메타 데이터 가상화 및 오케스트레이션은 엔터프라이즈 데이터 통합을 향상시키는 중요한 신기술로 간주됩니다.

팟 캐스트 들어요. iTunes / iPod에서 찾으십시오. 전체 사본을 읽거나 사본을 다운로드하십시오. 후원자 : Stone Bond Technologies.

클라우드에서 데이터 스프롤이 발생할 수 있었습니까? Noel Yuhanna의 Forrester 블로그, Pamela Szabó의 블로그, 데이터 스프롤 처리 방법 끈적한 정책 표준 도움이 될까요? 시스템 및 데이터 무분별한 문제 관리를위한 팁, Stone Bond는 대중을위한 데이터 통합에 중점을 둡니다.

최신 BriefingsDirect 토론은 현대 기업에서 소용돌이 치는 데이터와 정보의 대홍수와 복잡성을 이해해야 할 필요성을 목표로합니다. 오늘날 대부분의 대규모 조직은 시스템 및 프로세스 내에서 전체 데이터 및 정보의 일부만을 식별, 분류 및 악용 할 수 있습니다.

아마 그 기업의 절반은이 음침한 사실을 개선하기위한 전략을 실제로 갖고있을 것입니다. 그러나 비즈니스 리더는 이제 정보 관리 및 활용이 전반적인 성공을 결정하는 핵심 비즈니스 역량임을 인식하고 있습니다. 즉, 데이터 스트레스에 대한 광범위한 해결책이 요구되고 있습니다.

이 토론에서는 메타 데이터 기반의 데이터 가상화와 개선 된 오케스트레이션이 훨씬 우수한 데이터 관리를 수행하기 위해 포함 및 확장을 제공하는 방법을 살펴 봅니다. 이러한 접근은 실행 가능한 비즈니스 활동을위한 친숙한 리소스에 모든 정보의 통합을 향상시킵니다.

Forrester Research의 수석 애널리스트 인 Noel Yuhanna와 Stone Bond Technologies의 영업 및 마케팅 담당 수석 부사장 인 Todd Brinegar가이 문제를 더 잘 이해하는 데 도움이됩니다. 이 패널은 Interarbor Solutions의 수석 애널리스트 인 Dana Gardner가 평가했습니다. [공개 : Stone Bond는 Briefings Direct Podcast의 후원사입니다.]

다음은 일부 발췌 부분입니다.

분석가 : 데이터 및 정보의 성장 규모와 비율이 비즈니스 세계를 압도하고 있다는 것을 과장하기는 어렵습니다. 왜 우리가 이러한 문제를 어떻게 해결할 것인가가 중대한 단계입니까?

Y uhanna : 우리는 55,000 개의 데이터베이스를 보유한 고객을 보유하고 있으며 앞으로 3 ~ 4 년 내에이 수치를 두 배로 늘릴 계획입니다. 55,000 개의 데이터베이스를 관리한다고 가정 해보십시오. 그것은 악몽입니다. 실제로, 그들은 심지어 그 카운트가 실제로 무엇인지조차 모릅니다.

애플리케이션 배포, 모바일 장치와 같은 다양한 장치 및 세계화와 같은 다양한 환경 때문에 지난 몇 년 동안 데이터가 크게 증가했습니다. 이것은 분명히 통합의 더 큰 필요성을 만들어냅니다.

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그런 다음 데이터의 75 % 이상인 비정형 데이터를 처리합니다. 이러한 구조화되지 않은 데이터를 관리하는 것은 큰 도전입니다. 침입하려는 해커 및 침입에 대해 잊어 버리십시오. 해당 데이터를 관리 할 수도 없습니다.

그런 다음 분명히 우리는 이기종 데이터 소스, 구조화 된, 구조화되지 않은, 반 구조화 된 구조의 문제점을 가지고 있습니다. 그런 다음, 우리는 다른 데이터베이스 유형을 가지고 있으며, 그 다음에도 데이터가 명백하게 복제됩니다. 이것들은 우리가 본 것보다 확실히 더 큰 도전입니다.

다양한 데이터 소스

G ardner : 데이터 증가 만 다루는 것이 아니라 모든 다른 데이터 소스를 보유하고 있습니다. 우리는 여전히 메인 프레임을 다루고 있습니다.

