Qu'est-ce que l'architecture Data Fabric ?
Comprendre la gestion et l'intégration des données pour un stockage unifié des données
Tissu de données, qui gagne du terrain sur le marché, désigne une architecture unifiée qui intègre les données, les processus, les analyses et autres éléments d'une organisation dans un cadre unifié et interconnecté. Elle standardise gouvernance des données pratiques à travers environnements sur site et cloud - y compris hybride et multi-cloud.
Contrairement aux méthodes traditionnelles d'intégration de données qui reposent sur des connexions point à point et des architectures rigides, le cadre adopte un paradigme plus flexible et dynamique, où les données circulent librement et en toute sécurité dans l'ensemble du paysage organisationnel, garantissant sécurité robuste des données.
À la base, tissu de données sert de couche transparente qui intègre des sources de données, des applications et une infrastructure disparates pour la virtualisation des données.
L'architecture Data Fabric permet la découverte de données dans un environnement distribué tout en offrant une vue unifiée de l'infrastructure de données de l'organisation. Cette architecture connecte différentes sources de données, notamment des entrepôts de données cloud, des bases de données sur site et des applications SaaS, pour créer une Data Fabric centralisée qui permet un accès, une intégration et un traitement transparents des données.
Cela simplifie la gestion des données et accélère leur traitement, permettant ainsi aux organisations d'obtenir des informations et de prendre des décisions éclairées plus rapidement grâce à des données spécifiques. Les ingénieurs et les data scientists peuvent exploiter cette architecture pour rationaliser leurs flux de travail et améliorer leurs capacités d'analyse.
De plus, l’architecture de la structure de données peut facilement évoluer pour s’adapter à des volumes de données croissants, réduisant ainsi le coût opérationnel et la complexité de l’intégration physique et de la centralisation des données.
Objectif de Data Fabric
Selon IBM, jusqu'à 68% des données d'une organisation moyenne ne sont pas analysées, et jusqu'à 82% des entreprises rencontrent des problèmes d'intégration en raison de données cloisonnées et de différents types de données provenant de diverses sourcesCela pose des problèmes aux organisations axées sur les données.
« Fabric » fait référence à la couche intégrée de données et aux processus de connexion dans tous les environnements de données, y compris les plateformes hybrides et multicloud.
Avec une structure de données cohérente, les entreprises peuvent mieux gérer leurs données, utiliser les données connectées, les métadonnées et les analyses de données, et finalement libérer une valeur maximale avec une qualité de données améliorée.
Pourquoi utiliser une Data Fabric
Si vous recherchez une solution moderne et efficace pour gérer vos données, une Data Fabric pourrait bien être la solution. Sa visibilité cohérente vous offre une vue claire et complète de votre environnement de données en temps réel. Cela simplifie le processus de gestion et accélère le traitement des données, vous permettant ainsi de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées.
L'utilisation de Data Fabrics facilite l'évolutivité pour s'adapter à la quantité et à la variété croissantes de données générées par les entreprises aujourd'hui, ce qui les aide à gagner en productivité, à prendre de meilleures décisions et à garder une longueur d'avance sur la concurrence. L'utilisation d'une Data Fabric offre également aux utilisateurs un accès sécurisé et conforme à des données de qualité pour effectuer leurs tâches.
Avantages de Data Fabric
En combinant l'analyse continue, les technologies automatisées, les modèles d'IA et l'apprentissage automatique dans des environnements de données complexes, les entreprises peuvent renforcer la confiance dans leurs données, prendre de meilleures décisions et accélérer leur transformation numérique. Voici quelques pistes :
Amélioration de l'accessibilité et des informations sur les données
Une infrastructure unifiée permet une meilleure visibilité des données — et les informations qui en découlent. Data Fabric offre aux organisations une vue unifiée et intégrée de leurs données, permettant aux parties prenantes d'accéder aux données, de les analyser et d'agir plus efficacement. Les décideurs disposent ainsi d'informations pertinentes et exploitables, favorisant ainsi une meilleure prise de décision, l'innovation et un avantage concurrentiel.
Amélioration de l'efficacité opérationnelle et de l'agilité
Data Fabric réduit la complexité et l'inefficacité des opérations de données en simplifiant les processus d'intégration, de gouvernance et de gestion des données. accès aux données et le contrôle rationalisent considérablement les initiatives de gestion des données, redonnant du temps à gouvernance équipes. Cela permet aux organisations de réagir plus rapidement à l'évolution des besoins métier, de faire évoluer leurs initiatives de données et de favoriser l'excellence opérationnelle et l'agilité.
Innovation accélérée et délai de rentabilisation
Une structure de données permet aux entreprises de mieux protéger et réduire les coûts de la maintenance et de la gestion des données, notamment dans les environnements multicloud. Elle permet aux organisations d'exploiter pleinement le potentiel de leurs données pour stimuler l'innovation et générer de nouvelles opportunités commerciales. En démocratisant l'accès aux données et en favorisant une culture d'expérimentation et de collaboration, l'architecture de données permet aux équipes d'innover, d'itérer et de créer de la valeur pour les clients plus rapidement et plus efficacement.
