Karyawan Anda perlu mengambil keputusan berdasarkan data, namun sering kali, data disimpan di silo. Dengan pemahaman mendalam tentang kebutuhan organisasi Anda dan contoh penggunaan, Anda dapat merancang arsitektur data yang memberdayakan tim dan bekerja di seluruh ekosistem.
Contoh penggunaan yang paling umum dan tantangannya? Integrasi data, tata kelola data, observabilitas data, katalog data, orkestrasi data, dan Master Data Management. Pelajari lebih lanjut masing-masing dan bagaimana arsitektur data modern—seperti struktur data—dapat membantu membentuk dan menyatukan perusahaan berbasis data.
Daftar ke 2023 Gartner® Magic Quadrant™ for Data Integration Tools
Cloud Pak for Data 4.8 telah hadir. Cari tahu apa yang baru
AI Perusahaan memerlukan data tepercaya yang dibangun di atas fondasi data yang tepat. Dengan struktur data IBM, klien dapat membangun infrastruktur data yang tepat agar AI menggunakan integrasi data dan kemampuan tata kelola data untuk memperoleh, menyiapkan, dan mengatur data sebelum dapat diakses dengan mudah oleh Pembangun AI menggunakan watsonx.ai dan watsonx.data.
Struktur data adalah sebuah pendekatan arsitektur, yang dirancang untuk menyederhanakan akses data dan memfasilitasi konsumsi data mandiri untuk alur kerja organisasi yang unik. Kemampuan struktur data menyeluruh termasuk pencocokan data, observabilitas, master data management, kualitas data, integrasi data real-time, dan sebagainya, yang semuanya dapat diterapkan tanpa mencopot dan mengganti tumpukan teknologi saat ini. Baik untuk menyederhanakan produksi data harian, maupun menyediakan data bagi teknisi data, ilmuwan data, dan akses layanan mandiri pengguna bisnis ke data, struktur data mempersiapkan dan memberikan data yang diperlukan untuk insight dan pembuatan keputusan yang lebih baik.
Struktur data IBM memberikan landasan data yang dapat dipercaya untuk organisasi, yang memungkinkan klien mengotomatiskan penemuan, pengayaan, dan perlindungan data, menggunakan kemampuan tata kelola dan kualitas data, yang menerapkan berbagai gaya integrasi data untuk menghasilkan data andal bagi alur kerja AI. Arsitektur ini dapat dikomposisikan, sehingga IBM dapat menemui klien di mana pun dalam perjalanan data mereka.
Dengan data terpadu dan platform AI, IBM® Global Chief Data Office meningkatkan pipeline bisnisnya sebesar USD 5 miliar dalam tiga tahun.
Institute of Science and Technology Luksemburg membangun platform canggih dengan pengiriman data yang lebih cepat untuk memberdayakan perusahaan dan peneliti.
State Bank of India mengubah pengalaman pelanggannya dengan merancang platform cerdas menggunakan integrasi data yang lebih cepat dan aman.
Lapisan abstraksi yang memberikan pemahaman bisnis umum tentang pemrosesan data dan otomatisasi untuk bertindak berdasarkan insight.
Berbagai gaya integrasi untuk mengekstrak, menyerap, mengalirkan, menjadikan virtual, dan mentransformasi data tidak terstruktur yang didorong oleh kebijakan data untuk memaksimalkan kinerja sekaligus meminimalkan penyimpanan dan biaya.
Lokapasar yang mendukung konsumsi layanan mandiri, memungkinkan pengguna menemukan, berkolaborasi, dan mengakses data berkualitas tinggi.
Manajemen siklus hidup menyeluruh untuk menyusun, membangun, menguji, mengoptimalkan, dan menerapkan berbagai kemampuan arsitektur struktur data.
Definisi terpadu dan penegakan kebijakan data, tata kelola data, keamanan data, dan pengelolaan data untuk pipeline data yang siap untuk bisnis.
