"دیتا فابریک" چیست؟

بازدید 309

Rate this post

دیتا فابریک (Data Fabric) : چارچوب یکپارچه مدیریت داده، اتصال منابع چندگانه با دسترسی آسان، محیط چندابر، و دید یکپارچه برای تجزیه و تحلیل داده.

دیتا فابریک یک رویکرد یکپارچه به مدیریت داده است که به طور بی‌درنگ منابع داده مختلف را به هم متصل می‌کند، ساختاری که ممکن است در داخل یا برون از محیط سازمانی (از جمله در محیط ابر) قرار داشته باشند.

این به عنوان یک چارچوب فنی برای مدیریت داده در محیط‌های چندسرورهای پخته شده عرضه می‌شود. همچنین، دیتا فابریک یک نگرش سازمانی است، به این معنا که یک رویکرد سازمانی به نحوه فکر کردن، دسترسی به، و مدیریت داده‌هاست. می‌توان آن را مانند یک پارچه دیجیتال تصور کرد که داده‌ها را از منابع مختلف از جمله پایگاه‌های داده، سیستم‌های ذخیره‌سازی، و حتی پلتفرم‌های استریمینگ با یکدیگر پیوند می‌دهد و یک دید یکپارچه از داده‌ها ایجاد می‌کند که دسترسی و تجزیه و تحلیل داده را آسان‌تر می‌سازد.

در گذشته، مدل‌های سنتی هوش تجاری (BI) به محدودیت دسترسی به داده منجر و کاربران را ناتوان می‌کردند. کارکنان فناوری اطلاعات هر اتصال و درخواست دسترسی را مدیریت می‌کردند. این گردش کار، اگرچه امنیت داده را تضمین می‌کرد، اما از شرکت‌ها جلوگیری می‌کرد که در تبدیل داده‌های خود به مقیاس بزرگ پیشرفت کنند.

دیتا فابریک (Data Fabric) به شرکت‌ها معماری داده انعطاف‌پذیر، تطبیق‌پذیر، و امن ارائه می‌دهد – یک معماری که به واقعیت می‌پیوندد در حالی که آن‌ها رشد می‌کنند. با این رویکرد، کاربران غیرفنی می‌توانند به داده‌ها به صورتی که توسط مشکلات فنی محدود نشود، بررسی و تجزیه و تحلیل کنند و از آنها استفاده کنند.

اصول کلیدی دیتا فابریک شامل:

یک چارچوب داده مرکزی که امکان اتصال هر سیستمی را فراهم می‌کند.
جذب داده خودکار برای مدیریت امن داده به صورت مداوم.
دسترسی به خودخدمت تا تمام کارمندان بتوانند داده‌های مورد نیاز خود را پیدا کنند و استفاده کنند.

چرا دیتا فابریک مهم است؟

دیتا فابریک همچنین یک چارچوب فنی و یک نگرش سازمانی است. این ترکیب به سازمان‌ها کمک می‌کند که دسترسی به حجم روز به روز افزایش یافته داده‌ها را بیشتر کنند. در عصر بار اطلاعات، دیتا فابریک ابزاری حیاتی برای حفظ رقابتی و چابکی است. این امکان را فراهم می‌کند تا به سرعت منابع داده جدید را بدون وابستگی به پشتیبانی فناوری اطلاعات به سازمان اضافه کنید. با دیتا فابریک، سازمان‌ها می‌توانند به بیشتر کاربران دسترسی به بینش‌ها که کار آن‌ها را تغییر، آسان‌تر، مفید‌تر، و تقویت می‌کند، اعطا کنند.

مزایای دیتا فابریک عبارتند از:

کاوش و تحلیل داده بدون نیاز به فناوری اطلاعات: دیتا فابریک به کاربران غیرفنی اجازه می‌دهد به صورت مستقیم به داده دسترسی پیدا کرده و تحلیل کنند، کاهش فشار بر بخش فناوری اطلاعات و تسریع در تصمیم‌گیری را فراهم می‌کند.

