Manajemen data yang ditingkatkan: Struktur data versus jaring data

Struktur data dan jaring data adalah konsep manajemen data yang baru muncul, yang dimaksudkan untuk mengatasi perubahan organisasi dan kompleksitas dalam memahami, mengatur, dan bekerja dengan data perusahaan dalam ekosistem hybrid multicloud. Kabar baiknya adalah bahwa kedua konsep arsitektur data saling melengkapi. Tapi apa sebenarnya struktur data dan jaring data, dan bagaimana Anda dapat menggunakan solusi manajemen data ini untuk memanfaatkan data perusahaan Anda untuk pengambilan keputusan yang lebih baik?

Gartner mendefinisikan struktur data sebagai "konsep desain yang berfungsi sebagai lapisan data yang terintegrasi dan proses penghubung. Sebuah struktur data menggunakan analitik berkelanjutan atas metadata yang ada, dapat ditemukan, dan disimpulkan untuk mendukung desain, penerapan, dan pemanfaatan kumpulan data terintegrasi dan dapat digunakan kembali di semua lingkungan, termasuk platform hybrid dan multicloud. [1]

Pendekatan arsitektur struktur data dapat menyederhanakan akses data dalam organisasi dan memfasilitasi layanan mandiri konsumsi data dalam skala besar. Pendekatan ini memecah silo, memungkinkan peluang baru untuk membentuk tata kelola data, integrasi, pandangan pelanggan tunggal, dan implementasi AI, adalah beberapa contoh penggunaan industri umum lainnya.

Karena berbasis metadata yang unik, lapisan abstraksi dari struktur data membuatnya lebih mudah untuk memodelkan, mengintegrasikan, dan melakukan kueri terhadap sumber data apa pun, membangun saluran data, dan mengintegrasikan data secara real-time. Struktur data juga menyederhanakan pengambilan insight dari data melalui observabilitas data dan kualitas data yang lebih baik dengan mengotomatiskan tugas manual di seluruh platform data menggunakan machine learning. Ini akan meningkatkan produktivitas rekayasa data dan time to value bagi konsumen data.

Menurut Forrester, "Jaring data adalah pendekatan sosioteknis terdesentralisasi untuk berbagi, mengakses, dan mengelola data analitis dalam lingkungan yang kompleks dan berskala besar—di dalam atau di seluruh organisasi yang menggunakan." [2]

Arsitektur jaring data adalah pendekatan yang menyelaraskan sumber data berdasarkan domain bisnis, atau fungsi, dengan pemilik data. Dengan desentralisasi kepemilikan data, pemilik data dapat membuat produk data untuk domain masing-masing, yang berarti konsumen data, baik ilmuwan data maupun pengguna bisnis, dapat menggunakan kombinasi produk data ini untuk analitik data dan ilmu data?

Nilai dari pendekatan jaring data adalah bahwa pendekatan ini memindahkan pembuatan produk data ke pakar di bagian hulu yang mengetahui domain bisnis dengan baik dibandingkan dengan mengandalkan insinyur data untuk membersihkan dan mengintegrasikan produk data di bagian hilir.

Selain itu, jaring data mempercepat penggunaan kembali produk data dengan mengaktifkan model publikasikan dan berlangganan dan memanfaatkan API, yang memudahkan konsumen data untuk mendapatkan produk data yang mereka butuhkan, termasuk pembaruan yang dapat diandalkan.

Struktur data dan jaring data dapat berfungsi berdampingan. Sebenarnya, ada tiga cara struktur data memungkinkan implementasi jaring data:

1. Menyediakan kemampuan pembuatan produk data pemilik data seperti membuat katalog aset data, mengubah aset menjadi produk, dan mengikuti kebijakan gabungan tata kelola
2. Memungkinkan pemilik data dan konsumen data untuk menggunakan produk data dengan berbagai cara seperti menerbitkan produk data ke katalog, mencari dan menemukan produk data, dan melakukan kueri atau memvisualisasikan produk data dengan memanfaatkan virtualisasi data atau menggunakan API.
3. Gunakan insight dari metadata struktur data untuk mengotomatiskan tugas dengan belajar dari pola sebagai bagian dari proses pembuatan produk data atau sebagai bagian dari proses pemantauan produk data

 Dalam hal manajemen data, struktur data menyediakan 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.