Líderes de negócios devem tornar os Data Fabrics uma prioridade em 2022

As malhas de dados garantem acesso sob demanda e em toda a organização aos conjuntos de dados necessários para operações eficientes e transformação digital.

A capacidade de visualizar e processar dados é a habilidade empresarial mais importante, e os líderes de negócios não querem perdê-la. Qualquer coisa sem o apoio de dados não tem aceitação no mundo digital. Assim como a maioria das coisas tecnológicas, os dados também devem evoluir. Em meio ao uso crescente de tecnologias da Web 3.0, como IoT, os líderes de negócios têm uma responsabilidade fundamental – elevar suas práticas de gerenciamento de dados a estruturas prontas para o futuro. Insira as malhas de dados.

As malhas de dados, como todos sabemos, são um mercado em rápido crescimento, e os tomadores de decisão corporativos em geral estão pedindo por isso. O que é interessante é a crescente adaptabilidade do tecido na organização de dados, independentemente do setor, do cenário histórico ou da tecnologia subjacente.

Como resultado, o CAGR de crescimento de 23,8% até 2026 não parece um caminho difícil. Portanto, todos os envolvidos no processo de construção de equipes de dados, todos os executivos de nível C (incluindo diretores de informações, oficiais de dados etc.), cientistas de dados, analistas, desenvolvedores de IA e as partes interessadas devem alinhar as expectativas da organização com a prática chamada de malhas de dados. .

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A finalidade da malha de dados

As malhas de dados são mais do que apenas um protocolo de gerenciamento de dados. Ao contrário das práticas tradicionais, elas extraem o melhor da automação, garantindo flexibilidade, precisão e sustentabilidade. Portanto, não é incorreto dizer que os fabrics são uma arquitetura de gerenciamento habilitada para IA que continuamente alimenta insights analíticos para seus metadados e, por fim, contribui para uma tomada de decisões de negócios mais inteligente.

Ele pode prever a usabilidade real dos conjuntos de dados em vários novos padrões, para novos tipos de metadados, novas formas de orquestração e gerar relatórios inteligentes para o consumo analítico do momento.

Portanto, os líderes de D&A podem aproveitar a oportunidade para substituir o esforço humano (e o erro) eliminando tecnologias primitivas de gerenciamento e manutenção de dados. Os recursos humanos, ao mesmo tempo, podem ser alavancados para uma construção estratégica mais criativa e crítica.

Independentemente da fonte de entrada, a malha garante acesso sob demanda e em toda a organização aos conjuntos de dados solicitados.

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O que os líderes empresariais devem fazer?

Agora, também deve ser observado que a arquitetura de malha é menos afetada pelas mudanças nos ambientes de dados, políticas de uso preferenciais, processos de gerenciamento e outros. Como resultado, ele automatiza com eficiência as iniciativas de descoberta e governança de dados enquanto prepara análises prontas para empresas.

Agora, o destino da empresa depende da qualidade dos processos de dados e dos tomadores de decisão nos bastidores. Tem um impacto direto sobre as partes interessadas e tem que alcançar os resultados desejados. Portanto, os tomadores de decisão devem garantir que a prática envolva todos no conselho. Faça disso uma atividade colaborativa do que apenas alguns executivos atendendo a ligação. Ao mesmo tempo, deve ser:-

1) Uma colaboração de IA de máquina e consciência humana

Contra a crença popular, a IA não está matando empregos humanos. É melhor colocá-los para funções mais críticas (e produtivas). Os humanos se destacam em uma análise contextual de um processo de tomada de decisão, enquanto as máquinas são mais adequadas para funções mais racionais de resolução de problemas.

2) Adaptável a mudanças

A tomada de decisão deve reconhecer a versatilidade dos dados. Posteriormente, a decisão finalizada deve se encaixar em cenários ad-hoc e, assim, complementar as metas de escalabilidade da empresa no futuro. Se necessário, divida o processo de tomada de decisão em várias decisões menores. O processo deve ser sensível ao contexto em todos os níveis de vários componentes.

3) Os desafios modernos exigem soluções modernas

A gestão de dados não é nova. A automação no gerenciamento de dados não é mais uma prática nova. Já existe há mais de uma década desde que a indústria despertou para a análise de Big Data. À medida que nos aproximamos da era da web 3.0, a taxa de produção de dados aumentará exponencialmente. E é exatamente por isso que precisamos de um processo de gerenciamento superinteligente para lidar com essa corrida louca com sutileza. Escusado será dizer que os líderes empresariais têm um papel importante a desempenhar aqui. Eles devem desvincular seu gerenciamento de dados organizacionais das práticas primitivas e adornar a tecnologia mais recente. Enquanto estamos nisso, é importante reconhecer o sucesso dos micro-bancos de dados.

O K2View Data Fabric, por exemplo, usa micro-bancos de dados para gerenciar dados por meio de entidades digitais. A captura de fontes de dados fragmentados de vários sistemas em silos os organiza em um esquema de dados exclusivo em que cada esquema representa um tipo específico de entidade comercial. Cada entidade empresarial (entidade digital) é armazenada em um micro-banco de dados único. Para as organizações, é uma maneira eficiente de unificar todas as informações sobre uma entidade comercial específica, tornando-a acessível para todos. Para os líderes de negócios, é uma oportunidade de reformular sua prática de dados em um ecossistema mais integrado.

Além de atualizar os dados nos sistemas de origem, a malha é escalável e suporta milhões de micro-bancos de dados paralelos. Como resultado, há uma arquitetura de gerenciamento distribuída, automatizada e de alto desempenho na camada inferior.

A bola está na sua quadra

É um mercado aberto. Todos têm acesso às mais recentes tecnologias, e o único diferencial é a capacidade de prever mudanças e agir com antecedência. Com relação aos fabrics, os líderes de ciência de dados têm uma tarefa maior em mãos – visualizar, planejar e preparar suas organizações para um cenário digital volátil.