Қапталған деректердің құлпын ашыңыз: түсініктерді шеттен бұлтқа көшіру

Деректер силостары туралы бір минут сөйлесейік. Шынайы әлемдік силостар, әрине, болашақта пайдалану немесе сату үшін астықты сақтауға арналған фермалардағы мұнаралар. Олар әдетте шикізаттың бір түрін қамтитын зәулім ғимараттар. Силос тұжырымдамасы әдетте басқа өңделмеген деректерден бөлек сақталған өңделмеген деректердің үлкен жинақтарын сипаттау үшін метафора ретінде жұмыс істейді.

Серверлер мен құрылғылар деректерді жиі силостайды. Әртүрлі машиналар деректерді сақтайды, бірақ олардың барлығын басқа құрылғылармен бөлісу міндетті емес. Қолданбалар деректерді жасайды және сақтайды, бірақ кейбіреулері ғана…лязат…жақсы жазылған API (бағдарламалық бағдарламалау интерфейсі) пайдаланылса, бөлісуге болады. Уақыт өте келе ұйымдар көптеген деректерге ие болады, бірақ олардың көпшілігі оқшауланған, бөлек метафоралық силостарда сақталады, ешқашан үлкен бір бүтіннің бөлігі болмайды.

Қалай шеткі есептеулер деректер силостары үшін тамаша дауыл жасайды

Кәсіпорындық желіге қатысты, әсіресе «ұштықтан бұлтқа» келетін болсақ, деректер силосы табиғи түрде пайда болады. Шеттегі әрбір құрылғы деректерді шығарады, бірақ бұл деректердің көп бөлігі құрылғыда немесе ең болмағанда сол шеттегі құрылғылар кластерінде қалуы мүмкін. Бұлтты операцияларға да қатысты. Деректер әртүрлі бұлттық провайдерлерде жасалады және сақталады және олар кейде деректермен алмаса отырып, олардың көпшілігі кәсіпорынның қалған бөлігінен оқшауланған түрде өмір сүреді.

Сондай-ақ,: Сандық трансформацияның келесі кезеңін қалайша шеттен бұлтқа апарады

Бірақ түсініктер мен әрекет етуші стратегиялар кәсіпорындағы барлық деректер сәйкес пайдаланушылар мен жүйелерге қолжетімді болған кезде келеді. Біз бұрын талқылаған «Үйден үйге» жалған үй тауарлары сатушысында болуы мүмкін бір мысалды қарастырайық.

Home-by-Home қабырғаға бекіту үшін пластик кронштейндерді пайдаланатын қабырғаға орнатылған жарықтандыру құрылғысын сатады. Әдетте бұл керемет сатушы. Бірақ жыл сайын наурыз-сәуір айларында кронштейндер жарылғандықтан, компания табыстың тасқынын алады. Қайтарулар елдің түкпір-түкпірінен, Майамиден Сиэтлге дейін. Бұл біздің алғашқы деректер жинағымыз және ол дүкендердің өздеріне белгілі.

Кронштейндерді зауыттағы серіктес компания жасайды. Әдетте зауыт Фаренгейттің 62 градустан жоғары температурада жұмыс істейді, бірақ қаңтар және ақпан айларында зауыттың қоршаған орта температурасы орта есеппен 57 градусқа дейін төмендейді. Бұл біздің екінші деректер кластері, зауыттағы температура.

Деректер жинағының ешқайсысы екіншісіне қосылмаған. Бірақ біраз уақыт бұрын біз тереңірек зерттегеніміздей, кейбір пластикалық өндіріс процестері 59 градустан төмен немесе одан да төмен сәтсіздікке ұшырай бастайды. Зауыттағы деректер жиынтығын дүкендерден алынған кірістер статистикасымен салыстыра алмаса, компания сәл салқынырақ зауыттың бүкіл елде сәтсіздікке ұшыраған сапасыз жақшалар шығаратынын біле алмайды.

Бірақ барлық деректерді жинау және деректер жиынын талдау үшін қолжетімді ету (және AI негізіндегі корреляция және үлкен деректерді өңдеу) арқылы түсініктер мүмкін болады. Бұл жағдайда, «Үйден үйге» цифрлық трансформацияны ДНҚ-ның бір бөлігін жасағандықтан, компания зауыттық температура мен қайтарулар арасындағы байланысты орната алды, енді бұл жарықтандыру құрылғыларын сатып алатын тұтынушылар әлдеқайда аз сәтсіздікке ұшырайды. 

