关于数字化企业数据结构的一切你需要了解的
您的业务数字化在将孤立的业务数据整合到一个数据框架中之前是不完整的，这将帮助您遵守风险、管理和隐私政策，同时高效处理数据。
不同团队和部门的组织收集和管理他们的数据。数据治理和隐私限制也阻止合并各种公共或私人数据。
那么什么是真正集中和数字化的数据处理的解决方案呢？这就是数据框架。继续阅读以了解它的内部。它将帮助您在购买数据框架工具时做出正确的决策。
什么是数据框架？
网状数据网络或数据框架是2019年的十大技术趋势之一，根据一份报告。分析和数据技术领域的专家们都认为它是面向未来的技术初创企业、中小企业和企业的数据管理工具。
它被认为是一个具有统一架构的信息技术环境，将各种数据源连接到业务应用程序。在后台，将有一个强大的人工智能（AI）代理。AI将安全地分析数据，并只向销售代表、客户支持代理或业务经理呈现需要知道的数据。
从鸟瞰图来看，网状数据网络看起来像是一个虚拟的织物，各种链接和共享信息的计算系统都连接在上面。
数据框架的目的
不同的业务应用程序、时间、空间、数据存储、数据检索方法、数据安全协议等是拉低公司步伐的宏观瓶颈。这些审查和平衡也有助于保护您的业务机密数据。因此，您既不能放弃这些，也不能保持原样。
在这里，您需要一个网络。一个为来自各个设施、业务应用程序、外勤办公室、门店、服务器等的数据铺平道路的高速公路。此外，这些数据可以是结构化的、半结构化的和原始的。更不用说，不同的数据具有不同的安全策略。
但是，像客户、销售代表、支持执行人员和经理这样的最终用户不需要理解所有这些。他们只需要安全地访问数据以完成他们的任务。数据框架将通过自动化、AI和机器学习（ML）来实现这一点。
其他值得注意的目的包括：
- 通过容器和连接器连接到所有业务数据源
- 在存储、应用程序等内提供数据集成和摄取功能
- 作为大数据分析的高速数据基础设施
- 将数据消费者和数据源连接到一个网状网络
- 在私有云、公有云、多云、本地和裸金属工作站之间提供混合数据操作
数据管理挑战的救援工具
企业花费的时间在决策和批准数据上比在处理数据上更多。员工们在获得数据处理的批准之前要浏览数百封电子邮件。
这对于面向未来的企业的生产力来说是一个严重威胁。但是，数据框架可以以下列方式拯救组织：
- 访问、提交、保管和分析任何类型数据的单一窗口平台。
- 虽然企业内的每个人都可以在一定程度上访问数据，但所有数据治理和监管政策将得到遵守。
- 通过使人类访问数据之前使AI能够处理数据，使数据更加可信和易于消化。
- 实现机器对机器或物联网（IoT）通信，减少对敏感数据的人为干预。
- 轻松适应应用程序的增加和减少、客户请求、内部数据访问许可、巨大的市场营销数据流入等需求。
- 减少企业对托管旧基础设施的需求和依赖，从而降低成本。
- 通过连接各种数字数据源到一个由严格的AI算法保护的地方，充分利用云技术。
最终，一线代理商将更快地获得他们的数据，并快速处理客户的请求。这反过来增加了客户对您的业务的信任和满意度。
数据制造的好处
加强敏捷的DevOps模型
敏捷软件或产品开发项目可能会遭受断断续续的数据处理问题。通过使用网状数据网络工具，您可以几乎消除所有数据停机时间。
遵守数据治理
基于AI和ML的技术可以帮助强制执行数据隐私和治理政策。与此同时，同样的AI算法将根据公司指南处理请求的数据并呈现给员工。
可扩展性
托管服务提供商（MSP）可以即时扩展或缩减您的数据处理需求。
元数据管理
一个目录将托管数据源、资产和元数据。通过查看元数据，AI可以更快地获取请求的数据。
错误检测
AI可以在您的企业遭受收入损失之前检测到数据损坏、完整性问题和错误。
基于角色的访问
员工可以根据他们在组织中的安全许可要求处理的数据。
消除数据孤岛
当数据制造将所有数据置于加密的数据高速公路上时，数据孤岛将不再对业务构成威胁。团队可以从任何部门访问合法数据，无需费力跳跃。
数据集成
数据制造及其基础AI可以与实时软件（如CRM、ERP、客户应用程序、一线代理应用程序等）进行即时数据集成。
高质量的数据
网状数据网络工具的智能算法始终分析所有数据源。因此，员工可以信任输入数据而无需向主管验证。
数据制造的架构
网状数据网络需要确保在不损害质量和安全性的情况下提高数据可访问性。因此，标准的数据制造架构应包括以下组件：
数据目录
数据目录是所有业务数据的组织形式。用户可以访问这些目录以找到完成任务所需的信息。数据目录包括以下子组件：元数据和知识图谱。
基于AI和ML的自动化
多个AI应处于数据制造的中心，处理所有查询解决、数据质量控制、安全检查等。
数据集成和传输
数据网格将来自所有来源的数据进行集成，如现场服务器、cloud storage、员工笔记本电脑等。应该有数据连接器将信息链接到远程计算机或传输器来通过数据制造的网络传输数据。
如何实施数据制造
