Разліковы час чытання: 7 хвілін
Калі ёсць дадзеныя, якія паступаюць з розных крыніц, няхай гэта будзе CRM, стужкі сацыяльных сетак або даныя паводніцкіх падзей. І гэтыя даныя, хутчэй за ўсё, захоўваюцца ў розных інструментах і сістэмах ва ўсім тэхналагічным стэку (напрыклад, састарэлых сістэмах, воблачных інструментах і інфармацыйнае сховішча o возера).
Першы крок у аркестроўцы даных - гэта сабраць і арганізаваць даныя з усіх гэтых розных крыніц і пераканацца, што яны адфарматаваны правільна для мэтавага прызначэння. Што падводзіць нас да: трансфармацыі.
Дадзеныя даступныя ў некалькіх розных фарматах. Яно можа быць структураваным, неструктураваным або паўструктураваным, або адна і тая ж падзея можа мець розныя найменні паміж дзвюма ўнутранымі камандамі. Напрыклад, адна сістэма можа збіраць і захоўваць дату як 21 красавіка 2022 г., а іншая можа захоўваць яе ў лікавым фармаце 20220421.
Каб асэнсаваць усе гэтыя даныя, кампаніям часта трэба пераўтварыць іх у стандартны фармат. Аркестроўка даных можа дапамагчы знізіць нагрузку на ўзгадненне ўсіх гэтых даных уручную і прымяненне пераўтварэнняў на аснове палітык кіравання данымі вашай арганізацыі і плана маніторынгу.
Важнай часткай арганізацыі даных з'яўляецца забеспячэнне іх даступнасці для актывацыі. Гэта адбываецца, калі чыстыя кансалідаваныя даныя адпраўляюцца ў наступныя інструменты для неадкладнага выкарыстання (напрыклад, для стварэння аўдыторыі кампаніі або абнаўлення панэлі кіравання бізнес-аналітыкай).
Аркестроўка даных - гэта па сутнасці ліквідацыя ізаляваных даных і фрагментаваных сістэм. Alluxio шануе што тэхналогія перадачы дадзеных перажывае сур'ёзныя змены кожныя 3-8 гадоў. Гэта азначае, што 21-гадовая кампанія, магчыма, прайшла праз 7 розных сістэм кіравання дадзенымі з моманту заснавання.
Аркестроўка даных таксама дапамагае вам выконваць законы аб канфідэнцыяльнасці даных, ліквідаваць вузкія месцы ў даных і забяспечваць кіраванне данымі - усяго тры (сярод многіх) важкія прычыны для яго ўкаранення.
Законы аб прыватнасці даных, такія як GDPR і CCPA, маюць строгія рэкамендацыі па зборы, выкарыстанні і захоўванні даных. Адпаведнасць часткова дае спажыўцам магчымасць адмовіцца ад збору даных або папрасіць вашу кампанію выдаліць усе іх асабістыя даныя. Калі вы не ведаеце, дзе захоўваюцца вашы даныя і хто да іх мае доступ, можа быць цяжка задаволіць гэты попыт.
З моманту ўступлення ў сілу GDPR мы бачылі мільёны запытаў на выдаленне. Вельмі важна мець дакладнае разуменне ўсяго жыццёвага цыкла дадзеныя каб пераканацца, што нічога не ўцячэ.
Вузкія месцы - гэта пастаянная праблема без арганізацыі даных. Дапусцім, вы з'яўляецеся кампаніяй з некалькімі сістэмамі захоўвання дадзеных, у якіх вам трэба запытаць інфармацыю. Чалавек, адказны за запыты ў гэтых сістэмах, хутчэй за ўсё, будзе мець шмат запытаў для прагляду, што азначае, што можа быць затрымка паміж камандамі што ім трэба дадзеных і тых, хто там яны атрымліваюць эфектыўна, што, у сваю чаргу, можа зрабіць інфармацыю састарэлай.
У добра наладжаным асяроддзі гэты тып старт-стоп быў бы ліквідаваны. Вашы даныя ўжо будуць дастаўлены ў наступныя інструменты для актывацыі (і гэтыя даныя будуць стандартызаваны, што азначае, што вы можаце быць упэўнены ў іх якасці).
Кіраванне данымі складанае, калі даныя размеркаваны па некалькіх сістэмах. Кампаніі не маюць поўнага ўяўлення аб жыццёвым цыкле даных і нявызначанасці адносна таго, якія даныя захоўваюцца (напрыклад, голуб) стварае ўразлівасці, такія як неадэкватная абарона асабістай інфармацыі.
