Pourquoi les dirigeants d'entreprise doivent prioriser les data fabrics en 2022

Les data fabrics garantissent un accès à l'échelle de l'organisation et à la demande aux jeux de données nécessaires pour des opérations efficaces et la transformation numérique.

La capacité de visualiser et traiter les données est la compétence d'entreprise la plus importante, et les dirigeants d'entreprise ne veulent pas la manquer. Tout sans l'appui des données n'a aucune acceptation dans le monde numérique. Comme la plupart des choses technologiques, les données aussi sont vouées à évoluer. Au milieu de l'utilisation croissante des technologies Web 3.0 comme l'IoT, les dirigeants d'entreprise ont une responsabilité clé – élever leurs pratiques de gestion de données vers des frameworks prêts pour l'avenir. Entrez les data fabrics.

Les data fabrics, comme nous le savons tous, est 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 fabric pour organiser les 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 ressemble pas à une route difficile. Donc tous ceux impliqués dans le processus de construction d'équipes data, tous les cadres de direction (y compris les responsables Information, Data, etc.), data scientists, analystes, développeurs IA, et les parties prenantes devraient aligner les attentes de l'organisation vis-à-vis de la pratique appelée data fabrics.

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Le but du data fabric

Les data fabrics sont bien plus qu'un simple protocole de gestion de données. Contrairement aux pratiques traditionnelles, ceux-ci extraient le meilleur de l'automatisation, assurant ainsi flexibilité, précision et durabilité. Donc, il n'est pas incorrect de dire que les fabrics sont une architecture de gestion pilotée par l'IA qui alimente en continu des insights analytiques vers vos métadonnées et contribue finalement à une prise de décision métier plus intelligente.

Il peut prédire l'utilisabilité réelle des jeux de données dans de multiples nouveaux motifs, pour de nouveaux types de métadonnées, de nouvelles formes d'orchestration, et piloter des rapports intelligents pour la consommation analytique du moment.

Par conséquent, les leaders D&A peuvent saisir l'opportunité de remplacer l'effort humain (et l'erreur) en éliminant les technologies primitives de gestion et maintenance de données. Les ressources humaines, en même temps, peuvent être exploitées pour des rôles plus créatifs et critiques de construction stratégique.

Quelle que soit la source entrante, le fabric assure un accès à l'échelle de l'organisation et à la demande aux jeux de données demandés.

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Que doivent faire les dirigeants d'entreprise ?

Maintenant, il faut aussi noter que l'architecture fabric est la moins affectée par les environnements de données changeants, les politiques d'usage préférées, les processus de gestion et autres. En conséquence, elle automatise proficientement les initiatives de découverte et gouvernance des données tout en préparant des analytiques prêtes pour l'entreprise.

Maintenant, le destin de l'entreprise oscille sur la qualité des processus de données et des décideurs en coulisses. Cela a un impact direct sur les parties prenantes et doit atteindre des résultats ciblés. Par conséquent, les décideurs devraient s'assurer que la pratique implique tout le monde au conseil. Faites-en une activité collaborative plutôt que quelques cadres prenant la décision. En même temps, cela devrait être :

1) Une collaboration entre IA machine et conscience humaine

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

2) Adaptable au changement

La prise de décision devrait reconnaître la versatilité des données. Par conséquent, la décision finalisée devrait s'adapter aux scénarios ad-hoc et ainsi compléter les objectifs de scalabilité de l'entreprise à l'avenir. Si requis, divisez le processus de prise de décision en plusieurs décisions plus petites. Le processus devrait être sensible au contexte à chaque niveau de multiples composants.

3) Les défis modernes requièrent des solutions modernes

La gestion de données n'est pas nouvelle. L'automatisation dans la gestion de données n'est plus une nouvelle pratique. Elle existe depuis plus d'une décennie depuis que l'industrie s'est réveillée à l'analytique Big Data. Alors que nous nous approchons de l'ère du Web 3.0, le taux de production de données augmentera exponentiellement. Et c'est exactement pourquoi nous avons besoin d'un processus de gestion super-intelligent pour gérer cette ruée avec finesse. Inutile de dire que les dirigeants d'entreprise ont un rôle important à jouer ici. Ils doivent détacher leur gestion de données organisationnelle des pratiques primitives et adopter la dernière technologie. Tout en y étant, 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. Capturer les sources de données fragmentées de multiples systèmes en silos les organise dans un schéma de données exclusif où chaque schéma représente un type spécifique d'entité métier. Chaque entité métier (entité numérique) est stockée dans une micro-base de données unique. Pour les organisations, c'est un moyen efficace d'unifier toute l'information sur une entité métier spécifique tout en la rendant accessible à tous. Pour les dirigeants d'entreprise, c'est une opportunité de revamper leur pratique de données en un écosystème plus intégré.

En plus de mettre à jour les données dans les systèmes sources, le fabric est scalable et supporte des millions de micro-bases de données en parallèle. En conséquence, il y a une architecture de gestion distribuée, automatisée et haute performance 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 de prévoir le changement et d'agir en avance. Concernant les fabrics, les leaders de la data science ont une tâche plus grande en main – visualiser, planifier et préparer leurs organisations pour un paysage digital volatile.