สถาปัตยกรรม Data Fabric เป็นสิ่งสำคัญของการจัดการและการบูรณาการข้อมูล

ความคล่องตัวในการจัดการข้อมูลได้กลายเป็นภารกิจสำคัญอันดับต้นๆ สำหรับองค์กรในสภาพแวดล้อมที่มีความหลากหลาย กระจาย และซับซ้อนมากขึ้น เพื่อลดข้อผิดพลาดของมนุษย์และค่าใช้จ่ายโดยรวม ผู้นำด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ (D&A) จำเป็นต้องมองข้ามแนวทางการจัดการข้อมูลแบบเดิม และเปลี่ยนไปใช้โซลูชันที่ทันสมัย เช่น การรวมข้อมูลที่เปิดใช้งาน AI

แนวคิดการออกแบบที่เกิดขึ้นใหม่ที่เรียกว่า “Data Fabric” สามารถเป็นโซลูชันที่แข็งแกร่งเพื่อรับมือกับความท้าทายในการจัดการข้อมูลที่มีอยู่ในปัจจุบัน เช่น การรวมข้อมูลที่มีต้นทุนสูงและมีมูลค่าต่ำ การบำรุงรักษาข้อมูลที่มีการผสานรวมก่อนหน้านี้ ความต้องการที่เพิ่มขึ้นแบบเรียลไทม์ และการแบ่งปันข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ และอีกมากมาย

Data Fabric คืออะไร

Gartner กำหนดความหมายว่า Data Fabric เป็นแนวคิดการออกแบบที่ทำหน้าที่เป็นชั้นรวม (Fabric) ของข้อมูลและกระบวนการเชื่อมโยงต่อโครงสร้างข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องต่อข้อมูลจำนวนมากที่มีอยู่ ค้นพบได้ และอนุมานได้ เพื่อสนับสนุนการออกแบบ การปรับใช้ และการใช้ข้อมูลที่ผสานรวมและนำกลับมาใช้ใหม่ได้ในทุกสภาพแวดล้อม รวมถึงแพลตฟอร์มแบบ Hybrid และ Multi-Cloud

Data Fabric ใช้ประโยชน์จากทั้งความสามารถของมนุษย์และเครื่องจักรในการเข้าถึงข้อมูลในสถานที่หรือสนับสนุนการรวมข้อมูลตามความเหมาะสม โดยจะระบุและเชื่อมต่อข้อมูลจากแอปพลิเคชันที่แตกต่างกันอย่างต่อเนื่อง เพื่อค้นหาความสัมพันธ์เฉพาะที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจระหว่างข้อมูลที่มีอยู่ ข้อมูลเชิงลึกสนับสนุนการตัดสินใจที่ออกแบบใหม่โดยให้คุณค่ามากขึ้นผ่านการเข้าถึงและความเข้าใจที่รวดเร็วกว่าแนวทางการจัดการข้อมูลแบบเดิม

ตัวอย่างเช่น ผู้นำด้าน Supply Chain ที่ใช้ Data Fabric สามารถเพิ่มมูลค่าของข้อมูลที่พบใหม่กับความสัมพันธ์ของความล่าช้าของ Supplier และความล่าช้าในการผลิตได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และปรับปรุงการตัดสินใจด้วยข้อมูลใหม่ (หรือสำหรับ Supplier รายใหม่หรือลูกค้าใหม่)

ลองคิดว่า Data Fabric เป็นรถยนต์ที่ขับเคลื่อนเองได้

ขอให้พิจารณาสองสถานการณ์ ในช่วงแรกผู้ขับขี่มีความกระตือรือร้นและให้ความสนใจอย่างเต็มที่กับเส้นทาง และองค์ประกอบที่เป็นอิสระของรถมีการแทรกแซงน้อยหรือไม่มีเลย แต่ในวินาทีที่ คนขับจะผ่อนคลายเล็กน้อยและสูญเสียการโฟกัส และรถจะเปลี่ยนไปใช้โหมดกึ่งอัตโนมัติทันทีและทำการแก้ไขเส้นทางที่จำเป็น

ทั้งสองสถานการณ์จะสรุปว่า Data Fabric ทำงานอย่างไร จะตรวจสอบท่อส่งข้อมูลในฐานะผู้สังเกตการณ์แบบ Passive ในตอนแรกและเริ่มแนะนำทางเลือกอื่นที่มีประสิทธิผลมากกว่า เมื่อทั้ง “ตัวขับเคลื่อน” ของข้อมูลและ Machine Learning สามารถตอบสนองกับสถานการณ์ที่เกิดซ้ำๆ กัน สิ่งเหล่านี้จะเสริมซึ่งกันและกันโดยทำให้การทำงานซึ่งใช้เวลาทำด้วยตนเองมากเกินไปเปลี่ยนเป็นอัตโนมัติ  ในขณะที่ผู้นำมีอิสระที่จะมุ่งความสนใจไปที่นวัตกรรม

สิ่งที่ผู้นำ D&A จำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับ Data Fabric

Data Fabric ไม่ได้เป็นเพียงการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมและร่วมสมัยเท่านั้น แต่ยังเป็นแนวคิดการออกแบบที่เปลี่ยนจุดเน้นของปริมาณงานของมนุษย์และเครื่องจักร

เทคโนโลยีใหม่และที่กำลังจะเกิดขึ้น เช่น กราฟความรู้เชิงความหมาย การจัดการข้อมูลจำนวนมากที่มีการใช้งานอยู่ และ Machine Learning  จำเป็นสำหรับการออกแบบโครงสร้างข้อมูล

การออกแบบช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการข้อมูลโดยการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ เช่น การทำโปรไฟล์ชุดข้อมูล การค้นหาและการจัดแนว Schema กับแหล่งข้อมูลใหม่ และขั้นสูงสุดคือการแก้ไขงานการรวมข้อมูลที่ล้มเหลว

ไม่มีโซลูชันแบบ Standaloneใดที่สามารถอำนวยความสะดวกให้กับสถาปัตยกรรม Data Fabric ที่ครบถ้วน ผู้นำด้าน D&A สามารถรับรองสถาปัตยกรรม Data Fabric โดยใช้การผสมผสานของโซลูชันที่สร้างขึ้นเองและที่จัดซื้อมาประกอบกันได้

#DataFabric #ข่าวเทคโนโลยีดิจิทัลล่าสุด #ข่าวเทคโนโลยี