კითხვის სავარაუდო დრო: 7 მინუტი
თუ არსებობს მონაცემები სხვადასხვა წყაროდან, იქნება ეს CRM, სოციალური მედიის არხები თუ ქცევითი მოვლენის მონაცემები. და ეს მონაცემები სავარაუდოდ ინახება სხვადასხვა ინსტრუმენტებსა და სისტემებში ტექნოლოგიის დასტაში (როგორიცაა ძველი სისტემები, ღრუბელზე დაფუძნებული ხელსაწყოები და მონაცემთა საწყობი o ტბა).
მონაცემთა ორკესტრირების პირველი ნაბიჯი არის მონაცემების შეგროვება და ორგანიზება ყველა ამ სხვადასხვა წყაროდან და იმის უზრუნველყოფა, რომ ის სწორად არის ფორმატირებული სამიზნე დანიშნულებისთვის. რაც მიგვიყვანს: ტრანსფორმაციამდე.
მონაცემები ხელმისაწვდომია რამდენიმე სხვადასხვა ფორმატში. ის შეიძლება იყოს სტრუქტურირებული, არასტრუქტურირებული ან ნახევრად სტრუქტურირებული, ან ერთსა და იმავე მოვლენას შეიძლება ჰქონდეს განსხვავებული სახელების კონვენცია ორ შიდა გუნდს შორის. მაგალითად, ერთმა სისტემამ შეიძლება შეაგროვოს და შეინახოს თარიღი, როგორც 21 წლის 2022 აპრილი, ხოლო მეორემ შეიძლება შეინახოს იგი ციფრულ ფორმატში, 20220421.
ყველა ამ მონაცემის გასაგებად, კომპანიებს ხშირად ესაჭიროებათ მისი გარდაქმნა სტანდარტულ ფორმატში. მონაცემთა ორკესტრირება დაგეხმარებათ შეამციროთ ყველა ამ მონაცემის ხელით შეჯერების და თქვენი ორგანიზაციის მონაცემთა მართვის პოლიტიკისა და მონიტორინგის გეგმის საფუძველზე ტრანსფორმაციების გამოყენების ტვირთი.
მონაცემთა ორკესტრირების გადამწყვეტი ნაწილია მონაცემების გააქტიურება. ეს ხდება მაშინ, როდესაც სუფთა, კონსოლიდირებული მონაცემები იგზავნება ქვემოთ ინსტრუმენტებში დაუყოვნებელი გამოყენებისთვის (მაგალითად, კამპანიის აუდიტორიის შექმნა ან ბიზნეს დაზვერვის დაფის განახლება).
მონაცემთა ორკესტრირება არსებითად არის მოხსნილი მონაცემებისა და ფრაგმენტული სისტემების გაუქმება. Alluxio აფასებს რომ მონაცემთა ტექნოლოგია დიდ ცვლილებებს განიცდის ყოველ 3-8 წელიწადში. ეს ნიშნავს, რომ 21 წლის კომპანიამ შესაძლოა დაარსების დღიდან გაიარა მონაცემთა მართვის 7 განსხვავებული სისტემა.
მონაცემთა ორკესტრირება ასევე გეხმარებათ დაიცვან მონაცემთა კონფიდენციალურობის შესახებ კანონები, ამოიღოთ მონაცემთა შეფერხებები და განახორციელოთ მონაცემთა მართვა – მხოლოდ სამი (ბევრს შორის) კარგი მიზეზი მისი განსახორციელებლად.
მონაცემთა კონფიდენციალურობის კანონებს, როგორიცაა GDPR და CCPA, აქვს მკაცრი მითითებები მონაცემთა შეგროვების, გამოყენებისა და შენახვისთვის. შესაბამისობის ნაწილი მომხმარებელს აძლევს შესაძლებლობას, უარი თქვან მონაცემთა შეგროვებაზე ან მოითხოვონ, რომ თქვენი კომპანია წაშალოს ყველა მათი პერსონალური მონაცემი. თუ არ გაქვთ კარგად გააზრებული სად ინახება თქვენი მონაცემები და ვინ წვდება მასზე, შეიძლება რთული იყოს ამ მოთხოვნის დაკმაყოფილება.