مدیریت داده مؤثرتر: به جای سایلوهای داده، دیتا فابریک یک پلتفرم یکپارچه برای ذخیره و مدیریت داده فراهم می‌کند، که زمان و منابع را صرفه‌جویی می‌کند.

تحویل داده بهینه: دیتا فابریک اطمینان می‌حاصل کند که داده مناسب زمان مناسب در دسترس مردم مناسب باشد و همکاری و تصمیم‌گیری آگاهانه را در سراسر سازمان ترویج می‌کند.

نوآوری و روندهای مثبت در دیتا فابریک

فضای دیتا فابریک به همان سرعتی که هر زمینهٔ دیگری در حال توسعه است، در حال پیشرفت است. در زیر، نوآوری‌ها و روندهای اخیری که رهبران باید اطلاعات داشته باشند را خلاصه می‌کنیم.

استعلام داده در مکان

چرا این تغییرات مثبت است: تجزیه و تحلیل داده سنتی اغلب نیازمند جابجایی داده از مکان اصلی به یک انبار داده متمرکز برای استعلام است. قابلیت استعلام داده در مکان بدون جابجایی آن، این مدل را سهل‌الوصول‌تر، کم‌هزینه‌تر و با کمترین ریسک امنیتی مرتبط با جابجایی داده می‌کند.

تأثیر: این رویکرد نه تنها دسترسی به داده را ساده‌تر می‌کند بلکه قابلیت‌های تجزیه و تحلیل به زمان واقعی را افزایش می‌دهد. این می‌تواند در حوزه‌هایی مانند اینترنت اشیاء (IoT) که داده در لبه تولید می‌شود و نیاز به تحلیل در زمان واقعی دارد، انقلابی ایجاد کند. همچنین با تضمین حریم خصوصی، با مقرراتی که جابجایی داده را در مرزها محدود می‌کنند، همخوانی دارد.

مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی (AI)

چرا این تغییرات مثبت است: ظهور هوش مصنوعی و یادگیری ماشین منجر به افزایش مدل‌هایی شده است که نیاز به مدیریت، نظارت و به‌روزرسانی دارند. راه‌حل‌های مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی یک پلتفرم مرکزی برای این وظایف ارائه می‌دهند که استقرار، مقیاس‌پذیری و نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین را آسان‌تر می‌سازند.

تأثیر: مدیریت موثر مدل می‌تواند زمان به بازار رسیدن برای ابتکارات هوش مصنوعی را افزایش دهد و بازده سرمایه‌گذاری در پروژه‌های هوش مصنوعی را بهبود بخشد. همچنین این امکان را به وجود می‌آورد که همکاری بهتری بین داده‌شناسان و تحلیلگران تجاری امکان‌پذیر شود و این به معنای جمعی‌سازی هوش مصنوعی در سازمان است.

ادغام با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

چرا این تغییرات مثبت است: ادغام مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT-3 به راهکارهای دیتا فابریک می‌تواند وظایفی مانند استعلام داده، خلاصه‌سازی و حتی تجزیه و تحلیل را به صورت خودکار انجام دهد. این تکنولوژی را برای کاربران غیرفنی قابل دسترس می‌کند و وظایف مربوط به داده را به شدت تسریع می‌بخشد.

تأثیر: باعث می‌شود که برای یک گسترده‌ترین گروه از کارمندان دسترسی به داده آسان‌تر شود و مدل‌های زبان بزرگ می‌توانند فرهنگ مبتنی بر داده‌ها را در سازمان ترویج دهند. همچنین می‌توانند وظایف روزمره را به صورت خودکار انجام دهند و این باعث آزادی داده‌شناسان و تحلیلگران می‌شود تا بر روی مسائل پیچیده‌تر تمرکز کنند.

حاکمیت داده و مدل

چرا این تغییرات مثبت است: با تبدیل داده‌ها و مدل‌ها به بخشی اساسی از عملیات تجاری، نیاز به مکانیزم‌های حاکمیت قوی بیشتر می‌شود. راهکارهای حاکمیت پیشرفته‌ای که بررسی‌های اتوماتیکی، کنترل نسخه و دنبال‌کردن مراحل را ارائه می‌دهند، به مراتب اهمیت زیادی پیدا کرده‌اند.

