Viisi nousevaa trendiä yritystiedonhallinnassa

(cybrain/Shutterstock)

Kun hiipimme pidemmälle vuoteen 2022, on hyvä muistaa, kuinka vielä vajaa vuosikymmen sitten yrityskuluttajamarkkinat pitivät dataratkaisuja – lähinnä tietovarastointia – ratkaisuarkkitehtuurinsa väistämättömänä osana. Monoliitti, joka on suunniteltu kattamaan kustannus- ja suorituskykyvaikutukset ydinliiketoimintaan tiukkojen raportointi- ja analytiikan tarpeiden tyydyttämiseksi. Useimmiten näitä ratkaisuja pidettiin riippuvaisina kustannuspaikoina, jotka vaativat merkittäviä ylläpitobudjetteja rajallisen innovaatiotuoton saavuttamiseksi. Se oli vain liiketoiminnan kustannukset.

Ja siitä lähtien käsitteet äärettömästä tietojenkäsittelystä, joustavasta infrastruktuurista ja hallituista pilvipalveluista ja niihin liittyvät käsitteet ovat elävöittäneet koko väestörakenteen näkökulmaa tietojen arvoon. Tämä uusi datan arvo on näkyvästi esillä useimpien C-sviittien 5 ja 10 vuoden strategioissa tulonlähteenä, ja datalle on nyt määritetty ulkoinen arvo.

Tämä data-as-a-strategian kääntyminen on tuskin tapahtunut tyhjiössä; hyödykkeisiin perustuvien tietojenkäsittelyalueiden, kuten tekoälyn, koneoppimisen, IIoT:n ja graafivetoisten tuotekategorioiden, ilmaantuminen on vaikuttanut sekä vetävän data-arkkitehtuuria tulevaisuuteen että tietoarkkitehtuuriinnovaatioiden vauhdittavan kehitystä samoilla tuotemarkkinoilla. .

Tämä on aiheuttanut kambrikauden räjähdysmäisen räjähdysmäisen vihreän kentän teknologioiden ja start-up-yritysten, uusien ratkaisujen vertikaalien ja uudelleen keksittyjen prosessointiarkkitehtuurien, jotka vasta vuonna 2021 investoivat avaruuteen 5 miljardia dollaria pohjoiseen – suurin osa tästä on heitetään analytiikka- ja tallennuskehään.

Tämän lyhennetyn arvion perusteella olemme myös erittäin kiinnostuneita sukeltamaan syvemmälle siihen, mihin tietoavaruus johtaa, ja olemme merkinneet tämän näkemyksen viidellä keskeisellä trendillä, joiden epäilemme näkevän yritystietojen hallinnan kehityksen ydintä seuraavana vuonna. puoli vuosikymmentä.

1.Ubiquitous Cloud Data Infrastructure

(sdecoret/Shutterstock)

Ei ole parempaa paikkaa aloittaa kuin infrastruktuuri, joka mahdollisti suuren osan kasvusta tällä alalla. Siirtyminen vanhojen paikallisten järjestelmien ulkopuolelle pilveen ja erityisesti julkiseen pilveen avasi muuten sidotut infrastruktuurin ylläpitoon, luotettavuuteen ja saatavuuteen omistetut resurssit ja tasoitti innovatiivisten käytäntöjen kilpailuedellytykset. Houkutteleva uusi matalalattia- ja korkeakattoinen teknologian käyttöönoton paradigma on valmis saamaan lisää vetovoimaa, kun Gartner ennustaa julkisten pilvipalveluiden menojen olevan lähes 500 miljardia dollaria vuoteen 2022 mennessä.

Viisi yhdeksän käytettävyyden (99,999 %) ja hämmästyttävän yksitoista yhdeksän kestävyyden (99,999999999 %) saavuttaman AWS:n (julkinen pilvipalvelu, joka palvelee kolmasosaa markkinoista) saavuttaman ansiosta vähemmän aikaa ja resursseja voidaan käyttää hallintaan. on-premise järjestelmät. Tämä hyöty realisoituu sekä laitteistopääomakustannuksina että luultavasti kalliimmassa henkilöstöarmeijassa verkottumista, hallintoa, tiedonhallintaa, turvallisuutta, luotettavuutta, ylläpitoa jne. hoitavien asiantuntijoiden muodossa.