მას შემდეგ, რაც GDPR ამოქმედდა, ჩვენ ვნახეთ მილიონობით მოთხოვნა წაშლის შესახებ. აუცილებელია გქონდეთ მყარი გაგება მთელი სასიცოცხლო ციკლის შესახებ მონაცემები რომ დარწმუნდეს, რომ არაფერი გაქცევა.
Bottlenecks არის მუდმივი გამოწვევა მონაცემთა ორკესტრირების გარეშე. ვთქვათ, რომ თქვენ ხართ კომპანია მრავალი შენახვის სისტემით, რომელიც გჭირდებათ ინფორმაციის მისაღებად. ამ სისტემების შეკითხვებზე პასუხისმგებელ პირს, სავარაუდოდ, ბევრი მოთხოვნა ექნება, რაც ნიშნავს, რომ გუნდებს შორის შეიძლება იყოს შეფერხება. რომ მათ სჭირდებათ მონაცემებისა და ვინც იქ ისინი იღებენ ეფექტურად, რამაც თავის მხრივ შეიძლება ინფორმაცია მოძველდეს.
კარგად ორგანიზებულ გარემოში, ამ ტიპის დაწყება და გაჩერება აღმოიფხვრება. თქვენი მონაცემები უკვე მიეწოდება ქვემო ინსტრუმენტებს გასააქტიურებლად (და ეს მონაცემები სტანდარტიზებული იქნება, რაც ნიშნავს, რომ თქვენ შეგიძლიათ გქონდეთ ნდობა მის ხარისხში).
მონაცემთა მართვა რთულია, როდესაც მონაცემები ნაწილდება მრავალ სისტემაში. კომპანიებს არ აქვთ სრული ხედვა მონაცემთა სასიცოცხლო ციკლის შესახებ და გაურკვევლობა იმის შესახებ, თუ რა მონაცემები ინახება (მაგ. dove) ქმნის მოწყვლადობას, როგორიცაა არაადეკვატურად დაცვა პერსონალური იდენტიფიკაციის შესახებ.
მონაცემთა ორკესტრირება ეხმარება ამ პრობლემის გადაჭრაში მონაცემთა მართვის უფრო დიდი გამჭვირვალობის შეთავაზებით. ეს საშუალებას აძლევს კომპანიებს პროაქტიულად დაბლოკონ ცუდი მონაცემები, სანამ ისინი მიაღწევენ მონაცემთა ბაზებს ან ზემოქმედების მოხსენებას და დააწესონ ნებართვები მონაცემთა წვდომისთვის.
არსებობს რამდენიმე გამოწვევა, რომელიც შეიძლება წარმოიშვას მონაცემთა ორკესტრირების განხორციელების მცდელობისას. აქ არის ყველაზე გავრცელებული პირობა, რომელიც უნდა იცოდეთ და როგორ ავიცილოთ თავიდან ისინი.
მონაცემთა სილოები ჩვეულებრივი, თუ არა საზიანო, მოვლენაა ბიზნესებს შორის. რამდენადაც ტექნოლოგიური წყობა ვითარდება და სხვადასხვა გუნდები ფლობენ მომხმარებლის გამოცდილების სხვადასხვა ასპექტს, ძალიან ადვილია მონაცემების დალუქვა სხვადასხვა ინსტრუმენტებსა და სისტემებში. მაგრამ შედეგი არის კომპანიის მუშაობის არასრული გაგება, მომხმარებელთა მოგზაურობის ბრმა წერტილებიდან დაწყებული ანალიტიკისა და ანგარიშგების სიზუსტისადმი უნდობლობამდე.
