mreže podataka pomažu domenskim timovima da održavaju kvalitet i jasnoću podataka, čak i kada organizacije rastu složenije.

• Distribucija vlasništva: Svaki poslovni domen je odgovoran za upravljanje podacima koje kreira i upravlja njima.
• Kreirajte proizvode podataka orijentisane na domen: timovi domena pakuju informacije kao spremne za upotrebu proizvoda podataka za druge ljude u čitavoj organizaciji za jednostavnu upotrebu.
• Omogućavanje samouslužnih usluga: platforme za samousluživanje koje imaju alate bez koda i slabog koda omogućuju domenskim timovima da samostalno upravljaju podacima, dok stručnjaci za podatke upravljaju tehničkim održavanjem.
• Upravljanje federacijom: Timovi domena upravljaju sopstvenim podacima, dok stručnjaci za podatke postavljaju zajedničke standarde kako bi osigurali doslednost.

Razlike ključa između tkanine podataka i mreže podataka

Na kraju krajeva, data tkanina je tehnička osnova koja definiše osnovne tehnologije i procese upravljanja podacima. Nasuprot tome, mreža podataka se odnosi na način rada, a ne na specifičan tehnološki sistem, fokusirajući se na to kako timovi poseduju, upravljaju podacima i dele podatke.

Koristi se zajedno, zajednička infrastruktura strukture podataka jača strategije mreže podataka tako što obezbeđuje da podaci na osnovu domena budu dosledni, upravljani i spremni za upotrebu u preduzeću. Razumevanjem gde se dva pristupa razlikuju, organizacije mogu efikasnije da odluče kako da ih kombinuju.

Osnovni fokus

• Struktura podataka: objedinjuje i automatizuje integraciju podataka u svim sistemima, čuvajući poslovni kontekst kao podršku analitici i veštačkoj inteligenciji.
• Mreža podataka: Distribuira odgovornosti za podatke tako da timovi domena mogu isporučiti visok kvalitet, proizvode podataka bogate kontekstom.

Pristup upravljanju podacima

• Tkanina podataka: Fokusira se na povezanost i automatizaciju na osnovu tehnologije.
• Mreža podataka: Kreira organizacioni model za podršku autonomiji za timove domena.

Pristup upravljanju podacima

• Struktura podataka: integriše centralno upravljanje dizajnom, sprovodeći dosledne politike i sigurnost, tako da podaci ostaju u mogućnosti praćenja i usklađeni kao sistemi i skala alata veštačke inteligencije.
• Mreža podataka: usvaja povezano upravljanje, gde domeni upravljaju sopstvenim podacima, dok stručnjaci za podatke postavljaju zajedničke standarde kako bi održali usklađenost u svim timovima.

Kako izabrati između tkanine podataka i mreže podataka

Odabir pravog pristupa zavisi od toga da li su primarni izazovi organizacije tehnički, organizacioni ili kombinacija oba. Razmotrite sledeće faktore da biste odredili da li pristup ili kombinacija najbolje odgovaraju osnovnim potrebama poslovnih podataka.

Kada koristiti strukturu podataka

Ovaj pristup najbolje funkcioniše za kompanije sa podacima razbacanim kroz mnoge sisteme, oblake i aplikacije. Kada se izvori podataka ne povežu čisto, timovi imaju poteškoća da pronađu, pristupe i kombinuju informacije koje su im potrebne.

Podaci tkanine ovu disparaciju podataka unose u centralno čvorište u kojem timovi mogu da traže, postavljaju upite i koriste informacije bez usmeravanja posebnih sistema. Arhitektura strukture podataka takođe čuva poslovni kontekst podataka tako što održava metapodatke, odnose i pravila upravljanja nepromenjenim. Ovaj pristup funkcioniše dobro kada su dosledan pristup, stvarna integracija vremena i centralizovano upravljanje glavni prioriteti.

Kada koristiti mrežu podataka

Mreža podataka je idealna kada je najveći izazov organizacije proces, a ne tehnologija. Za mnoge velike kompanije podaci su tehnički dostupni, ali spori za isporuku jer jedan centralni tim kontroliše svaki cevovod, definiciju i odobrenje. Ovo kreira zaostale naloge, čime se sprečava brzo objavljivanje ili ažuriranje podataka u poslovnim oblastima.

Mreža podataka premešta vlasništvo nad timovima koji kreiraju i razumeju podatke, što im omogućava da direktno upravljaju kvalitetom, definicijama i isporukom. Ovaj pristup je idealan kada su autonomija domena i brži ciklusi isporuke glavni ciljevi. Međutim, mreža podataka najbolje funkcioniše sa pouzdanom arhitekturom podataka kako bi pojednostavila integraciju i održala standarde upravljanja.

Može li data tkanina i mreža podataka raditi zajedno?

Tkanina podataka i mreža podataka se često međusobno dopunjuju kada se koriste u odgovarajućem kontekstu. Evo kako kombinovani pristup može poboljšati jedinstvene prednosti svakog metoda.