Сіздің деректеріңіз барлық жерде, бірақ ол әрекет ете ме?

Бұл деректерді шеттен бұлтқа жинау мүмкіндігінің бір мысалы ғана. Мұнда барлығы бір-бірімен байланысты бірнеше негізгі идеялар бар. 

Сіздің деректеріңіз барлық жерде: Әрбір дерлік компьютер, сервер, интернет-заттар құрылғысы, телефон, зауыттық жүйе, филиал жүйесі, кассалық аппарат, көлік құралы, қызмет ретіндегі бағдарламалық құрал және желіні басқару жүйесі үнемі деректерді жасайды. Оның бір бөлігі жаңа деректер пайда болған кезде тазартылады. Оның бір бөлігі жад құрылғылары шамадан тыс пайдалану салдарынан бітеліп қалғанша жиналады. Оның кейбіреулері сізде бар әрбір кіру тіркелгісі үшін бұлттық қызметтерде отырады.

Сіздің деректеріңіз оқшауланған: Бұл жүйелердің көпшілігі бір-бірімен сөйлеспейді. Шындығында, деректерді басқару көбінесе көбірек жинауға орын беру үшін қандай деректерді жоюға болатынын анықтау нысанын алады. Кейбір жүйелерде деректер алмасуға арналған API интерфейстері болғанымен, көпшілігі пайдаланылмайды (ал кейбіреулері шамадан тыс пайдаланылады). Кейбір жергілікті кәсіпорындарға шағымданғанда, әкем «Оң қолдың не істеп жатқанын сол қол білмейді» деген сөзді жақсы көретін. Деректер оқшауланған кезде ұйым дәл солай болады.

Көптеген кірістерді корреляциялау кезінде түсініктер пайда болады: Жалғыз деректер жиынын жан-жақты талдауға және түсініктерге келтіруге болатынына қарамастан, бір көзден деректерді басқа көздерден алынған деректермен байланыстыруға болатын үрдістерді көру ықтималдығы әлдеқайда жоғары. Біз бұрын зауыт қабатының температурасының бүкіл ел бойынша дүкендердегі кіріс көлеміне алыс, бірақ өлшенетін байланысы бар екенін көрсеттік. 

Ол үшін барлық деректер кәсіпорында қолжетімді болуы керек: Бірақ бұл корреляциялар мен бақылаулар аналитиктер (адам да, AI да) оның барлығы қандай оқиғалар туралы айтатынын білу үшін көптеген деректер көздеріне қол жеткізе алатын кезде ғана мүмкін болады.

Деректерді қолдануға жарамды ету және оны интеллектке айналдыру

Ендігі мәселе - бұл деректерді пайдалануға жарамды ету, оны жинау, содан кейін оны әрекет етуші интеллектке өңдеу. Ол үшін төрт нәрсені ескеру қажет.

Біріншісі - бұл туристік. Деректер барлық осы шеткі құрылғылардан, бұлттық қызметтерден, серверлерден және олар әрекет етуге болатын басқа жерге көшу механизмі болуы керек немесе жинақталған. «Деректер көлі» және «деректер қоймасы» сияқты терминдер деректерді жинақтау тұжырымдамасын сипаттайды, тіпті деректердің нақты сақтау орны айтарлықтай шашыраңқы болуы мүмкін. 

Сондай-ақ,: Үлкен қорапты сатушының осы сценарийінде шеттен бұлтқа негізделген цифрлық трансформация өмірге келеді

Бұл екі мәселе, деректерді сақтау және деректердің қозғалысы екеуі де қарастыруды талап етеді қауіпсіздік және басқару. Қозғалыстағы деректер мен тыныштықтағы деректер рұқсат етілмеген қол жеткізуден қорғалуы керек, сонымен бірге бұл деректерді мүмкіндіктер үшін деректерді талдай алатын талдаушылар мен құралдарға қолжетімді ету керек. Сол сияқты, деректерді басқару мәселе болуы мүмкін, өйткені бір географиялық жерде жасалған деректер жаңа жерге көшірілетін болса, үкіметтік немесе салық салу мәселелері болуы мүмкін.

Ақырында, төртінші факторды ескеру қажет талдау. Ол талдауға қолжетімді, жиі жаңартылатын, дұрыс каталогталған және мұқият өңделген түрде сақталуы керек.

