Simplifique, unifique e conecte todos os seus dados
A maioria das organizações está lidando com um volume esmagador de dados de diferentes origens. Muitas vezes, eles estão isolados e espalhados por diversas nuvens, armazenamentos de dados, locais e fornecedores, o que torna o acesso a eles demorado e complicado para os cientistas de dados, os analistas de negócios e outras partes interessadas.
Um terço das organizações cita a complexidade e os silos de dados como a principal barreira para a adoção da IA.1
Para que os dados forneçam insights de negócios de alto valor, eles devem ser acessíveis e contextualizados por qualquer usuário ou aplicação.
Os desafios da consolidação de dados
Muitas organizações dependem de arquiteturas de dados desatualizadas que tentam consolidar dados diferentes e isolados em data warehouses ou data lakes. As abordagens de consolidação que usam procedimentos de extração, transformação e carregamento (ETL) para copiar dados em um único armazenamento de dados são demoradas e caras, o que aumenta a complexidade do cenário de dados. Além disso, a maioria das organizações acaba usando muitos repositórios. Como resultado, os cientistas de dados precisam lidar com longos ciclos de preparação de dados e com a dificuldade de organizar esses dados para obter uma visão única.
Unificando o cenário de dados para obter acesso simplificado e consultas universais
A resposta arquitetônica para esses desafios é uma malha de dados, que ajuda as empresas a unificar e simplificar sua arquitetura de informações para a IA e a capacitar seus usuários com acesso mais rápido aos dados de negócios necessários.
Uma malha de dados usa a virtualização de dados a fim de acessar origens diferentes em um ambiente, para que não seja mais necessário mover dados ou criar conjuntos duplicados. A virtualização de dados fornece uma visão única e contínua sem copiar dados. Como resultado, uma malha de dados oferece acesso de autoatendimento, para que os usuários possam simplesmente consultar os dados onde eles estão. Esse recurso oferece aos cientistas de dados e a outros cidadãos de dados acesso mais rápido às informações, independentemente da plataforma ou do local em que eles estão. O acesso de autoatendimento também significa que os usuários podem começar a consultar os dados imediatamente, sem esperar que um engenheiro de dados os encontre e prepare primeiro.
Até 2023, as organizações que usam malhas de dados para conectar, otimizar e automatizar dinamicamente processos de gerenciamento de dados reduzirão em 30% o tempo de entrega de dados integrados.2
Outro elemento fundamental de uma malha de dados é a capacidade de realizar consultas universais com uma camada semântica de consulta que, essencialmente, abstrai ou traduz consultas em uma linguagem universal. Não importa quais mecanismos de consulta sua organização usa, a camada semântica de uma malha de dados permite consultar dados distribuídos muito mais rapidamente do que um data warehouse padrão e com um grau mais alto de relevância.
Simplificar, unificar e conectar dados em ambientes complexos e dispersos é fundamental para criar uma base para iniciativas de IA bem-sucedidas e oportunas em seus negócios.
A virtualização de dados permite acesso direto a diferentes origens de dados sem precisar movimentar dados; isso ajuda a reduzir os custos de armazenamento e replicação.