Let’s travel together.

بافت داده یا Data Fabric چیست و چگونه در سازمان پیاده سازی می‌شود؟

زمان مطالعه: 8 دقیقه

حتما به خاطر دارید که در مطالب گذشته راجع به تحول دیجیتال(Digital transformation) صحبت کردیم و گفتیم، DT به معنی ادغام فناوری‌های دیجیتال در زمینه‌های مختلف یک کسب و کار است که روش کار و ارائه ارزش به مشتریان را تغییر می‌دهد. این تغییر فرهنگی، کسب و کار شما را مجبور می‌کند تا وضعیت موجود را به طور مداوم بررسی و آزمایش کند.

همان طور که می‌دانید، در هر کسب و کار، روزانه حجم قابل توجهی داده و اطلاعات، ایجاد و مبادله می‌شود. اما حجم کمی از آنها مورد استفاده مفید قرار می‌گیرد و تکلیف بقیه نامشخص است. در حالی که جمع‌آوری و در کنار هم قرار گرفتن درست داده‌ها می‌تواند با کاهش خطا در تصمیم‌گیری ‌های مبتنی بر داده، سازمان شما را به سمت موفقیت هدایت کند. امروز با مطلب Data Fabric یا بافت داده به شما خواهیم گفت چگونه این اتفاق می‌افتد. همراه ما بمانید تا به شما بگوئیم Data Fabric چیست و چه کاربردی دارد.

طراحی بافت داده یا Data Fabric چیست؟

بافت داده، نوع جدیدی از طراحی داده است. در این روش، قابلیت‌های مختلفی جهت مدیریت و یکپارچه سازی داده‌ها، برای مدیران کسب و کار فراهم می‌شود. علاوه بر این، کاربران نیز می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی کنند. در واقع، بافت داده، پیاده سازی اصول کلی مجازی سازی داده‌هاست.

به بیان دیگر، بافت داده، به معماری واحدی می‌گویند که دارایی‌های سازمان شما را زیر ذره‌بین قرار می‌دهد. طراحی بافت داده، بررسی‌های خود را با جستجوی دقیق تنوع، توزیع و اندازه مختلف داده‌ها انجام می‌دهد.

طراحی Data Fabric، به جای متمرکز کردن داده‌ها و اطلاعات در یک نقطه، آن‌ها را به صورت پراکنده اما پیوسته و قابل دسترس نگهداری می‌کند.

خوب است بدانید که می‌توانید این استراتژی را به یک برنامه محدود کنید یا برای جمع‌آوری داده‌های توزیع شده استفاده کنید و یا به تمام داده‌های سازمانی گسترش دهید.

اینجا همه چیز را در مورد تحول دیجیتال بیان کرده‌ایم.

هدف Data Fabric چیست؟

هدف بافت داده، ایجاد یک نمای یکپارچه از داده‌های مرتبط برای ساده‌تر کردن فرآیند دسترسی برنامه به اطلاعات و همچنین، ایجاد ارتباط میان پایگاه داده و ساختار داده است. علاوه بر این، جهت فرآیند ساده سازی تحلیل، معمولا از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. به این ترتیب، بافت داده در حال تبدیل شدن به یک ابزار اصلی در تغییر داده‌های خام به هوش تجاری است.

بافت داده، همچنین می‌تواند توسعه برنامه‌ها را با ایجاد یک مدل مشترک جهت دسترسی به اطلاعات، آسان‌تر کند. این هماهنگی، ضمن بهبود کارایی عملیاتی، امکان دسترسی راحت‌تر و سریع‌تر به اطلاعات را نیز فراهم می‌کند.

در سطح فناوری اطلاعات، بافت داده با ایجاد یک لایه واحد که در آن دسترسی به داده‌ها در تمام منابع مدیریت می‌شود

پارچه‌های داده همچنین می‌توانند توسعه برنامه‌ها را با ایجاد یک مدل مشترک برای دسترسی به اطلاعات تسهیل کنند. همین هماهنگی می تواند کارایی عملیاتی را بهبود بخشد. در سطح سازمان خط، آنها می توانند دسترسی بهتری به اطلاعات ارائه دهند. در سطح فناوری اطلاعات، پارچه های داده با ایجاد یک لایه واحد که در آن دسترسی به داده ها در تمام منابع مدیریت می شود، کارایی را بهبود می بخشد.

بافت داده، یک نوآوری در مدیریت داده‌های سازمانی و تحول دیجیتال است. عمومی‌ترین کاربرد آن، ساده سازی دسترسی به پایگاه داده است که با تنوع گسترده برنامه‌ها، مدل‌های داده، قالب‌ها و دارایی‌های داده، بیان می‌شود.

