Geskatte leestyd: 7 minuti
As daar data uit verskillende bronne kom, of dit nou die CRM, sosiale media-feeds of gedragsgebeurtenisdata is. En hierdie data word waarskynlik in verskeie verskillende nutsgoed en stelsels oor die tegnologiestapel gestoor (soos verouderde stelsels, wolkgebaseerde nutsgoed en data pakhuis o meer).
Die eerste stap in data-orkestrasie is om data uit al hierdie verskillende bronne te versamel en te organiseer en te verseker dat dit korrek geformateer is vir die teikenbestemming. Wat ons bring by: transformasie.
Die data is beskikbaar in verskeie verskillende formate. Dit kan gestruktureerd, ongestruktureerd of semi-gestruktureerd wees, of dieselfde gebeurtenis kan 'n ander naamkonvensie tussen twee interne spanne hê. Byvoorbeeld, een stelsel kan die datum as 21 April 2022 versamel en stoor, en 'n ander kan dit in die numeriese formaat, 20220421, stoor.
Om sin te maak van al hierdie data, moet maatskappye dit dikwels in 'n standaardformaat omskep. Data-orkestrasie kan help om die las te verminder om al hierdie data handmatig te versoen en transformasies toe te pas gebaseer op jou organisasie se databestuursbeleide en moniteringsplan.
'n Belangrike deel van data-orkestrasie is om data beskikbaar te stel vir aktivering. Dit gebeur wanneer skoon, gekonsolideerde data na stroomaf-nutsgoed gestuur word vir onmiddellike gebruik (byvoorbeeld om 'n veldtoggehoor te skep of 'n besigheidsintelligensie-kontroleskerm op te dateer).
Data-orkestrasie is in wese die ongedaan maak van gekapte data en gefragmenteerde stelsels. Alluxio waardeer dat datategnologie elke 3-8 jaar groot veranderinge ondergaan. Dit beteken dat 'n 21-jarige maatskappy moontlik sedert die ontstaan deur 7 verskillende databestuurstelsels gegaan het.
Data-orkestrasie help jou ook om aan dataprivaatheidswette te voldoen, databottelnekke te verwyder en databestuur af te dwing – net drie (onder baie) goeie redes om dit te implementeer.
Dataprivaatheidswette, soos die GDPR en CCPA, het streng riglyne vir data-insameling, gebruik en berging. Deel van voldoening is om verbruikers die opsie te gee om te onttrek van data-insameling of om te versoek dat jou maatskappy al hul persoonlike data uitvee. As jy nie 'n goeie handvatsel het oor waar jou data gestoor word en wie toegang daartoe het nie, kan dit moeilik wees om aan hierdie vraag te voldoen.
Sedert die GDPR in werking gestel is, het ons miljoene uitveeversoeke gesien. Dit is noodsaaklik om 'n goeie begrip van die hele lewensiklus van data wat om seker te maak niks ontsnap nie.
Knelpunte is 'n voortdurende uitdaging sonder Data Orchestration. Kom ons sê jy is 'n maatskappy met veelvuldige bergingstelsels wat jy vir inligting moet navraag doen. Die persoon wat verantwoordelik is vir die navraag van hierdie stelsels sal waarskynlik baie versoeke hê om deur te sif, wat beteken dat daar 'n vertraging tussen spanne kan wees wat hulle nodig het van die data en diegene wat daar hulle ontvang effektief, wat weer die inligting verouderd kan maak.
In 'n goed georkestreerde omgewing sou hierdie tipe begin-en-stop uitgeskakel word. Jou data sal reeds aan stroomaf-nutsgoed afgelewer word vir aktivering (en daardie data sal gestandaardiseer word, wat beteken dat jy vertroue in die kwaliteit daarvan kan hê).
Databestuur is moeilik wanneer data oor verskeie stelsels versprei word. Maatskappye het nie 'n volledige siening van die data-lewensiklus en onsekerheid oor watter data gestoor word nie (bv. duif) skep kwesbaarhede, soos om persoonlik identifiseerbare inligting nie voldoende te beskerm nie.
Data Orchestration help om hierdie probleem reg te stel deur groter deursigtigheid te bied oor hoe data bestuur word. Dit stel maatskappye in staat om slegte data proaktief te blokkeer voordat dit databasisse of impakverslaggewing bereik en toestemmings vir datatoegang stel.
Daar is verskeie uitdagings wat kan ontstaan wanneer jy probeer om Data Orchestration te implementeer. Hier is die algemeenste om van bewus te wees en hoe om dit te vermy.
Datasilo's is 'n algemene, indien nie skadelike nie, voorkoms onder besighede. Soos tegnologiestapels ontwikkel en verskillende spanne verskillende aspekte van die kliëntervaring besit, is dit te maklik vir data om oor verskillende nutsgoed en stelsels te verswyg. Maar die resultaat is 'n onvolledige begrip van maatskappyprestasie, van blindekolle in die klantreis tot wantroue in die akkuraatheid van analise en verslagdoening.
Besighede sal altyd data hê wat van verskeie raakpunte na verskeie verskillende instrumente vloei. Maar die afbreek van silo's is noodsaaklik as hierdie maatskappye waarde uit hul data wil kry.
In onlangse jare het sommige neigings na vore gekom oor hoe maatskappye die vloei en aktivering van hul data bestuur. 'n Voorbeeld hiervan is intydse dataverwerking, wat is wanneer data binne millisekondes van generasie verwerk word. Intydse data het deurslaggewend geword oor alle nywerhede en speel 'n sleutelrol inIOT (byvoorbeeld nabyheidsensors in motors), gesondheidsorg, voorsieningskettingbestuur, bedrogopsporing en byna onmiddellike verpersoonliking. Veral met vooruitgang in masjienleer en kunsmatige intelligensie, laat intydse data algoritmes enkunsmatige intelligensie om teen 'n vinniger pas te leer.
Nog 'n neiging was die verskuiwing na tegnologie gebaseer op wolk. Terwyl sommige maatskappye heeltemal verhuis het na wolk, kan ander steeds 'n mengsel van plaaslike stelsels en wolk-gebaseerde oplossings hê.
Dan is daar die evolusie van hoe sagteware gebou en ontplooi is, wat 'n impak het hoe data-orkestrasie uitgevoer sal word.
– Nie data-suiwering en -validering ingesluit nie
– Toets nie werkvloeie om gladde en geoptimaliseerde prosesse te verseker nie
– Vertraagde reaksies op kwessies soos data-inkonsekwenthede, bedienerfoute, knelpunte
– Nie duidelike dokumentasie in plek met betrekking tot datakartering, datalyn en 'n moniteringsplan nie
Om die ROI van data-orkestrasie te meet:
– Verstaan basiese prestasie
– Hou 'n duidelike stel doelwitte, KPI's en doelwitte in gedagte vir data-orkestrasie
– Bereken die totale koste van die tegnologie wat gebruik word, tesame met tyd en interne hulpbronne
- Meet belangrike maatstawwe soos tyd bespaar, verwerkingspoed en databeskikbaarheid, ens.
BlogInnovazione.it
Die ontwikkeling van fyn motoriese vaardighede deur inkleur berei kinders voor vir meer komplekse vaardighede soos skryf. Om in te kleur...
Die vlootsektor is 'n ware globale ekonomiese moondheid, wat na 'n 150 miljard-mark navigeer het ...
Verlede Maandag het die Financial Times 'n ooreenkoms met OpenAI aangekondig. FT lisensieer sy wêreldklas-joernalistiek ...
Miljoene mense betaal vir stromingsdienste en betaal maandelikse intekengeld. Dit is algemene opinie dat jy...