تأثیر: ابزارهای حاکمیت بهبود چشمگیری در مدیریت داده و مدل ایجاد می‌کنند و ریسک‌های مرتبط با مدیریت داده و مدل را به شدت کاهش می‌دهند، از جمله ریسک‌های تطابق و احتمال نقض داده. این موجب می‌شود که سازمان‌ها بتوانند به راحتی راه‌حل‌ها و پروژه‌های داده و هوش مصنوعی را دریافت کنند، با اطمینان از اینکه حاکمیت درست اعمال شده است.

دیتا فابریک در مقایسه با مجازی‌سازی داده

Data fabric و مجازی‌سازی داده هر دو با پیچیدگی‌های ادغام داده سر و کار دارند، اما هرکدام به روش منحصر به فردی به ادغام داده می‌پردازد. مجازی‌سازی داده لایه‌ای انتزاعی برای استعلام داده‌های پخش شده بدون جابجایی فیزیکی ایجاد می‌کند، مانند اینکه به شما یک راه برای دسترسی به داده از طریق یک پنجره باز می‌دهد. داده در مکان جداگانه‌ای باقی می‌ماند، اما می‌توانید آن را مشاهده و با آن تعامل داشته باشید بدون ایجاد کپی‌های تکراری از داده در یک پلتفرم جدید و یکپارچه. نقطه ضعف مجازی‌سازی داده این است که داده همچنان در مناطق مختلف زندگی می‌کند که باعث می‌شود دیدن تصویر کلی از داده دشوار شود.

دیتا فابریک، به عنوان یک معماری گسترده‌تر، ادغام، هماهنگ‌سازی و دسترسی را شامل می‌شود. این سه‌گانه به استفاده و تحلیل به صورت زمان واقعی ترویج می‌دهد. ادغام داده در یک پلتفرم یکپارچه از منابع مقدماتی بیشتری نیاز دارد، اما در نهایت دیتا فابریک راهی آسان‌تر برای تحلیل منابع داده متفاوت به صورت یکجا ایجاد می‌کند. دیتا فابریک کار را در پشت صحنه انجام می‌دهد تا منابع داده را به یک ساختار مشترک ترجمه کند که به افراد این امکان را می‌دهد تا همه داده‌ها را در یک مکان ببینند.

نتیجه نهایی؟ مجازی‌سازی داده به شما کمک می‌کند تا به سوالات تکی در داده پاسخ دهید، در حالی که دیتا فابریک به شما کمک می‌کند تا یک داستان جامع در داده ببینید.

معماری دیتا فابریک

معماری دیتا فابریک یک فرآیند مدیریت داده از ابتدا تا انتها است که کل چرخه حیات داده را از ادغام تا نمایش نهایی کاربر در بر می‌گیرد. این معماری به یک منبع مرکزی متمرکز است که به آن همه داده‌ها متصل می‌شوند. این کار ممکن است توسط کارکنان IT یا از طریق اتصال‌های پیش‌ساخته و کاربرپسندی صورت گیرد که منابع داده را به یک پلتفرم یکپارچه می‌آورد و به ایجاد یک دید یکپارچه از داده‌های متفاوت کمک می‌کند. هنگامی که داده متصل و ادغام شد، معماری دیتا فابریک پشتیبانی از دسترسی به رابط کاربری را ارائه می‌دهد.

از آنجایی که معماری دیتا فابریک بر یک مکان متمرکز برای تمام داده‌ها تکیه دارد، این معماری فرآیند دموکراتیزاسیون داده را ترویج می‌کند. به عبارت دیگر، این باعث می‌شود داده برای افراد در سراسر سازمان قابل دسترس باشد در حالی که امنیت و حاکمیت داده حفظ می‌شود.

