Migliori Software di Data Fabric
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Che cos'è il software Data Fabric?
Il software data fabric è un'architettura che collega le fonti, i tipi e la posizione dei dati e fornisce un'integrazione dei dati end-to-end. È un ambiente unificato per i servizi e le tecnologie dei dati, aiutando nella gestione dei dati. Utilizzando questa piattaforma, le organizzazioni possono raccogliere dati aziendali da fonti disparate e fornirli a vari team all'interno dell'azienda senza aiuto esterno. I dati vengono estratti tramite API da data warehouse, data lake, database e app. Il software data fabric può essere migliorato incorporando l'intelligenza artificiale (AI) o il machine learning (ML). Le versioni potenziate dall'AI di questi strumenti forniscono raccomandazioni personalizzate per selezionare set di dati che possono aumentare la velocità dei progetti di data science.
Gli asset di dati sono solitamente generati in silos, mentre i cicli di preparazione dei dati nella pipeline dei dati sono lunghi e richiedono molto tempo, influenzando l'ottimizzazione dei dati di un'organizzazione. I sistemi data fabric aiutano a standardizzare le pratiche di gestione dei dati su cloud, on-premises e servizi edge. Questi strumenti di solito includono varie tecnologie di gestione dei dati come catalogo dei dati, governance, virtualizzazione, integrazione, pipeline e orchestrazione. Il software data fabric aiuta gli utenti ad accedere ai dati utilizzando flussi di lavoro unici, democratizzando anche i dati, permettendo ai cittadini dei dati di accedere alle informazioni in tutta l'organizzazione. Utilizzando questo strumento, le aziende ottengono una visione olistica del processo aziendale.
Quali sono le caratteristiche comuni del software Data Fabric?
Di seguito sono riportate alcune caratteristiche fondamentali del software data fabric che possono aiutare gli utenti in vari modi:
Ambiente dati unificato: Il software data fabric crea un'architettura che integra vari processi di gestione dei dati come la collaborazione sui dati, la scoperta dei dati, l'analisi dei dati, la visualizzazione dei dati, l'accesso ai dati e il controllo dei dati su un'unica piattaforma. Questo elimina la necessità di più prodotti di integrazione dei dati.
Collaborazione e condivisione dei dati: Il software data fabric consente la connettività dei dati in una vista unificata, aiutando i dati ad essere accessibili o condivisi con applicazioni interne ed esterne.
Governance e conformità: I proprietari dei dati mantengono il pieno controllo su chi può visitare, modificare, scaricare o interrogare i loro set di dati. Il software data fabric consente la conformità, preserva l'integrità e controlla l'accesso. Questi strumenti incorporano anche la qualità dei dati in ogni fase della gestione dei dati.
Agnostico all'ambiente: Il software data fabric consente la gestione dei dati su più ambienti come on-premises, nel cloud, ibrido e multi-cloud.
Gestione dei metadati: Il data fabric ha capacità di tracciamento dei dati e valuta la valuta dei dati, il che significa che contiene la storia della migrazione e trasformazione dei dati. La valuta dei dati definisce lo stato dei dati—attivo o archiviato.
Analisi e visualizzazione dei dati: Questi strumenti utilizzano analisi continue sui metadati esistenti per ottenere migliori intuizioni aziendali.
Quali sono i vantaggi del software Data Fabric?
Sebbene esistano molte tecnologie di gestione dei dati come la gestione dei dati master, i data hub e i data lake, il data fabric si differenzia da esse in vari modi.
Gestione dei dati migliorata: Il software data fabric aiuta a recuperare, convalidare e arricchire i dati automaticamente. Aiuta nell'integrazione e gestione dei dati aziendali. Aiuta anche a fornire una vista unificata dei dati, che consente agli utenti finali di identificare e tracciare i dati facilmente e utilizzarli in modo efficiente. L'automazione e l'integrazione aiutano nell'orchestrazione dinamica dei dati in un ecosistema distribuito.
Facile da usare: Gli utenti tecnici e non tecnici possono utilizzare le piattaforme data fabric. L'architettura rende possibile creare varie interfacce utente. Gli utenti aziendali possono creare dashboard eleganti e utilizzarle per varie altre funzioni, mentre i data scientist possono anche utilizzarle per un'esplorazione approfondita dei dati.