هدف دیتا فابریک

مزایای Data Fabric چیست؟

تا اینجا دانستیم Data Fabric چیست و چه اهدافی دارد. اما از آنجا که می‌توانید این داده‌ها را با برنامه‌های کاربردی داخلی و خارجی به اشتراک بگذارید، برای موارد مختلف مانند توسعه محصول، بهینه سازی عملیات فروش و بازاریابی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در این بخش مزایای طراحی به روش بافت داده را بررسی خواهیم کرد. این مزایا عبارت است از:

مدیریت فرا داده

مدیریت فرا داده‌ها کمی دشوار است، اما استفاده از بافت داده‌ها، انجام این کار را ساده‌تر و راحت‌تر می‌کند.  علاوه بر این، بافت داده امکان ایجاد ارتباط دوسویه بین داده و سازمان را نیز فراهم می‌کند.

بهبود کیفیت داده‌ها و اطلاعات

به خاطر داشته باشید، اطلاعاتی که سازمان‌ها به آن نیاز دارند باید به روز، کامل و درست باشد و بهترین عملکرد را به همراه داشته باشد. Data Fabric به کاربران امکان می‌دهد تا ضمن مشخص کردن کیفیت داده‌ها، بررسی کنند که منابع مورد استفاده برای استخراج داده‌ها تا چه اندازه مناسب‌اند.

مدل‌سازی داده‌ها

بافت داده، قابلیت مدل‌سازی داده‌ها را نیز فراهم می‌کند. این قابلیت به کاربران امکان می‌دهد تا لایه‌ها را ترکیب کرده و برای درک بهتر داده‌ها مدلی کارآمد و موثر بسازند.

نگهداری بهتر داده‌ها

با استفاده از Data Fabric، خیالتان بابت حفظ و امنیت داده‌ها کاملا راحت خواهد بود. همچنین،  می‌توانید داده‌ها را به صورتی نگهداری کنید که کاربران مختلف از آنها بهره‌برداری کنند.

مجموعه سازی داده‌ها

اگر می‌خواهید بدانید یکی دیگر از مزایای Data Fabric چیست، باید بگوئیم به وسیله این استراتژی، می‌توانید مجموعه‌ای از داده‌ها را بسازید که امکان دسترسی بهتر به آنها را برای شما فراهم کند. مجموعه سازی، ضمن تفکیک داده‌ها از یکدیگر، دسترسی کاربران به اطلاعات را نیز آسان‌تر می‌کند.

هماهنگی و یکپارچه سازی خودکار داده‌ها

از آنجا که در سیستم طراحی بافت داده، فرآیند مدیریت و تنظیم داده‌ها به صورت خودکار انجام می‌شود، مدیریت حجم بالای داده‌ها آسان‌تر شده و هزینه و زمان تنظیم آنها نیز کاهش پیدا می‌کند.

تجزیه سیلوی داده‌ها

پایگاه داده‌های مدرن، معمولا با گروهی از برنامه‌ها مرتبط هستند. با اضافه شدن برنامه‌های کاربردی به اطلاعات موجود در سازمان، پایگاه‌های داده نیز تمایل به رشد پیدا می‌کنند. این موضوع، اغلب منجر به شکل گیری silo های داده با ساختارها و فرمت‌های مختلف می‌شود. اینجاست که  Data Fabricیا بافت داده، با توانایی توجه به طیف گسترده‌ای از اطلاعات سازمان و استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده برای بهبود کارایی عملیاتی و توانمندسازی کارکنان، مطرح می‌شود.

متحد کردن پایگاه داده‌ها

استفاده از بافت داده، به شما اطمینان می‌دهد که تفاوت در موقعیت، مانعی برای دسترسی به اطلاعات ایجاد نمی‌کند. همچنین، توسعه برنامه را با هماهنگ کردن API های مختلف دسترسی به داده ساده‌تر می‌کند. آنها همچنین می‌توانند برای بهینه سازی استفاده از داده‌ها و یا برای یکسان سازی داده‌هایی که قبلا سیلو شده‌اند، مورد استفاده قرار گیرند.

ویژگی های دیتا فابریک

چالش‌های پیاده سازی Data Fabric چیست؟

بزرگ‌ترین چالش در پیاده‌ سازی راه‌حل‌های بافت داده، عمواملی همچون تنوع گسترده پایگاه داده، سیاست‌های مدیریت داده و مکان‌های ذخیره سازی است که در بیشتر سازمان‌ها وجود دارد. یک Data Fabric موثر و مناسب باید قادر باشد تمام این تفاوت‌ها را هماهنگ کند. در غیر این صورت، سیلوهای کاربردی و سیلوهای داده باقی مانده و مجموع اطلاعات موجود به بافت داده محدود خواهد شد.

