Führungskräfte müssen Data Fabrics im Jahr 2022 zu einer Priorität machen

Data Fabrics stellen den unternehmensweiten und bedarfsgerechten Zugriff auf Datensätze sicher, die für einen effizienten Betrieb und die digitale Transformation erforderlich sind.

Die Fähigkeit, Daten zu visualisieren und zu verarbeiten, ist die wichtigste Unternehmenskompetenz, und Unternehmensleiter möchten sie nicht missen. Alles ohne Datensicherung hat in der digitalen Welt keine Akzeptanz. Wie die meisten technologischen Dinge werden sich auch Daten zwangsläufig weiterentwickeln. Inmitten der zunehmenden Nutzung von Web 3.0-Technologien wie IoT haben Unternehmensleiter eine Schlüsselverantwortung – ihre Datenverwaltungspraktiken in zukunftsfähige Frameworks zu überführen. Geben Sie Datenstrukturen ein.

Data Fabrics sind, wie wir alle wissen, ein schnell wachsender Markt, und Entscheidungsträger in Unternehmen auf der ganzen Linie fragen danach. Interessant ist die zunehmende Anpassungsfähigkeit der Struktur bei der Organisation von Daten, unabhängig von der Branche, der historischen Landschaft oder der zugrunde liegenden Technologie.

Infolgedessen sieht die CAGR von 23,8 % Wachstum bis 2026 nicht nach einem harten Weg aus. Daher sollten alle am Aufbau von Datenteams Beteiligten, alle C-Level-Führungskräfte (einschließlich Informationsbeauftragte, Datenbeauftragte usw.), Datenwissenschaftler, Analysten, KI-Entwickler und die Interessengruppen die Erwartungen der Organisation an die als Data Fabrics bezeichnete Praxis ausrichten .

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Der Zweck der Datenstruktur

Data Fabrics sind mehr als nur ein Datenverwaltungsprotokoll. Im Gegensatz zu herkömmlichen Verfahren holen diese das Beste aus der Automatisierung heraus und gewährleisten so Flexibilität, Genauigkeit und Nachhaltigkeit. Es ist also nicht falsch zu sagen, dass Fabrics eine KI-fähige Verwaltungsarchitektur sind, die Ihre Metadaten kontinuierlich mit analytischen Erkenntnissen füttert und letztendlich zu einer intelligenteren Geschäftsentscheidung beiträgt.

Es kann die tatsächliche Verwendbarkeit von Datensätzen in mehreren neuen Mustern für neue Metadatentypen und neue Formen der Orchestrierung vorhersagen und intelligente Berichte für den analytischen Verbrauch im Moment vorantreiben.

Daher können D&A-Führungskräfte die Gelegenheit nutzen, menschliche Bemühungen (und Fehler) zu ersetzen, indem sie primitive Datenverwaltungs- und Wartungstechnologien eliminieren. Gleichzeitig können Humanressourcen für einen kreativeren und kritischeren strategischen Aufbau genutzt werden.

Unabhängig von der eingehenden Quelle stellt die Fabric den unternehmensweiten und bedarfsgerechten Zugriff auf angeforderte Datensätze sicher.

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Was sollten Unternehmensleiter tun?

Nun sollte auch beachtet werden, dass die Fabric-Architektur am wenigsten von den sich ändernden Datenumgebungen, bevorzugten Nutzungsrichtlinien, Verwaltungsprozessen und anderem beeinflusst wird. Infolgedessen werden Datenermittlungs- und Governance-Initiativen kompetent automatisiert und gleichzeitig unternehmenstaugliche Analysen vorbereitet.

Jetzt hängt das Unternehmensschicksal von der Qualität der Datenprozesse und den Entscheidungsträgern hinter den Kulissen ab. Sie wirkt sich direkt auf die Stakeholder aus und muss zielgerichtete Ergebnisse erzielen. Daher sollten Entscheidungsträger sicherstellen, dass die Praxis alle Vorstandsmitglieder einbezieht. Machen Sie es zu einer kollaborativen Aktivität, bei der nicht nur ein paar Führungskräfte den Anruf entgegennehmen. Gleichzeitig sollte es sein:-

1) Eine Zusammenarbeit von maschineller KI und menschlichem Bewusstsein

Entgegen der landläufigen Meinung tötet KI keine menschlichen Arbeitsplätze. Es setzt sie eher für kritischere (und produktivere) Rollen ein. Menschen zeichnen sich durch eine kontextbezogene Analyse eines Entscheidungsprozesses aus, während Maschinen am besten für rationalere Problemlösungsrollen geeignet sind.

2) Anpassbar an Veränderungen

Die Entscheidungsfindung sollte die Vielseitigkeit von Daten anerkennen. Anschließend sollte die endgültige Entscheidung in Ad-hoc-Szenarien passen und so die zukünftigen Skalierbarkeitsziele des Unternehmens ergänzen. Teilen Sie den Entscheidungsprozess bei Bedarf in mehrere kleinere Entscheidungen auf. Der Prozess sollte auf jeder Ebene mehrerer Komponenten kontextsensitiv sein.

3) Moderne Herausforderungen erfordern moderne Lösungen

Datenmanagement ist nicht neu. Automatisierung im Datenmanagement ist keine neue Praxis mehr. Es gibt es seit mehr als einem Jahrzehnt, seit die Branche mit Big Data Analytics aufgewacht ist. Je näher wir der Ära des Web 3.0 kommen, desto mehr wird die Datenproduktion exponentiell zunehmen. Und genau deshalb brauchen wir einen superintelligenten Managementprozess, um diesen wahnsinnigen Ansturm mit Finesse zu bewältigen. Unnötig zu erwähnen, dass Wirtschaftsführer hier eine wichtige Rolle zu spielen haben. Sie müssen ihre organisatorische Datenverwaltung von primitiven Praktiken lösen und die neueste Technologie schmücken. Wo wir gerade dabei sind, ist es wichtig, den Erfolg von Mikrodatenbanken anzuerkennen.

K2View Data Fabric verwendet beispielsweise Mikrodatenbanken, um Daten über digitale Entitäten zu verwalten. Die Erfassung fragmentierter Datenquellen aus mehreren Systemen in Silos organisiert sie in einem exklusiven Datenschema, wobei jedes Schema eine bestimmte Art von Geschäftseinheit darstellt. Jede Geschäftseinheit (digitale Einheit) wird in einer einzigartigen Mikrodatenbank gespeichert. Für Organisationen ist es eine effiziente Möglichkeit, alle Informationen über eine bestimmte Geschäftseinheit zu vereinheitlichen und sie gleichzeitig für alle zugänglich zu machen. Für Führungskräfte ist es eine Gelegenheit, ihre Datenpraxis in ein stärker integriertes Ökosystem umzugestalten.

Neben der Aktualisierung der Daten in den Quellsystemen ist die Fabric skalierbar und unterstützt Millionen von Mikrodatenbanken parallel. Als Ergebnis gibt es eine verteilte, automatisierte und leistungsstarke Verwaltungsarchitektur auf der untersten Ebene.

Der Ball liegt bei Ihnen

Es ist ein offener Marktplatz. Jeder hat Zugang zu den neuesten Technologien, und das einzige Unterscheidungsmerkmal ist die Fähigkeit, Veränderungen vorauszusehen und im Voraus zu handeln. In Bezug auf Fabrics haben Data Science-Führungskräfte eine größere Aufgabe in der Hand – ihre Organisationen zu visualisieren, zu planen und auf eine volatile digitale Landschaft vorzubereiten.