Memecahkan silo menggunakan strategi data federasi dan glosari perniagaan

Penggunaan pendemokrasian data yang semakin meningkat sedang mewujudkan rangka kerja dan teknologi baharu untuk berkongsi data merentas silo data. Strategi ini mengurangkan geseran dalam perkongsian data antara domain perniagaan dan mempermudah akses kepada data. Salah satu cabaran utama dengan penyepaduan data ialah bekerja dengan model data yang berbeza, yang menggambarkan pangkalan data dan set data yang pelbagai dengan cara yang unik.

Pendekatan tradisional untuk menggabungkan set data adalah untuk mengekstrak satu set data daripada pangkalan data, mengubahnya, dan memuatkannya ke pangkalan data lain untuk memadankan struktur data pangkalan data tersebut. Untuk melaksanakan proses ETL (Extraxt, Transform, Load), jurutera data perlu memahami aspek teknikal pemindahan dan pengubahan data, selain menyusun dan melabel setiap set data. Pemahaman mereka tentang cara kedua-dua set data dimodelkan adalah sangat penting untuk memastikan ia boleh dipetakan bersama menjadi satu.

Teknologi data maya moden menyediakan akses yang lebih besar kepada sumber data berbeza dengan mengabstraksi data daripada struktur data asasnya. Sekaligus, memudahkan proses dan menghapuskan keperluan untuk ETL. Walaupun teknologi ini berkuasa, ia tidak menyediakan cara yang seragam untuk mengakses data.

Data Maya menyediakan antara muka tunggal atau lapisan sambungan yang membolehkan akses kepada data yang diedarkan dari satu tempat. Namun, untuk memahami maksud data itu, penganalisis masih perlu bergantung kepada setiap model data berasingan untuk tiap-tiap pangkalan data bagi mendapatkan konteks. Untuk analisis yang berkesan, kita perlu memahami apa yang diwakili oleh data dalam setiap sistem dan bagaimana ia berkait antara satu sama lain. Cerapan ini memerlukan strategi persekutuan data berkesan yang menyeragamkan cara kami mengakses stor data yang berbeza. Model data bersatu yang memetakan data dan hubungan merentas silo data adalah komponen penting. Untuk memudahkan akses, glosari perniagaan yang memetakan perhubungan ini kepada istilah perniagaan boleh menjadikan model data ini lebih berharga dengan meningkatkan ketercapaiannya kepada pemimpin perniagaan dan pembuat keputusan.

Model Data Bersekutu

Model data bersekutu berasaskan metadata yang diekstrak daripada sistem sumber yang disambungkan dan digabungkan menjadi struktur data logik yang seragam. Apabila data disusun mengikut model data tunggal, platform data boleh berinteraksi dengan semua pangkalan data heterogen anda seolah-olah ia adalah satu. Menggunakan pendekatan ini, anda boleh menarik data daripada pelbagai sistem menggunakan satu pertanyaan bersekutu. Keupayaan ini menjimatkan masa yang banyak untuk jurutera data dan penganalisis mahir semasa menyepadukan data dan mencipta aset data serta produk data.

Abstraksi logik daripada lapisan fizikal juga menjadikan analisis data layan diri kerana alat yang digunakan menjadi kurang kompleks dan tidak perlu berinteraksi dengan pelbagai struktur pangkalan data asas.

Katalog Data Bersekutu

Dalam strategi data bersekutu, metadata digunakan untuk mencipta katalog data global atau bersekutu untuk mengakses data. Katalog data ini memanfaatkan repositori metadata pusat untuk mencipta inventori aset data yang boleh dicari untuk penganalisis membina pertanyaan data bersekutu.

Katalog data bersekutu membolehkan carian merentas semua aset data anda. Ia juga boleh menyatukan keturunan supaya pengguna dan pengurus data boleh memahami cara data telah diubah pada masa lalu.

Strategi data bersekutu juga boleh mengurus siapa yang mempunyai akses kepada data apa. Daripada menguruskan akses pada setiap pangkalan data secara individu atau menggunakan peraturan seragam untuk semua pangkalan data, katalog data bersekutu boleh bertindak sebagai pintu masuk keselamatan untuk mengurus identiti di satu tempat. Selain itu, ia menyokong akses yang dibenarkan kepada semua aset data.

Dengan katalog data yang standard, mencipta keupayaan layan diri adalah lebih kurang kompleks. Platform layan diri boleh mengautomasikan proses mengakses data tetapi dengan istilah yang lebih seragam. Memandangkan pengguna perniagaan mengetahui data yang mereka cari, menjadikan mereka lebih berdikari. Model yang lebih ringkas juga membantu AI lebih memahami cara mengakses data. Set semantik data yang disatukan dan diseragamkan yang mentakrifkan elemen data secara seragam memudahkan model LLM untuk menterjemah permintaan data ke dalam pertanyaan SQL, menggunakan istilah perniagaan.

Glosari Perniagaan Bersatu

Walaupun model data bersekutu bagus untuk membuat pertanyaan data tunggal merentas sumber data, model ini biasanya tidak ditujukan kepada pengguna perniagaan. Glosari perniagaan amat penting apabila menggabungkan data merentas domain dan wilayah kerana istilah perniagaan kadangkala ditakrifkan secara berbeza dalam setiap domain perniagaan. Terminologi juga berbeza di seluruh wilayah.

