Это сообщение в блоге, спонсируемое Сауравом Гуптой, инженером по продажам, ИнтерСистемс
Организации, предоставляющие финансовые услуги, переполнены данными, и в этом секторе явно есть желание использовать их для самых разных инициатив, включая аналитику транзакционных данных в режиме реального времени и сокращение оттока клиентов. Но для этого необходимо создать правильную архитектуру управления данными. Это редко бывает легко. На протяжении многих лет организации пробовали разные способы предоставления согласованных представлений корпоративных данных для поддержки своих бизнес-потребностей, но быстрые изменения в требованиях к тому, что должна предоставлять их ИТ-инфраструктура и среды данных, такие как внедрение озер данных и хранилищ данных, означают что проблемы все еще остаются.
Хотя данные в организациях, предоставляющих финансовые услуги, часто разрознены и их трудно получить и использовать, сейчас мы наблюдаем появление новых подходов к управлению данными, которые могут решить эти проблемы. Два наиболее перспективных: фабрика данных и сетка данных, призваны помочь организациям максимально эффективно использовать свои данные и существующую инфраструктуру данных для бизнеса.
Между этими двумя подходами есть много общего. В обоих случаях данные хранятся в источнике, что является ключевым отличием от устаревших систем, которые требуют копирования и перемещения данных с использованием пакетных процессов.
Кроме того, как фабрика данных, так и сетка данных соединяют разрозненные данные и приложения, в том числе локальные, от партнеров и в общедоступном облаке, для их обнаружения, подключения, интеграции, преобразования, анализа, управления и использования. Используя эти возможности, оба подхода позволяют бизнесу быстро и эффективно достигать бизнес-целей.
Несмотря на параллели между ними, здесь также есть некоторые важные различия, которые подчеркивают, почему они дополняют друг друга, а не взаимозаменяемы. В фабрике данных управление метаданными, управлением и семантикой осуществляется централизованно. Эта структура чаще встречается в компаниях, предоставляющих финансовые услуги, в которых работает директор по данным, использующий нисходящий подход к управлению данными.
Последняя итерация, умный фабрики данных, строятся на основе фабрики данных и включают широкий спектр аналитических возможностей, включая исследование данных, бизнес-аналитику, обработку естественного языка и машинное обучение непосредственно в самой фабрике. Для финансовых услуг это означает возможность выполнять аналитику данных о событиях и транзакциях в режиме реального времени, не влияя на производительность транзакционной системы. Организации могут отказаться от запросов в автономном режиме или в течение дня, чтобы принимать решения в данный момент с помощью аналитики в реальном времени.
Сетка данных, с другой стороны, позволяет локальным командам владеть доставкой продуктов данных, исходя из предпосылки, что они ближе к своим данным и лучше их понимают. Он поддерживается архитектурой, в которой используется доменно-ориентированный дизайн с самообслуживанием, позволяющий локальным командам обнаруживать, понимать, доверять и использовать данные для обоснованных решений и инициатив, а также для разработки и развертывания продуктов и приложений данных.
Одно ключевое различие между ними заключается в том, что сетка данных позволяет определять управление данными и управлять ими в исходных системах (конечных точках), в то время как структура данных обеспечивает всеобъемлющую структуру, включающую управление, происхождение, безопасность и т. д., применяемую и управляемую централизованно. , например, CDO. Если смотреть на это с практической точки зрения, сетка данных может быть подходящей для ситуаций, когда есть проблемы суверенитета данных, тогда как структура данных может быть правильным подходом, когда офис CDO определяет организационную таксономию с привилегиями доступа.
Эти различия подчеркивают тот факт, что эти два подхода не являются взаимоисключающими — далеко не так. На самом деле, когда дело доходит до определения используемого типа архитектуры, выбор зависит от бизнес-варианта использования. Например, если старшая команда хочет иметь корпоративное представление своих активов данных с управлением на уровне предприятия, они, скорее всего, предпочтут внедрить корпоративную фабрику данных. Если организация хочет предоставить определенным доверенным частям предприятия гибкость для создания собственных приложений и управления ими, чтобы ускорить внедрение инноваций и инициатив по цифровому преобразованию, или если возникают проблемы суверенитета данных, сетка данных может быть подходящим компонентом их общей системы. архитектура.
Однако в равной степени верно и то, что при правильных обстоятельствах эти два подхода могут и часто работают вместе для достижения положительных результатов. Как выразился один из наших основных клиентов, предоставляющих финансовые услуги: «Fabric и mesh преследуют одну и ту же цель — легкий доступ к данным, и при определенных обстоятельствах они могут фактически дополнять друг друга».
Реальность такова, что архитектуры фабрики данных могут сосуществовать с инициативами по сетке данных там, где это имеет смысл, например, в крупных организациях, которые должны управлять данными кампаний локально в регионах.
Один из примеров, когда фабрика данных и сетка данных работают одновременно, можно увидеть в требованиях крупной многонациональной фирмы по управлению активами с инициативами клиентов 360.
В этом случае общая стратегия компании в отношении данных управляется централизованно (фабрика данных), но в некоторых странах, где проводятся локальные маркетинговые кампании, возникают вопросы суверенитета в отношении хранения и обработки данных. В связи с этим существует специфическое местное знание клиентов в регионах, которое определяет различия в управлении локальными кампаниями. Этими изменениями занимаются региональные, страновые или местные ИТ-команды (сетка данных).
Такого рода практические примеры того, как сетка данных и структура данных могут работать вместе, чтобы обеспечить ощутимые преимущества для бизнеса, в конечном счете, гораздо более показательны, чем дебаты о соответствующих достоинствах каждого подхода.
