La numérisation de votre entreprise ne peut être complète tant que vous n'avez pas regroupé les données d'entreprise cloisonnées dans une seule structure de données qui vous aide à vous conformer aux politiques de risque, de gouvernance et de confidentialité tout en traitant efficacement les données.
Les organisations composées d'équipes et de services différents collectent et gèrent leurs données. Les contraintes de gouvernance et de confidentialité des données arrêtent également de fusionner diverses données publiques ou privées.
Alors quelle pourrait être la solution pour un traitement des données réellement centralisé et dématérialisé ? Voici le tissu des données. Continuez à lire pour l'apprendre de l'intérieur. Il vous aidera à prendre la bonne décision lors de l'achat d'un outil de Data Fabric.
What Is Data Fabric?
Le réseau de données maillé ou Data Fabric est l'une des dix principales tendances technologiques de 2019, selon un Gartner rapport. Les experts des domaines de l'analyse et de la technologie des données ne jurent que par lui en tant qu'outil de gestion des données prêt pour l'avenir pour les startups technologiques, les petites et moyennes entreprises et les entreprises.
Il est considéré comme un environnement informatique avec une architecture uniforme connectant diverses sources de données aux applications métier. Au backend, il y aura un puissant agent d'intelligence artificielle (IA). L'IA analysera les données en toute sécurité et ne présentera que les données nécessaires à un représentant commercial, un agent du service client ou un responsable commercial.
Vu d'en haut, le réseau de données maillé ressemble à un tissu virtuel sur lequel divers stockage de données et les systèmes informatiques connectent et partagent des informations.
The Purpose of Data Fabric
Les obstacles des différentes applications professionnelles, du temps, de l'espace, du stockage des données, des méthodes de récupération des données, des protocoles de sécurité des données, etc., sont les macrogoulots d'étranglement qui tirent l'entreprise de l'arrière. Ces freins et contrepoids aident également votre entreprise à sécuriser les données confidentielles. Par conséquent, vous ne pouvez pas non plus les supprimer ni les conserver tels quels.
Ici, vous avez besoin d'un données de maillage réseau. Une autoroute qui fait place aux données de diverses installations, applications professionnelles, bureaux extérieurs, vitrines, serveurs et bien d'autres. De plus, ces données peuvent être structurées, semi-structurées et brutes. Sans oublier que différentes données s'accompagnent de différents niveaux de politiques de sécurité.
Mais l'utilisateur final, comme un client, des commerciaux, des cadres de support et des responsables, n'a pas besoin de tout comprendre. Ils ont juste besoin d'accéder aux données en toute sécurité pour accomplir leurs tâches. La fabrique de données y répondra grâce à l'automatisation, l'IA et machine learning (ML).
D'autres objectifs notables sont:
- Se connecte à toutes les sources de données de l'entreprise via des conteneurs et des connecteurs
- Offre des capacités d'intégration et d'ingestion de données dans le stockage, les applications, etc.
- Fonctionne comme une infrastructure de données à haut débit pour l'analyse de données volumineuses
- Rassemble les consommateurs et les sources de données sur un seul réseau maillé
- Offre des opérations de données hybrides entre nuage privé, cloud public, multi-cloud, sur site et postes de travail bare metal
A Rescue Tool for Data Management Challenges
Les entreprises passent plus de temps à décider et à approuver les données qu'à les traiter. Les employés passent par des centaines de fils de discussion avant d'obtenir des approbations pour le traitement des données.
C'est une menace sérieuse pour la productivité des entreprises prêtes pour l'avenir. Mais, la structure de données peut sauver les organisations des manières suivantes :
- Plateforme à guichet unique pour accéder, soumettre, conserver et analyser tout type de données.
- Bien que tout le monde au sein de l'entreprise puisse accéder aux données jusqu'à un certain niveau, toutes les politiques de gouvernance et de réglementation des données seront respectées.
- Rendez les données plus fiables et faciles à digérer en permettant aux IA de traiter les données avant que les humains n'y accèdent.
- Activer machine à machine ou le Internet des objets (IoT) pour réduire l'intervention humaine dans les données sensibles.
- Adaptez-vous facilement à l'augmentation et à la diminution des applications, des demandes des clients, des tickets d'accès aux données internes, de l'afflux soudain d'énormes données marketing, etc.
- Réduire les besoins et les dépendances de l'entreprise pour héberger l'infrastructure existante et ainsi réduire les coûts.
- Tirez le meilleur parti de la technologie cloud en connectant toutes sortes de sources de données numériques en un seul endroit protégé par des algorithmes d'IA rigoureux.
En fin de compte, l'agent de première ligne obtiendra des données sur son Les CRM plus rapidement et traiter rapidement les demandes des clients. Cela, à son tour, augmente la confiance et la satisfaction des clients dans votre entreprise.
Benefits of Data Fabric
Renforce le modèle Agile DevOps
Les projets de développement de logiciels ou de produits agiles peuvent souffrir de problèmes de traitement de données intermittents. Onboarding un outil de réseau de données maillé, vous pouvez pratiquement supprimer toutes les interruptions de données.
