数据网的标题

通过数据网在企业中进行更敏捷的数据管理

亚尼娜-霍恩

数据网是一种旨在改变组织中数据管理和使用方式的方法。 

Data Mesh不使用传统的集中式数据存储,而是依靠一个分散的架构。这旨在将对数据的责任转移到最接近数据的人身上。 

在这篇文章中,我们将仔细研究数据网的概念,以及它如何帮助公司更有效地使用他们的数据并优化他们的业务流程。

数据网格定义

数据网:定义

数据网是数据架构中一个相对较新的范式,它强调以分散的方式来管理和使用一个组织内的数据。 

数据网不依赖于中央数据仓库或数据湖,而是提倡数据域的概念,这些数据域是独立的实体,负责特定业务能力内的数据。 

每个领域都有自己的数据所有权、治理和基础设施,使数据管理具有更大的灵活性、可扩展性和敏捷性。 

值得一提的是,Data Mesh是对 "数据网格 "的实现。 云和云平台技术 促进,以实现数据管理的目标。 

这个概念经常被比作微服务,以使感兴趣的人更容易理解。分布式架构对于扩展组织中的数据需求特别有用,但不是每个组织都能从中受益。 

小型公司往往没有像大型公司那样复杂的数据结构。因此,数据网可能不适合他们。

它旨在通过在整个组织内分配所有权、责任和专业知识,解决传统集中式数据架构的挑战,如数据孤岛、瓶颈和复杂性。

数据网方法如何工作

数据网方法基于四个关键原则:

  1. 面向领域的去中心化数据所有权: 一个组织中的每个领域都对自己的数据负责。这包括定义数据结构和治理规则。这使得各领域内的协作更加顺畅,而不会在不同领域之间产生依赖性。
  2. 数据作为一种产品: 数据应该被视为一种产品,可以被组织内的其他领域所使用。这包括对数据质量、文件和服务水平协议的明确定义。这样,你就可以确保数据对其他领域来说是可用的和值得信赖的。
  3. 自我服务的数据基础设施: 每个领域都应该有自己的基础设施来管理和提供数据。基础设施的设计应易于使用和维护,以确保快速和可靠地提供数据。
  4. 联合治理: 数据治理应该分布在整个组织中,以便治理规则适用于每个领域,并确保各地的数据质量和安全。

功能域被用来把数据当作产品,并使它们可以被整个公司使用。类似于一个 微服务架构 轻量级服务被连接在一起,以增加应用程序的功能。 

通过使用功能域,可以为数据设置参数,从而实现更灵活的数据整合和可互操作的功能。用户可以立即使用来自不同领域的数据进行业务分析、数据科学实验等。这使得企业能够高效地使用数据。

从本质上讲,数据网状结构方法确保了组织内的数据按照自组织原则进行组织和管理。通过使用管理和提供自己的数据的自我管理域,使更敏捷和有效的数据管理成为可能。

数据网和数据湖的区别

数据网和数据湖的主要区别在于架构和组织内数据的管理方式。 

A 数据湖是一个集中的数据平台旨在存储和处理来自不同来源的大量数据。数据湖中的数据通常以原始格式存储,随后可由数据分析师和数据科学家使用以获得洞察力。

相比之下 数据网是一个去中心化的架构它由不同的自主数据域组成,负责管理和使用自己的数据。每个域都有自己的数据治理规则和基础设施,这使得数据能够以更灵活和敏捷的方式被管理。这些数据域之间的连接可以通过以下方式实现,例如 数据管道 产量。

在该架构中,重点是使用自我管理的域,以确保数据能够被快速有效地使用。

数据网和数据湖之间的另一个重要区别是它们能够进行的数据分析类型。 

数据湖通常用于数据的探索和机器学习模型的开发,而数据网则侧重于数据产品的开发和领域内数据的分析。

区别:数据网与数据结构

两者都是 数据架构中的方法,旨在提高组织内数据管理的有效性和效率。这两种方法的主要区别在于数据的处理和使用方式。

数据网是一种分散的方法, 这是以自主领域为基础的,这些领域负责管理和使用自己的数据。 每个领域都有自己的数据治理规则和基础设施,这使得数据能够以更灵活和敏捷的方式被管理。

另一方面,Data Fabric是一种集中式方法, 其目的是在一个单一平台上整合和协调数据。 数据结构是建立在不同数据源和数据管理系统之上的一层,以提供统一的数据视图。这种方法使人们有可能更快找到并连接数据,以获得更全面的洞察力。

因此,区别在于数据的处理和使用方式。 

数据网基于自主领域,在分散的系统中管理数据,而数据结构则侧重于在统一的平台上整合和协调数据。

数据网的好处

优势

与传统的集中式数据架构相比,数据网有几个优势,包括::