فواید دیتا فابریک

مزایای دیتا فابریک به عنوان یک رویکرد فنی به سرعت اجرایی نمی‌پردازد. این رویکرد می‌تواند چگونگی مقیاس‌پذیری استفاده از داده را امروز و در آینده تحت تأثیر قرار دهد. این مزایا شامل موارد زیر می‌شود:

مدیریت چابکتر: انعطاف‌پذیری دیتا فابریک به سازمان‌ها امکان می‌دهد به سرعت با تغییرات نیازها و احتیاجات تحلیلی سازمان هماهنگ شوند؛ مدیران می‌توانند به سرعت منابع داده جدید را اضافه کنند یا داده‌ها را با کاربران جدید به اشتراک بگذارند که از بینشان بهره‌مند می‌شوند.

رشد قابل مقیاس: با افزایش حجم داده‌ها، دیتا فابریک سازمان را قادر می‌سازد که به راحتی مقیاس‌پذیر شود و به توسعه منابع داده و تقاضای کاربران در حال گسترش پاسخ دهد. ابزارهایی که امکان ادغام خودکار داده و تبدیل آسان منابع جدید را فراهم می‌کنند، قطعه کلیدی اساسی در دیتا فابریک و توانایی سازمان برای مقیاس استفاده از داده می‌باشند.

ادغام بی‌درنگ: با افزایش منابع داده، تیم‌های فنی قادر به ادغام دستی هر کدام از آنها نخواهند بود. دیتا فابریک این مشکل را با استفاده از ابزارهای ETL خودکار که به تیم‌ها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به IT، منابع داده را به هم وصل و ادغام کنند، حل می‌کند.

دموکراتیزاسیون داده: با قدرت دسترسی مستقیم به داده، دیتا فابریک نوآوری و همکاری بین بخش‌ها را تقویت می‌کند.

حفاظت بهتر از داده: رویکرد متمرکز دیتا فابریک، پیاده‌سازی ساده حفاظت داده را امکان‌پذیر می‌کند، اطمینان حاصل می‌کند که امور تطابق و حریم خصوصی داده رعایت می‌شود.

استفاده از دیتا فابریک در انواع صنایع

موارد استفاده از دیتا فابریک در انواع صنایع نشان‌دهنده تأثیر تحول‌آفرین آن در ادغام، تصمیم‌گیری اطلاعاتی و افزایش کارایی می‌باشند:

بهداشت

معماری دیتا فابریک قابلیت ادغام بی‌درنگ داده‌های بیماران از سوابق پزشکی الکترونیکی، دستگاه‌های پوشیدنی و سیستم‌های تصویربرداری پزشکی را فراهم می‌کند تا پزشکان را در تصمیم‌گیری بهتر یاری دهد. دیتا فابریک می‌تواند به ارائه دید جامعی از سوابق سلامت بیمار کمک کرده و تشخیص‌ها را دقیق‌تر و برنامه‌های درمان شخصی‌سازی شده‌تر امکان‌پذیر سازد.

خرده‌فروشی

استفاده از دیتا فابریک به سازمان‌های خرده‌فروشی این امکان را می‌دهد که داده‌های فروش آنلاین و آفلاین را با رفتار مرور مشتریان ترکیب کنند و به تجزیه و تحلیل جامعی از مشتریان دست یابند. با درک کاملتر از ترجیحات و رفتارهای مشتریان، خرده‌فروشان می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی خود را بهینه کنند، تبلیغات را سفارشی‌تر کنند و رضایت کلیه مشتریان را ارتقا دهند.

مالی

در حوزه مالی، دیتا فابریک داده‌های مالی از شعب مختلف، پایگاه‌های داده و پلتفرم‌های مختلف را به یکپارچه سازی می‌کند. این فرآیند به تسهیل ارزیابی خطر و نظارت پایداری کمک می‌کند و تصمیم‌گیری‌های بهتر در زمینه اعطای وام، شناسایی تقلب یا ریسک در معاملات را فراهم می‌سازد و اطمینان از رعایت مقررات نظارتی را فراهم می‌کند.

تولید

دیتا فابریک قادر است به ادغام داده‌های دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT) که در دستگاه‌های ماشین قرار دارند، برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و پیش‌بینی نیازهای نگهداری، استفاده کند. سازمان‌های تولید از این چارچوب می‌توانند تصویر کلی از فرآیندها و ابزارهای خود را به دست آورند. با نظارت به صورت زمان واقعی بر وضعیت تجهیزات، تولیدکنندگان می‌توانند از زمان از کار افتادن کاهش دهند، هزینه‌های نگهداری را کاهش دهند و کارایی کلی عملیات را ارتقا دهند.