Все дело в том, как эти подходы могут помочь в рационализации и упрощении бизнес-архитектуры, чтобы организации могли сосредоточиться на эффективном использовании своих данных, которые обеспечивают ощутимую ценность для бизнеса. Со временем мы ожидаем увидеть дальнейшую эволюцию двух подходов с инновациями сетки данных в таких областях, как доменно-ориентированное владение данными, которые будут сочетаться со все более зрелой архитектурой структуры данных. Тем не менее, все время прагматическое внимание должно оставаться на том, что эта комбинация возможностей дает в итоге. Для слишком многих организаций инфраструктура данных по-прежнему рассматривается как центр затрат, но эти новые парадигмы прокладывают путь к новому пониманию ее ценности, позволяя по-новому оценить ее как центр прибыли, который вносит свою собственную существенную ценность. к бизнесу.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- Источник: https://finovate.com/data-fabric-or-data-mesh-can-financial-services-firms-benefit-from-both/
- a
- способность
- О нас
- доступ
- Доступ к данным
- Достигать
- дополнение
- Все
- Позволяющий
- позволяет
- аналитика
- анализировать
- и
- аппетит
- Приложения
- прикладной
- подхода
- подходы
- соответствующий
- архитектура
- области
- Активы
- основанный
- не являетесь
- польза
- Преимущества
- Лучшая
- между
- Блог
- Дно
- строить
- бизнес
- Преимущества для бизнеса
- бизнес-аналитика
- Кампания
- Кампании
- возможности
- случаев
- Центр
- определенный
- проблемы
- изменения
- главный
- главный специалист по данным
- Выберите
- обстоятельства
- Очистить
- ближе
- облако
- сочетание
- приход
- Компании
- Компании
- дополнительный
- компонент
- Беспокойство
- Обеспокоенность
- Свяжитесь
- Рассматривать
- последовательный
- потреблять
- Цена
- страны
- страна
- Создайте
- клиент
- Клиенты
- данным
- инфраструктура данных
- управление данными
- стратегия данных
- хранилища данных
- дебаты
- решения
- определенный
- определяющий
- доставить
- обеспечивает
- поставка
- запросы
- зависимый
- развертывание
- Проект
- предназначенный
- определения
- развивать
- разница
- Различия
- различный
- дифференциатор
- трудный
- Интернет
- цифровое преобразование
- непосредственно
- обнаружить
- безрассудство
- дело
- домен
- каждый
- легко
- эффективно
- появление
- расширение прав и возможностей
- включить
- позволяет
- позволяет
- инженер
- Предприятие
- средах
- одинаково
- и т.д
- События
- эволюция
- пример
- Примеры
- Эксклюзивные
- существующий
- ожидать
- исследование
- ткань
- ткань
- далеко
- финансовый
- финансовые услуги
- Фирма
- Компаний
- Трансформируемость
- Фокус
- Год основания
- часто
- от
- далее
- цель
- Цели
- управление
- рука
- помощь
- здесь
- Выделите
- Как
- HTTPS
- осуществлять
- реализация
- важную
- in
- включает в себя
- В том числе
- включать
- все больше и больше
- Инфраструктура
- инициативы
- Инновации
- инновации
- размышления
- интегрировать
- Интеллекта
- ИнтерСистемс
- вопросы
- IT
- итерация
- саму трезвость
- Основные
- знания
- язык
- большой
- последний
- изучение
- Наследие
- уровень
- Кредитное плечо
- рычаги
- Используя
- легкий
- Вероятно
- линия
- локальным
- в местном масштабе
- искать
- машина
- обучение с помощью машины
- основной
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- Создание
- управлять
- управляемого
- управление
- многих
- Маркетинг
- Маркетинговые кампании
- зрелый
- макс-ширина
- максимальный
- значимым
- означает
- Встречайте
- Метаданные
- момент
- БОЛЕЕ
- самых
- двигаться
- многонациональный
- взаимно
- натуральный
- Естественный язык
- Обработка естественного языка
- Необходимость
- потребности
- Новые
- номера
- Офис
- сотрудник
- оффлайн
- ONE
- Организации
- организация
- организационной
- организации
- Другие контрактные услуги
- общий
- Преодолеть
- собственный
- собственность
- Parallels
- партнеры
- части
- Мощение
- выполнять
- производительность
- Часть
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- пунктов
- положительный
- После
- практическое
- прагматический
- представить
- привилегии
- Процессы
- обработка
- Продукция
- Прибыль
- многообещающий
- приводит
- что такое варган?
- Открытое облако
- Оферты
- Полагая
- быстро
- ассортимент
- быстро
- скорее
- реального времени
- Реальность
- снижение
- региональный
- районы
- оставаться
- требовать
- требуется
- те
- сохранение
- главная
- то же
- сектор
- безопасность
- видя
- выбор
- семантика
- старший
- смысл
- Услуги
- Поделиться
- сходство
- упрощение
- одновременно
- обстоятельства
- So
- некоторые
- Источник
- суверенитет
- конкретный
- скорость
- Спонсоров
- По-прежнему
- хранить
- Стратегия
- упорядочение
- Структура
- существенный
- такие
- поддержка
- Поддержанный
- система
- системы
- принимает
- систематики
- команда
- команды
- terms
- Ассоциация
- Источник
- их
- время
- в
- вместе
- слишком
- транзакционный
- Transform
- трансформация
- правда
- Доверие
- надежных
- В конечном счете
- под
- понимать
- понимание
- использование
- прецедент
- использовать
- ценностное
- разнообразие
- Вид
- Просмотры
- способы
- Богатство
- управление активами
- Что
- который
- в то время как
- широкий
- Широкий диапазон
- будете
- в
- без
- Работа
- работать вместе
- бы
- лет
- зефирнет