Mūsdienu pasaulē uzņēmumi pastāvīgi meklē efektīvus veidus, kā pārvaldīt un izmantot datus lēmumu pieņemšanai. Divas šādas tehnoloģijas, kas ir parādījušās pēdējos gados, ir datu rūpnīca (data fabric) un datu ezers (data lake). Šajā rakstā tiks aplūkoti abu šo tehnoloģiju galvenie aspekti, pielietojums, priekšrocības, trūkumi un ieviešana reālajā dzīvē.

Kā liecina nosaukums, datu ezers ir milzīgs neapstrādātu datu kopums, kas tiek glabāts tā sākotnējā formātā bez noteiktiem konta izmēra vai faila ierobežojumiem. Tā ir centralizēta krātuve, kas ļauj uzglabāt visus strukturētos un nestrukturētos datus jebkurā mērogā. Iedomājieties to kā milzīgu, viegli sasniedzamu ezeru, kas pilns ar neapstrādātiem datiem, kuri pieejami analīzei.

Datu ezera galvenās priekšrocības ir iespēja uzglabāt lielu datu apjomu par salīdzinoši zemām izmaksām, mērogojamība un vairāku datu tipu izmantošanas elastība. Tomēr tā galvenais trūkums ir tā būtībā. Tā kā dati tiek glabāti neapstrādātā veidā, jēgpilnu ieskatu iegūšana var būt sarežģīta un laikietilpīga, ja nav piemērotas datu pārvaldības stratēģijas.

Datu rūpnīca ir vienota, integrēta datu sistēma, kas nodrošina visaptverošu pārskatu par visiem organizācijas datiem. Tā ietver datus no dažādiem avotiem, dažādos formātos un dažādos apstrādes posmos. Datu rūpnīca izmanto tādas progresīvas tehnoloģijas kā mākslīgais intelekts (AI) un mašīnmācīšanās (ML), lai automatizētu datu atklāšanu, integrāciju un pārvaldību, tādējādi atvieglojot uzņēmumiem ieskatu gūšanu no saviem datiem.

Datu rūpnīca piedāvā daudzas priekšrocības, tostarp piekļuvi datiem reāllaikā, uzlabotu datu kvalitāti un vienotu integrāciju starp dažādiem datu avotiem. Tā atbalsta arī datu drošību, pārvaldību un konfidencialitāti. Tomēr datu rūpnīcas ieviešana var būt sarežģīta un prasa stratēģisku datu integrācijas un pārvaldības pieeju.

Datu rūpnīcu var izmantot dažādās nozarēs, lai racionalizētu datu pārvaldību un veicinātu apzinātu lēmumu pieņemšanu. Tālāk ir sniegti Precedence Research dati par datu rūpnīcas tirgus daļu 2022. gadā un prognozēto pieaugumu līdz pat 2032. gadam.

Šeit ir daži lietošanas gadījumu piemēri:

1. Finanses: bankas un finanšu iestādes var izmantot datu rūpnīcu, lai integrētu atšķirīgus datu avotus, nodrošinot visaptverošu pārskatu par klienta finanšu vēsturi. Tas var palīdzēt riska analīzē, krāpšanas atklāšanā un pielāgotu finanšu konsultāciju sniegšanā.
2. Loģistika: loģistikas un piegādes ķēdes uzņēmumiem datu rūpnīca var konsolidēt informāciju no dažādām sistēmām, piemēram, krājumu, piegādes un pārdevēju datiem, tādējādi uzlabojot darbības efektivitāti un atvieglojot proaktīvu lēmumu pieņemšanu.
3. Mārketings: mārketinga aģentūras var izmantot datu rūpnīcu, lai integrētu datus no dažādiem mārketinga kanāliem un klientu saskarsmes punktiem. Tas ļauj iegūt 360 grādu skatījumu uz klientu uzvedību, tādējādi veicinot personalizētas mārketinga kampaņas un uzlabojot ieņēmumus no ieguldījumiem (ROI).
   

Šie lietošanas gadījumi izceļ datu rūpnīcas daudzpusību un potenciālu sarežģītu datu ekosistēmu pārvaldībā dažādās nozarēs.

