Programování

Smysl pro správu dat aplikací

Se všemi dostupnými informacemi - 2,5 kvintilionu bajtů denně, jedním počítáním - není žádným překvapením, že dnešní podniky bojují s klasifikací, organizací a správou dat. Ať už data potřebují, nebo s nimi prostě skončí (digitální výfuk), musí je mít po ruce. Chytrá správa dat je základem pro přeměnu informací na výnosy.

Podniky v poslední době přestavují svoji strategii správy dat zaměřením na širší architekturu systému datový uzel. Datové centrum spojuje všechna data v podniku a poskytuje tak všem podnikovým uživatelům 360stupňový pohled na data, která potřebují k výkonu své práce. V ideálním případě by k tomu došlo v kontextu obchodních aplikací, které již používají; učinit toto transparentním a efektivním a současně umožnit správu dat na základě spolupráce v celém podniku.

V mém posledním sloupci jsem psal o posunutí datového centra o krok dále, aby byl inteligentní. Tentokrát se chci hlouběji ponořit do kritické součásti datového centra: správy dat aplikací (ADM).

Definování a zvládnutí správy dat aplikace

Jak uvedl analytik a výzkumný viceprezident Andrew White ve společnosti Gartner, ADM je jakési nové podpole, které existuje vedle i v rámci správy hlavních dat (MDM). Správa dat aplikací (ADM) zvládá data, která jsou sdílená (běžná) mezi více aplikacemi, ale ne nutně celý podnik.

Například dnes může mít běžný podnik řízení dodavatelského řetězce, systém řízení vztahů se zákazníky (CRM) a fakturační software. Každý systém provozuje jinou část podnikání. Přesto všechny tyto systémy obsahují data, která jsou v nich běžná, například jména zákazníků, adresy, fakturační a dodací adresy a faktury.

Každý systém má také další data. V systému dodavatelského řetězce jsou logistické informace, podrobnosti o přepravě, daních a clech. CRM má potenciální zákazníky a příležitosti, další kontakty, minulé objednávky a vyjednávání, zatímco účetní software obsahuje čísla bankovních účtů a směrovacích čísel - informace, které vyžadují vysokou bezpečnost, aby byly viditelné pouze několika zaměstnanci v celé organizaci.

Společné údaje se liší. Často se tomu říká „pomalu se měnící dimenze“. V průběhu vašeho života se velmi pomalu mění vaše adresa, telefon a e-mail, ale stále jste stejná osoba. Totéž platí, pokud pracujete pro jednu společnost, ale získáte povýšení nebo převedení kanceláře; některá přidělená čísla a písmena se změní, ale jiná nikoli.

Informace, které pomalu mění dimenze, jsou považovány za kmenová data a jsou uchovávány v samostatné databázi s informacemi o těchto malých, pomalých změnách v průběhu času. Rychleji se měnící data aplikací jsou transakční - informace, jako je příjem osoby nebo příjem firmy. Neustále se mění (jako každé čtvrtletí) a udržuje se vedle informací o zákaznících. Ačkoli se nejedná o kmenová data, firma je přesto chce získat.

Správa aplikačních dat v praxi

Během pracovního dne budou různé osoby v organizaci tyto skupiny informací aktualizovat. V závislosti na své roli a oprávněních mohou aktualizovat, schvalovat nebo odesílat ke schválení datovým správcům bitové části dat aplikace. Budou se aktualizovat různými rychlostmi s různou úrovní přesnosti a přesnosti. Jakmile jsou změny přijaty, sdílená data se okamžitě projeví ve všech aplikacích. ADM tedy dělá vše, co MDM, ale nakonec slouží jinému případu: sdílenému ve více aplikacích.

Co všechno spojuje? To je datové centrum. Datové centrum zahrnuje správu dat, kvalitu a obohacení dat, stejně jako pracovní postupy (například schvalování a iterační procesy). Odrážejí, jak se data v průběhu času mění, a přinášejí křišťálově jasnou vysledovatelnost, počet řádků a slyšitelnost.

Umělá inteligence: klíčová složka

Až donedávna byla schopnost používat strategii datového rozbočovače bráněna náročnou potřebou integrace a požadavkem na dláždění více softwarových platforem a služeb do funkčního systému. Technologie umělé inteligence a strojového učení přinášejí „poslední míli“ automatizace a korelace, aby byl datový uzel proveditelný.

Tato finální vrstva je „inteligentním“ datovým centrem - které uvažuje o výše zmíněných datových schopnostech, včetně umělé inteligence a strojového učení, což vede k intuitivnímu uživatelsky přívětivému obchodnímu rozhraní, díky kterému jsou datové procesy snadno použitelné pro kteréhokoli zaměstnance v organizaci.

Obchodní koncoví uživatelé jsou ti, kteří musí být v konečném důsledku zmocněni k budování loajality zákazníků a prozkoumávat možnosti křížového prodeje a prodeje. Data jim mohou pomoci, ale pouze pokud jsou uložena na správném místě a přenesena ze správné aplikace ke správné osobě ve správný čas.

Spojujeme to

Datový průmysl si udělal špatnou službu tím, že má mnoho komponentních softwarů pro segmentované části většího požadavku. To se zrodilo z touhy vlastnit mezeru na přeplněném trhu. Způsob, jak dodat hodnotu, která je tak zoufale potřebná, je stále více spojovat ji do jedné platformy a zjednodušit složitost pomocí intuitivního designu. Sledujte tento prostor.