Ochestration ya Data ni nini, changamoto katika Uchambuzi wa Data

Upangaji wa Data ni mchakato wa kuhamisha data iliyofungwa kutoka sehemu nyingi za hifadhi hadi kwenye hazina kuu ambapo inaweza kuunganishwa, kusafishwa, na kuimarishwa kwa ajili ya kuwezesha (k.m., kuripoti).

Upangaji wa data husaidia kuweka kiotomatiki mtiririko wa data kati ya zana na mifumo ili kuhakikisha mashirika yanafanya kazi na taarifa kamili, sahihi na iliyosasishwa.

Muda uliokadiriwa wa kusoma: 7 minuti

Awamu 3 za Ochestration ya Data

1. Panga data kutoka vyanzo tofauti

Iwapo kuna data inayotoka kwa vyanzo tofauti, iwe ni Mfumo wa Kudhibiti Ubora, milisho ya mitandao ya kijamii au data ya matukio ya kitabia. Na data hii ina uwezekano kuhifadhiwa katika zana na mifumo mbalimbali tofauti katika rafu ya teknolojia (kama vile mifumo ya urithi, zana zinazotegemea wingu na ghala ya data o ziwa).

Hatua ya kwanza katika kupanga data ni kukusanya na kupanga data kutoka kwa vyanzo hivi vyote tofauti na kuhakikisha kuwa imeumbizwa ipasavyo kwa lengwa. Ambayo inatuleta kwa: mabadiliko.

2. Badilisha data yako kwa uchanganuzi bora

Data inapatikana katika miundo kadhaa tofauti. Inaweza kuwa ya muundo, isiyo na muundo, au nusu-muundo, au tukio sawa linaweza kuwa na mkusanyiko tofauti wa majina kati ya timu mbili za ndani. Kwa mfano, mfumo mmoja unaweza kukusanya na kuhifadhi tarehe kama Aprili 21, 2022, na mwingine unaweza kuuhifadhi katika muundo wa nambari, 20220421.

Ili kuelewa data hii yote, kampuni mara nyingi zinahitaji kuibadilisha kuwa muundo wa kawaida. Upangaji wa data unaweza kusaidia kupunguza mzigo wa kupatanisha data hii yote kwa mikono na kutumia mabadiliko kulingana na sera za usimamizi wa data za shirika lako na mpango wa ufuatiliaji.

3. Uanzishaji wa data

Sehemu muhimu ya upangaji wa data ni kufanya data ipatikane kwa ajili ya kuwezesha. Hii hutokea wakati data safi, iliyounganishwa inatumwa kwa zana za chini kwa matumizi ya haraka (kwa mfano, kuunda hadhira ya kampeni au kusasisha dashibodi ya akili ya biashara).

Kwa nini Ochestration ya Data

Upangaji wa data kimsingi ni kutengua data iliyofungwa na mifumo iliyogawanyika. Alluxio anashukuru kwamba teknolojia ya data hupitia mabadiliko makubwa kila baada ya miaka 3-8. Hii ina maana kwamba kampuni ya umri wa miaka 21 inaweza kuwa imepitia mifumo 7 tofauti ya usimamizi wa data tangu kuanzishwa.

Upangaji wa data pia hukusaidia kutii sheria za faragha za data, kuondoa vikwazo vya data, na kutekeleza usimamizi wa data - sababu tatu tu (kati ya nyingi) nzuri za kuitekeleza.

1. Kuzingatia sheria za faragha za data

Sheria za faragha za data, kama vile GDPR na CCPA, zina miongozo madhubuti ya ukusanyaji, matumizi na uhifadhi wa data. Sehemu ya kufuata ni kuwapa wateja chaguo la kujiondoa kwenye ukusanyaji wa data au kuomba kampuni yako kufuta data zao zote za kibinafsi. Iwapo huna ushughulikiaji mzuri wa mahali data yako imehifadhiwa na ni nani anayeifikia, inaweza kuwa vigumu kukidhi mahitaji haya.

Tangu GDPR kupitishwa, tumeona mamilioni ya maombi ya kufuta. Ni muhimu kuwa na ufahamu thabiti wa mzunguko mzima wa maisha ya data ili kuhakikisha hakuna kinachoepuka.

