域名备案_数据库substr_12月免费

安全 虚拟云 浏览

小编:在一周充满活力的AWS-re:Invent之后,是时候反思我们学到的经验教训并探索如何采取行动。我们认为,与其专注于一连串的新闻(你可以随时到他们的网站上查看所有的产品公告),不

在一周充满活力的AWS-re:Invent之后,是时候反思我们学到的经验教训并探索如何采取行动。我们认为,与其专注于一连串的新闻(你可以随时到他们的网站上查看所有的产品公告),不如总结一下我们进入2019年时必须进行的对话,以帮助协调我们的关注点。下面是我们对其中一些主题的总结。数据目录是企业架构师的新焦点在过去的几年里,关于通过使用目录来提高数据可用性和使用率的讨论越来越多,通常是在单个业务部门内,或是在一群热情的数据传播者和科学家之间。然而,根据我们在re:Invent的经验,它正迅速成为企业架构师需要解决的一个企业级挑战。其基本原理非常简单:为了应对AI/ML的更广泛挑战或像customer360这样的业务需求,它需要从整个组织中聚合数据。但这也带来了一系列挑战。这是在今年活动的几次发言中重申的一个信息。 讨论的第一个挑战是,任何目录解决方案都必须是开放的,并由与最相关的企业数据平台的强大的本地集成支持,而且它们必须能够通过由广泛的实施生态系统专家支持的坚实的API层轻松集成。 第二,摄取的自动化,包括分析和标记,是最重要的(这是设置企业目录时要跨越的最大鸿沟)。这意味着加速和处理需要添加的大量数据。关于AI/ML如何在这一领域取得进展,有许多讨论。 最后一个关键挑战是,它不仅需要包含数据资产,还需要包括所有后续资产,包括分析仪表板、工作簿和工作表。数据治理和目录,加速(多)云推送虽然展会上围绕新的数据使用方式(Amazon Quicksight(BI)、Amazon Forecast(ML)、AWS SageMaker(ML)更新引起了很大的反响,但我们的许多谈话都是关于如何处理数据的管理和加速数据的移动,以便将其用于所有这些发展中的领域。这里的挑战是如何在整个数据环境中提供可见性,这仍然是本地和云中(以及越来越多的多云)的混合体。虽然人们也认识到数据目录的价值,但很明显,公司已经深入研究了问题和解决问题的要求。讨论扩展到包括如何管理涉及的关键参与者(包括分析师、数据工程师和数据管理员)的工作流。业务和IT组织之间的这种促进和协作被视为一种必要的方式,因为现在使用的大多数工具都是专门为有深度的专家设计的,而不是为胆小的人设计的。最终,他们并没有像他们(或企业)所期望的那样从他们的湖/仓库中获得投入和使用。另一个问题是,随着Kubernetes和Docker的崛起,越来越容易启动孤立的、高度临时的小型数据湖,以执行即席数据分析或机器学习数据工作台。此外,对于数据科学家来说,对于这些特殊的数据孤岛,理解数据血统和数据来源是至关重要的。应用程序和数据正变得越来越"移动",这一事实使人们更加关注血统。这种需求被视为不仅提供了从分析到源的可追溯性,而且还增加了对谁或什么(人、过程和工具)使用什么数据的可见性。Collibra已经看到这种可视性提供了更好的质量数据,因为它是主动的和被动的,因为它在错误变成问题之前发现错误,而且在问题出现时也有助于解决问题。这是提高最终用户对数据的信任度的一个因素,这反过来又增加了使用率。我相信这些领域将继续走在前列,特别是考虑到AWS提到他们有超过10000家公司使用它们来创建他们的数据湖。隐私现在是CIO和CTO关注的焦点re:Invent的最后一个大主题是数据隐私。随着GDPR或加州消费者隐私法案(CCPA)等新法规的出台,以及媒体对最新公共违规行为的大量报道,各组织要求对数据隐私采取更系统的方法,而不是今天的临时做法。由于首席信息官和首席技术官现在是提出这个问题的个人,因此re:Invent的这种转变更加明显。挑战在于,公司并没有坐视不理,相反,他们已经在隐私、数据保护、体系结构、本体论、策略等方面实现了大量的点技术(还有一些是手动的);然而,这些领域没有记录系统。我们认为2019年是"设计隐私"成为组织采用的模式,以提供处理活动和整合点的真实记录。下一步行动那么,基于这一认识,进入2019年,我们的重点应该是什么?在新的一年中,目录将是一个关键的功能,但它们将是企业范围内的,从而产生更广泛的需求集。云计算中的分析和AI/ML将推动对数据更广泛访问的需求。数据目录和治理包括管理、工作流和血统将是加速采用的重要基础。为了让这种数据转换蓬勃发展,设计隐私将需要成为未来采用的模式。围绕数据的各个业务级别之间的协作和通信将继续占据主导地位。目标用户体验模板和众包将增加解决方案的需求。想继续阅读数据目录吗?下载我们的电子书,全面的数据目录指南,了解更多。

文章来源:www.vmchk.com

 
你可能喜欢的: