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Le logiciel Data Fabric est une architecture qui connecte les sources, les types et l'emplacement des données et fournit une intégration de données de bout en bout. C'est un environnement unifié pour les services et technologies de données, aidant à la gestion des données. En utilisant cette plateforme, les organisations peuvent collecter des données d'entreprise à partir de sources disparates et les fournir à diverses équipes au sein de l'entreprise sans aide externe. Les données sont extraites par des API à partir d'entrepôts de données, de lacs de données, de bases de données et d'applications. Le logiciel Data Fabric peut être amélioré en incorporant l'intelligence artificielle (IA) ou l'apprentissage automatique (ML). Les versions alimentées par l'IA de ces outils fournissent des recommandations personnalisées pour sélectionner des ensembles de données qui peuvent accélérer la vitesse des projets de science des données.
Les actifs de données sont généralement générés en silos, tandis que les cycles de préparation des données dans le pipeline de données sont longs et prennent beaucoup de temps, affectant l'optimisation des données d'une organisation. Les systèmes de Data Fabric aident à standardiser les pratiques de gestion des données à travers les services cloud, sur site et en périphérie. Ces outils incluent généralement diverses technologies de gestion des données telles que catalogue de données, gouvernance, virtualisation, intégration, pipeline et orchestration. Le logiciel Data Fabric aide les utilisateurs à accéder aux données en utilisant des flux de travail uniques tout en démocratisant les données, permettant aux citoyens des données d'accéder aux informations à travers l'organisation. L'utilisation de cet outil donne aux entreprises une vue holistique du processus commercial.
Voici quelques caractéristiques principales du logiciel Data Fabric qui peuvent aider les utilisateurs de différentes manières :
Environnement de données unifié : Le logiciel Data Fabric crée une architecture qui intègre divers processus de gestion des données tels que la collaboration de données, la découverte de données, l'analyse de données, la visualisation de données, l'accès aux données et le contrôle des données sur une seule plateforme. Cela élimine le besoin de plusieurs produits d'intégration de données.
Collaboration et partage de données : Le logiciel Data Fabric permet la connectivité des données dans une vue unifiée, aidant les données à être accessibles ou partagées avec des applications internes et externes.
Gouvernance et conformité : Les propriétaires de données restent en plein contrôle de qui peut visiter, éditer, télécharger ou interroger leurs ensembles de données. Le logiciel Data Fabric permet la conformité, préserve l'intégrité et contrôle l'accès. Ces outils intègrent également la qualité des données à chaque étape de la gestion des données.
Indépendant de l'environnement : Le logiciel Data Fabric permet la gestion des données à travers plusieurs environnements tels que sur site, dans le cloud, hybride et multi-cloud.
Gestion des métadonnées : Le Data Fabric a des capacités de traçabilité des données et de mise à jour des données, ce qui signifie qu'il contient l'historique de migration et de transformation des données. La mise à jour des données définit l'état des données — actives ou archivées.
Analyse et visualisation des données : Ces outils utilisent des analyses continues sur les actifs de métadonnées existants pour de meilleures perspectives commerciales.
Bien qu'il existe de nombreuses technologies de gestion des données telles que la gestion des données de référence, les hubs de données et les lacs de données, le Data Fabric diffère d'elles de plusieurs manières.
Gestion des données améliorée : Le logiciel Data Fabric aide à récupérer, valider et enrichir les données automatiquement. Il aide à l'intégration et à la gestion des données d'entreprise. Il aide également à fournir une vue unifiée des données, ce qui permet aux utilisateurs finaux d'identifier et de suivre les données facilement et de les utiliser efficacement. L'automatisation et l'intégration aident à l'orchestration dynamique des données à travers un écosystème distribué.
Facile à utiliser : Les utilisateurs techniques et non techniques peuvent utiliser les plateformes de Data Fabric. L'architecture permet de créer diverses interfaces utilisateur. Les utilisateurs professionnels peuvent créer des tableaux de bord élégants et les utiliser pour diverses autres fonctions, tandis que les data scientists peuvent également les utiliser pour une exploration approfondie des données.
Compatible avec les environnements d'hébergement hybrides : Les Data Fabrics sont indépendants de l'environnement. Ils peuvent aider à l'intégration bidirectionnelle avec presque tous les composants pour créer une structure semblable à un tissu et éliminer le besoin de codage. Le logiciel Data Fabric prend en charge les environnements sur site, cloud hybride et multi-cloud.
Haute évolutivité : Les systèmes de Data Fabric peuvent gérer les données à l'échelle de l'entreprise. Ils aident à ingérer automatiquement les données, qui resteraient normalement inutilisées. Ils sont évolutifs avec une interférence minimale et sans besoin d'investissement dans du matériel coûteux ou du personnel formé. L'architecture des données aide à réduire la complexité des big data et conduit finalement à des résultats commerciaux stratégiques.
Informations rapides : L'automatisation des tâches d'ingénierie des données et l'augmentation de l'intégration aident à fournir des informations en temps réel plus rapidement. De plus, l'analyse continue des données utilisée par le Data Fabric aide également à fournir de la valeur grâce à un accès rapide. Le logiciel Data Fabric combine des entrepôts de données et des lacs de données et intègre des données de plusieurs applications, fournissant des services qui aident les organisations à surveiller et contrôler leurs données.
Intégration transparente : Le logiciel Data Fabric résout le défi commun des big data dans les organisations. Cet outil élimine les silos de données grâce à une approche holistique et aide à l'intégration transparente des données à travers diverses fonctions. De nombreuses charges de travail se déplacent vers le cloud, et cela nécessite des données. Le logiciel Data Fabric rationalise ce mouvement du cloud vers le centre de données ou entre les clouds hybrides.
Les plateformes de Data Fabric ont divers intervenants au sein d'une organisation.
Data scientists : Les data scientists utilisent le logiciel Data Fabric pour explorer les données d'entreprise profondes et cachées à partager avec d'autres départements pour des informations exploitables.
Utilisateurs professionnels : Les utilisateurs professionnels de l'organisation, comme les marketeurs, peuvent utiliser ces outils pour prendre des décisions commerciales critiques. Les solutions de Data Fabric intelligentes sont l'architecture de données émergente aidant les organisations à accélérer leurs initiatives de données d'entreprise.
Voici quelques outils qui peuvent être utilisés avec le logiciel Data Fabric :
Logiciel de catalogue de données d'apprentissage automatique: Les catalogues de données d'apprentissage automatique permettent aux organisations de catégoriser, accéder, interpréter et collaborer sur les données à travers plusieurs sources de données et de maintenir un haut niveau de gouvernance et de gestion des accès. Le Data Fabric aide à identifier, collecter et analyser les sources de données et les métadonnées.
Logiciel de qualité des données: Le logiciel de qualité des données utilise un ensemble de technologies pour identifier, comprendre, prévenir et corriger les problèmes liés aux données utilisées pour la prise de décision. Les outils de qualité des données effectuent des fonctions critiques telles que le profilage des données, le parsing, la standardisation, le nettoyage, le flux de travail intégré et les bases de connaissances.
Logiciel de gouvernance des données: Le logiciel de gouvernance des données est utilisé pour appliquer des politiques liées aux données. Ces produits aident à établir des lignes directrices, des processus et des mesures de responsabilité pour garantir que les normes de qualité des données sont respectées. Les outils de gouvernance des données permettent aux organisations de développer un cadre pour savoir quelles données elles possèdent et comment les utiliser de manière optimale.
Logiciel de préparation des données: La préparation et la livraison des données sont des étapes importantes dans la transformation et l'intégration des données pendant le cycle de vie du pipeline de données. La préparation des données commence par le chargement des données dans une plateforme de données à partir d'un lac de données. Ensuite, le traitement des données commence en utilisant des outils d'extraction, de transformation, de chargement ou d'extraction, de chargement, de transformation (ETL ou ELT). Le résultat est des données préparées.