ბიზნესებს ყოველთვის ექნებათ მონაცემები, რომლებიც მიედინება მრავალი შეხების წერტილიდან სხვადასხვა ინსტრუმენტებში. მაგრამ სილოსების დაშლა აუცილებელია, თუ ამ კომპანიებს სურთ მიიღონ ღირებულება მათი მონაცემებიდან.
ბოლო წლებში გამოჩნდა გარკვეული ტენდენციები იმის თაობაზე, თუ როგორ მართავენ კომპანიები თავიანთი მონაცემების ნაკადს და აქტივაციას. ამის მაგალითია მონაცემთა რეალურ დროში დამუშავება, როდესაც მონაცემები მუშავდება თაობის მილიწამებში. რეალურ დროში მონაცემები გადამწყვეტი გახდა ყველა ინდუსტრიაში, რომელიც მნიშვნელოვან როლს ასრულებსiot (მაგალითად, სიახლოვის სენსორები მანქანებში), ჯანდაცვა, მიწოდების ჯაჭვის მართვა, თაღლითობის გამოვლენა და თითქმის მყისიერი პერსონალიზაცია. განსაკუთრებით მანქანური სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის მიღწევებით, რეალურ დროში მონაცემები საშუალებას იძლევა ალგორითმები დახელოვნური ინტელექტი უფრო სწრაფი ტემპით ისწავლოს.
კიდევ ერთი ტენდენცია იყო ტექნოლოგიებზე დაფუძნებული გადასვლა Cloud. მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთი კომპანია მთლიანად გადავიდა Cloud, სხვებს შეიძლება გააგრძელონ შიდა სისტემებისა და ღრუბელზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების ნაზავი.
შემდეგ, არის ევოლუცია იმის შესახებ, თუ როგორ აშენდა და განლაგდა პროგრამული უზრუნველყოფა, რაც გავლენას ახდენს იმაზე, თუ როგორ შესრულდება მონაცემთა ორკესტრირება.
- არ შეიცავს მონაცემთა გაწმენდას და ვალიდაციას
– არ ამოწმებს სამუშაო პროცესებს გლუვი და ოპტიმიზებული პროცესების უზრუნველსაყოფად
– დაგვიანებული პასუხები ისეთ საკითხებზე, როგორიცაა მონაცემთა შეუსაბამობა, სერვერის შეცდომები, შეფერხებები
– არ არსებობს მკაფიო დოკუმენტაცია მონაცემთა რუკების, მონაცემთა ხაზის და მონიტორინგის გეგმის შესახებ
მონაცემთა ორკესტრირების ROI-ის გასაზომად:
- გაიგეთ ძირითადი შესრულება
– გქონდეთ მკაფიო მიზნები, KPI და ამოცანები მონაცემთა ორკესტრირებისთვის
– გამოთვალეთ გამოყენებული ტექნოლოგიის ჯამური ღირებულება, დროსა და შიდა რესურსებთან ერთად
- გაზომეთ მნიშვნელოვანი მეტრიკა, როგორიცაა დაზოგილი დრო, დამუშავების სიჩქარე და მონაცემთა ხელმისაწვდომობა და ა.შ.
BlogInnovazione.it
გასულ ორშაბათს, Financial Times-მა გამოაცხადა გარიგება OpenAI-თან. FT ლიცენზირებს თავის მსოფლიო დონის ჟურნალისტიკას…
მილიონობით ადამიანი იხდის სტრიმინგის სერვისებს, იხდის ყოველთვიურ სააბონენტო გადასახადს. გავრცელებული აზრია, რომ თქვენ…
Coveware by Veeam გააგრძელებს კიბერ გამოძალვის ინციდენტებზე რეაგირების სერვისების მიწოდებას. Coveware შემოგთავაზებთ სასამართლო ექსპერტიზისა და გამოსწორების შესაძლებლობებს…
პროგნოზირებადი მოვლა რევოლუციას ახდენს ნავთობისა და გაზის სექტორში, ქარხნის მართვის ინოვაციური და აქტიური მიდგომით.…