Аркестрацыя даных дапамагае вырашыць гэтую праблему, забяспечваючы большую празрыстасць таго, як кіруецца дадзенымі. Гэта дазваляе кампаніям актыўна блакіраваць несапраўдныя даныя да таго, як яны патрапяць у базы дадзеных або паўплываюць на справаздачнасць, і ўстанаўліваць дазволы на доступ да даных.
Ёсць некалькі праблем, якія могуць узнікнуць пры спробе рэалізаваць аркестрацыю даных. Вось найбольш распаўсюджаныя з іх, пра якія трэба ведаць і як іх пазбегнуць.
Сілас даных - звычайная, калі не сказаць шкодная, з'ява сярод прадпрыемстваў. Па меры таго, як стэкі тэхналогій развіваюцца і розныя каманды валодаюць рознымі аспектамі ўзаемадзеяння з кліентамі, даныя вельмі лёгка размяжоўвацца ў розных інструментах і сістэмах. Але вынік - няпоўнае разуменне дзейнасці кампаніі, ад сляпых плям на шляху кліента да недаверу ў дакладнасці аналітыкі і справаздачнасці.
Прадпрыемствы заўсёды будуць мець даныя, якія паступаюць з некалькіх кропак кантакту ў розныя інструменты. Але калі гэтыя кампаніі хочуць атрымаць карысць ад сваіх даных, вельмі важна ліквідаваць іх.
У апошнія гады з'явіліся некаторыя тэндэнцыі адносна таго, як кампаніі кіруюць патокам і актывацыяй сваіх даных. Прыкладам гэтага з'яўляецца апрацоўка даных у рэжыме рэальнага часу, калі даныя апрацоўваюцца на працягу некалькіх мілісекунд пасля генерацыі. Дадзеныя ў рэжыме рэальнага часу набылі вырашальнае значэнне ва ўсіх галінах прамысловасці і адыгрываюць ключавую ролю ўIoT (напрыклад, датчыкі набліжэння ў аўтамабілях), ахова здароўя, кіраванне ланцужкамі паставак, выяўленне махлярства і амаль імгненная персаналізацыя. У прыватнасці, дзякуючы прагрэсу ў галіне машыннага навучання і штучнага інтэлекту, дадзеныя ў рэжыме рэальнага часу дазваляюць алгарытмам іштучны інтэлект вучыцца ў больш хуткім тэмпе.
Яшчэ адной тэндэнцыяй стаў пераход да тэхналогій, заснаваных на воблака. У той час як некаторыя кампаніі цалкам перайшлі на воблака, іншыя могуць па-ранейшаму мець спалучэнне лакальных сістэм і воблачных рашэнняў.
Акрамя таго, ёсць эвалюцыя таго, як стваралася і разгортвалася праграмнае забеспячэнне, што ўплывае на тое, як будзе выконвацца аркестроўка даных.
– Не ўключае ачыстку і праверку дадзеных
– Не тэставанне працоўных працэсаў для забеспячэння гладкіх і аптымізаваных працэсаў
– Затрымка рэакцыі на такія праблемы, як неадпаведнасць дадзеных, памылкі сервера, вузкія месцы
– Адсутнасць дакладнай дакументацыі адносна адлюстравання даных, радаводу даных і плана маніторынгу
Каб вымераць рэнтабельнасць інвестыцый аркестроўкі даных:
– Зразумець асноўныя характарыстыкі
– Майце на ўвазе дакладны набор мэт, ключавых паказчыкаў эфектыўнасці і задач для арганізацыі даных
– Разлічыце агульны кошт выкарыстоўванай тэхналогіі разам з часам і ўнутранымі рэсурсамі
– Вымерайце такія важныя паказчыкі, як зэканомлены час, хуткасць апрацоўкі і даступнасць даных і г.д.
BlogInnovazione.it
У мінулы панядзелак Financial Times абвясціла аб здзелцы з OpenAI. FT ліцэнзуе сваю журналістыку сусветнага ўзроўню...
Мільёны людзей плацяць за струменевыя паслугі, плацячы штомесячную абаненцкую плату. Распаўсюджана меркаванне, што вы…
Coveware ад Veeam працягне прадастаўляць паслугі рэагавання на інцыдэнты кібервымагальніцтва. Coveware будзе прапаноўваць судова-медыцынскую экспертызу і магчымасці выпраўлення…
Прагнастычнае тэхнічнае абслугоўванне рэвалюцыянізуе нафтагазавы сектар з інавацыйным і актыўным падыходам да кіравання заводам.…
