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Se ci sò dati chì venenu da diverse fonti, sia u CRM, l'alimenti di e social media o i dati di l'avvenimenti comportamentali. È sta dati hè prubabilmente almacenatu in diversi strumenti è sistemi diffirenti in tutta a pila di tecnulugia (cum'è sistemi legacy, strumenti basati in nuvola, è datu magazinu o u lavu).
U primu passu in l'orchestrazione di dati hè di cullà è urganizà e dati da tutte queste diverse fonti è assicuratevi chì hè furmatu currettamente per a destinazione di destinazione. Chì ci porta à: trasfurmazioni.
I dati sò dispunibuli in parechji formati diffirenti. Pò esse strutturatu, unstructured, o semi-strutturatu, o u stessu avvenimentu pò avè una cunvenzione di nomi diffirenti trà dui squadre internu. Per esempiu, un sistema puderia cullà è almacenà a data cum'è u 21 d'aprile di u 2022, è un altru puderia almacenà in u formatu numericu, 20220421.
Per fà sensu di tutte queste dati, l'imprese spessu anu bisognu di trasfurmà in un formatu standard. L'orchestrazione di dati pò aiutà à riduce a carica di cuncilià manualmente tutte queste dati è applicà trasfurmazioni basate nantu à e pulitiche di guvernanza di dati di a vostra urganizazione è u pianu di monitoraghju.
Una parte cruciale di l'orchestrazione di dati hè di fà e dati dispunibuli per l'attivazione. Questu succede quandu i dati puliti è cunsolidati sò mandati à l'uttine downstream per l'usu immediatu (per esempiu, creendu un publicu di campagna o aghjurnà un dashboard di intelligenza cummerciale).
L'orchestrazione di dati hè essenzialmente l'annullamentu di dati in silos è sistemi frammentati. Alluxio apprezza chì a tecnulugia di dati subisce cambiamenti maiò ogni 3-8 anni. Questu significa chì una sucietà di 21 anni pò esse passatu per 7 diversi sistemi di gestione di dati dapoi u principiu.
L'orchestrazione di dati vi aiuta ancu à rispettà e liggi di privacy di dati, eliminà i colli di bottiglia di dati, è infurzà a guvernanza di dati - solu trè (frà parechji) boni motivi per implementà.
E lege di privacy di dati, cum'è GDPR è CCPA, anu linee strette per a cullizzioni di dati, l'usu è u almacenamentu. Una parte di u rispettu hè di dà à i cunsumatori l'opzione di disattivà a raccolta di dati o di dumandà à a vostra cumpagnia di sguassà tutte e so dati persunali. Se ùn avete micca un bonu manicu nantu à induve i vostri dati sò almacenati è quale accede, pò esse difficiule per risponde à sta dumanda.
Da quandu u GDPR hè statu promulgatu, avemu vistu milioni di richieste di cancellazione. Hè essenziale per avè una solida cunniscenza di tuttu u ciculu di vita à dà per assicurà chì nunda ùn scappa.
I colli di bottiglia sò una sfida permanente senza l'orchestrazione di dati. Diciamu chì site una cumpagnia cù parechje sistemi di almacenamentu chì avete bisognu di dumandà l'infurmazioni. A persona rispunsevuli di interrogà questi sistemi hè prubabile di avè parechje dumande da vagliare, vale à dì chì pò esse un ritardu trà e squadre. ch'elli anu bisognu di i dati è quelli chì ci ricevenu efficace, chì à u turnu pò rende l'infurmazioni obsoleti.
In un ambiente ben orchestratu, stu tipu di start-and-stop seria eliminatu. I vostri dati seranu digià mandati à l'arnesi downstream per l'attivazione (è quelli dati seranu standardizati, chì significa chì pudete avè cunfidenza in a so qualità).
A governance di dati hè difficiule quandu i dati sò distribuiti in parechji sistemi. L'imprese ùn anu micca una vista cumpleta di u ciclu di vita di e dati è incertezza nantu à quale dati sò almacenati (per esempiu. colomba) crea vulnerabilità, cum'è ùn prutege micca bè l'infurmazioni persunali identificabili.
L'orchestrazione di dati aiuta à rimedià stu prublema offrendu una trasparenza più grande in a gestione di e dati. Questu permette à e cumpagnie di bluccà in modu proattivu i dati cattivi prima di ghjunghje à basa di dati o di l'impattu di rapportu è stabilisce permessi per l'accessu à i dati.
Ci sò parechje sfide chì ponu esse quandu si prova à implementà l'orchestrazione di dati. Eccu i più cumuni per esse cuscenti è cumu per evitarli.
I silos di dati sò un avvenimentu cumuni, se micca dannosu, trà l'imprese. Cume e pile di tecnulugia si evoluzione è e diverse squadre possedenu diversi aspetti di l'esperienza di u cliente, hè troppu faciule per i dati per esse silosi in diversi strumenti è sistemi. Ma u risultatu hè una cunniscenza incompleta di u rendiment di l'impresa, da i punti cecu in u viaghju di u cliente à a sfiducia in l'accuratezza di l'analisi è di i rapporti.
L'imprese averà sempre dati chì scorri da parechji punti di toccu in diversi strumenti. Ma a rottura di i silos hè essenziale se queste cumpagnie volenu piglià valore da e so dati.
Nta l'ultimi anni, alcune tendenze sò emerse in quantu à cumu l'imprese gestionanu u flussu è l'attivazione di e so dati. Un esempiu di questu hè u prucessu di dati in tempu reale, chì hè quandu e dati sò trattati in millisecondi di generazione. I dati in tempu reale sò diventati cruciali in tutte e industrie, ghjucanu un rolu chjave inIoT (per esempiu, sensori di prossimità in vitture), assistenza sanitaria, gestione di a supply chain, rilevazione di frode è persunalizazione quasi istantanea. In particulare cù l'avanzati in l'apprendimentu di macchina è l'intelligenza artificiale, i dati in tempu reale permettenu l'algoritmi èintelligenza artificiale per amparà à un ritmu più veloce.
Una altra tendenza hè stata u cambiamentu di tecnulugia basatu nantu nuvola. Mentre chì alcune cumpagnie si sò spustate interamente à nuvola, altri ponu cuntinuà à avè una mistura di sistemi in-premise è soluzioni basate in nuvola.
Dopu, ci hè l'evoluzione di cumu u software hè statu custruitu è spiegatu, chì impacta cumu si sarà realizatu l'orchestrazione di dati.
- Ùn incorpore micca a purificazione è a validazione di dati
- Ùn pruvà micca i flussi di travagliu per assicurà prucessi lisci è ottimizzati
- Risposte ritardate à prublemi cum'è inconsistenze di dati, errori di u servitore, colli di bottiglia
- Ùn avè micca documentazione chjara in u locu in quantu à a mappatura di dati, a linea di dati è un pianu di monitoraghju
Per misurà u ROI di l'orchestrazione di dati:
- Capisce u funziunamentu di basa
- Avè un inseme chjaru di scopi, KPI è obiettivi in mente per l'orchestrazione di dati
- Calculate u costu tutale di a tecnulugia utilizata, cù u tempu è e risorse internu
- Misura metriche impurtanti cum'è u tempu salvatu, a velocità di trasfurmazioni è a dispunibilità di dati, etc.
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