这将完全取决于您所在的组织类型和您的需求。由于企业的需求各不相同，将数据网络实施与实际情况相结合并没有一种适合所有的解决方案。但是，在数据构架中有一些常见的功能或层级。
数据管理：这一层主要用于数据管理和管理。
数据摄取：这一层开始将所有云数据整合在一起，并定位结构化和非结构化数据之间的关联。
数据处理：它确保在数据提取过程中可获得相关数据。
数据整理：这一层包括任务的执行，包括分离的数据收集、数据结构化、数据清洗、集成和转换，以创建可用的数据。
数据检测：它允许您通过整合不同的数据源来收集数据。这对于客户满意度至关重要。
数据访问：这一层专门用于数据消费。同时，这一层通过数据可视化工具或应用程序仪表板帮助访问相关数据。
数据构架原则
网状数据网络的理念是在任何行业中统一企业的分布式和多样化的数据资产。此外，它将端到端的数据管理过程作为统一的数据管理平台组合在一起。
数据构架通过利用以下数据管理原则来实现这些目标：
- 数据发现
- 数据策划
- 数据组织
- Data modeling
- 质量检查
- 分离的数据编排
- 数据集成
- 数据管理
数据构架能力
无尽的数据查询解析
网状数据网络依赖高速互联网、固态硬盘和超级计算机，不间断地获取所请求的数据。
无休止的数据集成、发现和编目
在数据构架内，主要的人工智能负责接受新的原始数据，分析、编目并将其整合到业务应用程序中。
主动和被动元数据
主动元数据是如数据质量、数据使用情况、当前编辑者等信息。而被动元数据是作者添加的静态数据。数据构架人工智能不断修改这些元数据，以减少手动数据探索或准备工作。
灵活性
数据构架非常灵活，可以根据您的业务需求进行更改。
热门数据构架工具
使用智能软件实施数据网状网络非常简单。有很多工具可供选择，但以下工具适用于中小型企业：
Atlan
Atlan是一个功能强大但简单的主动元数据平台和数据工作区，可让您轻松访问来自任何源的数据。它可以作为您的数据构架需求的现代数据目录。该平台提供了与数据相关的解决方案，包括目录、分析、发现、质量、管理、探索和集成。
它带有一个类似于Google搜索界面的界面和一个丰富的业务术语表，您可以在其中搜索以了解您的数据。公司可以利用细粒度的治理和访问控制等手势来管理生态系统中的数据使用。
此外，Atlan支持与应用程序（如Big Query、Amazon Redshift、Snowflake、MYSQL、Looker和Tableau）的集成。
K2View
如果您正在寻找一个具有端到端数据构架功能的平台，请选择K2View。这款数据产品应用程序可以帮助您完成网状数据网络的所有阶段，包括数据集成、准备、数据编排和管道。
通过它的帮助，公司可以在云端、本地以及混合环境中实现最复杂的数据织物架构。因此，随着数据织物部署变得更加容易，人工数据管理将减少。它可以统一来自多个来源的数据，并将其传送到数据完整性目标系统。
使用K2View，您可以立即创建数据湖和data warehouses，并立即进行分析。即使您没有编程经验，它也允许您控制从源到目标的数据移动和转换。
公司甚至可以使用此平台的可配置规则来控制数据访问、同步和安全性。此外，它还适用于易于使用的框架进行数据服务自动化。
Talend
Talend是一个数据织物平台，确保您能够健康访问数据并推动业务价值。每家企业都需要管理无损和完整的数据，以确保其可用性、完整性、可用性和安全性。该应用程序通过减少风险，使组织能够保持数据的良好状态。
Talend是一个可靠且可访问的统一平台，提供治理、集成和完整性。它可以通过服务基础架构和合作伙伴生态系统提供健康的数据。在这里，您可以通过文档和分类找到所需的数据。
由于它实时自动清洗数据，所以不会有错误数据进入系统。公司可以通过使用此工具来改善生产力并节省资金，从而确保遵守监管要求并降低风险。
您可以使用其应用程序和API集成为客户提供更好的体验。这些还确保了内部和外部共享可信数据的自助服务能力。
Incorta
Incorta是一个自助数据分析平台，企业可以充分利用其数据以降低成本并获得洞见。该解决方案为您提供更敏捷的数据体验，以便您可以做出及时和明智的决策。
它使用内存分析和直接数据映射功能，为数据存储和管理提供了前所未有的速度和可扩展性。即使您希望从多个资源分析数据，Incorta也可以确保灵活的数据管道的真正业务敏捷性。
此外，它还帮助您收集、处理、分析和展示业务应用数据。您还可以使用其本机可视化功能呈现全面的业务数据。
结论
数据织物是下一代数据存储、处理、保管和管理架构。虽然它是IT的未来应用，但许多数字化企业已经开始使用数据织物工具来为未来做好准备。
更不用说，中小企业和初创企业可以从这项技术中获得最大的收益，因为它们无法承受由于批准和审查而导致的工作流延迟。访问上述任何或所有工具以了解其提供的服务以及这些功能如何为您的业务增加价值。
您的RevOps业务模型可以从数据织物中获得很大的好处。在此处了解更多关于revenue operations (RevOps) tools的信息。