پرداختن به این چالش و رفع آن، باید با ایجاد یک پلتفرم یکپارچه به عنوان پایه و اساس بافت داده آغاز شود. پلتفرم‌های متعدد، ضمن بیشتر کردن مشکلات سیلو، مزایای بهره‌وری عملیاتی را نیز به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهند. این به این معنی است که فناوری بافت داده، در ابتدا باید برای مجموعه‌ای از داده‌های تخصصی یا برای یک واحد عملیاتی اعمال شود. در ضمن، این فناوری باید در کل سازمان گسترش هدفمند داشته باشد.

چالش دیگر مربوط به مکانیسم‌های دسترسی متفاوت در میان پایگاه‌ داده‌های مختلف و تفاوت در  APIها و زبان‌های جستجوست. یک استراتژی Fabric باید از مکانیزم دسترسی و جستجو پشتیبانی کند. همچنین، بتواند از API های تخصصی یا زبان‌های پرس و جو استفاده کند. بنابراین، مفهوم بافت داده باید مواردی مانند هماهنگی در فناوری، دسترسی، جستجو، یکپارچه سازی و اصلاح برنامه‌ها را به عنوان هدف در نظر بگیرد.

به طور کلی، رویکرد بافت داده با مشکلات خاص خود همراه است. به عنوان مثال، در صورت عدم مدیریت کارآمد و مناسب، ممکن است با شکست آبشاری مواجه شوید. همچنین، نوع معماری و انجام اقدامات امنیتی مبهم، با ایجاد مغایرت و  ناهماهنگی، کارایی این استراتژی را کاهش می‌دهند.

Data Mesh چیست؟

با توجه به مواردی که بیان کردیم، ایجاد و مدیریت مسیرهای پیچیده برای داده‌هایی که امکان برقراری ارتباطات مشترک را فراهم می‌کنند، در سیستم پیچیدگی ایجاد می‌کند. این پیچیدگی می‌تواند مشکلاتی مانند شکنندگی و افزایش احتمال تاخیر در سیستم را به همراه داشته باشد. برای رفع این مشکل می‌توانید از Data Mesh استفاده کنید.

Data Mesh، یک رویکرد جدید مبتنی بر معماری مدرن و توزیع شده برای مدیریت داده‌های تحلیلی است. مش داده، به کاربران نهایی امکان می‌دهد به راحتی به داده‌ها دسترسی داشته باشند و بدون انتقال آنها به دریاچه داده یا انبار داده، آنها را جستجو کنند.

این استراتژی غیرمتمرکز، مالکیت داده را بین تیم‌های دامنه خاص که داده‌ها را به عنوان محصول، مدیریت، مالکیت و ارائه می‌کنند، توزیع می‌کند.

آیا Data Mesh برای کسب و کار شما مناسب است؟

همان طور که گفتیم، Data Fabric یا بافت داده، به شدت بر اتوماسیون، هوش مصنوعی و ابرداده متکی است. در حالی که Data Mesh بر روی ساختار، فرهنگ سازمانی و کاربرد محصولات داده‌ای متمرکز است.

تصور کنید که به عنوان یک مدیر اطلاعات، مدیر ارشد امنیت اطلاعات، مدیر فناوری یا مدیر ریسک و مخاطرات، قصد دارید مش داده را پیاده سازی کنید. برای این منظور، لازم است یک برنامه تغییر طراحی‌کنید که نیازهای داده‌ای را از پیش مشخص کند. مالک محصول داده‌ای نیز تغییرات لازم برای همسوسازی داده‌ها و نیازها را پیاده سازی می‌کند. از آنجا که Data Mesh حال تجمیع و پیوستگی دارد، بخش قابل توجهی از آن مستلزم هماهنگ سازی است. در حالی که بافت داده یک مفهوم متمرکز است و اداره آن مستلزم مدیریت و کنترل است.

دیتا مش

روش عملکرد Data Fabric چگونه است؟

اکنون می‌دانیم Data Fabric چیست و چه اهداف و ویژگی‌هایی دارد. اما  پیاده سازی معماری بافت داده، مستلزم آشنایی کامل با داده‌های در دسترس و پیمودن یک مسیر عملیاتی نسبتا پیچیده است. در این بخش راجع به شیوه عملکرد Data Fabric صحبت می‌کنیم.