2. Kuondoa vikwazo vya data

Vikwazo ni changamoto inayoendelea bila Ochestration ya Data. Hebu tuseme wewe ni kampuni iliyo na mifumo mingi ya hifadhi ambayo unahitaji kuuliza ili kupata maelezo. Mtu anayehusika na kuhoji mifumo hii anaweza kuwa na maombi mengi ya kuchuja, kumaanisha kunaweza kuwa na kuchelewa kati ya timu. wanachohitaji ya data na wale ambao huko wanapokea kwa ufanisi, ambayo inaweza kufanya habari kuwa ya kizamani.

Katika mazingira yaliyopangwa vizuri, aina hii ya kuanza na kuacha itaondolewa. Data yako tayari itawasilishwa kwa zana za mkondo kwa ajili ya kuwezesha (na data hiyo itasawazishwa, kumaanisha kuwa unaweza kuwa na imani na ubora wake).

3. Tumia utawala wa data

Udhibiti wa data ni mgumu wakati data inasambazwa katika mifumo mingi. Kampuni hazina mwonekano kamili wa mzunguko wa maisha wa data na kutokuwa na uhakika kuhusu data inayohifadhiwa (k.m. njiwa) huunda udhaifu, kama vile kutolinda ipasavyo maelezo yanayoweza kumtambulisha mtu binafsi.

Upangaji wa Data husaidia kutatua tatizo hili kwa kutoa uwazi zaidi kuhusu jinsi data inavyodhibitiwa. Hii inaruhusu makampuni kuzuia data batili kabla ya kufikia hifadhidata au kuripoti athari na kuweka vibali vya ufikiaji wa data.

Changamoto za kawaida na Ochestration ya Data

Kuna changamoto kadhaa zinazoweza kutokea wakati wa kujaribu kutekeleza Ochestration ya Data. Hapa kuna zile zinazojulikana zaidi na jinsi ya kuziepuka.

Silo za data

Silo za data ni tukio la kawaida, ikiwa sio hatari, kati ya biashara. Kadiri hifadhi za teknolojia zinavyobadilika na timu tofauti zinamiliki vipengele tofauti vya utumiaji wa wateja, ni rahisi sana kwa data kufungwa kwenye zana na mifumo tofauti. Lakini matokeo yake ni uelewa usio kamili wa utendaji wa kampuni, kutoka sehemu zisizo wazi katika safari ya wateja hadi kutoaminiana katika usahihi wa uchanganuzi na kuripoti.

Biashara zitakuwa na data kila wakati kutoka kwa sehemu nyingi za kugusa hadi zana tofauti tofauti. Lakini kuvunja silos ni muhimu ikiwa kampuni hizi zinataka kupata thamani kutoka kwa data zao.

Mitindo inayoibuka katikaa Utaratibu wa Data

Katika miaka ya hivi majuzi, baadhi ya mitindo imeibuka kuhusu jinsi kampuni zinavyosimamia mtiririko na uanzishaji wa data zao. Mfano wa hii ni usindikaji wa data katika wakati halisi, ambao ni wakati data inachakatwa ndani ya milisekunde ya uzalishaji. Data ya wakati halisi imekuwa muhimu katika tasnia zote, ikicheza jukumu muhimu katikaIOT (kwa mfano, vitambuzi vya ukaribu katika magari), huduma ya afya, usimamizi wa ugavi, utambuzi wa ulaghai na uwekaji mapendeleo wa karibu mara moja. Hasa pamoja na maendeleo katika kujifunza kwa mashine na akili bandia, data ya wakati halisi inaruhusu algoriti naakili ya bandia kujifunza kwa kasi zaidi.

Mwelekeo mwingine umekuwa kuhama kwa teknolojia kulingana na wingu. Wakati kampuni zingine zimehamia kabisa wingu, wengine wanaweza kuendelea kuwa na mchanganyiko wa mifumo ya msingi na ufumbuzi wa msingi wa wingu.

Kisha, kuna mabadiliko ya jinsi programu imeundwa na kupelekwa, ambayo huathiri jinsi uratibu wa data utafanywa. 

Masomo Yanayohusiana

• FRANKIES BIKINIS AFUNGUKA KATIKA UFANISI NA CENTRIC PLM ™
• Jinsi ya kufanya mabadiliko makubwa ya kazi zinazohusiana katika Mradi wa Microsoft
• Ni nini Data Science, inafanya nini na kwa malengo gani
• Cloud Computing ni nini na Edge Computing ni nini: defiufafanuzi na tofauti
• ExaGrid Ametajwa Mshindi katika Tuzo za SDC za 2022

Maswali yanayoulizwa mara kwa mara

BlogInnovazione.it