資料網格在物聯網、人工智慧和機器學習中的用例和應用

網格以分散的方式跨實體和虛擬網路分佈資料。與需要高度集中的基礎架構的傳統資料整合工具不同，資料網格可以跨本地、多雲和單雲邊緣環境工作。

在這篇文章中，我們討論了網格在不同設定中的實際應用。

資料網格：解決幾個常見問題

根據麻省理工學院的調查結果，只有 13% 的受訪組織能夠按照他們的資料策略成功交付。資料網格正在解決許多負責任的根本原因。

使用資料網格可以解決在較小規模的資料管道中出現的幾個問題。如果不加以解決，隨著時間的推移，這些問題很快就會變得有問題和脆弱，因為雜亂的點對點系統會隨著時間的推移創建自己的網路。

同時，資料格也解決了組織中更大的問題，例如公司不同部門可能存在分歧的核心業務事實。

透過實作資料網格，系統不太可能擁有事實副本。

使用資料網格不僅可以為系統帶來秩序，還可以為您提供更好的可管理性、成熟和演進的資料架構。

隨著我們看到基於雲端的應用程式的興起，應用程式架構正在從傳統的集中式 IT 轉移並過渡到分散式服務網格或微服務。一個名為 K2view 的即時資料平台領先一步，成功地在其結構和網格架構中實現了 micro-DB 的使用。每個微型資料庫僅儲存特定業務合作夥伴(客戶)的數據，而其網格平台則儲存數百萬個此類微型資料庫。

資料網格：用例

資料網格可以支援跨多個域的多個分析和操作用例。一些例子包括：-

1、客戶生命週期

它為客戶關懷提供 360 度支持，並顯著減少平均客戶處理時間。它還可以提高客戶滿意度並提高首次聯繫解決率。

行銷部門也可以部署一個單一的客戶視圖，以進行下一個最佳報價決策或預測客戶流失建模。

2、物聯網 (IoT) 中的實用程式

透過物聯網設備監控，產品團隊可以深入了解邊緣設備的使用模式。他們可以使用此模式資訊來迭代和提高他們的獲利能力和產品採用率。

透過為物聯網設備採用網狀網絡，公司可以獲得一些好處，使其在選擇網路時成為一種流行的技術。

公司可以以非常低的成本將所有物聯網、企業、串流媒體和第 3 方資料一起儲存到 S3 資料湖中。

3、癒演算法

如如在最短路徑橋接之前提到的，即使在某些節點失去連線的情況下，自癒演算法也會自動選擇發送資料的最佳路徑。

此演算法允許系統僅使用可用的和工作的連接。因此，即使某些設備停止運行，網路仍然能夠發送和接收維持或完成給定任務所需的資訊。

4、分散式和更有效的安全性

現在，當談到安全性時，企業已經做好了充分的準備並不斷更新他們的協議。然而，中小企業缺乏必要的指導。根據埃森哲的網路犯罪研究，43% 的攻擊針對的是較小的組織，而只有 14% 的攻擊能夠自我預防。

借助像 Mesh 這樣的現代資料管理解決方案，中小企業有機會跟上潮流。

在資料高度分散和分散的情況下，安全性至關重要。

此類系統應將授權和身分驗證活動委託給不同的用戶，根據需要為他們提供不同級別的存取權限。

2022 年市場首要報告中確定了以下資料網格的關鍵安全能力：

• 各種形式的資料隱私管理
• 資料加密，無論是靜止還是動態
• 資料屏蔽，有效管理PII 混淆
• CCPA 和GDPR 合規性以及其他法規
• 涵蓋所有IAM/LDAP 類型服務的身份管理

5、自配置

由於網狀網路的自動發現，物聯網設備現在可以自我配置。它會自動校準新節點並將它們連接到所需的網絡，而無需任何先前的設定。

借助此功能，可以輕鬆擴展和管理網路。

6、行銷和銷售

行銷和銷售團隊可以透過使用分散式資料輕鬆地從不同平台和系統中策劃 360 度全方位消費者檔案和行為視圖。

這使他們能夠創建更有針對性的活動、CLV(客戶生命週期價值)、更好的潛在客戶評分準確性，並執行其他幾個重要的績效指標。

行銷團隊使用超細分在正確的時間透過正確的管道向正確的客戶提供行銷活動。

7、人工智慧和機器學習

智慧和開發團隊可以輕鬆地從多個來源建立資料目錄和虛擬倉庫，以提供 AI 和機器學習模型。

這為他們提供了更多洞察力，而無需在給定的中心位置收集所有資料。

團隊還可以使用聯合資料準備，使網域能夠為資料分析工作負載提供可信任資料和品質。

8、防損

透過在金融部門實施資料格，公司可以更快獲得洞察力，同時降低營運風險和成本。

此功能使國際金融機構和組織能夠在本地分析其數據。這可以在任何地區或國家完成，它有助於識別任何詐欺威脅，而無需建立任何可以傳輸到中央資料庫的資料集副本。

資料隱私管理允許公司保護他們的客戶數據，因為他們必須遵守不斷發展的區域數據和隱私法，如 VCDPA。

資料網格的幾個實際實現

金融服務機構

在他們的一篇部落格中，Thoughtworks 討論了資料網格對金融機構資料流程的影響。

由於此類應用程式即時處理大量事務數據，因此將準確及時的數據流傳輸到分析系統非常重要。

在這種情況下，高階主管可以靈活地快速操作數據，並且能夠存取面向領域的數據產品。

這使他們能夠提出更多相關問題，並最終獲得更可靠的答案和有價值的見解，以便在更短的時間內採取行動。

不僅如此，領域團隊還能夠使用分析數據並將其直接建置到使用者的數位體驗中。

AWS S3

大約 15 年前，當 AWS 將其儲存層商品化並用 AWS S3 物件儲存取而代之時，發生了巨大的變化。

由於 S3 和其他雲端儲存的可負擔性和普遍性，公司現在正在將其資料轉移到雲端物件儲存。這使他們能夠建立資料湖，最終可以以不同的方式分析資料。

時尚零售商品牌

歐洲最大的線上時尚零售商 Zalando 了解到，有一種簡單的方法可以保證大規模的訪問和可用性。這可以透過將更多職責轉移給最初收集這些數據並擁有所需領域知識的團隊來完成。並且還透過將所有元資料資訊和資料治理保持在中心位置。

相信我，空間不足以涵蓋所有用例。這是一個推動市場，企業希望從中獲得最大利益。

下一步是什麼?擁抱資料產品思維

資料產品有幾種創新實踐，它們將不同的概念融合在一起，例如設計思維、待完成的工作理論，以及打破阻礙跨職能創新的組織孤島。到 2022 年，企業應抓住機會並改善其資料管理策略，牢記 Web 3.0。

以上是資料網格在物聯網、人工智慧和機器學習中的用例和應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！