큰 데이터 만 처리 할 수는없는 것 같습니다. 올바른 데이터를 처리해야합니다. 큰 데이터와 올바른 데이터의 차이점은 무엇입니까?

Y uhanna : GIGO, 쓰레기 입력, 쓰레기 배출과 같습니다. 많은 경우 데이터를 다루는 조직은 어떤 데이터를 처리하는지 알지 못합니다. 그들은 조직의 중요한 데이터라는 것을 모릅니다. 가장 큰 과제는이 데이터를 처리하는 방법입니다.

다른 하나는이 데이터에 대한 비즈니스 감각을 높이는 것입니다. 그것은 매우 중요한 포인트입니다. 올바른 데이터가 중요합니다. 많은 조직이 “글쎄, 우리는 큰 데이터를 가지고 있지만 데이터를 집계하고 보고서를 생성하고자합니다.”라고 생각합니다. 그러나이 보고서는 가치가 있습니까? 시간의 50 %가 아니며,이 큰 데이터에 대해 1,000 CPU 사이클을 소모했습니다.

그러한 큰 데이터를 다루는 조직에게는 커다란 기회가 있습니다. 우선,이 큰 데이터가 의미하는 것을 이해해야하며,이를 활용할 것인지 물어보십시오. 큰 데이터 프레임 워크에 무언가를 던지는 것은 데이터를 알지 못하는 한 쓸모없고 무의미합니다.

식초 : 노엘은 100 % 정확하며, 많은 데이터가 아니라 올바른 데이터에 관한 것입니다. 흥미 롭군. 우리는 다양한 데이터베이스를 보유한 고객을 보유하고 있습니다. 그들 중 일부는 더 이상 사용하지 않거나 더 이상 사용하지 않지만 거기에는 관련 데이터가 있습니다.

메인 프레임, 모든 레거시 시스템 및 오늘날의 환경에 통합되는 기능에 대해 이야기 할 때는 많은 통합 솔루션과 많은 회사에서 큰 도전이되고 있습니다.

따라서 들어 와서 올바른 데이터를 얻고 해당 데이터를 실행 가능하게 만들고 회사에 문제를 제기 할 수있는 능력은 오늘날 매우 중요하고 비판적입니다. 그리고 시장에서 소유 비용이 가장 낮고 방정식을 평가하는 데 가장 많은 시간을 들여이를 수행 할 수있게 됨으로써 회사는 이미이 기술을 기반으로 엄청난 양의 기술을 창출하지 못하고 있습니다 올바른 데이터 – 이것이 핵심 요소입니다.

결론 : 오케스트레이션, 메타 데이터 및 데이터 가상화에 대한 개념은 무엇입니까? 특히 실시간 사용을 위해 이러한 아키텍처 접근 방식 중 일부를 찾아야하는 이유는 무엇입니까?

전체 론적 데이터 세트

Y uhanna : 전체 론적 데이터 세트를 살펴 봐야합니다. 오늘날 대부분의 조직이나 비즈니스 사용자는 비즈니스 결정을 내리는 방법에있어 완전한 데이터 세트를보고 싶어합니다. 일반적으로 데이터는 항상 사일로, 다양한 리포지토리 및 다른 데이터 분리에있었습니다. 그들은이 모든 것을 창고에있는 것처럼이 가치를 전달하려고 노력했습니다.

그러나 데이터 양, 실시간 데이터 요구는 확실히 큰 도전입니다. 창고는 실시간이 아니었다. 그들은 데이터를 처리 할 수 ​​있었지만 실시간으로 처리 할 수는 없었습니다.

따라서이 전체 데이터 분리는 구조화 된 데이터, 반 구조화 된 구조화되지 않은 데이터, 다양한 소스에서 오는 모든 데이터 등 소비자, 프로세스, 응용 프로그램에 실시간 데이터와 올바른 데이터를 전달할 수있는 더 우수한 우수한 프레임 워크를 제공합니다. – 온 – 프레미스 (Off-premise)뿐만 아니라 파트너의 데이터 및 마켓 플레이스 데이터가 함께 제공되며 다른 요소에 대한 프레임 워크를 제공합니다.

