"Dados como um produto"
Diante de uma economia desafiadora e de um foco intensificado no cliente, as organizações estão tentando reduzir os custos e maximizar a eficiência, e uma maneira de fazer isso é tratando dados como um produtoou seja, democratizando o acesso aos dados em suas unidades de negócios.
Para ajudar a alcançar esse objetivo, muitas organizações estão adotando um malha de dados - uma arquitetura técnica que organiza e distribui dados de fontes operacionais em lagos de dados específicos de domínios de negócios, sem a necessidade de centralizá-los primeiro, para facilitar o acesso e a utilização, bem como para acelerar o insight analítico. A expectativa é que isso torne os processos de negócios e os aplicativos operacionais mais eficientes e eficazes, além de ajudar a promover um melhor envolvimento do cliente.
O desafio de obter uma malha de dados bem-sucedida está na redução da complexidade, na aceleração do tempo para obter insights e na recirculação desses dados de volta para os aplicativos operacionais que alimentam a malha.
A malha fica bagunçada
O conceito de malha de dados se baseia em uma "camada de malha" que entrelaça fontes de dados operacionais e lagos de dados específicos do domínio. Porém, quanto mais bancos de dados e sistemas operacionais estiverem em jogo, mais complicada será a malha e mais difícil será obter valor.
À medida que o volume de fontes de dados operacionais aumenta na malha, mais LENTA ela se torna, o que impede a análise e a utilização em tempo real. Em essência, a malha fica obstruída, o que significa mais coisas para gerenciar, mais complexidade e uma pegada de dados inchada que aumenta os custos.
No entanto, quando você as divide, muitas organizações descobrem que as fontes operacionais são uma miscelânea de bancos de dados que foram adotados para funcionalidades específicas, como transações, pesquisas, perfis e armazenamento em cache, todos contendo informações sobrepostas e duplicadas.
Essa dispersão de dados surgiu da tentativa da organização de atender a requisitos específicos com tecnologias de banco de dados específicas, pois não existia um banco de dados multiuso.
A lacuna entre insight e ação
Outro problema com a malha de dados é que os lagos de dados subjacentes geralmente são sistemas analíticos somente de leitura que produzem insights estáticos que não podem ser gravados de volta nos sistemas operacionais. Isso significa que ainda há um lacuna entre as percepções do banco de dados e a ação operacional.
Em última análise, o que é necessário é uma maneira de reduzir a complexidade do excesso de fontes de dados operacionais que alimentam a malha e uma maneira de conectar a inteligência dos insights analíticos de volta aos sistemas operacionais - as organizações lutam constantemente para fechar essa lacuna entre insight e ação.
Amplie a malha de dados com o banco de dados operacional correto
Reduza a dispersão de dados com NoSQL de vários modelos
Couchbase Capella é um banco de dados multimodelo, de fácil desenvolvimento, com cache integrado, armazenamento de documentos JSON, suporte a SQL, pesquisa, eventos e sincronização móvel. Com esses recursos combinados, uma organização pode substituir as inúmeras outras tecnologias de banco de dados operacionais por uma única solução, simplificando a malha de dados ao reduzir as entradas operacionais.
Obtenha percepções operacionais instantâneas
O Capella também oferece um mecanismo de análise integrado para análise em tempo real de dados operacionais específicos, cujos resultados podem fornecer uma visão on-the-wire sem passar pela malha de dados. Isso acelera a malha geral, pois o Capella pode ser usado para análise instantânea de dados operacionais específicos e, em seguida, alimentar a malha com esses resultados para uma análise mais profunda e IA.
Elimine a lacuna entre a percepção e a ação
O Capella oferece recursos de eventos e funções definidas pelo usuário, possibilitando a criação de rotinas de script que podem capturar percepções analíticas da malha de volta para as camadas operacionais.
Se os algoritmos de aprendizado de máquina em um lago de dados em malha chegarem a uma nova classificação de clientes com base em dados históricos, você poderá trazer essa classificação de volta para o aplicativo de vendas para marketing direcionado.
Acelerar o desenvolvimento
O Capella permite que uma organização consolide a dispersão de seus dados operacionais em um banco de dados com o qual os desenvolvedores possam trabalhar facilmente. O suporte a SQL++, os SDKs avançados, os serviços gerenciados de back-end e um DBaaS totalmente hospedado reduzem o atrito no desenvolvimento - não há dores de cabeça com instalação ou manutenção de servidores e não há novas linguagens para os desenvolvedores aprenderem.
A Vantagem Capella
O Couchbase Capella preenche a lacuna entre as fontes operacionais e analíticas na malha de dados, em que as percepções operacionais são alimentadas na malha e as percepções derivadas da malha são realimentadas nos aplicativos operacionais - desde a nuvem até a borda, o que leva a aplicativos mais inteligentes e a arquiteturas mais limpas e menos dispendiosas.
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