Sekä tiedonhallinnan että varastoinnin näkökulmasta pilvipohjaiset tallennusalustat, jotka on rakennettu uusiin ja nouseviin arkkitehtuureihin, kuten pilvitietovarastoihin, pilvitietojärviin ja uusiin, mutta tutun tuntuisiin pilvijärviin, tarjoavat tehokkaita ja helposti skaalautuvia ratkaisuja.

Toisaalta loputtomasti skaalautuva pilvilaskenta, palvelimettomat pilvipalvelut ja pilvipohjaiset integrointityökalut avaimet käteen -periaatteella edistävät tervettä ja rikasta ekosysteemiä, joka vastaa yrityksen tiedonhallintatarpeisiin.

2.Aktiivinen ja laajennettu metatietojen hallinta

Tietoja, jotka auttavat kuvaamaan tietojasi – metatiedot – edustavat perustavaa laatua olevaa avainasemaa organisaation tiedonkeruun tähtitieteessä. Tietojen luettelointiavaruuden peruspilarina Enterprise Metadata Management (EMM) -strategia on itsestäänselvyys ajaessaan oikea-aikaisia ​​ja tehokkaita indeksointistrategioita, jotka auttavat vastaamaan yleisiin tarpeisiin, mukaan lukien:

EMM:n perustoteutus on toiminnallinen tietoluettelo, joka edustaa indeksoitua kokoelmaa yrityksen tietolähteistä. Askeleen pidemmälle on Gartnerin kehittämä lisättyjen tietoluetteloiden käsite, joka on määritelty koneoppimiseen perustuvaksi automaatiokerrokseksi perinteisen tietokatalogin päällä.

Lisättyjen tietoluetteloiden automaatio mahdollistaa tiedonhaun, liitettävyyden, metatietojen rikastamisen, organisoinnin ja hallinnan virtaviivaistamisen. Tähän automatisoituun arkkitehtuuriin perustuva Active Metadata Management (AMM) on harppaus samaan suuntaan, mikä mahdollistaa yrityksen metatietojen eri ulottuvuuksien jatkuvan analyysin, jotta voidaan määrittää "tietojen kohdistaminen ja poikkeukset suunnitellun ja käyttökokemuksen välillä" Gartner.

3. Data Lakehouses – molempien paradigmojen parhaat puolet

Vaikka Data Lake auttoi ratkaisemaan tiedonhallinnan palapelin tallennus- ja joustavuusosat, yritykset joutuvat ratkaisemaan ulkoisen ETL-käsittelyn suorituskyvyn saavuttamiseksi Business Intelligence -näkemykset ja -raportointi, joita voidaan tyypillisesti hallita alusta alkaen tietovaraston tapauksessa. Tämän prosessin virtaviivaistamiseksi ja tietoinfrastruktuurin pitämiseksi yhtenäisenä ja itsenäisenä, syntyi datajärvirakennusten käsite. Kuten nimestä voi päätellä, se on hybridi-tiedonhallintaratkaisu, joka yhdistää sekä datalakkien että tietovarastojen edut yhdeksi alustaksi vähentäen näin monimutkaisuutta ja ylläpitoa sekä hyödyntäen mittakaavaetua. Ensimmäinen dokumentoitu termi "Data Lakehouse" juontaa juurensa vuodelta 2017, jolloin Jellyvision Lab, Snowflaken asiakas, joka käytti termiä kuvaamaan Snowflake-alustaa, käytti sitä ensimmäisen kerran.

Samalla tavalla kuin datajärviä, järvitaloon voidaan syöttää sekarakenteisia tietoja, joiden erottava puoli on mahdollisuus lisätä varastokerros järven päälle. Tämä mahdollistaa varaston jäykkyyden ja organisoidun rakenteen hyödyntämisen perinteisiä raportointitarpeita varten säilyttäen silti pohjana olevan järven joustavan ja monipuolisen arkkitehtuurin moniin muihin sovelluksiin.