Veći domet proizvoda podataka

I tkanina podataka i mreža podataka omogućavaju kreiranje visokokvalitetnih proizvoda podataka bogatih kontekstom. Tkanina podataka zatim olakšava pronalaženje i korišćenje tih proizvoda putem doslednog pristupa, traženja i alata za otkrivanje.

Pouzdaniji metapodaci

Timovi domena pružaju precizne, kontekstualne metapodatke za svoje proizvode podataka. Tkanina podataka zatim čuva i standardizuje ove metapodatke dok se kreće kroz sisteme, poboljšavajući poverenje i doslednost u čitavoj organizaciji.

Niže operativno opterećenje za timove domena

Struktura podataka pruža infrastrukturu self-service, automatizovano upravljanje i ugrađene usluge za zadatke kao što su kontrola pristupa, klasifikacija i provere kvaliteta. Ovo smanjuje tehničke opšte troškove za timove domena.

Transparentnost podataka na nivou preduzeća

Mreža podataka doprinosi struktuiranim, smislenim metapodacima iz svakog domena. S druge strane, tkanina podataka povezuje ove fragmente u objedinjeni prikaz putem kataloga, grafikona znanja i uvida u unakrsne domene. Ovo organizacijama daje potpuniju mapu podataka za navigaciju.

Kada koristiti strukturu podataka i mrežu podataka

Za mnoga preduzeća, tehnički i organizacioni izazovi često idu ruku pod ruku. Podaci mogu biti razbacani po sistemima, dok timovima domena treba više autonomije da bi brzo pružili uvide. U tim slučajevima, oslanjanje na jedan pristup može ostaviti važne praznine neobučene.

Kombinovani pristup može rešiti oba problema za organizacije. Data mreža timovima daje veću agenciju nad svojim podacima, dok data tkanina obezbeđuje tehničku osnovu koja čini njihove podatke upotrebljivim u čitavom preduzeću. Rezultat je najbolji u oba sveta – harmonizovanih proizvoda podataka vođenih domenom koji mogu da pokrenu strateško donošenje odluka.

Struktura podataka u odnosu na mrežu podataka

Data Lokehouse takođe može da radi zajedno sa ovim strategijama i tehnologijama upravljanja podacima. Dok tkanina podataka i mreža podataka opisuju kako organizacije strukturiraju, upravljaju i isporučuju podatke, arhiva podataka se odnosi na tehničku platformu za skladištenje i obradu tih podataka. Razumevanje odnosa između ova tri koncepta pomaže da se razjasni gde svaki dodaje vrednost – i zašto se često koriste zajedno, a ne u konkurenciji.

Šta je data lakehouse?

Data lakehouse je jedan sistem koji skladišti velike količine podataka na jednom mestu, a takođe organizuje i upravlja tim podacima za analitiku, biznis inteligenciju (BI) i mašinsko učenje. Ovaj pristup kombinuje fleksibilnost, skalu i niske troškove jezera podataka sa strukturiranim upravljanjem podacima i učinkom skladišta podataka. Priključivanjem na najbolji način kako u svetu, data lakehouse može da smanji dupliranje podataka, pojednostavi cevovode i optimizuje podatke za skladištenje i analitiku.

Kako funkcioniše data lakehouse, data tkanina i mreža podataka?

• Data lakehouse služi kao jedinstvena platforma za arhiviranje i analitiku podataka velike skale.
• Struktura podataka povezuje centar podataka sa svim drugim izvorima podataka, automatizujući integraciju podataka i upravljanje.
• Mreža podataka koristi lakehouse kao centralno okruženje za timove domena za kreiranje i objavljivanje svojih proizvoda podataka bez dupliranja arhive ili alata.

Zajedno, ovi pristupi pomažu organizacijama da se pozabave različitim dimenzijama istog izazova – čineći podatke dostupnim, pouzdanim i spremnim za upotrebu u čitavom poslovanju.

Primeri tkanine podataka i mreže podataka u praksi

Organizacije često primenjuju strukturu podataka i mrežu podataka kako bi rešile veoma različite izazove, ali oba pristupa mogu da pruže značajne rezultate kada se udruže sa pravim poslovnim potrebama. Evo kako se mogu primeniti i operacije podrške u različitim oblastima poslovanja i industrijskim granama.

Slučajevi upotrebe tkanine podataka

• Korisnička služba: Tkanina podataka objedinjuje informacije o korisnicima iz mnogih sistema, tako da timovi za usluge mogu brže da odgovore i pruže personalizovaniju podršku.
• Otkrivanje prevara i upravljanje rizikom: povezivanjem signala u internim i eksternim sistemima, data tkanina pomaže preduzećima da rano uoče neobične aktivnosti i smanje finansijske i operativne rizike.
• Predviđanje prodaje: integracijom stvarnih podataka o vremenu, tkanina podataka poboljšava tačnost predviđanja i podržava bolje planiranje i reagovanje na tržište.

