Warum Business Leader 2022 Data Fabrics priorisieren müssen

Data Fabrics gewährleisten organisationsweiten und On-Demand-Zugriff auf Datensätze, die für effiziente Operationen und digitale Transformation benötigt werden.

Die Fähigkeit, Daten zu visualisieren und zu verarbeiten, ist die wichtigste Enterprise-Fähigkeit, und Business Leader wollen sie nicht verpassen. Alles ohne Daten-Rückhalt findet im digitalen Zeitalter keine Akzeptanz. Genau wie die meisten technologischen Dinge sind auch Daten dazu bestimmt, sich weiterzuentwickeln. Angesichts der zunehmenden Nutzung von Web-3.0-Technologien wie IoT haben Business Leader eine Schlüsselverantwortung – ihre Datenmanagement-Praktiken in zukunftsfähige Frameworks zu heben. Betreten Sie Data Fabrics.

Data Fabrics, wie wir alle wissen, ist ein schnell wachsender Markt, und Enterprise-Entscheidungsträger fragen danach. Was interessant ist, ist die steigende Anpassungsfähigkeit des Fabrics bei der Organisation von Daten unabhängig vom Sektor, der historischen Landschaft oder der zugrundeliegenden Technologie.

Daher sieht die CAGR von 23,8 % Wachstum bis 2026 nicht wie ein steiniger Weg aus. So sollte jeder, der am Prozess des Aufbaus von Datenteams beteiligt ist, alle C-Level-Führungskräfte (einschließlich Information Officers, Data Officers etc.), Data Scientists, Analysten, KI-Entwickler und Stakeholder die Erwartungen der Organisation an die Praxis namens Data Fabrics ausrichten.

Siehe auch: Center for Automated Integration

Der Zweck von Data Fabric

Data Fabrics sind mehr als nur ein Datenmanagement-Protokoll. Im Gegensatz zu traditionellen Praktiken extrahieren sie das Beste aus Automatisierung, wodurch Flexibilität, Genauigkeit und Nachhaltigkeit gewährleistet werden. Man kann also nicht unrecht haben zu sagen, dass Fabrics eine KI-gestützte Management-Architektur sind, die kontinuierlich analytische Einblicke in Ihre Metadaten speist und letztlich zu klügeren Geschäftsentscheidungen beiträgt.

Sie können die tatsächliche Verwendbarkeit von Datensätzen in mehreren neuen Mustern vorhersagen, für neue Metadaten-Typen, neue Formen der Orchestrierung und Smart Reporting für den-moment-analytischen Verbrauch antreiben.

Daher können D&A-Leader die Gelegenheit nutzen, menschlichen Aufwand (und Fehler) zu ersetzen, indem sie primitive Datenmanagement- und Wartungstechnologien eliminieren. Menschliche Ressourcen können gleichzeitig für kreativere und kritischere strategische Aufbauarbeiten genutzt werden.

Unabhängig von der eingehenden Quelle stellt das Fabric organisationsweiten und On-Demand-Zugriff auf angeforderte Datensätze sicher.

Siehe auch: Warum ein Data Fabric klinische Studien zukunftssicher machen könnte

Was sollten Business Leader tun?

Jetzt sollte auch beachtet werden, dass die Fabric-Architektur am wenigsten von sich ändernden Datenumgebungen, bevorzugten Nutzungsrichtlinien, Managementprozessen und anderen betroffen ist. Als Ergebnis automatisiert sie Data Discovery und Governance-Initiativen kompetent, während sie enterprise-ready Analytics vorbereitet.

Jetzt schwebt das Unternehmensschicksal auf der Qualität der Datenprozesse und der Entscheidungsträger hinter den Kulissen. Es hat direkten Einfluss auf Stakeholder und muss gezielte Ergebnisse erreichen. Daher sollten Entscheidungsträger sicherstellen, dass die Praxis alle an Bord involviert. Machen Sie es zu einer kollaborativen Aktivität statt nur ein paar Executives, die den Anruf tätigen. Gleichzeitig sollte es:-

1) Eine Kollaboration aus Maschinen-KI und menschlichem Bewusstsein sein

Entgegen der landläufigen Meinung tötet KI keine menschlichen Jobs. Sie setzt sie vielmehr für kritischere (und produktivere) Rollen ein. Menschen glänzen in der kontextuellen Analyse eines Entscheidungsprozesses, während Maschinen am besten für rationale Problemlösungsrollen geeignet sind.

2) Anpassungsfähig an Veränderung

Die Entscheidungsfindung sollte die Vielseitigkeit von Daten anerkennen. Folglich sollte die finalisierte Entscheidung in ad-hoc-Szenarien passen und so die Skalierbarkeitsziele des Unternehmens in der Zukunft ergänzen. Falls erforderlich, brechen Sie den Entscheidungsprozess in mehrere kleinere Entscheidungen auf. Der Prozess sollte auf jeder Ebene mehrerer Komponenten kontext-sensitiv sein.

3) Moderne Herausforderungen erfordern moderne Lösungen

Datenmanagement ist nicht neu. Automatisierung im Datenmanagement ist keine neue Praxis mehr. Es gibt sie seit mehr als einem Jahrzehnt, seit die Industrie auf Big Data Analytics aufgewacht ist. Da wir uns dem Zeitalter von Web 3.0 nähern, wird die Rate der Datenproduktion exponentiell steigen. Und genau deshalb brauchen wir einen super-intelligenten Managementprozess, um diesen irren Ansturm mit Finesse zu bewältigen. Unnötig zu sagen, Business Leader haben hier eine wichtige Rolle zu spielen. Sie müssen ihr organisatorisches Datenmanagement von primitiven Praktiken lösen und die neueste Technologie annehmen. Während wir dabei sind, ist es wichtig, den Erfolg von Mikro-Datenbanken anzuerkennen.

K2View Data Fabric nutzt beispielsweise Mikro-Datenbanken, um Daten durch digitale Entitäten zu verwalten. Fragmentierte Datenquellen aus mehreren Systemen in Silos werden erfasst und in ein exklusives Datenschema organisiert, wobei jedes Schema einen spezifischen Typ von Geschäftsentität repräsentiert. Jede Geschäftsentität (digitale Entität) wird in einer einzigartigen Mikro-Datenbank gespeichert. Für Organisationen ist es ein effizienter Weg, alle Informationen über eine spezifische Geschäftsentität zu vereinen und für alle zugänglich zu machen. Für Business Leader ist es eine Gelegenheit, ihre Datenpraxis in ein stärker integriertes Ökosystem zu überführen.

Neben der Aktualisierung der Daten in den Quellsystemen ist das Fabric skalierbar und unterstützt Millionen von Mikro-Datenbanken parallel. Als Ergebnis gibt es eine verteilte, automatisierte und hochperformante Management-Architektur in der unteren Schicht.

Der Ball liegt in Ihrem Court

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