4.Tiedon laadunhallinta havainnoinnin avulla

Kun tekninen tietoinfrastruktuuri muuttuu edelleen hyödykkeeksi, nykyaikaisesta tiedontuotantojärjestelmästä tulee yhä monimutkaisempi ja siinä on useita mahdollisia tarkistuspisteitä (tai epäonnistumisia). Näin ollen vastaus näennäisesti yksinkertaiseen kysymykseen "mikä meni pieleen?" tai ehkäisevässä mielessä "miten voimme varmistaa, että mikään ei mene pieleen?" dataputkessa on vaikeampi käsitellä. Onneksi laadunhallinnan pyörää näin monimutkaisissa olosuhteissa ei tarvinnut keksiä uudelleen. Ketterän ja ketterän menetelmän soveltamisesta ohjelmistokehitykseen saatuja kokemuksia, jotka synnyttävät jatkuvasti kehittyvän ja kypsyvän DevOps-vallankumouksen, sovelletaan nyt myös yritysten tiedonhallintaan. Ja yksi tärkeimmistä pilareista täydellisen ja jatkuvan tiedon laadunhallinnan varmistamisessa on tietojen havainnointi.

(kurhan/Shutterstock)

Havaintokyky itsessään ei ole uusi käsite; Rudolf E. Kalman esitteli sen ensimmäisen kerran vuonna 1960 lineaaristen dynaamisten järjestelmien yhteydessä. Ohjausteorian yhteydessä havaittavuus määriteltiin asteena, jolla tietyn järjestelmän sisäinen tila voidaan päätellä sen tulosten perusteella. Yksinkertaisesti sanottuna se tarjoaa vastauksen yksinkertaiseen kysymykseen "mitä voimme kertoa siitä, kuinka järjestelmä toimii sen tuotoksen perusteella?".

Tietojenhallinnan yhteydessä yleisesti hyväksytty tietojen havaittavuuden määritelmä sisältää kyvyn ymmärtää järjestelmäsi tietojen kunto ja tila, mikä mahdollistaa tietojen laadunvarmistuksen ja tietojen elinkaaren seurannan ja hallinnan. Ohjelmistosuunnittelussa on ohjelmiston havaittavuuden pilareita (lokit, mittarit ja jäljet), mutta tietojen havainnoinnin teoriassa perustuu viiteen pilariin: tuoreus, jakelu, määrä, skeema ja linja.

5. Data Fabric multimodaalisena tietokehyksenä

On selvää, että keskitetty monoliittinen tiedonhallintaratkaisu ei ole enää vaihtoehto nykyaikaisille yrityksille. Lukuisat tiedon tuottajat, kuluttajat sekä niiden välissä olevat sovellukset ja palvelut vaativat nykyaikaisen ja kattavan tiedonhallintakehyksen, joka pystyy ylläpitämään sen monimutkaisuuden ja mittakaavan kasvua.

Tietokangas luo perustan multimodaalisen tiedonhallintaalustan arkkitehtuurille, joka parantaa tiedonhallinnan suunnittelua ja käytäntöjä. Tietorakenne perustuu kolmeen pääperiaatteeseen:

On syytä mainita, että tämä yleiskatsaus yritysten tiedonhallinnan nouseviin trendeihin koskee ensisijaisesti yritystietojen hallinnan teknisiä ja arkkitehtonisia näkökohtia. Mutta kuten olemme historiallisesti havainneet muiden tilojen ja toimialojen kanssa, teknisten valmiuksien räjähdysmäinen kasvu on vain yksi osa avaruuden liiketoimintapotentiaalin toteutumista. Kestävä kasvu ja näiden suuntausten omaksuminen yritysalueella edellyttää oikeiden organisaatiomuutosten hallintastrategioiden omaksumista ja toteuttamista sekä oikeat tekniset ja organisatoriset resurssit niiden katalysoimiseksi ja tukemiseksi.

Tietoja kirjoittajista: Khalid Marbou (vasemmalla) on Inforin Infor OS Data Fabric -tuotteen vanhempi tuotestrategi. Mike Kalinowski on Infor OS Data Fabricin tuotehallinnan johtaja

Aiheeseen liittyvät tuotteet:

Data Mesh vs. Data Fabric: Erojen ymmärtäminen

Dataverkko syntyy tiedon harmoniaa tavoittelemalla

Data Fabrics -ratkaisut rauhoittavat pilvitietojen hallinnan painajaisia