Технологии, основанные на базах данных, меняют правила игры, на базе предприятий

Thursday, May 09, 2024

Мы все еще находимся в начале 2020-х годов, и уже все выглядит совсем иначе, чем в предыдущем десятилетии. Для специалистов в области обработки данных предстоящие годы могут означать изменения масштабов, невиданных ранее в ИТ-индустрии.

Перспективные новые технологии, а также переработанные и перепрофилированные старые технологии меняют центры обработки данных и аналитические центры новыми захватывающими способами. В этой статье я расскажу о технологиях на основе баз данных, которые повышают конкурентную способность предприятий.

Цифровые нити

Конструкция цифрового потока - это живое, интегрированное хранилище и контрольный журнал данных в реальном времени, генерируемых на протяжении всего жизненного цикла таких сущностей данных, как продукты, сотрудники и клиенты. Хотя концепция цифрового потока не нова, мы только сейчас начинаем видеть их широкое распространение и внедрение на предприятиях.

Для продуктов, например, это будет включать все, от проектирования до производства и обслуживания до вторичной переработки. Этот целостный подход к управлению данными часто дополняет стратегии использования Интернет вещей и облака как услуги, предоставляя возможность расширить аналитику с обратной связью по всей цепочке создания стоимости. Преимущества цифровых потоков включают в себя предоставление командам цепочки поставок возможности оценивать, что, где и когда производить продукты на основе реальных тенденций использования клиентами в режиме реального времени или помощь группам разработки продуктов видеть последствия для последующих услуг, вытекающие из их проектных решений.

Каталоги данных

Каталоги данных, которые обеспечивают централизованное представление с помощью метаданных активов данных на предприятиях, становятся конкурентоспособными инструментами, используемыми как менеджерами данных, так и бизнес-пользователями. Устраняя время на поиск нужных данных в сложных экосистемах данных, каталоги данных позволяют пользователям быстро находить нужные данные, чтобы правильно отвечать на бизнес-вопросы.

В ближайшие годы каталоги данных будут продолжать развиваться и превращаться в информационные каталоги. «Организации будут стремиться выйти за рамки простой каталогизации данных, чтобы иметь возможность идентифицировать и каталогизировать все важные цифровые активы в одном месте. Распространение информационных каталогов улучшит понимание данных и позволит регулировать, поддерживать, создавать и управлять наиболее важными цифровыми активами, влияющими на предприятия, а также максимально наглядно отображать успех или неудачу этих активов.

Программное обеспечении интеллектуальных данных

Сделав еще один шаг вперед в каталогах данных, программное обеспечение для анализа данных - это категория, которая включает в себя ряд технологий и оказывает глубокое влияние на возможности, которые менеджеры данных будут предоставлять своим предприятиям, особенно в областях стратегического планирования, повышения операционной эффективности и инноваций.

Подход потребителя к разумному отображению того, какие данные вы можете иметь, пониманию того, к чему получили доступ другие единомышленники, потребителям данных, для определения ваших потребностей в данных и встроенным возможностям подготовки, чтобы стать универсальным сервисом для всех ваших потребностей, проблем и идей в отношении данных.

Программное обеспечение для анализа данных предоставляет гибкую автоматизированную структуру, которая позволяет идентифицировать, понимать, контролировать и анализировать ваше пространство данных, облегчая координацию корпоративных данных, оркестровку и «доверие к данным», чтобы гарантировать, что корпоративные данные были доступны, понятны и защищены.

Эта технология «предоставляет единое консолидированное представление о сквозных возможностях организации данных. Она сочетает в себе каталогизацию данных, глубокий и тщательно подобранный технический взгляд на активы данных, процессы и технологии, с грамотностью данных, структуру словаря бизнес-данных, политику, правила и классификацию, а также автоматизацию, которая интегрирует, активирует и социализирует их и их взаимосвязь. Net-net - это возможность корпоративных данных, которая хорошо согласована с приоритетами бизнеса, рентабельна, гибка и способна обеспечить лучшее время для окупаемости инициатив и сценариев использования, основанных на данных, которые окажут желаемое преобразующее воздействие.

Масштабируемые базы данных

Все чаще базы данных развертываются в быстро меняющихся средах, чтобы соответствовать растущим объемам и типам данных, поступающих из всех источников, внутренних и внешних, поэтому курсы по разработке баз данных стали настолько популярны. Эти горизонтально масштабируемые базы данных могут быть быстро добавлены или заменены в соответствии с требованиями к производительности и емкости. Эти базы данных могут быть адаптированы к конкретным требованиям и вариантам использования. Сейчас существует невероятная специализация баз данных, поэтому знание того, какие именно данные будут использоваться, - лучший способ выбрать правильную базу данных.

Эти требования могут варьироваться от аналитических запросов без необходимости в реальном времени до аналитических запросов с машинным обучением или транзакционных запросов в реальном времени, основанных на высокой доступности и коротком времени простоя. Масштаб, шаблоны доступа, требования к задержке, пропускной способности, доступности и согласованности - все это важные критерии, которые следует учитывать при определении соответствия данных.

ИИ и машинное обучение

ИИ и машинное обучение играют ключевую роль во многих инициативах в области информационных технологий. Их влияние на функции данных будет огромным, особенно если предприятие стремится принимать решения на основе данных. ИИ и машинное обучение позволяют интеллектуально автоматизировать повседневные процессы и монетизировать бизнес-данные.

Искусственный интеллект и машинное обучение используются для извлечения и использования ценных данных из традиционных источников, таких как записи, и новых источников, таких как устройства Интернет вещей, социальные сети и системы взаимодействия с клиентами. Эта технология интегрируется с инструментами автоматизации, преобразует необработанные данные в аналитические данные и действия, а также обучает модели из конвейера данных. Искусственный интеллект и машинное обучение также «помогают обеспечить соответствие данных лучшим практикам качества данных, защитить конфиденциальность с помощью инструментов управления и могут автоматизировать рабочие процессы для повышения прозрачности. Кроме того, можно использовать прогнозную аналитику для сбора, хранения, обработки и анализа данных.

Автоматическое машинное обучение

Автоматическое машинное обучение (AutoML) может оказать положительное влияние на активы данных. «Подобно тому, как DevOps и DevSecOps обеспечили более высокий уровень гибкости и бизнес-ориентации в мире приложений, AutoML может принести это в мир данных.