Qu'est-ce qu'un maillage de données ?
Nous avons récemment organisé un nouveau site webinar sur le thème du maillage des données.
Un maillage de données est un cadre de gestion des données d'entreprise qui définit la manière de gérer les données spécifiques à un domaine d'activité d'une manière qui permet aux domaines d'activité de posséder et d'exploiter leurs données. Il permet aux producteurs et aux consommateurs de données spécifiques à un domaine de collecter, de stocker, d'analyser et de gérer des pipelines de données sans avoir recours à une équipe intermédiaire de gestion des données.
Le concept d'architecture de maillage de données combine la connectivité des données, l'intelligence artificielle, l'intégration des applications d'entreprise et un ensemble de nouvelles capacités de données innovantes présentes sur le marché actuel. Que vous soyez architecte ou ingénieur en données, ou que vous soyez simplement curieux de savoir comment atteindre des objectifs commerciaux grâce aux données, la compréhension des avantages d'une architecture maillée de données est un atout précieux.
Le maillage des données peut souvent laisser perplexe au premier abord, mais il peut transformer la façon dont une organisation gère et utilise les données. J'ai présenté les bases de ses origines, l'impact de l'IA sur le maillage des données et des exemples concrets de ses applications. Explorons-le.
Théories sur l'architecture des maillages de données
La théorie du maillage des données fait l'objet de diverses interprétations. En résumé, les principales approches sont les suivantes
- Maillage de données tel que défini par Zhamak Dehghani : se concentre sur les produits de données appartenant à un domaine.
- Tissu de données selon Gartner : se concentre sur les métadonnées actives globales
- Virtualisation des données par d'autres experts du secteur : se concentre sur une couche sémantique abstraite
Ils ont chacun leurs différences, mais tous ces modèles mettent l'accent sur la décentralisation des données dans leur conception. Cela souligne l'importance d'une colonne vertébrale d'intégration pour un maillage de données dans un environnement de données distribuées.
Pour aller plus loin, regardez le site webinar à la demande : "Architecture de maillage de données : De la théorie à la mise en œuvre"
Intégration des données et rôle de l'IA
Dans un environnement riche en données, qui comprend de nombreuses entreprises, l'intégration des sources de données est essentielle et souvent complexe. Le potentiel de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le domaine de l'intégration des données est immense. Par exemple, un développement récent offre la possibilité de découvrir automatiquement des ensembles de données grâce à l'IA, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts.
L'interaction de l'IA et de l'apprentissage automatique peut améliorer l'efficacité de l'intégration des données et des applications, de l'intégration des API et de l'analyse, contribuant ainsi de manière significative à la dynamique globale d'un maillage de données bien architecturé.
Applications réelles du maillage de données
Les objectifs communs du maillage de données comprennent la création de produits de données pour le partage ou la commercialisation et la mise en œuvre d'un libre-service dans l'ensemble de l'organisation. Diverses applications réelles du maillage de données de SnapLogic plateforme peuvent fournir des informations utiles sur les cas d'utilisation potentiels dans divers secteurs industriels, notamment :
- Informatique : une grande société de conseil en informatique gérant des dizaines de domaines et des dizaines de milliers d'utilisateurs.
- Energy : une entreprise de gestion de l'énergie dotée de capacités autonomes de collecte de données
- Soins de santé : un grand fournisseur de soins de santé tire parti de la puissance des métadonnées pour une découverte rapide des données
Pour réaliser le plein potentiel du maillage de données, il faut reconnaître les défis possibles et s'y préparer, y compris les changements organisationnels, les contraintes de ressources et les priorités changeantes de l'entreprise. Nous recommandons de gérer les attentes et de les aligner sur l'état actuel de l'industrie pour assurer une transition réussie vers l'infrastructure de maillage de données.
Maillage de données en libre-service avec SnapLogic
L'approche de SnapLogic en matière de maillage des données permet le libre-service en démontrant une compréhension claire des divers besoins des unités commerciales. En permettant à chaque unité d'avoir ses propres domaines par le biais d'une infrastructure multi-tenant, elles ont l'autonomie nécessaire pour administrer leurs propres politiques de gouvernance.
Notre suite d'outils, y compris SnapGPT avec l'IA générative, les modèles appelables et un environnement de synchronisation automatique pour créer des pipelines de données et des ensembles de données, aide les utilisateurs à créer des pipelines et à gérer des API sans effort, démontrant ainsi les capacités de libre-service transparentes du site plateforme.
Restez à l'écoute pour d'autres discussions sur le maillage des données à mesure que nous approfondissons notre compréhension du domaine de la science des données.
