ビジネスリーダーは2022年にデータファブリックを優先する必要があります

データファブリックは、効率的な運用とデジタルトランスフォーメーションに必要なデータセットへの組織全体のオンデマンドアクセスを保証します。

データを視覚化して処理する能力は最も重要なエンタープライズスキルであり、ビジネスリーダーはそれを見逃したくありません。データの裏付けがないものは、デジタルの世界では受け入れられません。ほとんどの技術的なものと同じように、データも進化するはずです。 IoTなどのWeb3.0テクノロジーの使用が増える中、ビジネスリーダーには、データ管理の実践を将来に備えたフレームワークにまで高めるという重要な責任があります。データファブリックを入力してください。

ご存知のように、データファブリックは急速に成長している市場であり、企業の意思決定者は全面的にそれを求めています。興味深いのは、セクター、歴史的景観、または基盤となるテクノロジーに関係なく、データを整理する際のファブリックの適応性が高まっていることです。

その結果、2026年までの23.8％の成長率のCAGRは、困難な道のようには見えません。したがって、データチームの構築プロセスに関与するすべての人、すべてのCレベルのエグゼクティブ（情報オフィサー、データオフィサーなどを含む）、データサイエンティスト、アナリスト、AI開発者、および利害関係者は、データファブリックと呼ばれるプラクティスからの組織の期待を調整する必要があります。 。

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データファブリックの目的

データファブリックは、単なるデータ管理プロトコルではありません。従来の手法とは異なり、これらは自動化から最高のものを引き出し、それによって柔軟性、正確性、持続可能性を確保します。したがって、ファブリックはAI対応の管理アーキテクチャであり、分析的な洞察をメタデータに継続的に提供し、最終的にはよりスマートなビジネス上の意思決定に貢献すると言っても過言ではありません。

新しいメタデータタイプ、新しい形式のオーケストレーションについて、複数の新しいパターンでデータセットの実際のユーザビリティを予測し、瞬間的な分析消費のためのスマートレポートを推進できます。

したがって、D＆Aリーダーは、原始的なデータ管理および保守技術を排除することにより、人的労力（およびエラー）を置き換える機会を利用できます。同時に、人材を活用して、より創造的で重要な戦略的構築を行うことができます。

着信ソースに関係なく、ファブリックは、要求されたデータセットへの組織全体およびオンデマンドのアクセスを保証します。

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ビジネスリーダーは何をすべきですか？

ここで、ファブリックアーキテクチャは、変化するデータ環境、優先される使用ポリシー、管理プロセスなどによる影響が最も少ないことにも注意する必要があります。その結果、エンタープライズ対応の分析を準備しながら、データの検出とガバナンスのイニシアチブを巧みに自動化します。

現在、企業の運命は、データプロセスの品質と舞台裏の意思決定者に左右されます。それは利害関係者に直接影響を及ぼし、目標とする結果を達成する必要があります。したがって、意思決定者は、プラクティスに取締役会の全員が関与するようにする必要があります。ほんの数人の幹部が電話に出るよりも、それを共同活動にしてください。同時に、次のようにする必要があります：-

1）機械AIと人間の意識のコラボレーション

一般的な信念に反して、AIは人間の仕事を殺していません。それはむしろ、より重要な（そして生産的な）役割のためにそれらを置くことです。人間は意思決定プロセスのコンテキスト分析に優れていますが、機械はより合理的な問題解決の役割に最適です。

2）変更に適応可能

意思決定は、データの多様性を認める必要があります。その後、最終的な決定はアドホックシナリオに適合し、将来の企業のスケーラビリティの目標を補完する必要があります。必要に応じて、意思決定プロセスを複数の小さな決定に分割します。プロセスは、複数のコンポーネントのすべてのレベルでコンテキスト依存である必要があります。

3）最新の課題には最新のソリューションが必要です

データ管理は新しいものではありません。データ管理の自動化は、もはや新しい慣行ではありません。業界がビッグデータ分析に目覚めたときから10年以上が経ちました。 Web 3.0の時代に近づくにつれ、データ生成の速度は飛躍的に向上します。そしてそれこそが、この狂ったラッシュを巧みに処理するための非常にインテリジェントな管理プロセスが必要な理由です。言うまでもなく、ビジネスリーダーはここで飾る重要な役割を担っています。彼らは、組織のデータ管理を原始的な慣行から切り離し、最新のテクノロジーを飾る必要があります。その間、マイクロデータベースの成功を認めることが重要です。

たとえば、K2View Data Fabricは、マイクロデータベースを使用してデジタルエンティティを介してデータを管理します。サイロ内の複数のシステムから断片化されたデータソースをキャプチャすると、それらが排他的なデータスキーマに編成され、すべてのスキーマが特定のタイプのビジネスエンティティを表します。各ビジネスエンティティ（デジタルエンティティ）は、一意のマイクロデータベースに保存されます。組織にとっては、特定の事業体に関するすべての情報を統合し、誰もがアクセスできるようにするための効率的な方法です。ビジネスリーダーにとっては、データプラクティスをより統合されたエコシステムに刷新する機会です。

ソースシステムのデータを更新するだけでなく、ファブリックはスケーラブルで、数百万のマイクロデータベースを並列にサポートします。その結果、最下層には分散型の自動化された高性能の管理アーキテクチャがあります。

ボールはコートにあります

オープンマーケットプレイスです。誰もが最新のテクノロジーにアクセスでき、唯一の差別化要因は、変化を予測して事前に行動する能力です。ファブリックに関しては、データサイエンスのリーダーは、組織を視覚化し、計画を立て、不安定なデジタル環境に備えるという、より大きな課題を抱えています。