Поиск новых возможностей роста в бизнесе, основанном на данных, может оказаться непростой задачей даже для самых хорошо организованных предприятий. К счастью, большие данные содержат все решения, которые могут понадобиться современной бизнес-организации, чтобы предоставить клиентам беспрепятственный пользовательский опыт, превзойти своих конкурентов и расширить свою деятельность.
Однако единственный способ раскрыть весь потенциал больших данных и обеспечить процветание в чрезвычайно конкурентной сфере цифрового бизнеса — это создать первоклассное озеро данных, которое сможет предоставить вашему предприятию все преимущества цифровой трансформации.
Вы можете создать его самостоятельно или купить у поставщиков озер данных. Что бы вам ни было удобнее, нельзя отрицать фантастические преимущества, которые озеро данных может предложить современному бизнесу.
Преимущества использования озер данных
Вам следует рассматривать озеро данных как центральное хранилище информации, отвечающее за управление, организацию, структурирование и очистку ваших данных. В этом центральном месте хранится вся важная для бизнеса информация в исходном исходном формате.
Он может быстро организовать и диверсифицировать огромные объемы необработанных данных и структурировать их в соответствии с вашими конкретными потребностями. Независимо от того, храните ли вы полуструктурированные, неструктурированные или структурированные данные в озере данных, это поможет вам загружать и хранить их в предпочтительном состоянии, формате или структуре.
Озеро данных — более продвинутое решение, чем хранилище данных. Вместо сохранения данных в папках или файлах озера данных полагаются на передовую архитектуру для загрузки и хранения данных как есть. Благодаря своей передовой архитектуре озеро данных предлагает предприятиям ряд преимуществ, таких как:
● Возможность собирать как структурированные, так и неструктурированные данные и хранить их в предпочтительном формате, безопасно храня в одном центральном месте;
● Больше гибкости для упрощения управления данными;
● Масштабируемость данных;
● Умение собирать, обрабатывать и анализировать необработанные данные;
● Уточнение всех форматов данных для улучшения понимания и принятия решений;
● Несколько способов запроса данных;
● Доступ к набору инструментов для расширенного анализа данных;
● Превращение любого типа данных в ценную информацию;
● Устранение необходимости использования хранилищ данных;
● Получение единого представления данных по всей организации.
Теперь давайте обсудим самые простые способы создания озера данных и разработки надежной, гибкой и масштабируемой архитектуры данных.
Установите четкую цель по сбору данных
Первым шагом на пути к построению гибкой архитектуры озера данных является определение типа данных, которые необходимо получить вашему бизнесу для достижения своих целей. Помимо предотвращения подмены данных, постановка четкой цели в отношении данных позволяет вам развивать корпоративную культуру, основанную на данных, и избегать устаревших решений для хранения данных.
Это также позволяет вам достичь таких целей, как обеспечение масштабируемости, работа с облачными средами и поддержание клиентоориентированности. Однако, хотя вашему конвейеру данных ежедневно требуются огромные объемы данных, это не должно быть вашей главной целью.
Реализация современной архитектуры данных
Традиционные модели архитектуры данных устарели и могут оказаться недостаточными для удовлетворения современных потребностей в управлении данными. В настоящее время цифровые предприятия предъявляют новые требования к данным, требующие новой, более эффективной и доступной архитектуры данных.
Вот основные принципы реализации современной архитектуры данных для вашего бизнеса:
● Профилирование данных. Одним из основных приоритетов бизнеса является использование потенциала неструктурированных данных в своих интересах. Профилирование данных позволяет им достичь этой цели, предоставляя им глубокое понимание своих активов данных и того, как их лучше всего использовать.
● Каталогизация данных. Каталог данных — это лучший способ для организаций превратить имеющиеся у них данные в полезную информацию и извлечь максимальную пользу из текущего глоссария ключевых показателей эффективности.
● Архивы данных и резервное копирование – у вас всегда должна быть резервная копия ваших данных, надежно хранящаяся в облаке. Архивы данных, с другой стороны, являются лучшим решением для постоянного доступа к данным, которые вам приходится использовать ежедневно в течение продолжительных периодов времени.
Инвестируйте в безопасность данных, конфиденциальность и управление
Управление метаданными и безопасность данных необходимы для разработки и поддержания эффективной и надежной архитектуры озера данных. Оба помогают вам управлять озером данных, чтобы обеспечить безопасность, точность, доступность и чистоту ваших данных.
Вы можете использовать возможности искусственного интеллекта и автоматизации для автоматизации таких процессов, как сбор, сбор и преобразование данных. ИИ предоставляет вам возможности расширенной аналитики, хранения данных и
методы интеграции данных нового поколения для анализа и классификации ваших данных, чтобы превратить их в наиболее точные и актуальные практические идеи.
Заключение
Данные имеют решающее значение для улучшения процесса принятия решений и достижения бизнес-целей. Однако для использования истинного потенциала ваших информационных ресурсов требуется соответствующая архитектура, которая позволит вам манипулировать имеющимися у вас данными в соответствии с вашими краткосрочными и долгосрочными бизнес-целями.
Расширенный метод управления данными требует от вас выполнения нескольких процессов, таких как агрегирование, обработка, анализ и преобразование данных. Все эти процессы зависят от вашей архитектуры данных.
Каждый этап обработки данных уязвим для киберугроз, поэтому вам следует обеспечить высочайший уровень безопасности, конфиденциальности и управления данными. По мере роста ваших бизнес-операций вместе с ними растут и ваши данные.
Поскольку масштабируемость может создать дополнительную сложность и увеличить затраты, озера данных помогают уменьшить эту сложность и сделать обработку базы данных максимально экономичной.