몇 년 전에이 이야기를 나누었고 정보 패브릭이라고 부르며 기본적으로이 계층에서 데이터의 전체 분리를 제공하는 데이터 가상화이므로 다른 응용 프로그램에서 서비스로 사용할 수 있습니다. 실시간 방식.

이제 여기서 중요한 점은 읽기 전용 일뿐만 아니라이 가상화 된 계층을 통해 다시 쓸 수 있으므로 데이터를 다시 얻을 수 있다는 것입니다.

분명히,이 새로운 프레임 워크로 사물이 바뀌었고 데이터와 데이터 통합에 액세스 할뿐 아니라 메타 데이터, 보안, 통합, 변환 등의 프레임 워크도 제공하는이 전체 프레임 워크를 제공하는 솔루션이 있습니다. Forrester에서 함께 일하는 회사의 경우 올바르게 수행 할 경우 어떤 종류의 혜택을 얻을 수 있습니까?

Y uhanna : 데이터 가상화에 대한 좋은 점은 단지 하나의 이점 만이 아니라는 것입니다. 데이터 가상화에는 많은 이점이 있으며 실시간 가상화를 사용하는 비즈니스 인텔리전스 (BI) 비즈니스를 수행하는 고객이 있습니다. 앞에서 언급했듯이 수십 년 동안 사용해온 기존의 접근 방식, 기술 및 아키텍처에는 몇 가지 단점과 한계가 있습니다.

이 보고서가 표시 될 때까지 기다릴 수는 없다는 점에서 실시간 BI가 필요합니다. 매시간 또는 매분마다 이것을 필요로합니다. 그래서 이것들은 중요한 결정입니다.

실시간 BI는 확실히 데이터 가상화의 큰 동인 중 하나이지만 진실의 단일 버전을 보유하고 있습니다. 아시다시피 데이터의 30 % 이상이 조직에서 중복됩니다. 그것은 매우 보수적 인 숫자입니다. 많은 사람들이 얼마나 많은 데이터가 복제되는지 알지 못합니다.

또한 고객 데이터, 제품 데이터 또는 내부 데이터의 여러 가지 중복 데이터를 보유하고 있습니다. 복제되는 많은 종류의 데이터가 있습니다. 그런 다음 하나의 데이터베이스를 터치 할 수있는 응용 프로그램 중 하나에서 고객 데이터를 변경할 수 있지만 다른 데이터베이스는 이와 같이 동기화되지 않기 때문에 데이터에 품질 문제가 있습니다. 당신이 얻는 것은 일치하지 않는 데이터이며, 고객 및 다른 비즈니스 사용자는 실제로 더 이상 데이터를 실제로 가치 있지 않습니다.

단일 버전의 진실은 솔루션에서 매우 중요한 결과물입니다. 이전에 한 번도 해본 적이없는 단일 데이터베이스가 실제로는 없지만 대부분의 조직에는 여러 개의 데이터베이스가 있습니다.

또한이 대시 보드 전체가 생성됩니다. 다른 출처의 데이터를 가져오고, 소비자, 비즈니스 사용자, 비즈니스 사용자에게 비즈니스 가치를 제시하고, 엔터프라이즈 검색과 같은 다른 사례를 원한다면 데이터를 매우 신속하게 검색 할 수 있습니다.

간편한 준수

감사인이 조직을 방문하면 특정 이벤트, 활동 또는 고객에 대한 데이터를보고 1,000 개 자원을 검색하려고합니다. 그것은 악몽 일 수 있습니다. 데이터 가상화를 통한 컴플라이언스 이니셔티브는 훨씬 간단 해집니다.

그런 다음 컨텐트 관리 응용 프로그램과 같은 작업을 수행하고 있습니다.이 응용 프로그램은 연합에서 제공되어야하며 더 많은 정보를 제공하기 위해 여러 소스의 데이터를 통합해야합니다. 또한 스마트 폰과 모바일 장치는 서로 다른 시스템의 데이터를 필요로하므로 소비자와 비즈니스 사용자가 서로 효과적으로 연결됩니다.

따라서 데이터 가상화는 매우 강력한 가치를 제공하며 데이터 가상화를 통해 6 개월 이내에 투자 수익 (ROI)을 얻습니다. B rinegar : Enterprise Enabler, Stone Bond의 통합과 정확히 같은 패브릭 및 프레임 워크입니다. 기술을 기반으로합니다.

