Mengapa Pemimpin Bisnis 2022 Harus Prioritaskan Data Fabric
Data fabric memastikan akses data yang berlaku organisasi-wide dan on-demand ke kumpulan data yang diperlukan untuk operasi efisien dan transformasi digital.
Kemampuan untuk memvisualisasikan dan memproses data adalah keterampilan perusahaan yang paling penting, dan pemimpin bisnis tidak ingin melewatkannya. Apa pun tanpa dukungan data tidak memiliki penerimaan di dunia digital. Seperti halnya sebagian besar hal teknologis, data juga terikat untuk berkembang. Di tengah penggunaan yang meningkat teknologi Web 3.0 seperti IoT, pemimpin bisnis memiliki tanggung jawab kunci – untuk meningkatkan praktik manajemen data mereka menjadi kerangka kerja siap masa depan. Selamat datang di data fabric.
Data fabric, seperti yang kita ketahui, adalah pasar yang tumbuh dengan cepat, dan pengambil keputusan perusahaan di seluruhnya memintanya. Yang menarik adalah adaptabilitas yang meningkat dari fabric dalam mengorganisir data terlepas dari sektor, lanskap historis, atau teknologi dasar.
Akibatnya, pertumbuhan CAGR sebesar 23,8% hingga 2026 tidak terlihat seperti jalan yang sulit. Jadi semua yang terlibat dalam proses membangun tim data, semua eksekutif C-level (termasuk Information officer, Data officer, dll.), ilmuwan data, analis, pengembang AI, dan pemangku kepentingan harus menyelaraskan harapan organisasi dari praktik yang disebut data fabric.
Lihat juga: Center for Automated Integration
Tujuan data fabric
Data fabric lebih dari sekadar protokol manajemen data. Berbeda dengan praktik tradisional, ini mengekstrak yang terbaik dari otomasi, sehingga memastikan fleksibilitas, akurasi, dan keberlanjutan. Jadi, tidak salah untuk mengatakan bahwa fabric adalah arsitektur manajemen yang didukung AI yang terus memberikan wawasan analitik ke metadata Anda dan akhirnya berkontribusi pada pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas.
Ini dapat memprediksi kegunaan aktual kumpulan data dalam pola baru yang berulang, untuk jenis metadata baru, bentuk orkestrasi baru, dan mendorong pelaporan pintas untuk konsumsi analitik saat itu.
Oleh karena itu, pemimpin D&A dapat memanfaatkan peluang untuk mengganti upaya manusia (dan kesalahan) dengan menghilangkan teknologi manajemen dan pemeliharaan data primitif. Sumber daya manusia, pada saat yang sama, dapat dimanfaatkan untuk pembangunan strategis yang lebih kreatif dan kritis.
Terlepas dari sumber yang masuk, fabric memastikan akses organisasi-wide dan on-demand ke kumpulan data yang diminta.
Lihat juga: Mengapa Data Fabric Dapat Melindungi Uji Klinis di Masa Depan
Apa yang harus dilakukan pemimpin bisnis?
Sekarang, juga perlu dicatat bahwa arsitektur fabric paling tidak terpengaruh oleh lingkungan data yang berubah, kebijakan penggunaan yang diinginkan, proses manajemen, dan lainnya. Akibatnya, ini secara terampil mengotomatisasi inisiatif penemuan data dan tata kelola sambil menyiapkan analitik siap perusahaan.
Sekarang, nasib perusahaan bergantung pada kualitas proses data dan pengambil keputusan di balik layar. Ini memiliki dampak langsung pada pemangku kepentingan dan harus mencapai hasil yang ditargetkan. Oleh karena itu, pengambil keputusan harus memastikan praktik ini melibatkan semua orang di dewan. Buat menjadi kegiatan kolaboratif daripada hanya beberapa eksekutif yang mengambil keputusan. Pada saat yang sama, itu harus:-
1) Kolaborasi antara AI mesin dan kesadaran manusia
Di luar kepercayaan umum, AI tidak membunuh pekerjaan manusia. Ini malah meletakkan mereka untuk peran yang lebih kritis (dan produktif). Manusia unggul dalam analisis kontekstual dari proses pengambilan keputusan, sementara mesin paling cocok untuk peran pemecahan masalah yang lebih rasional.
2) Adaptabel terhadap perubahan
Pengambilan keputusan harus mengakui serba guna data. Selanjutnya, keputusan yang telah disesuaikan harus cocok dengan skenario ad-hoc dan dengan demikian melengkapi tujuan skalabilitas perusahaan di masa depan. Jika diperlukan, pecahkan proses pengambilan keputusan menjadi beberapa keputusan yang lebih kecil. Proses harus sensitif konteks di setiap tingkat dari beberapa komponen.
3) Tantangan modern memerlukan solusi modern
Manajemen data bukan hal baru. Otomasi dalam manajemen data bukan praktik baru lagi. Ini ada selama lebih dari satu dekade sejak industri bangun pada analitik Big Data. Seiring mendekati era web 3.0, laju produksi data akan meningkat secara eksponensial. Dan itulah sebabnya kita membutuhkan proses manajemen yang super-intelligente untuk menangani kerusakan ini dengan keanggunan. Tidak perlu dikatakan, pemimpin bisnis memiliki peran penting di sini. Mereka harus melepaskan manajemen data organisasi dari praktik primitif dan mengenakan teknologi terbaru. Sementara kita berada di sana, penting untuk mengakui keberhasilan mikro-database.
Misalnya, K2View Data Fabric menggunakan mikro-database untuk mengelola data melalui entitas digital. Mengumpulkan sumber data terpecah dari beberapa sistem dalam silo mengorganisasikannya ke dalam skema data eksklusif di mana setiap skema mewakili jenis entitas bisnis tertentu. Setiap entitas bisnis (entitas digital) disimpan dalam mikro-database yang unik. Untuk organisasi, ini adalah cara yang efisien untuk menyatukan semua informasi tentang entitas bisnis tertentu sambil membuatnya dapat diakses oleh semua orang. Untuk pemimpin bisnis, ini adalah peluang untuk memperbarui praktik data mereka menjadi ekosistem yang lebih terintegrasi.
Selain memperbarui data di sistem sumber, fabric dapat diskalakan dan mendukung jutaan mikro-database secara paralel. Akibatnya, ada arsitektur manajemen yang terdistribusi, otomatis, dan berkinerja tinggi di lapis bawah.
Bola ada di tangan Anda
Ini adalah pasar terbuka. Semua orang memiliki akses ke teknologi terbaru, dan satu-satunya pengdiferensiasi adalah kemampuan untuk meramal perubahan dan bertindak lebih awal. Terkait fabric, pemimpin ilmu data memiliki tugas yang lebih besar di tangan – untuk memvisualisasikan, merencanakan, dan mempersiapkan organisasi mereka untuk lanskap digital yang volatil.