حمل و نقل

این سازمان‌ها می‌توانند از دیتا فابریک برای بهبود کارایی زنجیره تأمین استفاده کنند با یکپارچه‌سازی داده‌های سیستم‌های حمل و نقل، ردیابی و موجودی. این به شرکت‌های حمل و نقل این امکان را می‌دهد که به صورت زمان واقعی ارسال‌ها را پیگیری کنند، مسیرهای تحویل را بهینه‌سازی کنند، موجودی را به‌طور مؤثر مدیریت کنند و با ارائه تخمین‌های دقیق تحویل، خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهند.

بازاریابی

بازاریابان می‌توانند از دیتا فابریک برای ترکیب داده‌های تعاملات مشتریان، مشارکت در رسانه‌های اجتماعی و عملکرد کمپین‌ها استفاده کنند. این ترکیب یک دید 360 درجه از رفتار مشتری ایجاد می‌کند. وقتی بازاریابان مسیر کلیه مسیر مشتری را درک می‌کنند، می‌توانند استراتژی‌های خود را سفارشی‌تر کنند، هدفگذاری را بهبود بخشند و کمپین‌های مطلوب‌تر و مؤثرتری ارائه دهند که در نهایت مشارکت مشتریان و افزایش فروش را تقویت می‌کند.

نحوه پیاده سازی دیتا فابریک

پیاده‌سازی دیتا فابریک ممکن است نیاز به منابع قبلی زیادی داشته باشد تا اطمینان حاصل شود که منابع داده به درستی و به طور کارآمد به یکدیگر متصل و ادغام شده‌اند. اما انجام این کار در زمان به طور کلی در مقیاس‌پذیری مدیریت و دسترسی به داده‌ها برای سازمان‌ها زمان صرفه‌جویی خواهد کرد. این فرآیند شامل مراحل کلیدی زیر است:

ارزیابی:

ارزیابی منابع داده، نیازهای تحلیلی سازمان و سیستم‌های موجود را بررسی کنید تا دامنه ادغام مشخص شود. تشخیص دهید که کدام منابع داده قابلیت وارد کردن داده‌ها را دارند، تراکمی که داده برای قابل استفاده شدن نیاز دارد، و چه کسانی به داده نیاز دارند.

ادغام:

ابزارهایی را پیدا کنید که به شما اجازه می‌دهند به راحتی و به صورت خودکار به منابع داده وصل شوید تا Data Fabric شما با نیازهای شما مقیاس پذیر باشد. به عنوان مثال، یک ابزار با اتصالات پیش‌ساخته به منابع داده رایج و توانایی ایجاد اتصالات سفارشی به صورت پویا. این کمک خواهد کرد که سازمان شما به سرعت حرکت کند و از مشکلات فنی جلوگیری کند. ابزارهای ادغام مناسبی را انتخاب کنید که بتوانند به منابع داده متنوع و در عین حفظ کیفیت داده، متصل شوند.

حکمرانی:

از آنجایی که یک دیتا فابریک معماری داده متمرکز ایجاد می‌کند، ایجاد یک سیستم مدیریت فراداده برای اطمینان از خط‌مشی داده، کیفیت و حکمرانی داده ضروری است. یک Data Fabric به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که یک مدل حکمرانی متمرکز برای داده‌ها اتخاذ کنند که از منابع داده و دسترسی از یک مکان پشتیبانی کند.

دسترسی کاربر:

دیتا فابریک شما ارزش زیادی ندارد اگر کارمندان شما نتوانند به داده‌ها زمان و مکانی که نیاز دارند دسترسی داشته باشند تا تصمیم‌های مبتنی بر داده در نقش‌های خود بگیرند. Data Fabric شما باید راهی خودکار برای دسترسی به داده‌های یکپارچه بدون وابستگی به منابع IT فراهم کند. رابط کاربری برای هر دو کاربر فنی و غیر فنی باید بدون پیچیدگی باشد. این می‌تواند از یک پلتفرم BI یکپارچه تا برنامه‌های داده تعبیه‌شده در گردش‌های کاری تجاری، به صورت گسترده‌تر اجرا شود.

