지식 패브릭은 통찰력을 위한 새로운 에지를 구성합니다.
게시 됨: 2022-02-28데이터 자료의 중심 개념은 패셔너블한 데이터 아키텍처의 분산된 특성과 세부 사항을 강조하는 통찰력에 대한 증폭된 스트레스로 인해 발생했습니다.
더 많은 사용자 엔드포인트, 추가 장비 대 기계 인터페이스 및 더 많은 분석 기능을 통해 더 빠른 회사 인텔리전스와 훨씬 더 가치 있는 통찰력을 필요로 하는 우리는 이제 온프레미스 및 하이브리드 멀티 클라우드 전반에 걸쳐 데이터 리소스를 운영하고 있습니다. 및 폴리 클라우드 환경.
일부 워크로드에는 완화된 역사적 사실이 있어야 하고, 일부는 실시간 스트리밍 데이터가 필요하고, 일부는 조합이 필요하다는 사실에 이러한 다양한 환경을 삽입하십시오. 그러면 일반적으로 설명된 지식 천을 "직조"하는 이유를 알 수 있습니다. 인사이트 워크플로를 지원하는 데이터를 포함하여 많은 가능한 출력을 지원하는 기술 기반 프레임워크로서 주요 분석가 그룹에 의해 수행되는 것은 간단한 프로세스입니다.
Facts Cloth 프레임워크를 사용하면 모든 지식 적용 상황에서 모든 속도로 모든 지식 환경에서 기능할 수 있습니다.
지금부터 2028년까지 약 10%의 GACR(연간 복합 성장률)을 경험하는 궤적에 있는 것으로 여겨지는 세부적인 클로스 기술은 이제 다양한 세트에 대한 광범위한 분석, 운영, 트랜잭션 및 거버넌스 사용 사례를 지원할 것입니다. 모든 산업 분야에 걸친 소프트웨어 사용 조건.
큰 분석가 회사는 지식 자료가 증강 사실 관리 및 플랫폼 간 조정을 장려한다는 의미라고 말합니다. 바로 여기에 핵심 자동화 인텔리전스 구성 요소가 있어 가장 최신의 진보적인 데이터 관리 및 유지 단계를 얻는 데 필요한 총 인력을 낮출 수 있습니다.
혁신 추진을 지원하는 프레임워크: 데이터 클로스 대 데이터 메시
팩트 메시와 정보 자료의 차이는 현장 분석가가 정의한 만큼 본질적입니다. 체크 아웃에서 정보 메쉬는 필요한 엔지니어링을 지정하지 않고도 조직 중심의 사실 상품을 생성할 수 있는 옵션 아키텍처이고 지식 천은 프레임워크입니다.
사실 자료 프레임워크를 채택하여 우리 모두가 도달할 수 있는 것은 중소기업에 가장 큰 이익을 주기 위해 현대 지식의 매우 분산된 특성을 훨씬 더 포괄적으로 규제할 수 있는 기회입니다.
현재 데이터 자산 내에서 실행하기 위해 갖춰야 하는 검증, 중복 제거, 비준, 보강 및 정보 폐기 방어(부실 정보의 경우)의 양을 지정했습니다. 사실 자료는 중요한 "포괄적인" 지식 관리 프레임워크를 나타냅니다. (물론 당신이 주장하지 않는 한 말장난은 의미하지 않음) 악순환과 부적절하게 관리되는 정보에서 오는 원치 않는 결과를 피할 수 있습니다.
우리는 기업이 지식 천 프레임워크를 채택하여 실현할 수 있는 4가지 초석 보상을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이는 다양한 조직 내에서 다양한 수준으로 자체적으로 나타날 추가 이점의 확립이지만 일반적으로 모두 결합된 데이터 푸시 이점의 집합으로 최신 상태일 것입니다. 기본적으로 이러한 초석은 통찰력, 혁신, 데이터 거버넌스 및 보장된 신뢰성에 집중되어 있습니다.
이는 Koch Industries가 디지털 혁신을 겪고 있는 많은 조직 모델과 함께 "기업의 기업"으로서 직면한 몇 가지 우려 사항이었습니다. 그들은 데이터 최고 품질, 거버넌스를 개선하고 장기적으로 데이터의 회사 이점을 활용하기 위해 적응 가능한 정보 천을 찾았습니다.
정보 패브릭 시스템과 함께 작업함으로써 Koch 그룹은 십여 개의 비즈니스 각각에 대해 자율적인 세부 정보 공간을 구성하고 공유 정보 시스템을 활성화하며 조직 전체에서 정보 공유를 간소화하는 방향으로 나아갈 준비가 되었습니다. 새로운 정보 패브릭을 시범 운영한 이후 Koch는 10명의 테넌트를 설계했으며 8개는 제조 부문에서 설계했습니다. 따라서 모든 새 세입자는 바로 이전 사람보다 더 빨리 가치를 창출할 수 있습니다.