Compatibile con ambienti di hosting ibridi: I data fabric sono agnostici all'ambiente. Possono aiutare nell'integrazione bidirezionale con quasi tutti i componenti per creare una struttura simile a un tessuto ed eliminare la necessità di codifica. Il software data fabric supporta ambienti on-premises, cloud ibrido e multi-cloud.
Alta scalabilità: I sistemi data fabric possono gestire dati su scala aziendale. Aiutano a ingerire dati automaticamente, che altrimenti rimarrebbero inutilizzati. Sono scalabili con interferenze minime e senza necessità di investimenti in hardware costoso o personale addestrato. L'architettura dei dati aiuta a ridurre la complessità dei big data e alla fine guida i risultati aziendali strategici.
Intuizioni rapide: L'automazione dei compiti di ingegneria dei dati e l'augmentazione dell'integrazione aiutano a fornire intuizioni in tempo reale più velocemente. Inoltre, l'analisi continua dei dati utilizzata dal data fabric aiuta anche a fornire valore attraverso un accesso rapido. Il software data fabric combina data warehouse e data lake e integra dati da più app, fornendo servizi che aiutano le organizzazioni a monitorare e controllare i loro dati.
Integrazione senza soluzione di continuità: Il software data fabric risolve la sfida comune dei big data nelle organizzazioni. Questo strumento rimuove i silos di dati attraverso un approccio olistico e aiuta nell'integrazione senza soluzione di continuità dei dati attraverso varie funzioni. Molti carichi di lavoro si stanno spostando nel cloud, e richiede dati. Il software data fabric semplifica questo movimento dal cloud al data center o tra cloud ibridi.
Chi utilizza il software Data Fabric?
Le piattaforme data fabric hanno vari stakeholder all'interno di un'organizzazione.
Data scientist: I data scientist utilizzano il software data fabric per esplorare dati aziendali profondi e nascosti da condividere con altri dipartimenti per intuizioni azionabili.
Utenti aziendali: Gli utenti aziendali dell'organizzazione, come i marketer, possono utilizzare questi strumenti per prendere decisioni aziendali critiche. Le soluzioni smart data fabric sono l'architettura dei dati emergente che aiuta le organizzazioni ad accelerare le loro iniziative di dati aziendali.
Software correlato al software Data Fabric
Di seguito sono riportati alcuni strumenti che possono essere utilizzati con il software data fabric:
Software di catalogo dati di machine learning: I cataloghi di dati di machine learning consentono alle organizzazioni di categorizzare, accedere, interpretare e collaborare sui dati attraverso più fonti di dati e mantenere un alto livello di governance e gestione degli accessi. Il data fabric aiuta a identificare, raccogliere e analizzare fonti di dati e metadati.
Software di qualità dei dati: Il software di qualità dei dati utilizza un insieme di tecnologie per identificare, comprendere, prevenire e correggere i problemi con i dati utilizzati per prendere decisioni. Gli strumenti di qualità dei dati svolgono funzioni critiche come il profiling dei dati, il parsing, la standardizzazione, la pulizia, il flusso di lavoro integrato e le basi di conoscenza.
Software di governance dei dati: Il software di governance dei dati viene utilizzato per applicare politiche relative ai dati. Questi prodotti aiutano a stabilire linee guida, processi e misure di responsabilità per garantire che gli standard di qualità dei dati siano rispettati. Gli strumenti di governance dei dati consentono alle organizzazioni di sviluppare un quadro per sapere quali dati possiedono e come utilizzarli in modo ottimale.
Software di preparazione dei dati: La preparazione e la consegna dei dati sono passaggi importanti nella trasformazione e integrazione dei dati durante il ciclo di vita della pipeline dei dati. La preparazione dei dati inizia con il caricamento dei dati in una piattaforma dati da un data lake. Quindi inizia l'elaborazione dei dati utilizzando strumenti di estrazione, trasformazione, caricamento o estrazione, caricamento, trasformazione (ETL o ELT). Il risultato sono dati preparati.
