Gartner a nommé le tissu de données pour aider les entreprises à surveiller et à gérer leurs données et leurs applications. Collecter des données et devenir une organisation axée sur les données est plus difficile que jamais, car les entreprises utilisent un large éventail d’applications et les données deviennent de plus en plus dynamiques.
Les entreprises ont besoin d’une stratégie globale parmi les dix principaux développements technologiques en matière de données et d’analyse pour résoudre ces problèmes. Les données provenant de plusieurs sources et types sont intégrées pour former une source virtuelle unifiée. Cette architecture intégrée permet un accès transparent et un échange de données à travers une infrastructure distribuée, indépendamment de l’application, de la plateforme ou de l’emplacement de stockage.
Dans ce blog, nous discuterons de ce qu’est le tissu de données, de son importance, des conseils et des meilleures pratiques.
Qu’est-ce qu’un tissu de données ?
Une structure de données est une architecture intégrée qui utilise les données pour offrir des capacités cohérentes aux points d’extrémité dans un environnement hybride multi-cloud. Cette architecture intégrée améliore la visibilité, l’accès et le contrôle en établissant des méthodes cohérentes pour la stratégie de gestion des données. Plus important encore, il crée une cohérence dans l’ensemble de votre environnement, ce qui permet d’utiliser et de partager les données n’importe où.
Cette architecture intégrée est le principal outil dont disposent de nombreuses entreprises pour transformer des données brutes en informations commerciales exploitables. Il rend l’analyse plus accessible, en particulier pour l’utilisation de l’IA et de l’apprentissage automatique. Étant donné qu’il peut réduire les efforts de gestion des données jusqu’à 70 %, Gartner l’a sélectionné comme la principale tendance technologique stratégique pour 2022.
EN SAVOIR PLUS : Gestion des données clients
Les entreprises copient souvent leurs données pour les regrouper en un seul endroit, ce qui est coûteux et peut entraîner des problèmes de conformité et de sécurité des données tout au long de leur cycle de vie. Mais il y a encore de bonnes raisons de combiner ces données. De nombreuses entreprises peuvent choisir d’utiliser une structure de données comme solution architecturale pour leur permettre de.. :
- Accéder aux données existantes
- Contrôler le cycle de vie des données.
- Automatiser le processus de transfert des données.
Importance du tissu de données
Les organisations ne peuvent pas utiliser pleinement et maximiser la valeur de leurs données en raison de problèmes tels que l’accès limité aux données (c’est-à-dire que les données ne sont pas accessibles à ceux qui en ont besoin) et la complexité de l’intégration des données.
L’intégration traditionnelle des données n’est plus adaptée aux besoins de l’entreprise, tels que les transformations universelles, la connectivité en temps réel, etc. De nombreuses entreprises ont besoin d’aide pour combiner, intégrer et transformer les données organisationnelles provenant de diverses sources.
Le Data Fabric donne aux utilisateurs un accès immédiat à un large éventail de données et permet de les visualiser où qu’ils se trouvent. La gouvernance et la gestion des données dans les paysages de données multi-cloud peuvent être simplifiées pour les utilisateurs en utilisant le data fabric.
Conseils et bonnes pratiques
Les métadonnées commerciales, opérationnelles et techniques devraient être gérées activement si un tissu de données est bien gouverné. Pour ce faire, tous les employés de l’entreprise doivent disposer d’un catalogue de données et d’un lexique commercial.
Chaque membre de l’organisation peut partager sa connaissance des données au fur et à mesure qu’il les utilise. Un calendrier doit être établi pour toutes les sources d’origine afin que leurs métadonnées soient ingérées à un rythme qui permette une dérive raisonnable des données.
Voici les conseils et les bonnes pratiques :
-
Utiliser un modèle de processus DataOps.
Bien que les concepts de dataOps et de data fabric soient distincts, le dataOps peut être un catalyseur essentiel. Les processus de données, les outils et les personnes qui utilisent les informations sont tous étroitement liés, selon un modèle de processus DataOps.
Les utilisateurs sont en mesure de s’appuyer en permanence sur les données, d’utiliser de manière significative les outils à leur disposition et d’appliquer les connaissances acquises pour améliorer les opérations. Ce modèle et la conception architecturale de la structure de données fonctionnent en harmonie. Les utilisateurs auront besoin d’un modèle de processus DataOps et d’une attitude DataOps pour en tirer le meilleur parti.
-
Évitez de créer un énième lac de données.
Lors de la construction de tissus de données, le problème typique est qu’ils peuvent devenir juste un autre
lac de données
. Si les composants architecturaux sont en place – sources de données, analyse, techniques de BI, transit et consommation des données – mais que les API et les SDK manquent, il ne s’agit pas d’une véritable structure de données.
Le terme « tissu de données » fait référence à une conception architecturale plutôt qu’à une technologie spécifique. Cette conception se distingue notamment par l’interopérabilité des composants et l’aptitude à l’intégration. Par conséquent, les entreprises doivent donner la priorité à la couche de connexion, à la transmission transparente des données et à la fourniture automatisée d’informations aux interfaces frontales nouvellement connectées.
-
Reconnaître vos obligations en matière de réglementation et de conformité.
Étant donné que les données sont largement diffusées, la conception de la structure de données peut contribuer à la sécurité, à la gouvernance en temps réel et à la conformité réglementaire. Les données ne sont pas dispersées dans plusieurs systèmes. Il y a donc moins de risques que des données sensibles soient exposées.
