با الزامات بالای استفاده از داده، اتوماسیون مهم است. این می تواند به کاهش خطاها و جلب بینش و بازخورد از همه کاربران و منابع برای حفظ نظارت بر کل ساختار داده کمک کند. این یک مدل قابل اعتمادتر ایجاد می کند و همچنین می تواند امکان به روز رسانی خودکار را فراهم کند که به انتشار کارآمد وصله های امنیتی کمک می کند.
معماری مدرن داده برای نیازهای تجاری جدید و انقلابی طراحی شده است. این شامل محاسبات ابری، هوش مصنوعی و داده های بزرگ است و بنابراین باید بتواند داده ها را در مقیاس بزرگ ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل کند. این مقیاس پذیری به این معنی است که مقادیر بیشتری از داده ها باید به همان شیوه ای که در حال حاضر با مقادیر کوچکتر مدیریت می شود، مدیریت شوند.
نظرات بیان شده توسط مشارکت کنندگان کارآفرین مربوط به خود آنهاست.
معماری مدرن داده، نحوه ساختار و ذخیره داده ها در سازمان ها است. این شامل تمام فرآیندهای اصلی داده است: جمع آوری، ذخیره سازی، دسترسی، استفاده، مدیریت و حفاظت. نسخه‌های گذشته معماری داده‌ها عمدتاً بر انجام کارهای روزمره متمرکز بودند. امروزه، معماری داده مدرن شده است و بیشتر در مورد استخراج بینش و استفاده بیشتر از داده های ما است. معماری مدرن داده مبتنی بر ابر است و بر تجزیه و تحلیل متمرکز است.
از آنجایی که تمام داده‌ها در معماری داده‌های مدرن اساساً در فضای ابری ذخیره می‌شوند، قابلیت‌های زیادی برای صرفه‌جویی در هزینه و کارایی عملیاتی وجود دارد. حتی نیازی نیست که کاملاً مبتنی بر ابر باشد تا به عنوان مدرن طبقه بندی شود، می تواند چند ابری یا ترکیبی نیز باشد.
مطالب مرتبط: 3 دلیل برای اینکه چرا به داده ها برای افزایش مقیاس شرکت خود نیاز دارید
2. یکپارچه سازی داده ها و قابلیت دسترسی
مطالب مرتبط: اگر استراتژی مدیریتی نداشته باشید، داده های شما بی فایده است
5. کارایی هزینه و بهینه سازی منابع
داده‌ها در حال حاضر نه تنها حول محور استفاده روزانه متمرکز شده‌اند، بلکه باید در زمان واقعی تجزیه و تحلیل و ردیابی شوند. بینش‌ها را می‌توان با درک بیشتر روی داده‌های زمان واقعی ترسیم کرد. این به کسب‌وکارها توانایی تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر را می‌دهد و به آنها اجازه می‌دهد تا با کارایی بالاتری کار کنند.
این منجر به هفت دلیل اصلی برای اتخاذ معماری مدرن داده می شود.
1. مقیاس پذیری و انعطاف پذیری
ارکستراسیون و ابرداده می‌تواند اتوماسیون را ممکن و سریعتر کند و هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) می‌تواند برای کشف، پردازش و غنی‌سازی داده‌ها، مصرف، مقیاس‌بندی خودکار و اعتبارسنجی استفاده شود.
7. داده های متنوع و با کیفیت
مرتبط: چرا یکپارچه سازی عمودی به رهبران اجازه می دهد تا داده های خود را در واقع کنترل کنند
3. تجزیه و تحلیل زمان واقعی و بینش
معماری داده های مدرن انعطاف پذیر است اما تضمین می کند که داده ها همچنان قابل مدیریت هستند. سازمان‌ها می‌توانند به‌طور یکپارچه حجم داده‌های خود را پس از رشد و پیشرفت خود مقیاس‌بندی کنند. اتوماسیون داده‌های باکیفیت در خط مقدم معماری داده‌های مدرن است که امنیت و انعطاف‌پذیری در سراسر آن تعبیه شده است.
در دنیای دیجیتال امروزی، کسب‌وکارها به محدودیت‌های سیستم‌های داده قدیمی خود پی می‌برند. با هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیشرفته، کسب و کارها مجبور به تجدید نظر در مدیریت داده ها هستند. معماری داده های مدرن مقیاس پذیری، دسترسی بهتر، بینش در زمان واقعی و بهینه سازی منابع کارآمد را امکان پذیر می کند.
با هجوم زیاد داده ها، مقیاس بندی افقی و عمودی ضروری است. مقیاس افقی اجازه می دهد تا داده ها در چندین سرور اضافی پخش شوند، در حالی که مقیاس عمودی شامل ارتقاء سرورهای موجود است. پارتیشن بندی داده ها می تواند به سازماندهی این داده ها کمک کند، در حالی که اشتراک گذاری می تواند به توزیع داده ها در سرورهای متعدد کمک کند. با چنین مقیاس بزرگ، تکرار داده ها می تواند به حفظ یکپارچگی داده ها در صورت خرابی کمک کند.
