Waarom 2022 zakelijke leiders data fabrics moeten prioriteren

Data fabrics waarborgen organisatiebrede en on-demand toegang tot datasets die nodig zijn voor efficiënte operaties en digitale transformatie.

De mogelijkheid om data te visualiseren en te verwerken is de belangrijkste enterprise-vaardigheid, en zakelijke leiders willen het niet missen. Zonder de backing van data heeft niets acceptatie in de digitale wereld. Net als de meeste technologische dingen, is data ook gebonden te evolueren. Te midden van het toenemende gebruik van Web 3.0 technologieën zoals IoT, hebben zakelijke leiders een cruciale verantwoordelijkheid – hun datamanagementpraktijken op te heffen naar toekomstbestendige frameworks. Enter data fabrics.

Data fabrics, zoals we allemaal weten, is een snel groeiende markt, en enterprise besluitvormers overal vragen erom. Wat interessant is, is de stijgende aanpasbaarheid van de fabric in het organiseren van data ongeacht de sector, historisch landschap of de onderliggende technologie.

Als resultaat ziet de CAGR van 23,8% groei tot 2026 er niet als een klus van uit. Iedereen betrokken bij het bouwen van data teams, alle C-level executives (inclusief Information officers, Data officers, etc.), datawetenschappers, analisten, AI-ontwikkelaars en stakeholders zouden de verwachtingen van de organisatie van de praktijk genaamd data fabrics moeten aligneren.

Zie ook: Center for Automated Integration

Het doel van data fabric

Data fabrics zijn meer dan alleen een datamanagementprotocol. In tegenstelling tot traditionele praktijken, halen deze het beste uit automatisering, wat flexibiliteit, nauwkeurigheid en duurzaamheid waarborgt. Dus het is niet onjuist te zeggen dat fabrics een AI-geïntegreerde managementarchitectuur zijn die continu analytische inzichten voedt aan uw metadata en uiteindelijk bijdraagt aan slimme zakelijke besluitvorming.

Het kan de daadwerkelijke bruikbaarheid van datasets in meerdere nieuwe patronen voorspellen, voor nieuwe metadata-typen, nieuwe vormen van orchestratie, en slimme rapportage drijven voor – het-moment analytische consumptie.

Daarom kunnen D&A-leiders de kans benutten om menselijke inspanning (en fouten) te vervangen door primitieve datamanagement- en onderhoudstechnologieën te elimineren. Menselijke middelen, tegelijkertijd, kunnen benut worden voor meer creatieve en kritische strategische opbouw.

Ongeacht de binnenkomende bron, waarborgt de fabric organisatiebrede en on-demand toegang tot aangevraagde datasets.

Zie ook: Waarom een Data Fabric klinische studies toekomstbestendig kan maken

Wat moeten zakelijke leiders doen?

Nu moet ook genoteerd worden dat de fabric-architectuur minst beïnvloed wordt door veranderende dataomgevingen, voorkeursgebruiksbeleid, beheerprocessen en anderen. Als resultaat automatiseert het proficiënt data-ontdekking en governance-initiatieven terwijl het enterprise-klare analytics voorbereidt.

Nu de enterprise-lot zwaait op de kwaliteit van dataprocessen en de besluitvormers achter de schermen. Het heeft een direct impact op de stakeholders en moet gerichte resultaten bereiken. Daarom moeten besluitvormers ervoor zorgen dat de praktijk iedereen op de board betrekt. Maak het een collaboratieve activiteit danwel slechts een paar executives die de beslissing nemen. Tegelijkertijd moet het:

1) Een samenwerking van machine AI en menselijk bewustzijn

Tegen de populaire mening in, diert AI geen menselijke banen. Het plaatst ze eerder voor meer kritische (en productieve) rollen. Mensen excelleren in contextuele analyse van een besluitvormingsproces, terwijl machines het beste geschikt zijn voor meer rationele probleemoplossende rollen.

2) Aanpasbaar aan verandering

De besluitvorming moet de veelzijdigheid van data erkennen. Vervolgens moet de gefinaliseerde beslissing passen in ad-hoc scenario's en dus de schaalbaarheidsdoelen van het bedrijf in de toekomst complementeren. Indien vereist, verdeel het besluitvormingsproces in meerdere kleinere beslissingen. Het proces moet contextgevoelig zijn op elk niveau van meerdere componenten.

3) Moderne uitdagingen vereisen moderne oplossingen

Datamanagement is niet nieuw. Automatisering in datamanagement is geen nieuwe praktijk meer. Het is al meer dan een decennium bezig sinds de industrie wakker werd voor Big Data analytics. Naarmate we dichterbij de era van Web 3.0 komen, zal de snelheid van dataproductie exponentieel toenemen. En dat is precies waarom we een super-intelligent beheerproces nodig hebben om deze dolle rush met finesse te hanteren. Het is niet nodig te zeggen dat zakelijke leiders een belangrijke rol hierin spelen. Ze moeten hun organisatorische datamanagement losmaken van primitieve praktijken en de nieuwste technologie aannemen. Terwijl we erbij zijn, is het belangrijk de succes van micro-databases te erkennen.

K2View Data Fabric gebruikt bijvoorbeeld micro-databases om data te managen via digitale entiteiten. Gefragmenteerde databronnen uit meerdere systemen in silo's vangen en ze organiseren in een exclusief dataschema waarbij elk schema een specifiek type zakelijke entiteit vertegenwoordigt. Elke zakelijke entiteit (digitale entiteit) wordt opgeslagen in een unieke micro-database. Voor organisaties is het een efficiënte manier om alle informatie over een specifieke zakelijke entiteit te verenigen terwijl het voor iedereen toegankelijk wordt. Voor zakelijke leiders is het een kans om hun datapraktijk te herbouwen tot een meer geïntegreerd ecosysteem.

Naast het updaten van de data in de bronsystemen, is de fabric schaalbaar en ondersteunt miljoenen micro-databases parallel. Als resultaat is er een gedistribueerde, geautomatiseerde en hoogpresterende beheerarchitectuur in de onderlaag.

De bal ligt in uw kamp

Het is een open marktplaats. Iedereen heeft toegang tot de nieuwste technologieën, en de enige differentiator is de vermogen veranderingen te voorzien en van tevoren te handelen. Met betrekking tot fabrics hebben data science leiders een grotere taak – om te visualiseren, plannen en hun organisaties voor te bereiden op een volatiel digitaal landschap.