Koch World-wide Products and services의 Methods Architect인 Jason Wingate에 따르면, "우리의 지식 거버넌스 시스템은 기본 기능 문제를 수정하고 IT 팀이 이를 따라야 하는 경우 완전히 사용자 지정할 수 있어야 합니다." 새로운 데이터 자료를 통해 직원은 개선 주기를 최소화하고 효율성을 높이고 가격을 낮추고 정보 품질, 보고 및 기능을 개선했습니다. 그들의 견고한 팩트 구조는 훨씬 더 나은 정보 및 팩트 거버넌스뿐만 아니라 더 많은 통찰력, 혁신 및 예측 가능한 미래의 좋은 결과를 위해 Koch를 포지셔닝했습니다.
인사이트
데이터 패브릭의 가치는 거버넌스 이상이며 탁월한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 사실이 이제 모든 조직의 생명선이 되는 세상에서 조직은 운영 장비의 기본 기반, 조달된 공급자의 최고 품질 및 관습에 대해 고려하는 것과 동일한 방식으로 사실 관리 역량에 대해 인식해야 합니다. 직원 기술 재단의 금액입니다.
크고 작은 기업이 정보 관리를 자동화하고 속도를 높이기 위해 정보 자료를 사용함에 따라 지식 관리 워크플로에서 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 이점을 선택하여 전략을 사실로 확장하고 장기적으로 달성할 수 있습니다. 더 깊은 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있습니다.
통찰력 사용 조건은 일반적으로 제공된 시장에 따라 다르지만 예를 들어 "고장을 피하기 위해 지금 유지 관리가 필요한 장비는 무엇입니까?"라는 문제에 답합니다. 제조업체의 경우 - 고급 세부 사항 자산이 있는 모든 분야는 지식 천 기술의 이점을 누릴 수 있습니다.
혁신
둘째, 세부 사항을 기반으로 하는 파괴적 혁신에 대해 생각해 보겠습니다. 견고한 지식 자료 프레임워크를 생성하고 활용하면 조직에서 수행할 전체 세부 정보 자산 전체를 설정할 수 있습니다. 이러한 폭과 범위는 파괴적인 새 항목과 회사를 시장에 출시하는 것과 같은 세부 사항 기반 이익을 추구할 때 매우 중요한 원동력의 이점으로 작용합니다.
데이터 클로스 솔루션을 활용하는 비즈니스는 혁신을 통해 새로운 수준의 탄력성을 생성하는 사실 기반 통찰력을 통해 비즈니스 엔터프라이즈를 보다 쉽게 리모델링할 수 있음을 알게 될 것입니다. 이러한 종류의 조직은 또한 AI가 주입된 가속과 민첩성으로 상대를 능가할 태세를 갖출 것입니다.
데이터 거버넌스
여기에서 우리의 세 번째 초석은 규정 준수 및 거버넌스를 활용하고 지원하는 데이터 클로스 프레임워크의 기술에서 비롯됩니다.
전 세계 시장은 상당히 정교한 규제 및 규정 준수 요구 사항이 특징입니다. 이는 기업이 관리 항목, 감사 가능성 및 추적 가능성을 기반으로 운영하려면 세부 사항 관리가 있어야 함을 나타냅니다. 이러한 제어는 사용자, 절차 및 정보 전체에서 자체적으로 사용해야 합니다.
새로운 규제 입장이 EU, 미국 및 기타 국가에서 1년 단위로 12개월 단위로 활용되고 있기 때문에 이는 성공을 추구하는 모든 회사의 핵심 요구 사항입니다.
디테일 패브릭 프레임워크가 제공하는 통합된 관점은 이러한 복잡성을 단순화하고 간소화할 수 있습니다.
보험 정책
Facts Cloth 프레임워크는 일종의 "보험" 또는 정보와 그 능력에 대한 신뢰성을 보장합니다. Facts Cloth의 정의는 정보 관리에 통합된 기술을 사용하는 것과 관련이 있습니다. 이것은 선별되고 신뢰할 수 있는 세부 정보만 사용할 수 있음을 인스턴스화합니다.
Koch Industries 사례에서 볼 수 있듯이 정보 패브릭 프레임워크를 채택하면 통찰력 워크플로 전반에 걸쳐 투명성이 향상됩니다. 정보 범위는 나선형으로 진행되고 사실 워크로드는 본질적으로 훨씬 더 복잡하고 훨씬 더 상호 연결되어 있으며 동시에 훨씬 더 복잡합니다. 정보 클로스 프레임워크가 이러한 걱정을 처리하고 데이터 복잡성에서 가치 있는 조직을 구성할 수 있는지 이해하는 것은 클라우드, 하이브리드 데이터 아키텍처, 지식의 양과 속도가 폭발적으로 증가하는 현대 시대의 요구 사항입니다.
현재 주요 기업이 데이터를 사용하는 방식은 지식 천 프레임워크에 점점 더 많이 엮여 있는 다양한 구조보다 낮습니다.
Lori Witzel은 TIBCO 의 분석 및 정보 관리 탐색 이사입니다 .