Arsitektur penanaman AI yang dapat disusun dan dibangun untuk lingkungan cloud hybrid.
IBM dinobatkan sebagai Pemimpin selama 18 tahun berturut-turut dalam Gartner® Magic Quadrant™ 2023 untuk Alat Integrasi Data.
Lihat mengapa IBM diakui sebagai Pemimpin dalam Solusi Kualitas Data dalam Solusi Garner Magic Quadrant for Data Quality tahun 2022.
Arsitektur struktur data menghadirkan data yang tertata di seluruh lingkungan hybrid dan multi-cloud untuk mendorong inovasi dan pertumbuhan.
Struktur data dan jaring data dapat berfungsi berdampingan. Struktur data memberikan kemampuan yang diperlukan untuk mengimplementasikan dan memanfaatkan sepenuhnya jaring data dengan mengotomatiskan banyak tugas yang diperlukan untuk membuat produk data dan mengelola siklus hidup produk data. Dengan menggunakan fleksibilitas landasan struktur data, Anda dapat menerapkan jaring data, terus memanfaatkan contoh penggunaan arsitektur data sentris terlepas dari apakah data Anda berada on premises atau di cloud.
Baca: Tiga cara bagaimana struktur data memungkinkan implementasi jaring data
Virtualisasi data adalah salah satu teknologi yang memungkinkan pendekatan struktur data. Alat virtualisasi data terhubung ke sumber data yang berbeda, hanya mengintegrasikan metadata yang diperlukan dan membuat lapisan data virtual, tanpa memindahkan data secara fisik dari berbagai sumber on premises dan cloud menggunakan proses ekstrak, transformasi, muat (ETL) standar. Hal ini memungkinkan pengguna untuk menggunakan data sumber secara real time.
Data terus memiliki banyak komponen dan sering kali terlalu sulit bagi organisasi untuk mengakses informasi. Data ini menyimpan insight tidak terlihat yang mengakibatkan kesenjangan pengetahuan.
Dengan kemampuan virtualisasi data dalam arsitektur struktur data, organisasi dapat mengakses data pada sumbernya tanpa memindahkannya, sehingga membantu mempercepat time to value melalui kueri yang lebih cepat dan akurat.
Alat manajemen data dimulai dengan database dan berkembang menjadi gudang data dan data lake di seluruh cloud dan on premises ketika masalah bisnis yang lebih kompleks muncul. Namun perusahaan terus-menerus dibatasi oleh kinerja beban kerja operasional serta gudang data dan data lake yang tidak efisien, dan juga terhambat oleh kemampuannya untuk menjalankan analitik dan contoh penggunaan AI. Munculnya teknologi sumber terbuka baru dan keinginan untuk mengurangi duplikasi data dan pipeline ETL yang kompleks menghasilkan pendekatan arsitektur baru yang dikenal sebagai data lakehouse, yang menawarkan fleksibilitas data lake dengan kinerja dan struktur gudang data, serta metadata bersama dan tata kelola, kontrol akses, dan keamanan bawaan. Namun untuk terus mengakses semua data ini sekarang dioptimalkan dan diatur secara lokal oleh lakehouse di seluruh organisasi Anda, struktur data diperlukan untuk menyederhanakan manajemen data dan menerapkan akses secara global. Struktur data membantu Anda mengoptimalkan potensi data Anda, mengembangkan pembagian data, dan mempercepat inisiatif data dengan mengotomatiskan integrasi data, menanamkan tata kelola, dan memfasilitasi konsumsi data layanan mandiri dengan cara yang tidak dilakukan oleh repositori penyimpanan.
Struktur data adalah langkah selanjutnya dalam perkembangan semua alat ini. Dengan arsitektur ini, Anda dapat terus menggunakan repositori penyimpanan data berbeda yang telah Anda investasikan sekaligus menyederhanakan manajemen data.