Come può essere utilizzato il Big Data Fabric per trasformare i dati in azioni?

Cos'è il "big data fabric"?

Big data fabric è un concetto di piattaforma emergente che mira ad accelerare le informazioni aziendali "automatizzando l'inserimento, la cura, la scoperta, la preparazione e l'integrazione dai silos di dati", secondo Forrester, nel suo nuovo rapporto "L'onda di Forrester: Big Data Fabric, Q2 2018. "

Ruolo e importanza

Forrester spiega che il Big Data Fabric può supportare molti tipi di casi d'uso, tra cui informazioni in tempo reale, apprendimento automatico, analisi in streaming e analisi avanzate: "I big data come tessuto offrono ai professionisti dei dati la possibilità di orchestrare il flusso di dati e di curare i dati su varie piattaforme big data (come laghi di dati, Hadoop e NoSQL) per supportare un'unica versione della verità, la personalizzazione del cliente e l'analisi avanzata dei big data, con una codifica minima o nulla".

Le aziende oggi sfruttano sempre di più una serie di applicazioni specializzate per eccellere in ogni funzione. Alcune di queste applicazioni sono on-prem, alcune nel cloud e alcune in periferia. Dal punto di vista architettonico, alcune sono applicazioni personalizzate, alcune sono vecchie applicazioni legacy in pacchetti e alcune sono applicazioni SaaS di nuova generazione. Mentre le organizzazioni si sforzano di trasformarsi in un'azienda basata sui dati, hanno bisogno di riunire i dati di tutte queste applicazioni e utilizzare questi dati in tempo reale.

È qui che entra in gioco il Big Data Fabric: un'implementazione di successo dovrebbe essere in grado di fornire un accesso universale in tempo reale a dati curati da tutte le fonti di dati, comprese applicazioni di produzione complesse, applicazioni SaaS di terze parti e persino da archiviata e dati dell'applicazione ritirata archivia senza dover codificare ogni singola volta. L'accesso universale dovrebbe essere ben governato per evitare rischi di conformità. Il data fabric dovrebbe integrarsi perfettamente con i vari strumenti di accesso ai dati, dashboarding e analisi che potrebbero essere presenti nell'organizzazione.

Le sfide del Big Data Fabric

L'implementazione di un data fabric non è un compito facile, a causa della varietà di fonti di dati che vengono introdotte regolarmente, della complessità nel processo di acquisizione e ingestione dei dati, della cura, della scoperta e altro ancora, tutti elementi che devono funzionare insieme senza soluzione di continuità. Il più delle volte, le aziende si affidano a una varietà di strumenti che non si integrano nella pipeline di dati. È anche importante notare che, mentre l'accesso universale ai dati è importante affinché i consumatori di dati in tutta l'organizzazione possano avere accesso in tempo reale per le loro analisi e decisioni, è altrettanto importante governare l'accesso e garantire la sicurezza dei dati per rimanere conformi ed evitare rischi aziendali. Con diversi strumenti in gioco, la governance è compromessa e diventa difficile da applicare. La complessità e le sfide di governance sono le ragioni principali per cui le aziende evitano un approccio olistico.

La Soluzione

La soluzione sta nel Piattaforma dati comune Solix (Solix CDP), un framework di gestione big data di nuova generazione che offre un'esperienza integrata unificata di acquisizione, gestione, cura e analisi dei dati da qualsiasi applicazione aziendale/fonte dati, indipendentemente da dove risiedano tali applicazioni. Laddove i dati non possono essere spostati/copiati, Solix CDP utilizza la sua tecnologia di virtualizzazione per offrire un accesso senza interruzioni ai dati da tali applicazioni e archivi dati. Offre acquisizione ed elaborazione di dati strutturati e non strutturati su scala petabyte a costi bassi. Solix CDP è l'unica piattaforma che riunisce i dati aziendali attivi e i dati archiviati/ritirati inattivi, per offrire un accesso universale ai dati ben governato.

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Da oltre un decennio, Solix fornisce alle aziende globali basate sui dati in tutto il mondo strumenti di gestione dei dati che aiutano a ridurre i costi, migliorare la conformità e semplificare la gestione dei dati su larga scala.

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