Slučajevi upotrebe mreže podataka

• Finansijsko planiranje: Mreža podataka omogućava finansijskim timovima da poseduju domene prihoda, troškova i investicionih podataka, obezbeđujući precizno predviđanje i modeliranje scenarija.
• Ljudski resursi: HR domeni nezavisno upravljaju osetljivim podacima regrutovanja, obračuna plata i učinkom, omogućavajući usaglašeno, stvarno vreme izveštavanje i planiranje radne snage.
• Proizvodnja: timovi na nivou pogona mogu da poseduju podatke o senzoru i performansama mašine, poboljšaju prediktivno održavanje i smanjuju neočekivano vreme zastoja.

Slučajevi upotrebe kombinovane strukture podataka i mreže podataka

• Analitika zdravstvene zaštite: Zdravstveni radnici dobijaju objedinjeni, regulisani pogled koji podržava bolju negu pacijenata kada se klinički proizvodi podataka kombinuju sa tkaninom podataka koja povezuje zdravstvene kartone, laboratorijske rezultate i sisteme zakazivanja.
• Lanac nabavke i logistika: Struktura podataka može da integriše proizvode podataka iz nabavke, zaliha i logistike u sisteme dobavljača i skladišta, čime se jača vidljivost i tačnost predviđanja sistema.
• Veštačka inteligencija i mašinsko učenje: Kombinovanje skupova podataka s domenom sa jedinstvenim podacima preduzeća ubrzava razvoj modela i skalira inicijative veštačke inteligencije.

Izazovi koje treba uzeti u obzir pre odabira strukture podataka ili mreže podataka

Iako data tkanina i mreža podataka nude značajne prednosti, svaka ima razmatranja koja mogu uticati na spremnost i uspeh.

Zajednički izazovi sa implementacijom strukture podataka

• Zavisnost metapodataka: Ako su postojeći metapodaci nepotpuni ili nedosledni, automatizacija i jedinstveni pristup postaju manje pouzdani.
• Kompleksne integracije: Data tkanine mogu zahtevati modernizaciju sistema za povezivanje starih sistema, multi-cloud platformi i cevovoda u realnom vremenu.
• Upravljanje: Centralizovanje upravljanja podacima postaje teško ako se postojeća pravila razlikuju u timovima ili regijama.

Zajednički izazovi sa implementacijom mreže podataka

• Vlasništvo nad domenom: Proizvodi podataka mogu brzo postati rasparčeni bez snažnog vlasništva iz svake poslovne oblasti.
• Zajednički standardi: Nezavisni timovi domena moraju se uskladiti sa zajedničkim definicijama podataka i praksama kako bi osigurali pouzdano upravljanje.
• Praznine u veštinama: Timovima domena može nedostajati dovoljno podataka i tehničkih veština za upravljanje i održavanje sopstvenih proizvoda podataka.

Najbolja rešenja za tkaninu podataka i mrežu podataka

Uspešna implementacija strukture podataka ili mreže podataka ne može se postići preko noći. Ovi pristupi zahtevaju dobro definisane standarde, odgovarajuće alate za podršku i blisku koordinaciju u tehničkim i poslovnim timovima. Sledeće najbolje prakse mogu pomoći organizacijama da efikasno primenjuju svaki metod i izbegnu česte zamke.

Najbolja rešenja za tkaninu podataka

• Usvajanje faza: Implementacija faznih podataka u fazama kako bi timovi mogli da upravljaju promenama sa minimalnim prekidima.
• Sprovedite kvalitet: Implementirajte redovne provere i kontrole kvaliteta podataka kako biste osigurali da informacije ostanu pouzdane i pouzdane.
• Definisanje upravljanja: uspostavljanje jasnog upravljanja za upotrebu bezbednih podataka i dosledno sprovođenje politika.
• Automatizujte integraciju: Koristite veštačku inteligenciju i alate za mašinsko učenje da smanjite ručna radna opterećenja integracije, kao što su otkrivanje podataka, otkrivanje anomalija i klasifikacija metapodataka.
• Ojačajte usklađivanje: Podstičite saradnju između IT i poslovnih timova kako biste osigurali da tkanina podataka podržava stvarne operativne potrebe.

Najbolja rešenja za mrežu podataka

• Početak malog: Započnite male pilot-programe, koristeći timove za temeljne domene za preciziranje procesa prije skaliranja.
• Izrada podataka: Tretirajte podatke kao proizvod definisanjem jasnih standarda vlasništva i upotrebljivosti za svaki skup podataka.
• Standardizujte alate: Ulažite u zajedničke alate da olakšate objavljivanje, pristup i otkrivanje proizvoda podataka za domenske timove.
• Integrisanje upravljanja: Rano uspostavite jake standarde upravljanja radi balansiranja autonomije domena sa potrebama usaglašenosti.
• Podsticanje partnerstva: Podsticanje saradnje između podataka i poslovnih timova kako bi se osiguralo da vlasnici podataka o domenima dobiju dovoljno tehničke podrške.

Najčešća pitanja