Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень
Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...
Data Fabric – це технологія, що пропонує новий підхід до інтеграції джерел даних між платформами та бізнес-користувачами, при цьому робить дані ще більш доступними незалежно від місця їх розташування. Ця технологія дозволяє спростити доступ до даних у межах організації, що полегшує використання даних у режимі самообслуговування. Така архітектура є незалежною від середовищ даних, процесів тощо, що забезпечує наскрізні можливості керування даними. Data Fabric також дозволяє автоматизувати процеси виявлення, управління та використання даних.
Основні переваги Data Fabric:
Основною метою даної технології є об’єднати дані різних типів із кінцевими точками, використовуючи графи семантичних знань, управління метаданими та машинного навчання. Завдяки цьому можливе групування пов’язаних наборів даних, додавати нові джерела даних до екосистем даних. Це дозволяє виключити розрізненість у системах даних та підвищити якість даних.
Використання архітектур фабрик даних дозволяє створювати програми самообслуговування. Таким чином, доступ до даних мають не тільки технічні команди (інженери даних, розробники, аналітики тощо), але і нетехнічні команди. Це забезпечує більш високу продуктивність та сприяє прийняттю ефективніших та швидких рішень.
Структура даних забезпечує ефективніший процес управління даними, пропонуючи уніфіковане надання всіх даних. Це сприяє більш легкій ідентифікації, відстеженню даних та ефективному використанню даних загалом.
Data Fabric дозволяє консолідувати дані на одній платформі, при цьому скоротити витрати на керування даними.
Розширений доступ до даних не повинен спричинити загрози безпеці даних. Додаткові заходи безпеки гарантують безпеку даних і дозволяють налаштовувати доступність певних даних для певних ролей. Використання архітектури фабрики даних знижує ризики, пов’язані зі спільним використанням даних.