Avant de le mettre en place, il est essentiel de comprendre les règles de conformité et de réglementation qui s’appliquent à vos données. Différents types de données peuvent être soumis à des cadres réglementaires et à la législation. Vous pouvez y remédier en mettant en œuvre des procédures de conformité automatisées qui obligent à transformer les données pour se conformer aux exigences légales.
-
Utilisez l’analyse des graphes pour rechercher des interconnexions.
En utilisant des graphes de connaissances pour illustrer les métadonnées et les relations entre les données, l’analyse de graphes offre une alternative plus intelligente aux bases de données relationnelles. Au lieu d’utiliser uniquement des chaînes de texte, il complète les données par un contexte sémantique permettant de comprendre ce que les informations indiquent.
Un graphe de connaissances peut fournir des informations opérationnelles et commerciales en examinant les connexions entre les sources de données. Par rapport à la méthode de la base de données relationnelle, elle permet de mieux intégrer des données diverses et les informations découvertes sont également plus utiles aux utilisateurs professionnels. L’objectif principal de cette architecture intégrée étant de permettre l’utilisation extensive de diverses sources de données sans duplication, les graphes de connaissance alimentés par l’analyse des graphes sont parfaits pour les textiles de données.
-
Créer un marché de données pour les développeurs citoyens.
En général, cette architecture intégrée produira et transmettra des informations directement aux applications de l’entreprise ou produira des référentiels de données fragmentés qui seront examinés par le service informatique ou votre équipe chargée des données. Un marché de données qui démocratise l’accès pour les développeurs citoyens est une autre façon de tirer parti de ses possibilités.
Les données de ce marché peuvent être utilisées pour construire de nouveaux modèles pour les cas d’utilisation émergents par des utilisateurs professionnels ayant une compréhension de base de l’analyse des données et des années d’expérience en analyse commerciale. Les entreprises peuvent permettre aux développeurs citoyens de l’utiliser de manière novatrice et flexible, en plus de développer une informatique décisionnelle spécifique à chaque cas d’utilisation.
-
Utiliser des technologies à source ouverte.
Lors de la création d’une fabrication de données, l’open source peut changer la donne. Comme il est conçu pour être extensible et prêt à l’intégration, les technologies à code source ouvert sont les plus appropriées pour son architecture.
Étant donné qu’il peut nécessiter un investissement important et que vous souhaiteriez protéger cet investissement même si vous décidez par la suite de changer de fournisseur, les composants open source peuvent également vous aider à devenir moins dépendant d’un seul fournisseur. Ne manquez pas de vous pencher sur le projet Open Data Fabric, récemment publié, qui permet de créer un pipeline décentralisé de traitement de données en continu à l’aide du big data et de la blockchain.
-
Permettre la production de code natif.
Une fonction essentielle de votre solution de tissu de données est la génération de code natif, qui lui permet de produire automatiquement du code utilisable pour l’intégration. Il peut être possible de générer un code optimal nativement dans plusieurs langages différents, y compris Spark, SQL et Java, tout en analysant les données entrantes.
Les professionnels de l’informatique peuvent ensuite utiliser ce code pour intégrer de nouveaux systèmes pour lesquels des API et des SDK doivent encore être disponibles. Cette méthode vous permettra d’intégrer rapidement et facilement de nouveaux systèmes de données sans vous soucier des coûts d’intégration ou des investissements élevés. Il vous aidera également à accélérer votre transformation numérique. N’oubliez pas que la génération de code natif doit fonctionner avec des connecteurs prêts à l’emploi pour être conviviale.
-
Améliorer la structure des données pour l’informatique périphérique
Les entreprises peuvent maximiser l’utilisation de leurs appareils IoT en adaptant la fabrication des données à l’informatique périphérique. Le « edge data fabric », souvent appelé « edge-to-cloud data fabric », a été créé spécifiquement pour faciliter les déploiements IoT. Il déplace les tâches importantes liées aux données de l’application centralisée vers une couche périphérique différente, distribuée mais étroitement liée.
Par exemple, une usine intelligente peut utiliser un « edge data fabric » pour déterminer automatiquement le poids d’un conteneur (sans contacter le nuage centralisé) et commencer à sélectionner des procédures. Il facilite les actions automatiques et accélère la prise de décision, ce qui n’est pas possible avec un système conventionnel centralisé. lac de données paradigme.
Conclusion
Les données peuvent être transférées au besoin entre les composants. Une structure de données est utilisée pour gérer les ressources et les paramètres de diverses ressources physiques et virtuelles à partir d’un seul endroit, ce qui réduit la quantité de données à gérer.
Les tissus de données offrent une perspective globale des données, y compris des données en temps réel, ce qui réduit le temps nécessaire pour trouver, interroger et utiliser des tactiques créatives. Ils permettent également une analyse plus approfondie des données, ce qui améliore l’intelligence de l’entreprise.
Avec des solutions pour tous les sujets et toutes les industries, QuestionPro est plus qu’un simple logiciel d’enquête. Elle fournit également des logiciels et des services de gestion des données, notamment la bibliothèque de recherche InsightsHub. Contactez l’équipe de QuestionPro si vous avez besoin d’aide pour la fabrication des données.