우리가해온 것은 전통적인 통합과는 다른 접근 방식을 통해이를 살펴 보는 것입니다. 이전 기술을 도입하고 이러한 기술을 선형 적으로 수정하여 통합을 수행하고 해당 데이터를 준비 데이터베이스로 가져온 다음 변형을 수행 한 다음이를 마사지하는 대신 3 차원 적으로 살펴 보았습니다.

커넥터 인 AppComm을 응용 프로그램의 메타 데이터 레이어에 연결합니다. 우리는 신청서 내에서 대리인이 아닙니다. 우리는 데이터의 at 데이터를 얻습니다. 우리는 여러 소스, 무제한 소스에서 데이터를 분리하고이를 클라이언트가 가지고있는 뷰로 조정합니다. Salesforce.com, SharePoint, 포털, Excel 스프레드 시트 또는 그 데이터를 소비하는 데 사용 된 모든 것이 될 수 있습니다.

실행 가능한 데이터

요약 : 토드 (Todd)의 아키텍처 및 솔루션 접근 방식은 분석, BI, 대시 보드 및 통찰력을위한 액세스뿐 아니라 실시간 실행 응용 프로그램 세트를위한 것입니다. 이것은 실행 가능한 데이터입니까? B 식초 : 물론입니다. Enterprise Enabler는 데이터 통합 ​​도구 일뿐 아니라 애플리케이션 통합 도구입니다. 그래서 우리는 EAI / ETL입니다. 우리는 그러한 통합의 전체 범위를 다룹니다. 그리고 말했듯이, 그것은 실시간 솔루션입니다. 실시간으로 해당 정보에 액세스하고 이에 대한 조치를 취할 수있는 능력입니다.

Enterprise Enabler는 가상화, 연합, 조율 할 수있는 기능을 제공하며, 실시간으로 모든 것이 큰 가치입니다. 가장 중요한 것은 가치있는 시간입니다. 기업에서 얼마나 빨리 소프트웨어를 구성하고 운영 할 수 있습니까? 이것이 바로 고객의 많은 행동을 이끌어내는 열쇠입니다.

설치를 수행 할 때 클라이언트는 첫날 내에 첫 번째 통합 변환을 수행하고 작동 할 수 있습니다. 이는 해당 고객에게 큰 이익을 가져다 줄 시간입니다. 그런 다음 3 주 이내에 복잡한 통합을 통해 완벽하게 작동 할 수 있습니다. 그것은 시장에서 정말 놀랍습니다.

한 프로젝트에서 첫 해에 인력 비용을 150 만 달러로 계산 한 고객이 있습니다. Enterprise Enabler를 삽입하여 대체 할 수있는 기술을 고려하지 않았습니다. 그것들은 거대한 구성 요소입니다.

HP는 좋은 예입니다. HP는 엔터프라이즈 서버 그룹의 공급망에서 Enterprise Enabler를 실행합니다. 이 그룹은 정시에 Enterprise Server 그룹 내의 모든 공급 업체에 데이터를 제공합니다.

그들은 주문형으로 구축 할 수 있으며 서버 제조 과정에서 재무를보다 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 그들은 1 년 이내에 10 배의 투자 수익을 경험하고있었습니다. 이는 해당 조직에 큰 비용 이점입니다. 정말 그들에게 우리의 위대한 고객이되었습니다.

석유 사업과 유전 서비스 사업에서 우리는 상당한 업무를 수행하고 있으며, 각 고객은 빠른 ROI와 낮은 총 소유 비용 (TCO)을 경험했습니다.

우리는 최근에 대부분의 고객이 Enterprise Enabler를 구현 한 첫해에 300 %의 ROI를 경험했다고 발표했습니다. CenterPoint Energy는 Stone Bond의 대규모 고객이며 데이터를 어떻게 처리하는지 전략적으로 변화시키는 데 사용합니다.

시작하는 방법

G ardner : 노엘로 돌아 가자. 이 일에 성공한 회사가 어디서 시작했는지에 대한 감각이 있습니까?

