زیرساخت داده های مدرن مشکل دارد

مهری خوش طینت

زیرساخت های داده مدرن به خوبی شکل نمی گیرد. شرکت‌های بزرگ تکنولوژی که مشتاق تصمیم‌گیری بر اساس بینش‌های محکم هستند، تحلیلگران خود را موظف کرده‌اند که اطلاعات را تقریباً از هر فرآیندی جمع‌آوری کنند. حتی اگر فاقد ابزار برای استفاده از آنها باشند. به عبارت ساده تر “ایجاد مغزهای داده عظیم و در عین حال فاقد بدن مورد نیاز برای اقدام یا اتصال اطلاعات به یک استراتژی”.

پیشرفت‌ها در توسعه بدون کد، ما را به بازبینی داده‌های متفاوت و در دسترس نزدیک‌تر کرده است، به طوری که کاربران نه چندان متخصص نیز قادر به مدیریت و استفاده از آنها هستند. با این حال، اکثر ارائه‌های استاندارد داده به‌عنوان یک سرویس، هنوز کل فرآیند ارکستراسیون را پوشش نمی‌دهند. به جای ارائه انبارهای کارآمد که در آن کاربران می‌توانند جعبه‌ها را از قفسه‌های سازمان‌یافته بازیابی کنند، قیف‌های اصلی و هاب‌های اتصال API داده‌های ترکیبی آشفته‌ای را ارائه می‌کنند که به مرتب‌سازی دستی نیاز دارد.

برای استفاده موثر از مغزهای داده، آنها باید بدنه ای قوی بسازند تا اطمینان حاصل کنند که:

1. تحول کارآمد یعنی فردای بهتر

انتقال داده های خام به سیستم ها باعث ایجاد مشکلات بیشتری می شود. راه‌اندازی‌های ساختمانی که به سادگی انبوهی از داده‌ها را مستقیماً از چندین API جمع‌آوری می‌کنند، ممکن است راهی هوشمندانه برای دسترسی سریع و فعال‌سازی به نظر برسد، اما چنین برش‌کاری، مدت زمان لازم برای بسیج کردن باتلاق‌های داده را افزایش می‌دهد. در نهایت، زمان صرف شده برای پاکسازی و تثبیت زودهنگام باعث صرفه جویی در تلاش و جلوگیری از ناکارآمدی برای همه کاربران تجاری می شود. بنابراین توجه عمیق تر به یکپارچگی حیاتی است. با بازگشت به قیاس بدن خود، ارتباط بین استخوان ها، بافت ها و عروق بدیهی است که متفاوت خواهد بود. برای تطبیق جریان داده ها با نیازهای تجاری متقابل، کاربران باید در مراحل اولیه مهندسی مشارکت داشته باشند: ارائه بازخورد در مورد ویژگی ها و ابعاد کلیدی برای اطلاع از اینکه خطوط لوله در کجا گذاشته شده و به هم متصل شده اند، و همچنین بینش هایی که در داشبوردهای نهایی ظاهر می شوند.

2. پیکربندی مناسب داده ها

هنگامی که الزامات منحصر به فرد کاربر در نظر گرفته می شود، تمرکز می تواند به پیکربندی ساخت خط لوله برای حداقل اصطکاک و حداکثر مقدار منتقل شود و برای انجام این کار، چهار ویژگی اصلی هر پیکره داده ها عبارتند از:

ورود خودکار داده‌ها: چه داده‌ها از طریق API، پایگاه داده، آپلود فایل یا گزینه‌های دیگر جمع‌آوری شوند، ساده‌سازی واردات کلیدی برای سرعت بخشیدن به پردازش کلی است.

یکپارچه سازی هوشمند: به طور مشابه، تنظیمات ساختمانی که قادر به ترکیب، همگام سازی، هماهنگ سازی و یکپارچه سازی فوری داده های چند منبعی هستند، بهتر از تبدیل های چابک پشتیبانی می کنند، جایی که کاربران می توانند داده ها را برای مشخصات فعال سازی مختلف جابجا، برش و تقسیم کنند.

دسترسی ساده: پاکسازی و ذخیره داده ها برای دسترسی فوری برای کاربران برای پاسخ سریع به سؤالات مهم بسیار مهم است. به طور معمول، این نیاز به بهترین وجه توسط یک پایگاه داده یا ابزار با یک جزء ذخیره سازی یکپارچه که به خوبی مقیاس می شود (بدون تکیه بر صفحات گسترده) برآورده می شود.

اولویت‌بندی تجربه کاربر: آسان کردن بازیابی کاربرد داده ها به همان اندازه برای تقویت عملیات روزانه مولد حیاتی است. علاوه بر یافتن – و پر کردن – شکاف‌ها بین آنچه منابع داده ارائه می‌کنند و کاربران نیاز دارند، این می‌تواند شامل حذف داده‌های غیرضروری و تکراری، ایجاد محاسبات تخصصی برای موارد استفاده خاص، و نقشه‌برداری داده‌ها در فیلدها یا گروه‌هایی باشد که کاربران بتوانند فوراً آن‌ها را شناسایی و فیلتر کنند.

3. استانداردسازی آماده مقیاس وسیع داده ها

مزیت اصلی اتوماسیون، البته، آسان‌تر کردن تبدیل داده‌ها و انجام آن نکته مهمی است. در حالی که این احتمال وجود دارد که بخش‌های داده سفارشی‌سازی شده برای تعداد معینی از کاربران، مثلاً ۲۰ درصد، ساخته شوند، بخش بزرگ‌تری نیز از تغییرات جزئی در همان منابع استفاده می‌کند که زمینه را برای اتوماسیون قابل استفاده مجدد در ۸۰ درصد وسیع‌تر ایجاد می‌کند. یافتن همپوشانی در نیازهای داده و موارد استفاده به متخصصان داده اجازه می دهد تا کارایی را افزایش دهند. برای مثال، معرفی نقشه و طرح داده‌ها، به حل مسائل جزئی که زمان را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهند، کمک می‌کند.

انتهای پیام/ عکس تزیینی است/ منبع:  TechRadar