Деректерді модернизациялауға жұмсақ кіріспе

Адамдар қызық жаратылыс. Біз нақты өмірде жасайтын нәрсені цифрлық әлемде жиі қайталаймыз. Біздің көпшілігімізде үйлер мен жұмыс орындарының ретсіздігі бар, өйткені біз ешқашан әрбір нысан үшін тамаша сақтау орнын таба алмадық. Өкінішке орай, деректерді қалай басқаратынымыз жиі кездеседі. 

Жоғарыда айтқанымыздай, біз оның көп бөлігін өшірдік. Бірақ біз бұл деректерді орталық деректер көліне түсірген кезде де, бізде олардың барлығын іздеу, сұрыптау және електен өткізудің ең жақсы тәсілдері жоқ. Деректерді модернизациялау – бұл үлкен деректер, машиналық оқыту, AI және тіпті жадтағы дерекқорлар сияқты заманауи жетістіктерді пайдалану үшін деректерді сақтау және алу жолын жаңарту.

Деректерді модернизациялау мен цифрлық түрлендірудің АТ шумақтары қатар жүреді. Себебі деректерді сақтау және алу әдістемелері жоғары деңгейде болмаса, цифрлық түрлендіру мүмкін емес (көбінесе The жоғарғы) ұйымдық АТ басымдылығы. Бұл бірінші деректер стратегиясы деп аталады және ол сіздің бизнесіңіз үшін айтарлықтай пайда әкелуі мүмкін.

Қараңызшы, мінекей. Егер сіздің деректеріңіз байланып қалса, оны тиімді пайдалана алмайсыз. Егер сіз және сіздің команда әрқашан сізге қажет деректерді табуға тырысса немесе оны бірінші кезекте көрмесеңіз, инновация сөніп қалады. Бірақ бұл деректерді босатыңыз және ол жаңа мүмкіндіктерді ашады.

Бұл ғана емес, нашар басқарылатын деректер кәсіби АТ қызметкерлері үшін уақытты жоғалтуы мүмкін. Ұйымды инновациялар арқылы алға жылжыту үшін жұмыс істеудің орнына, олар осы әртүрлі жүйелерді, дерекқорларды және интерфейстерді басқаруға және оларды бұзуға болатын барлық түрлі жолдарды жоюға уақыт жұмсайды.

Деректеріңізді модернизациялау жаңашылдықты ғана емес, сонымен қатар әрекет етудің орнына ойлауға уақытыңызды босатуды білдіреді. Бұл сонымен қатар бизнесіңіз үшін жаңа көкжиектер ашатын қосымша қолданбалар мен мүмкіндіктерді орналастыруға уақыт береді.

Деректеріңізде жасырылған мәнді және іске асырылатын түсініктерді табыңыз

Деректерді жаңғырту және бірінші деректер стратегиясын қабылдау процесі қиын болуы мүмкін. Бұлттық қызметтер мен AI сияқты технологиялар көмектесе алады. Бұлттық қызметтер көбірек деректер жиналған сайын ұлғаюы мүмкін сұраныс бойынша, қажетінше ауқымды инфрақұрылымды қамтамасыз ету арқылы көмектесе алады. AI барлық деректерді електен өткізетін және дәйекті түрде ұйымдастыра алатын құралдарды қамтамасыз ету арқылы көмектесе алады, осылайша сіздің мамандарыңыз бен бизнес саласының менеджерлері әрекет ете алады.

Бірақ бұл әлі де көптеген IT командалары үшін үлкен сұраныс. Әдетте, АТ бұл деректердің барлығын жинауды мақсат етпейді. Бұл жай ғана органикалық түрде орын алады, өйткені барған сайын көбірек жүйелер орнатылып, адамдар тізіміне көбірек орындалатын нәрселер қойылады.

Мұнда HPE GreenLake және оның бәсекелестері сияқты басқару және инфрақұрылым қызметтері көмектесе алады. GreenLake пайдалану үшін ақы төлеу үлгісін ұсынады, сондықтан сыйымдылықты пайдалануды алдын ала «бағалау» қажет емес. Қолданбалар арасындағы және қызметтер арасындағы бақылау тақталары және кәсіби қолдаудың кең ауқымы арқылы HPE GreenLake деректеріңізді барлық жерде деректерге бірінші стратегияға айналдыруға көмектеседі.