ابتدا باید برای اتوماسیون، ایجاد هماهنگی و مدیریت کلیه منابع با اتصال دهنده‌ها و اجزای مشترک، طرحی تهیه کنید و نیاز به کدنویسی اختصاصی را حذف کنید.

کدها، اجزا، رابط‌های اختصاصی و کاربردهای خاصی دارند، در صورتی که هدفتان ایجاد اتصال میان منابع داده‌های مختلف است، باید یک وجه اشتراک ایجاد کنید. اکنون به فریم ورک داده‌ای نیاز دارید که امکان مدیریت داده‌ها را به صورت منسجم، از طریق یک منبع واحد فراهم کند و با استفاده از آن بتوانید به صورت سریع و بی وقفه به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و آنها را بررسی و پردازش کنید.

برای ساختن این فریم ورک، لازم است اصول زیر را در نظر بگیرید:

  • باید نسبت به داده‌های در دسترس با قابلیت مشاهده و روش دسترسی به آنها، آگاهی کامل و درستی پیدا کنید.
  • مجموعه‌ای از قوانین، دستورالعمل‌ها و راهنماهای عملکردی مشترک، طراحی و ایجاد کنید، به صورتی که همه کاربران بتوانند بر اساس اصول یکسان و واحد عمل کنند.
  • مسیرهای ورودی، خطوط و مسیرهای خروجی را به صورت دقیق تعریف و مدیریت کنید. همچنین، علائم و نشانه‌هایی جهت راهنمایی افراد در نظر بگیرید.
  • برای کاهش خطرات و حوادث، می‌توانید از ابزارهای جدید مانند یادگیری ماشین کمک بگیرید.

کلیک کنید تا به شما بگوئیم یادگیری ماشین چیست و چگونه عمل می‌کند.

Data Fabric را چگونه در سازمان پیاده سازی کنیم؟

حالا که با عملکرد دیتا فابریک آشنا شدیم، ممکن است بپرسید این استراتژی چگونه در محیط سازمان پیاده می‌شود؟ در این قسمت راجع به پیاده سازی این استراتژی صحبت می‌کنیم.

پس از انتخاب رویکرد Data Fabric، بهتر است عملیات را با طراحی مراحل کوچک و از تیم DevOps شروع کنید. از آنجا که پیاده سازی بافت داده مستلزم برنامه‌ریزی‌های هماهنگ شده و همکاری تیم‌های فناوری اطلاعات و نرم افزار است، تیم‌های کسب و کار و تیم‌های امنیت نیز باید در این فرآیند مشارکت داشته باشند.

پیاده سازی رویکرد بافت داده، شما را استفاده از اصول امنیت در طراحی، هدایت می‌کند. این رویکرد، تاثیر بسیار زیادی در مقاوم سازی فنی و تجاری کسب و کار شما دارد و کمک می‌کند در مورد داده‌ها و اطلات دیدگاه خود را تغییر دهید.

از آنجا که تهیه کاتالوگ و برچسب گذاری داده‌ها، برای ارزیابی میزان موفقیت پروژه بسیار مفید است، حتما آنها را اجرا کنید. چرا که اقدامات شما در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به تلاش‌هایتان در این زمینه بستگی دارد.

به خاطر داشته باشید که سطح تحمل ریسک و نیازهای عملیاتی سازمان از جمله عوامل تعیین کننده در اتخاب بهترین راهکار برای کسب و کار شما هستند.

و در انتها

تعداد منابعی که به کسب و کارها کمک می‌کند تا داده‌ها را جمع‌آوری کنند، هر روز در حال افزایش است.  این افزایش، نیاز به دسترسی سریع‌تر به اطلاعاتی که در چند مکان توزیع شده‌اند را نیز بیشتر می‌کند. اینجاست که دیتا فابریک یا طراحی بافت داده به عنوان یک راهکار مطرح می‌شود.

رویکرد Data Fabric، به کسب و کارها امکان می‌دهد تا در جمع‌آوری و یکپارچه سازی داده‌ها، سریع‌تر و ساختاریافته‌تر عمل کنند. علاوه بر این، مدیریت و حاکمیت داده‌ها برای سازمان را ساده‌تر کرده و هزینه‌ها و خطرات را نیز کاهش می‌دهند.

امروز سعی کردیم ضمن پاسخ به سوال Data Fabric چیست، اهداف، ویژگی‌ها و روش پیاده سازی این رویکرد را نیز بیان کنیم.

ارسال نظر

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.