Se conformer à la gouvernance des données
L'IA et le ML sous-jacents peuvent aider à appliquer la politique de confidentialité et de gouvernance des données. Alors que le même algorithme d'IA traitera les données demandées et les présentera à un employé conformément aux directives de l'entreprise.
Évolutivité
Les fournisseurs de services gérés (MSP) peuvent augmenter ou réduire instantanément vos besoins en traitement de données.
Gestion des métadonnées
A Analyse des données catalogue hébergera les sources de données, les ressources et les métadonnées. En voyant les métadonnées, les IA peuvent récupérer les données demandées plus rapidement.
Détection d'erreur
Les IA peuvent détecter la corruption des données, les problèmes d'intégrité et les erreurs avant que votre entreprise ne subisse des pertes de revenus.
Accès basé sur les rôles
Les employés peuvent demander des données traitées en fonction de leur habilitation de sécurité au sein de l'organisation.
Abolir les silos de données
Les silos de données ne peuvent plus menacer l'entreprise lorsque la structure de données amène toutes les données sur une autoroute de données chiffrée. Les équipes peuvent accéder aux données légitimes de n'importe quel service sans avoir à passer par des étapes.
Intégration Des Données
La structure de données et son IA sous-jacente permettent une intégration instantanée des données avec des logiciels en temps réel tels que les CRM, les ERP, les applications client, les applications d'agent de première ligne, etc.
Données de haute qualité
Les algorithmes intelligents d'un outil de réseau de données maillé analysent toujours toutes les sources de données. Par conséquent, les employés peuvent faire confiance aux données d'entrée sans les valider des superviseurs.
The Architecture of Data Fabric
Le réseau de données maillé doit assurer une meilleure accessibilité des données sans compromettre la qualité et la sécurité. Par conséquent, une architecture de Data Fabric standard doit avoir les composants suivants :
Catalogue de données
Un catalogue de données est une forme organisée de toutes les données d'entreprise. Les utilisateurs peuvent accéder à ces catalogues pour trouver les informations dont ils ont besoin pour effectuer des tâches. Le catalogue de données comprend les sous-composants suivants : Métadonnées et Knowledge Graph.
Automatisation basée sur l'IA et le ML
L'IA multiple doit être au centre de la structure de données qui gère toutes les résolutions de requêtes, le contrôle de la qualité des données, les contrôles de sécurité, etc.
Intégration et transport de données
Les maillages de données intègrent les données de toutes les sources comme les serveurs sur site, stockage cloud, les ordinateurs portables des employés, etc. Il devrait y avoir des connecteurs de données pour relier les informations à un ordinateur distant ou à un transporteur afin de déplacer les données à travers le tissu de données.
How to Implement Data Fabric
Cela dépendra totalement du type d'organisation que vous êtes et de vos besoins. En raison des exigences variées des entreprises, il n'existe pas de solution unique pour la mise en œuvre d'un réseau de données maillé. Cependant, il existe certaines caractéristiques ou couches communes de l'architecture de Data Fabric.
Gestion de données: Cette couche fonctionne pour la sécurité des données et la gouvernance.
Ingestion de données : Cette couche commence à assembler toutes les données cloud tout en localisant la manière dont les données structurées et non structurées sont connectées.
Traitement de l'information: Il garantit que les données pertinentes sont disponibles lors de l'extraction des données.
Disposition des données : Cette couche comprend l'exécution de tâches, y compris la collecte de données en silo, la structuration des données, le nettoyage des données, l'intégration et la transformation pour créer des données utilisables.
Détection de données : Il permet de collecter des données en intégrant diverses sources. C'est crucial pour la satisfaction des clients.
Accès aux données: Cette couche est dédiée à la consommation de données. Simultanément, cette couche aide à accéder aux données pertinentes via des outils de visualisation de données ou des tableaux de bord d'application.
Data Fabric Principles
L'idée des réseaux de données maillés est d'unifier les actifs de données distribués et diversifiés des entreprises de tous les secteurs. De plus, il combine des processus de gestion de données de bout en bout en une plate-forme de gestion de données unifiée.
La Data Fabric atteint ces objectifs en s'appuyant sur les principes de gestion des données suivants :
- Découverte de données
- Conservation des données
- Organisation des données
- La modélisation des données
- Contrôles de qualité
- Orchestration de données en silo
- Intégration de données
- Gouvernance des données
Data Fabric Capabilities
Résolution sans fin des requêtes de données
Les réseaux de données maillés s'appuient sur l'Internet haut débit, les disques SSD et les superordinateurs pour récupérer en permanence les données demandées sans aucun temps d'arrêt.
Intégration, découverte et catalogage de données sans fin
La principale IA responsable de gestion des données au sein de la structure doit travailler jour et nuit pour accepter de nouvelles données brutes, les analyser, les cataloguer et les intégrer dans des applications métier.
Métadonnées passives et actives
Les métadonnées actives sont des informations telles que la qualité des données, l'utilisation des données, l'éditeur actuel, etc. D'autre part, les métadonnées passives sont des données statiques que l'auteur annonce. Data Fabric AI les modifie constamment pour réduire les efforts manuels d'exploration ou de préparation des données.
