Por Que Líderes Empresariais em 2022 Devem Priorizar Data Fabrics

Data fabrics garantem acesso organizacional e sob demanda a conjuntos de dados necessários para operações eficientes e transformação digital.

A capacidade de visualizar e processar dados é a habilidade empresarial mais importante, e líderes de negócio não querem perdê-la. Qualquer coisa sem respaldo de dados não tem aceitação no mundo digital. Assim como a maioria das coisas tecnológicas, dados também estão destinados a evoluir. Em meio ao uso crescente de tecnologias Web 3.0 como IoT, líderes de negócio têm uma responsabilidade chave — elevar suas práticas de gerenciamento de dados para frameworks preparados para o futuro. Entram os data fabrics.

Data fabrics, como todos sabemos, é um mercado em rápido crescimento, e tomadores de decisão empresariais em geral estão pedindo por ele. O interessante é a adaptabilidade crescente do fabric na organização de dados independentemente do setor, cenário histórico ou tecnologia subjacente.

Como resultado, o CAGR de 23,8% de crescimento até 2026 não parece uma estrada difícil. Então todos envolvidos no processo de construção de equipes de dados, todos executivos de nível C (incluindo oficiais de Informação, oficiais de Dados, etc.), cientistas de dados, analistas, desenvolvedores de IA e stakeholders devem alinhar a expectativa da organização a partir da prática chamada data fabrics.

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O propósito do data fabric

Data fabrics são mais do que apenas um protocolo de gerenciamento de dados. Diferente de práticas tradicionais, estes extraem o melhor da automação, garantindo flexibilidade, precisão e sustentabilidade. Portanto, não é incorreto dizer que fabrics são uma arquitetura de gerenciamento habilitada por IA que alimenta continuamente insights analíticos para seus metadados e, por fim, contribui para tomadas de decisão de negócio mais inteligentes.

Ele pode prever a usabilidade real de conjuntos de dados em múltiplos novos padrões, para novos tipos de metadados, novas formas de orquestração e impulsionar relatórios inteligentes para consumo analítico no momento.

Portanto, líderes de D&A podem utilizar a oportunidade de substituir esforço humano (e erro) eliminando tecnologias primitivas de gerenciamento e manutenção de dados. Recursos humanos, ao mesmo tempo, podem ser alavancados para papéis mais criativos e críticos de construção estratégica.

Independentemente da fonte de entrada, o fabric garante acesso organizacional e sob demanda a conjuntos de dados solicitados.

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O que líderes de negócio devem fazer?

Agora, também deve ser notado que a arquitetura de fabric é menos afetada por ambientes de dados em mudança, políticas de uso preferidas, processos de gerenciamento e outros. Como resultado, ela automatiza proficientemente iniciativas de descoberta e governança de dados enquanto prepara analytics prontos para empresa.

Agora, o destino da empresa oscila na qualidade dos processos de dados e nos tomadores de decisão nos bastidores. Tem impacto direto nos stakeholders e deve alcançar resultados alvos. Portanto, tomadores de decisão devem garantir que a prática envolva todos no conselho. Torne-a uma atividade colaborativa em vez de apenas alguns executivos tomando a decisão. Ao mesmo tempo, deve ser:

1) Uma colaboração de IA de máquina e consciência humana

Contra crença popular, IA não está matando empregos humanos. Está sim colocando-os em papéis mais críticos (e produtivos). Humanos se destacam em análise contextual de um processo de tomada de decisão, enquanto máquinas são mais adequadas para papéis de resolução de problemas mais racionais.

2) Adaptável à mudança

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

3) Desafios modernos requerem soluções modernas

Gerenciamento de dados não é novo. Automação em gerenciamento de dados não é prática nova há mais de uma década desde que a indústria acordou para analytics de Big Data. À medida que nos aproximamos da era do 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 correria louca com finesse. Sem dizer, líderes de negócio têm um papel importante a adornar aqui. Eles devem desvincular seu gerenciamento de dados organizacional de práticas primitivas e adornar a tecnologia mais recente. Enquanto estamos nisso, é importante reconhecer o sucesso de micro-bancos de dados.

K2View Data Fabric, por exemplo, usa micro-bancos de dados para gerenciar dados através de entidades digitais. Capturando fontes de dados fragmentadas de múltiplos sistemas em silos, organiza-os em um esquema de dados exclusivo onde cada esquema representa um tipo específico de entidade de negócio. Cada entidade de negócio (entidade digital) é armazenada em um micro-banco de dados único. Para organizações, é uma maneira eficiente de unificar toda informação sobre uma entidade de negócio específica enquanto a torna acessível para todos. Para líderes de negócio, é uma oportunidade de revigorar sua prática de dados em um ecossistema mais integrado.

Além de atualizar dados nos sistemas de origem, o fabric é escalável e suporta milhões de micro-bancos de dados em paralelo. Como resultado, há arquitetura de gerenciamento distribuída, automatizada e de alto desempenho na camada inferior.

A bola está no seu campo

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

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