是时候让整合的担忧过时了

by 2021年6月30日

是时候让整合的担忧过时了

by 2021年6月30日数据质量

在过去的几十年里,用于帮助组织管理数据的应用程序数量出现了爆炸式增长. 众所周知,数据是有价值的——每个闪亮的新数据应用程序都有望解决一个问题, 如果组织足够幸运的话, 多个问题.

不幸的是,有一个问题. 应用程序创建自己的生态系统,这些生态系统必须被集成和维护, 并最终为安全和治理而隔离. 它们变成了小岛屿,在当下解决问题,但在未来制造问题. 整合现在是一场噩梦.

现在有一种更好的方法来管理数据并消除集成带来的挫折.

 

当前数据解决方案的挑战

想象一下这是医疗保健. 有些人会因为两三个恼人的症状去看医生. 而不是找出这些症状的根本原因, 医生开的药可以单独治疗每种症状. 几个月后, 由于药物的副作用,病人出现了其他症状, 但这个病人停不下来因为最初的症状又出现了. 医生继续单独治疗每个症状,直到患者每天服用大量药物,仍然有一种潜在的疾病没有得到检查, 未经处理的, 和恶化.

这是许多组织的数据状态. 每个应用程序都是一种药物,必须继续维持现状, 但是,数据管理的根本问题隐藏在下面. 删除一个组件,整个系统就会崩溃.

这(希望)不是大多数医疗保健的运作方式, 这当然不应该是一个很好的数据类比. 而不是用数据挑战来治疗症状, 是时候全面治疗了,骨折, 过时了, 孤立的, 风险数据集成.

 

一种新的数据利用框架

数据应该专注于操作化,而不是仅仅专注于分析. 数据解决方案必须有一个附加在分析层上的操作层,以便数据解决方案不仅仅是端点. 组件是可组合的, 允许企业根据需求的变化自由添加或删除组件,并提供企业迫切需要的直观规模.

解决方案是数据结构. 它成为操作层, 通过提供一种全新的方式来思考数据基础设施,从而超越集成的问题. 这有三种不同的方式:

 

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规模是一个挑战,因为企业仍然在为每一个请求重新发明轮子. ELT和ETL模型反复重建管道, 对于拥有大量大规模数据的企业来说,这将减缓进程并造成积压.

而不是强迫IT对数据进行微观管理, 为每个请求或“拥有”数据重新构建管道, 自动化允许数据伸缩. 如果没有真正的自动化,系统就会太笨重,太分散,无法安全管理.

 

治理的新方法

基于属性的访问控制允许DataOps扩展而不存在漏洞的风险. 这个数据的新时代需要一个配得上它的治理引擎. 通过细粒度治理,安全性就像框架本身一样可定制.

组织应该能够决定在原子级别上的治理是什么样的,而不必担心在一个领域的转移会导致另一个领域的崩溃. Current governance tools are too rigid; this is a revolutionary approach.

 

带回可观测性

随着数据工具的发展,可观测性下降. 组织将数据放入一个空洞中,这个空洞就会吐出真知灼见. 要使数据规模化,必须有根本的可观测性. 它允许团队自动化管道,确保治理,并消除刚性.

 

数据结构超越集成

使用可伸缩的数据结构, 企业不必因为购买另一种解决方案而引起骚动. 数据结构不是另一个应用程序. 正是操作层最终释放了每个应用程序的全部潜力. 它是一个覆盖层,连接数据点,无论来源, 不需要担心融合问题.

数据结构旨在治疗潜在的状况. 它产生数据,并允许数据自由流动. 通过DataOS结构,组织获得了革命性的治理策略. 团队获得数据所有权,只推送他们需要的数据. 不需要存储或移动所有可用的数据, 因此,组织减少了计算和仓储成本.

它解决了三个主要的集成问题:

  • 没有更多的筒仓 -集成的噩梦是管理不能一起工作的应用程序或功能有限的集成. 数据结构将应用程序聚集在一起, 从单一的事实来源提取数据, 并确保数据质量,无论数据驻留在何处.
  • 第一次:灵活性 -数据结构通过操作层创建一个可组合的系统. 当组织添加或删除部分时,结构保持不变. 它可以扩展,并创造真正的实时洞察.
  • 不再复制数据 -而不是无休止地复制数据和失去迭代的跟踪, 数据结构允许用户访问单一的真相来源. 这些链接向用户提供他们所需的准确数据,而不需要更多,同时确保安全性和治理保持完整到粒度级别.

 

部署数据结构比您想象的要容易

数据结构将数据从业务支出转换为业务资产. 使用DataOS这样的数据结构, 企业可以在更短的时间和更低的成本中利用数据提供的洞见.

数据结构不仅仅是另一个应用程序. 它不会让公司陷入需要一年或更长时间才能平息的动荡之中. 相反,企业可以在短短六周内转换数据. 此外,它可以以十分之一的成本使ROI增加十倍之多.

如果这听起来好得令人难以置信, 看看一个真实的公司,通过重新思考ETL之外的数据找到真实的结果. 联系 现代数据公司 为了找出.

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