Les chefs d'entreprise doivent faire des Data Fabrics une priorité en 2022

Les structures de données garantissent un accès à l'échelle de l'organisation et à la demande aux ensembles de données nécessaires à l'efficacité des opérations et à la transformation numérique.

La capacité de visualiser et de traiter les données est la compétence d'entreprise la plus importante, et les chefs d'entreprise ne veulent pas la manquer. Tout ce qui n'est pas soutenu par des données n'est pas accepté dans le monde numérique. Comme la plupart des choses technologiques, les données aussi sont appelées à évoluer. Au milieu de l'utilisation croissante des technologies Web 3.0 telles que l'IoT, les chefs d'entreprise ont une responsabilité clé :élever leurs pratiques de gestion des données dans des cadres prêts pour l'avenir. Entrez les matrices de données.

Les tissus de données, comme nous le savons tous, sont un marché en croissance rapide, et les décideurs d'entreprise à tous les niveaux le demandent. Ce qui est intéressant, c'est l'adaptabilité croissante du tissu dans l'organisation des données, quel que soit le secteur, le paysage historique ou la technologie sous-jacente.

En conséquence, le TCAC de 23,8 % de croissance jusqu'en 2026 ne semble pas être une route difficile. Ainsi, toutes les personnes impliquées dans le processus de création d'équipes de données, tous les cadres de niveau C (y compris les responsables de l'information, les responsables des données, etc.), les scientifiques des données, les analystes, les développeurs d'IA et les parties prenantes doivent aligner les attentes de l'organisation sur la pratique appelée data fabrics. .

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L'objectif de la structure de données

Les data fabrics sont plus qu'un simple protocole de gestion de données. Contrairement aux pratiques traditionnelles, celles-ci tirent le meilleur parti de l'automatisation, garantissant ainsi flexibilité, précision et durabilité. Il n'est donc pas faux de dire que les fabrics sont une architecture de gestion basée sur l'IA qui alimente en permanence vos métadonnées en informations analytiques et contribue finalement à une prise de décision commerciale plus intelligente.

Il peut prédire l'utilisabilité réelle des ensembles de données dans plusieurs nouveaux modèles, pour de nouveaux types de métadonnées, de nouvelles formes d'orchestration et générer des rapports intelligents pour une consommation analytique instantanée.

Par conséquent, les responsables D&A peuvent saisir l'opportunité de remplacer l'effort humain (et l'erreur) en éliminant les technologies primitives de gestion et de maintenance des données. Les ressources humaines, en même temps, peuvent être mises à profit pour une construction stratégique plus créative et critique.

Quelle que soit la source entrante, la structure garantit un accès à l'échelle de l'organisation et à la demande aux ensembles de données demandés.

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Que doivent faire les chefs d'entreprise ?

Maintenant, il convient également de noter que l'architecture de fabric est la moins affectée par les environnements de données changeants, les politiques d'utilisation préférées, les processus de gestion, etc. Par conséquent, il automatise efficacement les initiatives de découverte de données et de gouvernance tout en préparant des analyses prêtes pour l'entreprise.

Aujourd'hui, le destin de l'entreprise dépend de la qualité des processus de données et des décideurs en coulisses. Elle a un impact direct sur les parties prenantes et doit atteindre des résultats ciblés. Par conséquent, les décideurs doivent s'assurer que la pratique implique tous les membres du conseil. Faites-en une activité collaborative plutôt que quelques cadres prenant l'appel. En même temps, il devrait être :-

1) Une collaboration entre l'IA de la machine et la conscience humaine

Contrairement à la croyance populaire, l'IA ne tue pas les emplois humains. Il s'agit plutôt de les placer dans des rôles plus critiques (et productifs). Les humains excellent dans l'analyse contextuelle d'un processus décisionnel, tandis que les machines sont mieux adaptées pour des rôles de résolution de problèmes plus rationnels.

2) Adaptable au changement

La prise de décision doit reconnaître la polyvalence des données. Par la suite, la décision finalisée doit s'inscrire dans des scénarios ad hoc et ainsi compléter les objectifs d'évolutivité de l'entreprise à l'avenir. Si nécessaire, divisez le processus de prise de décision en plusieurs décisions plus petites. Le processus doit être sensible au contexte à tous les niveaux de plusieurs composants.

3) Les défis modernes nécessitent des solutions modernes

La gestion des données n'est pas nouvelle. L'automatisation de la gestion des données n'est plus une pratique nouvelle. Il existe depuis plus d'une décennie depuis que l'industrie s'est réveillée avec l'analyse du Big Data. À mesure que nous nous rapprochons de l'ère du Web 3.0, le taux de production de données augmentera de façon exponentielle. Et c'est exactement pourquoi nous avons besoin d'un processus de gestion super intelligent pour gérer cette course folle avec finesse. Inutile de dire que les chefs d'entreprise ont ici un rôle important à jouer. Ils doivent détacher leur gestion des données organisationnelles des pratiques primitives et se parer des dernières technologies. Pendant que nous y sommes, il est important de reconnaître le succès des micro-bases de données.

K2View Data Fabric, par exemple, utilise des micro-bases de données pour gérer les données via des entités numériques. La capture de sources de données fragmentées à partir de plusieurs systèmes dans des silos les organise dans un schéma de données exclusif dans lequel chaque schéma représente un type spécifique d'entité commerciale. Chaque entité commerciale (entité numérique) est stockée dans une micro-base de données unique. Pour les organisations, c'est un moyen efficace d'unifier toutes les informations sur une entité commerciale spécifique tout en les rendant accessibles à tous. Pour les chefs d'entreprise, c'est une opportunité de réorganiser leur pratique des données dans un écosystème plus intégré.

Outre la mise à jour des données dans les systèmes sources, la structure est évolutive et prend en charge des millions de micro-bases de données parallèles. En conséquence, il existe une architecture de gestion distribuée, automatisée et hautement performante dans la couche inférieure.

La balle est dans votre camp

C'est un marché ouvert. Tout le monde a accès aux dernières technologies, et le seul différenciateur est la capacité à prévoir les changements et à agir à l'avance. En ce qui concerne les tissus, les responsables de la science des données ont une tâche plus importante :visualiser, planifier et préparer leurs organisations à un paysage numérique volatil.