Bien que les systèmes de Data Fabric visent à la gestion des données, il existe certains défis lors de la mise en œuvre de ses services. Voici quelques défis couramment rencontrés par les organisations :
Déploiement et configuration des services : Les services peuvent devoir être déployés sur plusieurs serveurs pour optimiser les performances. Cela peut nécessiter de configurer les services de manière spécifique pour qu'ils fonctionnent ensemble.
Création d'un modèle de données et gestion des données : Un modèle de données détermine comment les données seront structurées et organisées. Il devient donc nécessaire de construire un modèle de données qui réponde aux besoins de l'organisation et puisse être géré facilement. Le Data Fabric unifie les données à travers divers types et points de données en utilisant un graphe de connaissances sémantique. L'un des défis est de gérer et de sauvegarder les données. Les données sont disponibles dans différents formats ; par conséquent, le logiciel doit être capable de gérer et de traiter tous les types de données. Construire une architecture qui supporte différents environnements est un défi.
Intégration avec des systèmes externes : Le Data Fabric permet l'intégration avec plusieurs systèmes. Pour l'intégration avec des systèmes externes, un logiciel intermédiaire est généralement créé pour faire la médiation entre ces systèmes externes et les outils de Data Fabric, gérant leur communication. Le défi ici est que deux systèmes communicants peuvent avoir des architectures différentes ; il est donc difficile de produire un seul intermédiaire.
Sécurité des données : La protection des données est primordiale pour toute organisation. L'un des défis, lorsque les données sont transférées d'un point à un autre en utilisant des outils de Data Fabric, est que les données sont vulnérables aux attaques. Cependant, cela peut être évité en introduisant des pare-feu pour assurer la sécurité. Il est également essentiel d'aller au-delà du masquage et du cryptage des données pour garantir une protection totale des données.
Comment acheter un logiciel Data Fabric ?
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour le logiciel Data Fabric
Le logiciel Data Fabric résout plusieurs préoccupations ou défis de gestion des données dans une organisation. Avant d'acheter un logiciel Data Fabric, il est important de comprendre les exigences existantes de l'organisation. Si une organisation a seulement besoin de déduplication et de validation des données, un outil de qualité des données peut aider. De nombreuses organisations choisissent également des solutions de traitement des données telles que les outils ETL pour traiter et intégrer leurs données. Selon l'endroit où se trouve le besoin de gestion des données dans l'organisation, des solutions de Data Fabric peuvent être choisies.
Comparer les produits de logiciel Data Fabric
Créer une liste longue
Une liste de fournisseurs de logiciels Data Fabric peut aider à comprendre leurs offres. L'équipe de l'organisation peut ensuite évaluer les fournisseurs qui répondraient aux besoins de l'organisation.
Créer une liste courte
Après avoir évalué diverses solutions de Data Fabric, les décideurs de l'organisation peuvent en sélectionner quelques-unes en fonction des fournisseurs qui répondent aux critères.
Conduire des démonstrations
Après avoir sélectionné les fournisseurs, les entreprises devraient rechercher une démonstration. La démonstration donne une meilleure compréhension de la fonctionnalité technique du logiciel. De nos jours, les outils de Data Fabric sont dotés de fonctionnalités d'intelligence artificielle. Les recommandations basées sur l'IA aident à une récupération des données plus rapide. Cela pourrait être des fonctionnalités importantes que les équipes doivent connaître. Les professionnels de l'informatique, les data scientists, ainsi que les équipes de gestion des données et les équipes commerciales peuvent assister à la démonstration pour évaluer le produit sous divers angles.
Sélection du logiciel Data Fabric
Choisir une équipe de sélection
Une équipe de sélection est un mélange d'utilisateurs techniques et d'utilisateurs professionnels tels que les data scientists, les équipes de gestion des données et les équipes marketing. En plus de cela, l'équipe doit avoir un décideur clé.
Négociation
Une fois qu'un fournisseur est sélectionné pour son logiciel, il est conseillé de comprendre leur tarification et de négocier si nécessaire. La partie négociation dépend entièrement du budget de l'organisation et de la différence entre le prix du produit et le budget.
Décision finale
Après que les deux parties soient parvenues à un accord mutuellement acceptable, il est temps de décider d'acheter le logiciel.