Die wichtigsten technischen Anforderungen für eingebettet
Zusammenfassung
- Embedded analytics surface data insights directly within a user’s natural digital workflow without requiring them to switch applications.
- A solid infrastructure requires flexible API sets and robust ETL tools to ingest data from diverse internal and cloud storage arrays.
- Built-in data profiling and quality enforcement mechanisms ensure decision-makers have highly structured data they can entirely trust.
- The underlying platform must deliver sub-second performance, strict governance compliance, and dynamic scaling to handle high user volumes.
Was ist eingebettet ?
Wenn mehr Mitarbeiter ihre Entscheidungen auf der Grundlage von Datenerkenntnissen treffen, führt dies zu besseren Geschäftsergebnissen. Data Analytics den Nutzern zunehmend über das richtige Medium bereitgestellt werden, um fundiertere und schnellere Entscheidungen zu ermöglichen. Aus diesem Grund hat sich eingebettet als wichtiger Ansatz etabliert, der Unternehmen dabei hilft, das Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. Gartner definiert eingebettet als eine Funktion des digitalen Arbeitsplatzes, bei der Data Analytics innerhalb des natürlichen Arbeitsablaufs Nutzer Data Analytics , ohne dass dieser zu einer anderen Anwendung wechseln muss.
Wie lässt sichData Analytics einbetten , dass Nutzer Daten besser verstehen und nutzen können? Alles beginnt mit dem Aufbau der richtigen Datenbasis mithilfe einer modernen Cloud . Während die technischen Anforderungen zur Unterstützung eingebettet von den jeweiligen Anwendungsfällen und Nutzer abhängen, gibt es allgemeine Anforderungen, die eine Cloud stets erfüllen sollte. Nachfolgend finden Sie eine Zusammenfassung der einzelnen Punkte.
Technische Anforderungen
API-Integration: Die Cloud muss flexible API-Optionen bieten, um Anwendungen einen mühelosen Zugriff auf die Daten zu ermöglichen.
ETL-Integration (Extract, Transform and Load): Die Lösung sollte zudem über Fähigkeiten verfügen, Fähigkeiten Daten aus verschiedenen Quellen Fähigkeiten integrieren, darunter Datenbanken, interne und externe Anwendungen sowie Cloud .
Datenvielfalt: Die Unterstützung verschiedener Datentypen, darunter strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten, ist unerlässlich, da Daten in vielen Formen vorliegen, darunter Text, Video, Audio und viele andere.
Datenmodellierung: Die Lösung sollte in der Lage sein, die Daten so zu modellieren, dass Analytics Use Cases wie die Aggregation, Filterung und Visualisierung von Daten unterstützen.
Datenqualität: Datenprofilierung und Datenqualität sollten in die Plattform integriert sein, damit die Nutzer auf zuverlässige Daten zurückgreifen können.
Leistung: ECHTE Echtzeitleistung ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass Nutzer Daten sofort abrufen und analysieren können.
Scalability:Die Lösung sollte in der Lage sein, große Datenmengen zu verarbeiten, eine wachsende Anzahl von Nutzern und Anwendungsfällen zu unterstützen und Datenpipelines wiederzuverwenden.
Sicherheit: Die Lösung sollte robuste Sicherheitsmaßnahmen bieten, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen, darunter rollenbasierte Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und sichere Verbindungen.
Governance: eingebettet erfordern neue Ansätze im Bereich des Datenschutzes. Die Cloud sollte Unternehmen dabei unterstützen, die in ihrer Region und Branche geltenden Daten- und Datenschutzvorschriften einzuhalten und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Daten für Analysten und Entscheidungsträger von Nutzen sind.
Unterstützung für Anbieter eingebettet : Neben der direkten Datenübermittlung an Anwendungen sollte die Cloud Entwicklern die Möglichkeit bieten, eingebettet ihrer Wahl zu nutzen.
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