زمان‌های کنونی به داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار نیاز دارند، که امکان استفاده متحول کننده را فراهم می‌کند. این بسیار مهم است زیرا داده های با کیفیت بالاتر و قابل استفاده تری را ارائه می دهد. کاربران داده‌ها نیز متنوع‌تر هستند، که به تنوع داده‌ها نیاز دارد. همه در حال تجزیه و تحلیل، همکاری و نوآوری هستند. معماری مدرن داده ها ابزارهایی را برای پاکسازی، غنی سازی و مدیریت داده ها بهینه می کند تا داده هایی با کیفیت بالا ارائه دهد. برای دستیابی به داده های متنوع، از تکنیک های جمع آوری، ذخیره سازی، تجزیه و تحلیل و استفاده استفاده می کند.
https://www.entrepreneur.com/science-technology/7-reasons-to-adopt-better-data-architectures-in-the-age-of/478876
انتخاب راه حل های داده به شما این امکان را می دهد که داده های جدید را به روشی بسیار کم دردسرتر و سریعتر و مقرون به صرفه به دست آورید. در معماری داده‌های مدرن، شما معمولاً فقط برای آنچه استفاده می‌کنید پرداخت می‌کنید و همچنین تمام پردازش داده‌های شما به طور قابل‌توجهی ساده شده است و هزینه‌های محاسباتی زیادی را تخلیه می‌کند. منابع جدا شده به ویژه برای کمک به مقیاس پذیری مفید هستند و امکان چندین پرس و جو را به طور همزمان روی داده ها فراهم می کنند.
6. اتوماسیون
داده ها به روش های جدید محافظت می شوند، ایمن تر هستند و مقرون به صرفه تر هستند. معماری مدرن داده ها اتوماسیون را متحول می کند و داده های بسیار متنوع و با کیفیتی را ایجاد می کند. بنابراین، مزایای زیادی برای مدرن کردن معماری داده شما وجود دارد.
معماری مدرن داده چیست؟
همانطور که نیاز به داده ها به طور تصاعدی تکامل یافته است، حاکمیت و امنیت پشت آن نیز تکامل یافته است. همه درگیر این روند هستند. کنترل غیرمتمرکز برای انتشار گسترده داده ها و در عین حال تقویت مسئولیت پذیری در بین همه ذینفعان ضروری است.
این انقلابی است زیرا معماری داده مدرن می تواند داده ها را از ده ها هزار منبع به طور همزمان دریافت کند. می‌تواند این داده‌ها را تأیید، پاکسازی، عادی‌سازی، تبدیل و غنی‌سازی کند تا پاسخ‌های هدایت‌شده، هدایت‌شده و روشنگری ارائه کند. این قابل توجه است و به کسب و کارها در عصر مدرن برتری جدی می دهد.
4. بهبود حاکمیت داده و امنیت
اصل و نسب داده به پیگیری همه فرآیندها و رویه ها در بررسی به موقع کمک می کند. این مسئولیت مشترک و به اشتراک گذاری داده ها نیز به تقویت مسئولیت پذیری کمک می کند زیرا همه مهم و درگیر هستند. مدل اعتماد صفر به محافظت از برنامه‌های خصوصی و عمومی کمک می‌کند و تأیید ترافیک گذشته را گسترش می‌دهد، جایی که معماری سنتی شبکه متوقف می‌شود.
در این مرحله، داده ها باید در چندین پلت فرم و منابع یکپارچه شوند. کلان داده ها باعث تصمیم گیری نمی شوند، به این معنی که یکپارچه سازی داده ها در حال تغییر است. برخی از روش‌های اصلی عبارتند از استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)، استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT)، ضبط داده‌های تغییر (CDC)، رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API)، مش داده‌های فدرال و معماری رویداد محور.
اینها برای استخراج داده ها از چندین منبع مختلف، و تبدیل آن و سپس بارگذاری آن در پایگاه داده یا بارگذاری و سپس تبدیل آن استفاده می شود. CDC برای تغییرات داده در زمان واقعی است، در حالی که APIها برای ارتباط داده بین نقطه پایانی و منبع هستند. شبکه های داده فدرال، محصولات داده سفارشی شده را ایجاد می کنند، در حالی که معماری رویداد محور، رویدادها را در داده ها برای پاسخ در زمان واقعی متوجه می شود. همه اینها دقت بیشتری به داده ها و فراتر از آن، دسترسی بیشتر می دهد.
معماری داده‌های مدرن برای کسب‌وکارهای جدید بی‌معنا است. در مقیاس بندی و حفظ سازگاری در نیازهای داده سازمان شما انقلابی است. یکپارچه‌سازی و دسترسی به داده‌های شما در حالی که بینش‌هایی را در زمان واقعی ارائه می‌دهد در بالاترین حد خود قرار دارد.