Sfide con il software Data Fabric
Sebbene i sistemi data fabric mirino alla gestione dei dati, ci sono alcune sfide quando si implementano i suoi servizi. Di seguito sono riportate alcune sfide comunemente affrontate dalle organizzazioni:
Distribuzione e configurazione dei servizi: I servizi potrebbero dover essere distribuiti su più server per ottimizzare le prestazioni. Questo potrebbe richiedere la configurazione dei servizi in modi specifici affinché funzionino insieme.
Creazione di un modello di dati e gestione dei dati: Un modello di dati determina come i dati saranno strutturati e organizzati. Pertanto diventa necessario costruire un modello di dati che soddisfi le esigenze dell'organizzazione e possa essere gestito facilmente. Il data fabric unifica i dati attraverso vari tipi di dati e punti utilizzando un grafo di conoscenza semantica. Una delle sfide è gestire e salvare i dati. I dati sono disponibili in diversi formati; pertanto, il software deve essere in grado di gestire e gestire tutti i tipi di dati. Costruire un'architettura che supporti diversi ambienti è una sfida.
Integrazione con sistemi esterni: Il data fabric rende possibile l'integrazione con più sistemi. Per l'integrazione con sistemi esterni, di solito viene creato un software middleware per mediare tra questi sistemi esterni e gli strumenti data fabric, gestendo la loro comunicazione. La sfida qui è che due sistemi di comunicazione possono avere architetture diverse; pertanto, è difficile produrre un unico middleware.
Sicurezza dei dati: La protezione dei dati è fondamentale per qualsiasi organizzazione. Una delle sfide, quando i dati vengono trasferiti da un punto all'altro utilizzando strumenti data fabric, è che i dati sono vulnerabili agli attacchi. Tuttavia, questo può essere evitato introducendo firewall per garantire la sicurezza. È anche essenziale andare oltre il mascheramento e la crittografia dei dati per garantire una protezione totale dei dati.
Come acquistare il software Data Fabric?
Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software Data Fabric
Il software data fabric risolve diverse preoccupazioni o sfide di gestione dei dati in un'organizzazione. Prima di acquistare il software data fabric, è importante comprendere i requisiti esistenti dell'organizzazione. Se un'organizzazione ha bisogno solo di deduplicazione e convalida dei dati, uno strumento di qualità dei dati potrebbe aiutare. Molte organizzazioni scelgono anche soluzioni di elaborazione dei dati come strumenti ETL per elaborare e integrare i loro dati. A seconda di dove nell'organizzazione c'è bisogno di gestione dei dati, possono essere scelte soluzioni data fabric.
Confronta i prodotti software Data Fabric
Crea una lista lunga
Un elenco di fornitori di software data fabric può aiutare a comprendere le loro offerte. Il team nell'organizzazione può quindi valutare i fornitori che soddisferebbero le esigenze dell'organizzazione.
Crea una lista corta
Dopo aver valutato varie soluzioni data fabric, i decisori dell'organizzazione possono selezionare alcuni fornitori a seconda di quali soddisfano i requisiti.
Conduci demo
Dopo aver selezionato i fornitori, le aziende dovrebbero cercare una demo. La demo offre una migliore comprensione della funzionalità tecnica del software. Oggi, gli strumenti data fabric sono dotati di funzionalità di intelligenza artificiale. Le raccomandazioni basate sull'AI aiutano a recuperare i dati più velocemente. Queste potrebbero essere alcune caratteristiche importanti che i team devono conoscere. I professionisti IT, i data scientist, così come i team di gestione dei dati e aziendali possono partecipare alla demo per valutare il prodotto da varie prospettive.
Selezione del software Data Fabric
Scegli un team di selezione
Un team di selezione è un mix di utenti tecnici e utenti aziendali come data scientist, team di gestione dei dati e team di marketing. Insieme a ciò, il team dovrebbe avere un decisore chiave.
Negoziazione
Una volta selezionato un fornitore per il loro software, è consigliabile comprendere il loro prezzo e negoziare se necessario. La parte della negoziazione dipende interamente dal budget dell'organizzazione e dalla differenza tra il prezzo del prodotto e il budget.
Decisione finale
Dopo che entrambe le parti hanno raggiunto un accordo reciproco, è il momento di decidere se acquistare il software.