Conformité renforcée en matière de confidentialité et de sécurité
Data Fabric intègre des mécanismes robustes de gouvernance, de sécurité et de conformité pour garantir la confidentialité, l'intégrité et la confidentialité des données sensibles. Cela inclut la mise en œuvre de contrôles d'accès, de chiffrement et de techniques de masquage des données pour protéger les données au repos et en transit. De plus, Data Fabric permet aux organisations de garantir la conformité réglementaire. confidentialité des données des lois telles que GDPR, CCPAet HIPAA en offrant une visibilité sur la lignée des données, leur utilisation et la gestion du consentement.
Data Fabric vs. Data Mesh
Data Mesh décrit un autre processus de gestion des données, souvent confondu avec Data Fabric, mais qui aborde différemment le problème des données distribuées. Alors que Data Fabric adopte une approche d'interconnectivité universelle, en tissant une infrastructure continue et unifiée pour la gestion des données, Data Mesh est une architecture centralisée destinée à être utilisée dans des silos de données distribués. Cependant, Data Mesh ne résout pas nécessairement la question de l'interopérabilité.
En fin de compte, les deux approches rendent les données plus accessibles et plus sécurisées, mais la structure de données seule se concentre sur une architecture holistique et interactive.
Data Fabric vs Data Lake
Data Fabric et Data Lake sont deux approches distinctes de la gestion des données. Bien qu'elles puissent paraître opposées, elles peuvent en réalité parfaitement coexister. Data Fabric est un référentiel centralisé permettant de stocker et d'analyser de grands volumes de données structurées et non structurées. À l'inverse, Data Fabric est une architecture distribuée qui permet l'intégration et le partage transparents des données entre plusieurs sources et plateformes.
Les lacs de données sont parfaits pour stocker et traiter de grandes quantités de données. Concrètement, cela signifie qu'ils peuvent servir de source de données principale pour une infrastructure de données. Les infrastructures de données, quant à elles, garantissent l'accessibilité et la disponibilité de ces nouvelles données pour les utilisateurs et les applications. Elles offrent la connectivité et l'agilité nécessaires pour accéder aux données et les analyser en temps réel.
Par exemple, un lac de données pourrait stocker et traiter de grandes quantités de données clients, tandis qu'une structure de données pourrait intégrer ces données à d'autres sources, telles que les médias sociaux, pour fournir une vue complète du comportement des clients.
Ces lacs et fabrics de données facilitent la création et la diffusion de produits de données. En les exploitant, les organisations peuvent tirer davantage de connaissances et optimiser l'efficacité de leurs données en temps réel, tout en garantissant leur accessibilité et leur disponibilité à ceux qui en ont besoin.
Relation entre Data Fabric et l'intégration des données
Une structure de données dépend de intégration automatisée et pilotée par l'IA qui s'améliore au fil du temps. Une infrastructure performante automatise plusieurs styles d'intégration, adapte la gestion des données, rationalise la distribution des données dans l'entreprise, réduit les coûts de stockage et optimise les performances. L'architecture qui en résulte :
- rend les données difficiles à localiser facilement accessibles dans les environnements multicloud et hybrides
- élimine les silos de données
- élimine les outils multiples et manuels
- pérennise les pratiques de gestion des données, à mesure que de nouvelles sources sont ajoutées
BigID et votre Data Fabric d'entreprise : comment ça marche
BigID propose une approche sémantique basée sur le Machine Learning pour créer une infrastructure de données pour votre organisation. Voici comment BigID vous aide à créer une solution de data fabric fluide pour pérenniser votre transformation numérique. gestion des données pratiques pour votre entreprise.
Couvrez toutes vos données, partout : Connectez-vous automatiquement à tous les types de données, y compris les données structurées et non structurées, dans des environnements sur site, multicloud et hybrides.
Obtenez une vue unique des métadonnées : Avec un incomparable fondation de découverteBigID peut analyser toutes vos données, partout, pour créer un catalogue de données unifié — et une vue unique de toutes vos métadonnées.
Classer les données en fonction de l'apprentissage profond : BigID est spécialisé dans classification Des méthodes qui vont au-delà de la découverte basée sur des modèles. Classez automatiquement davantage de types de données avec PNL et NER - et Basé sur l'intelligence artificielle sur l'apprentissage profond au sein de l'architecture de gestion des données.
Échanger et partager des données : Permettez la collaboration et le partage de données entre les employés en temps réel.
Ajouter du contexte aux données : Superposez les métadonnées techniques, commerciales et opérationnelles pour voir les attributs et les relations des données.
L'effet de levier métadonnées actives pour une meilleure interopérabilité : Avec Métadonnées augmentées par ML, obtenez des informations à partir de vos métadonnées, donnez à votre organisation les moyens d'agir en conséquence et prenez de meilleures décisions commerciales.
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