Datu ezeriem ir arī ievērojams potenciāls dažādās nozarēs. Zemāk varat skatīt Verified Market Research datus par globālo datu ezeru tirgus daļu 2021. gadā un tās prognozēto pieaugumu līdz 2028. gadam.

Datu ezeru izmantošanas gadījumi:

1. Veselības aprūpe: veselības aprūpē datu ezeri var uzglabāt un analizēt milzīgus pacientu datu apjomus, tostarp slimības vēsturi, laboratorijas rezultātus un genoma datus. Tas var sniegt nenovērtējamu ieskatu, uzlabojot pacientu aprūpi un nodrošinot personalizētus ārstēšanas plānus.
2. Mazumtirdzniecība: mazumtirdzniecības nozarē datu ezeri var apkopot datus no dažādiem avotiem, piemēram, darījumiem veikalā, iepirkšanās tiešsaistē un sociālo tīklu mijiedarbības. Šis holistiskais skatījums uz klientu uzvedību var sniegt informāciju par mērķtiecīgām mārketinga stratēģijām un uzlabot klientu pieredzi.
3. Ražošana: datu ezeri ražošanā var atvieglot paredzamo apkopi, analizējot datus no dažādām iekārtām un aprīkojuma. Tas var palīdzēt novērst iekārtu kļūmes, samazināt dīkstāves laiku un palielināt darbības efektivitāti.

Datu ezeri nodrošina centrālu visu veidu neapstrādātu datu glabātuvi, kas ļauj veikt elastīgu un padziļinātu analīzi. Tie var veicināt pamatotu lēmumu pieņemšanu dažādās nozarēs.

Izvēle starp datu rūpnīcu un datu ezeru ir atkarīga no jūsu uzņēmuma īpašajām vajadzībām. Ja jūsu organizācijai ir nepieciešams strukturētāks un vienotāks datu skatījums ar automatizētu datu pārvaldību un reāllaika ieskatiem, datu rūpnīca varētu būt labāka izvēle. No otras puses, datu ezers varētu būt piemērotāks, ja jūsu organizācijai ir nepieciešama elastīga un plaša lielu datu uzglabāšanas sistēma un iespēja izpētīt neapstrādātos datus to sākotnējā formātā.

Būtībā lēmums ir atkarīgs no jūsu konkrētajām datu vajadzībām, resursiem un datu komandas iespējām. Ar pareizo izvēli datu rūpnīca vai datu ezers var būt jūsu organizācijas datu pārvaldības stratēģijas ieguvums, sniedzot ieskatus un lēmumus, kas veicina uzņēmējdarbības izaugsmi.

Datu pārvaldībai varat izmantot tādus rīkus kā Avantis AI, kas racionalizē datu pārvaldību, izmantojot ar mākslīgo intelektu darbināmu tirgus inteliģenci, lai iegūtu un sakārtotu būtiskas atziņas no SEDAR+ un SEC dokumentiem, ziņām, korporatīvajiem un tirgus datiem, ļaujot uzņēmumiem ātrāk un precīzāk pieņemt pamatotus lēmumus.

Datu ezeram un datu rūpnīcai ir būtiska nozīme datu pārvaldībā, taču tie nav savstarpēji aizvietojami. Datu ezeri ir izvēle organizācijām, kas strādā ar milzīgiem neapstrādātu datu apjomiem, veicinot elastību un mērogojamību. No otras puses, datu rūpnīca piedāvā holistisku pieeju datu pārvaldībai, savienojot dažādus avotus un veicinot datu integrāciju un pārvaldību.

Izpratne par katras tehnoloģijas niansēm ir ļoti svarīga, lai pieņemtu pārdomātu lēmumu, kas ļaus labāk izmantot datus un galu galā sekmēs uzņēmuma panākumus. Neatkarīgi no tā, vai izvēlaties datu ezera elastību vai datu rūpnīcas vienoto pieeju, datu jaudas izmantošana ir atslēga, lai saglabātu konkurētspēju mūsdienu uz datiem balstītajā pasaulē.