Yhhanna : 하나는 응용 프로그램 별 전략과 같은 문제를 해결하고 그것에 대한 블록을 작성하거나 아니면 전사 차원의 전략을 검토하고 있습니다. 전사적 전략의 경우, 금융 서비스, 소매 및 판매 조직의 일부 대형 조직이 이러한 데이터를보다 전체 론적으로 파악하기 시작했습니다.

그 곳 곳곳에 고객 데이터가 있습니다. 더 일관성있게 만들어야합니다. 나는 그것을 더 실시간으로 만들어야한다. “나는 이것들이 내가 다루고있는 것들이며, 나는 그것들이 앞으로 더 많이 보일 것이라고 생각한다.

분명히 바다를 끓일 수는 없지만 좀 더 가치있는 데이터로 시작하기를 원한다고 생각합니다. 그리고 이것은 올바른 데이터라고 말한 시점으로 돌아옵니다. 올바른 데이터로 시작하여 많은 사용자, 비즈니스 사용자가 공유하고 소비하는 데이터 포인트를 살펴보고 비즈니스 자체에 가치가있는 데이터 포인트를 살펴보십시오.

중요한 것은 솔루션에이 블록을 구축한다는 것입니다. 원하는 경우 기존 기술을 활용할 수 있습니다. 확실히 더 빠른 기술이기 때문에 새로운 기술을 보는 것이 좋습니다. 그들은 많은 캐싱을합니다. 그들은 더 빠른 통합을 많이합니다.

Todd가 언급 한 것처럼 빠른 ROI가 중요합니다. 데이터를 통합하기 위해 1 년을 기다릴 필요가 없습니다. 따라서 이러한 것들은 앞으로 나아갈 조직들에게 중요하다고 생각합니다. 그러나 보안, 가용성 및 성능도 고려해야합니다. 아키텍처의 모습을 결정할 때이 모든 것이 중요합니다.

우리는 실제로이 주제에 대해 지난 4 ~ 5 년간 광범위한 연구를 수행했습니다. Information Fabric을 살펴보면 사용자가 직접 데이터 가상화를 구축 할 때 사용하라고 말한 참조 아키텍처입니다. 데이터 가상화를 직접 구축 할 수는 있지만 구축하는 데는 2 년이 걸릴 것입니다. 구축하기가 약간 복잡하기 때문에 해결책이 더 나은 이유라고 생각합니다.

그러나 정보 패브릭 보고서가 있습니다. 또한 서비스로서의 정보는 모범 사례, 사용 사례 및이 토픽에 대한 벤더 솔루션과 관련하여 작성한 것입니다. 따라서 서비스로서의 정보는 고객이보고 이해할 수있는 것입니다.

사례 연구

실시간 BI 구현 또는 사기 탐지의 단일 버전을 수행하든 또는 수행중인 다른 유형의 환경이든 상관없이 다양한 유형의 배포에 대해 이야기하는 사례 또는 사례 연구가 있습니다. 그래서 우리는 분명히 사례 연구를 가지고 있습니다.

이러한 모든 기술과 솔루션에 대해 이야기하는 사례 연구, 참조 아키텍처 및 제품 설문 조사가 있습니다.

Gordner : 토드, 스톤 본드는 어때? 사람들이 이것을 정리하고 기술이 관련성이 있고 가치가있는 것을 더 잘 이해할 수 있도록 도와 줄 수있는 백서 나 연구 보고서가 있습니까? B 식초 : 우리는 그렇게합니다. 우리 웹 사이트 인 stonebond.com에는 CTO의 블로그 인 Pamela Szabó의 블로그가 있습니다.이 블로그는 데이터, 큰 데이터 및 데이터 사용 및 가상화의 변화하는면에 대한 훌륭한 시각을 가지고 있습니다.

모든 사람들이 통합을위한 다양한 기회와 기술을 탐구하고 오늘날 필요한 것이 아닌 중요한 것을 결정하기를 바랍니다. 그게 중요합니다.하지만 내일은 무엇이 필요할까요? 앞으로 나아갈 기술은 무엇이며, 앞으로 나아갈 때 TCO가 얼마나 될 것이며, 특정 프로젝트를 통해 가치 결정을 내릴 수 있습니다. 왜냐하면 솔루션을 통해 살기 때문에 장기.

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