Dati pēc pieprasījuma: dinamiska arhitektūra liela ātruma laikmetam

Saistībā ar TIBCO





Mūsdienās uzņēmumu ģenerēto datu apjoms ir sasniedzis nepieredzētu līmeni pēc secīgiem produktu, pakalpojumu, darbību un piegādes ķēžu digitalizācijas viļņiem, kā arī visuresošās mākoņdatošanas tehnoloģijas rezultātā. Paredzams, ka datu apjoms turpinās pieaugt, jo 5G izraisa eksponenciālu savienojamības pieaugumu un padara liela mēroga IoT izvietošanu par realitāti. Tomēr datu vērtības izmantošana un ieguve no tiem ir tas, ko Pasaules ekonomikas forums dēvē par nākamo digitālo robežu, kas ir pastāvīgs izaicinājums organizācijām visā pasaulē. Pareiza datu uzglabāšanas, strukturēšanas un analīzes arhitektūra ir būtisks pamats augstāka līmeņa spēju nodrošināšanai — to izmantošanai jaunu produktu un pakalpojumu izstrādei, biznesa problēmu risināšanai un vērtības nodrošināšanai iekšējiem un ārējiem klientiem.

Šajā pārskatā ir pētīts, kā vadošo organizāciju Ziemeļamerikā, Eiropā un Āzijā galvenie datu virsnieki un datu un analītikas vadītāji veido datu infrastruktūras, pakalpojumus un lietošanas gadījumus, kas veicina uzņēmējdarbības vērtību. Tajā aplūkota spriedze un kompromisi dažādās arhitektūrās un pieejās, kā arī mērķi, kas datu vadītājiem ir, lai turpmākajos gados sniegtu datus kā pakalpojumu. Galvenie atklājumi ir šādi:



Dati pēc pieprasījuma: dinamiska arhitektūra liela ātruma laikmetam

  • Uzņēmumi veido uzņēmuma datu stratēģijas biznesa vērtību ķēdēs. Datu vadītāji izstrādā pielāgotas arhitektūras un platformas, kas ir saskaņotas ar viņu organizācijas biznesa modeli, mērķiem un galvenajiem darbības rādītājiem. Uzņēmējdarbības stratēģija noteiks nepieciešamo datu integrācijas apjomu.
  • Datu vadītāji analizē esošās un jaunas datu kopas, lai noteiktu slēpto vērtību. Lai atrisinātu biznesa problēmas, radītu jaunas iespējas vai piedāvātu dziļāku ieskatu, analītikas komandas nepārtraukti meklē veidus, kā integrēt un savienot datu kopas. Tas var ietvert organizatorisku tvertņu nojaukšanu un iekšējās datu koplietošanas veicināšanu vai nestrukturētu datu kopu izpratni un šo ieskatu integrēšanu procesu plūsmās. Pieaug arī interese par to, kā ārējās datu kopas var izmantot lēmumu pieņemšanai.
  • Attiecībā uz datu arhitektūru ir jāpieņem daudzi lēmumi un kompromisi . Šajā ziņojumā intervētie vadītāji saka, ka viņu datu arhitektūra ir piedzīvojusi vairākas evolūcijas. Nav universāla, un ir jāizdara izvēle, jo īpaši attiecībā uz integrējamo datu kopu atlasi un piekļuves nodrošināšanu. Parādās novatoriskas pieejas un tehnoloģijas metadatu pārvaldībai.
  • Analytics komandām ir jāatrod līdzsvars starp piekļuves nodrošināšanu un kontroles saglabāšanu. Viena no nozīmīgākajām datu pārvaldības problēmām ir pārredzamības un piekļuves nodrošināšana tiem, kam tas ir nepieciešams, un stingras kontroles, kas nodrošina atbilstību. Pārāk atvērtas arhitektūras paradoksālā kārtā var ciest no caurskatāmības trūkuma attiecībā uz to, kas un kāpēc piekļūst.
  • Ir jānotiek lielai kultūras maiņai, lai organizācijas kļūtu balstītas uz datiem. Uzņēmumiem, kas vēlas iegult ieskatus un analītikas iespējas, pirmais solis ir demokratizēt piekļuvi datiem. Tomēr daudziem galalietotājiem joprojām nav vajadzīgo rīku un informācijas. Citās organizācijās personālam nosūtīto datu apjoms ir milzīgs. Datu vadītāji arvien vairāk iesaistās izmaiņu pārvaldības pasākumos, piemēram, uzlabojot darbaspēka datu pratību un izstrādājot atbilstošus analītikas rīkus.

Lejupielādēt pilns ziņojums .

paslēpties