دیتا فابریک بیش از یک رویکرد مدیریت داده است؛ این یک ابزار استراتژیک در کسب‌وکار شماست. با اتصال یکپارچه داده‌های متفاوت، فراهم کردن دسترسی به صورت زمان واقعی و ساده‌سازی تجزیه و تحلیل، دیتا فابریک به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که تصمیم‌گیری‌های اطلاعاتی را انجام دهند، همکاری را بهبود بخشند و سطوح جدیدی از نوآوری را آزاد کنند. با پیشرفت منظر دیجیتال، Data Fabric می‌تواند یک همکار قدرتمند در مقابله با پیچیدگی روزافزون تمام داده‌های موجود در سازمان شما شود.

سوالات متداول در خصوص دیتا فابریک

درباره دیتا فابریک یا چگونگی انتخاب بهترین پلتفرم Data Fabric سوالات بیشتری دارید؟ ما اینجا هستیم تا پاسخ دهیم.

یک مثال از دیتا فابریک چیست؟

یک نمونه از Data Fabric یک سیستم است که به طور سریع انواع منابع داده را به هم متصل می‌کند، از جمله پایگاه‌های داده، ذخیره‌سازی ابری و پلتفرم‌های استریمینگ. سپس این سیستم یک پلتفرم مدیریت داده انتها به انتها ایجاد می‌کند که داده‌ها را به هم متصل، ادغام و توزیع می‌کند. یک دیتا فابریک می‌تواند یک سری ابزار باشد که یک سازمان مدیریت می‌کند، یا می‌تواند توسط یک ابزار واحدی که بر روی چرخه کامل داده تمرکز دارد، پشتیبانی شود.

دیتا فابریک در کجا استفاده می‌شود؟

Data Fabric بیشتر در سازمان‌هایی استفاده می‌شود که داده‌ها را در چندین محیط ابری ایجاد و ذخیره می‌کنند. این به ویژه در صنایع مالی، بهداشت و خدمات به مصرف می‌آید.

دیتا فابریک چگونه با دیتا لیک متفاوت است؟

Data Fabric یک معماری پویا و متصل است که منابع داده را یکپارچه می‌کند، در حالی که دیتا لیک یک مخزن متمرکز است که حجم زیادی از داده‌های خام و بدون ساختار را ذخیره می‌کند. دیتا فابریک بر روی دسترسی و استفاده به صورت زمان واقعی تمرکز دارد، در حالی که دیتا لیک به طور اصلی داده‌ها را برای پردازش آینده ذخیره می‌کند.

آیا دیتا فابریک همانند ویرچوالیزیشن دیتا است؟

نه، data fabric و ویرچوالیزیشن دیتا یکسان نیستند. یک دیتا فابریک منابع داده را به یک معماری مرتبط ادغام می‌کند، در حالی که ویرچوالیزیشن دیتا یک لایه از انتزاع فراهم می‌کند که به کاربران اجازه می‌دهد به داده دسترسی و پرس و جو کنند بدون این که لازم باشد آن را به صورت فیزیکی منتقل یا تکرار کنند. ویرچوالیزیشن دیتا نیاز به منابع قبلی کمتری دارد اما اجازه یک دید یکپارچه را مگر اینکه کاربران به صورت دستی داده را متصل کنند، ارائه نمی‌دهد.

پلتفرم دیتا فابریک چیست؟

پلتفرم Data Fabric به نرم‌افزار، ابزارها و زیرساخت‌هایی اطلاق می‌شود که ایجاد، مدیریت و استفاده از یک Data Fabric را امکان‌پذیر می‌کند. این شامل اجزاء ادغام داده، ارچستریشن، امنیت و تجزیه و تحلیل داده است و یک راه‌حل جامع برای مدیریت داده‌های توزیع‌شده فراهم می‌کند.

“دیتا فابریک” چیست؟