Flexibilité
Le tissu de données est très flexible et accepte les changements chaque fois que votre entreprise en a besoin.
Popular Data Fabric Tools
La mise en œuvre d'un réseau maillé de données se fait sans effort grâce à un logiciel intelligent. Il y en a plusieurs, mais les suivants conviennent aux petites et moyennes entreprises :
Atlan
Atlan est une plate-forme de métadonnées actives puissante mais simple et un espace de travail de données qui vous permet d'accéder facilement aux données de n'importe quelle source. Il fonctionne comme un catalogue de données moderne pour vos besoins en Data Fabric. La plate-forme offre des solutions pour tout ce qui concerne les données, y compris le catalogage, le profilage, la découverte, la qualité, la gouvernance, l'exploration et l'intégration.
Il est livré avec une interface qui ressemble à une interface utilisateur de recherche Google et un glossaire métier riche où vous pouvez rechercher pour comprendre vos données. Les entreprises peuvent tirer parti de gestes tels que la gouvernance granulaire et les contrôles d'accès pour gérer l'utilisation des données dans un écosystème.
De plus, Atlan prend en charge l'intégration avec des applications telles que Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker et Tableau.
K2View
Si vous recherchez une plate-forme avec une fonctionnalité de structure de données de bout en bout, optez pour K2View. Cette application de produit de données vous assiste à toutes les étapes du réseau de données maillé, y compris l'intégration des données, la préparation, l'orchestration des données et le pipelining.
Avec son aide, les entreprises peuvent activer les architectures de Data Fabric les plus sophistiquées dans les environnements cloud, sur site et hybrides. Par conséquent, la gestion humaine des données diminuera à mesure que le déploiement de la structure de données deviendra plus facile. Il peut unifier les données provenant de plusieurs sources et les canaliser vers des systèmes cibles d'intégrité des données.
Grâce à K2View, vous pouvez créer instantanément des lacs de données et entrepôts de données que vous pouvez analyser immédiatement. Même si vous n'avez aucune expérience en codage, cela vous permet de contrôler le mouvement et la transformation des données de la source à la cible.
Les entreprises peuvent même utiliser les règles configurables de cette plateforme pour contrôler l'accès, la synchronisation et la sécurité des données. De plus, il convient à l'automatisation des services de données avec un cadre facile à utiliser.
Talend
Talend est une plate-forme de tissu de données qui garantit un accès sain aux données tout en vous aidant à générer de la valeur commerciale. Chaque entreprise doit gérer des données complètes et sans compromis en garantissant leur convivialité, leur intégrité, leur disponibilité et leur sécurité. Cette application permet aux organisations de conserver les données en bon état en atténuant les risques.
Talend est une plateforme unifiée pour des données fiables et accessibles qui offre gouvernance, intégration et intégrité. Il peut fournir des données saines à l'aide d'une infrastructure de services et d'écosystèmes de partenaires. Ici, vous pouvez découvrir vos données nécessaires grâce à la documentation et à la catégorisation.
Puisqu'il nettoie automatiquement les données en temps réel, il n'y a aucune chance que de mauvaises données pénètrent dans votre système. Les entreprises peuvent améliorer leur productivité et économiser de l'argent en utilisant cet outil qui garantit conformité et réduit les risques.
Vous pouvez offrir à vos clients de meilleures expériences en utilisant son application et son intégration API. Ceux-ci garantissent également des capacités de libre-service pour le partage de données fiables en interne et en externe.
Incorte
Incorte est une plate-forme d'analyse de données en libre-service où les entreprises peuvent utiliser leurs données à leur plein potentiel pour obtenir des informations à moindre coût. La solution vous offre une expérience de données plus agile afin que vous puissiez prendre des décisions opportunes et éclairées.
Il utilise des fonctionnalités d'analyse en mémoire et de cartographie directe des données pour offrir une vitesse et une évolutivité sans précédent pour le stockage et la gestion des données. Même si vous souhaitez analyser vos données à partir de plusieurs ressources, Incorta peut garantir une véritable agilité commerciale pour un pipeline de données flexible.
De plus, il vous aide à collecter, traiter, analyser et présenter les données des applications métier. Vous pouvez également présenter des données d'entreprise en toute fidélité à l'aide de sa fonction de visualisation native.
Conclusion
La Data Fabric est l'architecture de stockage, de traitement, de sauvegarde et de gestion des données de nouvelle génération. Bien qu'il s'agisse d'une application informatique prête pour l'avenir, de nombreuses entreprises numériques utilisent déjà des outils de Data Fabric pour préparer leur main-d'œuvre pour l'avenir.
Sans oublier que les petites entreprises, les moyennes entreprises et les startups peuvent bénéficier au maximum de cette technologie car elles ne peuvent pas se permettre des retards dans le flux de travail en raison des approbations et de l'examen minutieux. Visitez tout ou partie des outils mentionnés ci-dessus pour découvrir leurs offres et comment ces fonctionnalités pourraient ajouter de la valeur à votre entreprise.
Votre business model RevOps peut largement bénéficier de la data fabric. En savoir plus sur outils d'exploitation des revenus (RevOps).