Contohnya, "Perolehan" di UK berbanding "hasil" di AS. Kedua-dua istilah bermaksud perkara yang sama dalam model data, tetapi setiap wilayah menggunakan leksikon yang berbeza. Glosari perniagaan terperinci yang mentakrifkan istilah perniagaan dan sinonimnya dengan tepat menjadikannya lebih mudah untuk mencari data dan memahami maksudnya, terutamanya untuk pembuat keputusan berorientasikan perniagaan.

Pada masa lalu, glosari perniagaan telah wujud dalam dokumen kendiri yang mentakrifkan setiap istilah. Hari ini, glosari perniagaan disambungkan ke kamus data dan katalog data menjadikannya boleh diakses secara automatik untuk pengguna mendapatkan data dengan hanya menggunakan istilah perniagaan. Peningkatan ini membolehkan pengguna perniagaan mengakses data secara bebas dalam organisasi dengan hanya memahami istilah perniagaan yang menerangkan data yang mereka cari.

Glosari perniagaan moden termasuk:

Repositori berpusat

Keupayaan ini mencipta satu sumber kebenaran untuk istilah perniagaan, definisi dan metadata yang berkaitan.

Taksonomi berstruktur

Fungsi ini menyusun istilah perniagaan ke dalam taksonomi atau hierarki berstruktur. Pengkategorian hierarki membolehkan pengguna meneroka istilah dan konsep yang berkaitan, mempromosikan pemahaman yang lebih mendalam tentang domain organisasi.

Tugasan Auto

Kadangkala, istilah perniagaan daripada glosari boleh diperuntukkan secara automatik kepada aset data, memautkan metadata teknikal dengan konteks perniagaan yang berkaitan. Proses penetapan automatik ini membantu menormalkan metadata teknikal dengan menambahkan intipati perniagaan pada setiap aset data, mempertingkatkan perkaitan dan kebolehgunaannya.

Normalisasi metadata teknikal

Keupayaan ini menghubungkan istilah perniagaan dengan metadata teknikal. Glosari perniagaan membantu menyeragamkan terminologi merentas set data. Menormalkan metadata teknikal memastikan ketekalan dalam perihalan data, menjadikannya lebih mudah bagi pengguna untuk mentafsir dan menganalisis maklumat.

Menyeragamkan Glosari Perniagaan

Glosari perniagaan harus dibina dari atas ke bawah, sejajar dengan keperluan perniagaan. Cara terbaik untuk mencipta glosari perniagaan anda adalah dengan menggunakan istilah industri standard sedia ada. Pendekatan ini akan memberi anda asas yang kukuh dan memudahkan perkongsian data yang lebih baik dengan pihak ketiga. Anda juga boleh menggunakan struktur taksonomi hierarki untuk membina glosari perniagaan anda yang akan membantu menyusun dan mengklasifikasikan data dengan lebih berkesan.

Pengurusan Konflik Tafsiran Data

Dengan setiap domain mempunyai glosari perniagaan dan model logiknya sendiri, konflik boleh timbul tentang cara kumpulan perniagaan yang berbeza mentafsir istilah dan data, apabila digabungkan. Mempunyai sumber untuk mengurus perselisihan pendapat ini merupakan bahagian penting dalam glosari data universal yang berfungsi dengan baik.

Penjaga data juga boleh membantu dalam menandai aset data untuk menetapkan nilainya atau membenderakan isu kualiti data. Walaupun pengurus data boleh menerajui klasifikasi data, mengelaskan data dengan betul supaya lebih mudah diakses dan ditemui adalah tanggungjawab semua orang apabila berinteraksi dengan aset data. AI boleh membantu menyokong proses ini di seluruh organisasi. AI boleh belajar daripada model data sedia ada dan mencadangkan penetapan klasifikasi jika konflik atau ketidakpastian timbul.

Model data bersatu dan glosari perniagaan boleh menjadi aset besar dalam menjajarkan data perniagaan dan perniagaan itu sendiri. Memandangkan domain yang berbeza memikirkan data dengan lebih seragam dan berkomunikasi dengan lebih konsisten, pembuatan keputusan boleh menjadi lebih kolaboratif dan cekap kerana terminologi dan metrik perniagaan diseragamkan.

Aplikasi AI untuk Katalog Data Pintar

AI akan menjadi semakin penting dalam memudahkan katalog data dan glosari perniagaan yang cekap. Apabila model AI menjadi lebih berkesan, mereka akan memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang aset data merentas organisasi anda. Dengan bantuan AI, penganalisis akan mempunyai co-pilot untuk membantu mereka mencari set data yang tepat yang membolehkan mereka mendapatkan jawapan yang diperlukan.

Menyatukan akses data dan mengabstraksi metadata daripada data sebenar membolehkan lebih ketangkasan dalam penggunaan data. Katalog data bersatu menjadikan pencarian dan mengakses data lebih cepat dan lebih cekap. Soalan perniagaan boleh dijawab dengan lebih cepat dan lebih berkesan dengan keupayaan ini. Semakin cepat organisasi dapa membuat keputusan yang berkualiti, semakin berdaya saing mereka di pasaran.

Permintaan yang semakin meningkat terhadap data mewujudkan persekitaran yang mereplikasi data di mana sahaja ia diperlukan melalui pipeline ETL, yang tidak mampan. Model yang menyatukan maklumat tentang tempat data disimpan dan cara mengaksesnya adalah lebih mudah untuk berkembang. Strategi data bersekutu yang mengurus metadata dan konteks di sekeliling data memberikan fleksibiliti dan ketangkasan yang diperlukan untuk masa hadapan.