  1. 灵活性。 它使组织能够以更灵活和敏捷的方式管理他们的数据,因为自主领域可以自由定义和管理他们自己的治理规则和基础设施。
  2. 可扩展性。 通过使用自我管理的域,Data Mesh比传统的集中式架构更容易扩展。每个域都有独立扩展的能力,而不会影响到其他域。
  3. 数据质量: 由于每个领域都对自己的数据管理和质量负责,数据网可以帮助提高数据质量。通过这种方式,它可以确保每个领域的数据是值得信赖和更准确的。
  4. 速度: 数据网格可以帮助提高数据处理和分析的速度,使公司能够更快、更有效地使用他们的数据。
  5. 合作: 通过使用自治域,Data Mesh可以帮助改善组织内的协作。每个域都管理着自己的数据,并使其能够被其他域访问,以促进协作和知识转移。

通过使用数据网,组织可以实现更有效和高效的数据管理,使他们能够做出更明智的决策,发现新的商业机会,并在竞争中脱颖而出。

3 数据网的使用案例

数据网格可用于广泛的行业:

电子商务公司

一家电子商务公司可以使用数据网为客户数据、产品数据、订单数据和营销数据创建不同的域。 

每个领域将独立管理其各自的信息,并将其提供给其他领域,以便更深入地了解客户需求、产品性能和营销效果。

医疗保健组织

通过实施,一个医疗机构可以为病人数据、临床信息和财务数据创建各种领域。这将使这些数据得到有效的组织和管理,以获得更好的病人护理和更有效的业务管理。有了Data Mesh,一个医疗机构可以采用数据驱动的方法来处理其流程,提高其绩效和竞争力。

每个领域管理其单独的数据,并将其提供给其他领域,以促进对病人护理、临床结果和财务业绩的更好理解。

金融服务公司

金融服务行业的一家公司可以通过在不同的域中设置不同的区域,如客户数据、账户数据、交易数据和风险数据,从使用数据网中获益。 

这使得数据的结构更清晰,管理更完善,最终导致更高的效率和准确性。 

该实施方案还允许公司确保数据的实时更新,因此始终是最新的。这在金融业尤其重要,因为在金融业需要快速准确的决策。总的来说,数据网的使用为金融服务公司今天面临的挑战提供了一个创新的解决方案。

每个领域负责管理自己的数据,并将其提供给其他领域,以更全面地了解客户的需求、交易历史和风险状况。这种方法可以帮助做出更明智的贷款、防欺诈和投资决策。

孔子

在数据网架构中整合Konfuzio:自动文本分析和提高数据质量

Konfuzio 是一个自动文本分析平台,可帮助企业分析电子邮件、文本信息和文档等非结构化数据,并从这些数据中获得有价值的见解。 

它可以用于各种应用,如客户分析、情感分析、 文件分类 以及更多。

在Konfuzio中,你可以根据组织的需要和要求,以不同方式整合数据网状结构。 

一种可能的方法是将Konfuzio整合到数据网状结构中的一个特定领域,该领域负责管理非结构化数据,如文本信息、电子邮件和文件。 

在这个领域,Konfuzio就被用作自动处理和分析非结构化数据的工具。

将Konfuzio整合到数据网状结构中,有几个优点:

  1. 自动文本分析: Konfuzio使组织能够自动处理和分析非结构化数据,以获得有价值的洞察力。这可以帮助提高数据分析的速度和准确性,并使数据的价值最大化。
  2. 提高数据质量: 通过使用Konfuzio,组织可以确保他们的非结构化数据被正确分类和归类,从而提高数据质量。这在数据网状结构中尤为重要,因为在这种结构中,每个领域都要对自己的数据质量负责。
  3. 扩展的应用范围: 通过将Konfuzio整合到数据网状结构中,公司可以通过分析和使用文本信息和电子邮件等非结构化数据来扩大其数据的应用领域。这可以带来新的商业机会,加强公司的竞争优势。
  4. 更好的合作: 通过在数据网架构内的一个域中使用Konfuzio,组织可以通过促进对自动文本分析工具的访问来改善组织内的协作。这可以帮助员工更有效地协作,做出更好的决定。

关于Konfuzio主题的文章范例:

结论:借助数据网实现高效的数据管理

数据网是一种创新的数据架构方法,可以帮助组织提高其数据管理的有效性和效率。 

由于自主领域负责管理和使用自己的数据,它能够实现更灵活和敏捷的数据管理。这使得公司更容易做出明智的决定并识别新的商业机会。

将Konfuzio等自动分析工具整合到数据网状结构中,可以提供更多的好处,如自动文本分析、提高数据质量、扩大应用领域以及在组织内更好的协作。

虽然实施起来有一些挑战,但它有助于公司更有效地使用他们的数据,加强他们的竞争优势。 

因此,企业应考虑将数据网状结构作为其数据战略的一部分,并使用Konfuzio等技术来释放其数据的全部潜力。

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