Datenintelligenz für Hybrid- undCloud

Warum hybride undCloud umgebungen Datenintelligenz erfordern

Unternehmen verarbeiten Daten zunehmend über Cloud , lokale Systeme, Data Warehouses, Data Lakes, SaaS-Plattformen und Edge-Umgebungen hinweg. Diese Architekturen bieten zwar Flexibilität und Scalability, erhöhen jedoch die Komplexität in Bezug auf Governance, Herkunft, Beobachtbarkeit, Metadaten und Zugriffskontrolle.

Datenintelligenz ermöglicht es Unternehmen, verwalten Daten so zu verwalten , als wären sie vereinheitlicht – und sorgt so für einheitliche Bedeutung, Vertrauen und Übersicht, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden.

Herausforderungen hybrider undCloud Datenumgebungen

Hybride undCloud führen in mehreren kritischen Bereichen zu Komplexität:

• Inkonsistente Metadaten Definitionen in Cloud lokalen Systemen.
• im Silo Data Governance plattformübergreifend.
• Schwierigkeiten bei der Rückverfolgung der Abstammung zwischen Cloud lokalen Pipelines.
• Begrenzte Transparenz hinsichtlich Datenqualität und Abweichungen zwischen verteilten Quellen.
• Fragmentierte Zugriffskontrollmodelle und Identitätssysteme.
• Redundante Datenkopien, die Compliance- und Betriebsrisiken verursachen.
• Höhere Betriebskosten für die Verwaltung der Zuverlässigkeit in großem Maßstab.

Data Intelligence begegnet diesen Herausforderungen mit einheitlichen Metadaten, Governance, Herkunftsnachweis und Beobachtbarkeit.

Wie Datenintelligenz hybride undCloud unterstützt

Vereinheitlicht Metadaten Umgebungen Metadaten

Eine Datenintelligenzplattform standardisiert technische, geschäftliche und betriebliche Metadaten über Clouds, Datenbanken und Datenübertragungstools hinweg.

Bietet einheitliche Governance-Richtlinien

Governance -Richtlinien – einschließlich Zugriffsregeln, Datenschutzklassifizierungen und Aufbewahrungsstandards – werden in allen Umgebungen einheitlich angewendet.

Ermöglicht eine durchgängige Herkunftsnachverfolgung über Clouds hinweg

Lineage kartografiert und visualisiert Transformationen und Abhängigkeiten zwischen Systemen, Pipelines und BI- oder KI-Ausgaben.

Dazu gehören:

• Cloud der Herkunftsdaten von On-Premise zur Cloud .
• Umwandlungen von Lagerhäusern in Seen.
• SaaS-Erfassungsabläufe.
• Downstream dashboard Modellnutzung.

Bietet umgebungsübergreifende Beobachtbarkeit

Beobachtbarkeit liefert Qualitäts- und Vertrauenssignale über verteilte Systeme hinweg und hilft Teams dabei, Probleme frühzeitig zu erkennen.

Integriert sich in mehrere Identitäts- und Zugriffs-Frameworks

Data Intelligence stimmt den Datenzugriff auf Cloud -Systeme, lokale Verzeichnisse und Governance-Modelle auf Domänenebene ab.

Unterstützt die Datenübertragung ohne Konsolidierung

Unternehmen können Daten an Ort und Stelle speichern und gleichzeitig Metadaten, Herkunft, Vertrauenssignale und Governance über eine einzige Plattform verwalten.

ReduziertLieferanten-Lock-in Cloud

Durch die Standardisierung Metadaten Governance macht Data Intelligence Architekturen über AWS, Azure, Google Cloud und lokale Systeme hinweg portabel.

Architektonische Überlegungen für hybride undCloud

ZentralesLager Metadaten

Alle Metadaten– technische, geschäftliche und betriebliche – sollten unabhängig von ihrer Herkunft katalogisiert und normalisiert werden.

Föderierte Governance

Governance muss zentral sein, aber in verteilten Umgebungen durchsetzbar sein.

Vereinheitlichte Abstammungsgraphen

Die Abstammungslinie sollte Cloud lokale Ressourcen zu einem einzigen verbundenen Diagramm verbinden.

Beobachtbarkeit Aufnahme- und Umwandlungsstellen

Qualität und Drift-Erkennung müssen Pipelines in allen Umgebungen überwachen.

Anbindung an wichtige SaaS- und Cloud

Eine Datenintelligenzarchitektur sollte nativ integriert sein mit:

• AWS-Dienste.
• Azure-Dienste.
• Google Cloud .
• Snowflake, BigQuery, Redshift, Synapse, Databricks.
• Lokale Datenbanken und Lagerhäuser.
• SaaS-Anwendungen und APIs.

Richtlinienkonformer data sharing

Bei Data sharing Clouds Data sharing müssen Vertraulichkeit, Klassifizierung und gesetzliche Beschränkungen berücksichtigt werden.

Zuverlässigkeit in mehreren Regionen

Beobachtbarkeit Herkunft müssen Datenflüsse aus mehreren Regionen widerspiegeln, um Compliance und Betriebskontinuität zu gewährleisten.

Datenprodukte und Verträge

Gebrauchsfertige Assets mit integrierter Governance.

Die wichtigsten Vorteile von Data Intelligence in Hybrid- undCloud

Verbesserte Interoperabilität

Einheitliche Metadaten Governance beseitigen Inkonsistenzen zwischen Cloud lokalen Systemen.

Gestiegenes Vertrauen in verteilte Analytik und KI

Lineage und Beobachtbarkeit , dass die Datenzufuhr für Analysen und KI-Pipelines genau, aktuell und konform bleibt.

Reduziertes Betriebsrisiko

Die frühzeitige Erkennung von Anomalien und Qualitätsproblemen reduziert Downtime verbessert die Zuverlässigkeit.

Schnellere Einbindung neuer Datenquellen

Metadaten Steuerungsmuster beschleunigen die Integration neuer Plattformen und Pipelines.

Stärkere Einhaltung

Klassifizierung und Abstammung erfüllen die Audit-Anforderungen über verschiedene Rechtsgebiete, Clouds und Datenresidenzmodelle hinweg.

Use Cases

• Cloud , die einheitliche Herkunftsangaben und Vertrauenssignale erfordern.
• KI Training Daten aus mehreren Cloud lokalen Quellen.
• Unternehmensdatenkataloge mit verteilten Metadaten und Datenprodukten.
• Hybride ETL- und ELT-Pipelines, die Cloud On-Prem-Systeme umfassen.
• Regulatorische Berichterstattung, die eine lückenlose Rückverfolgbarkeit erfordert.
• Cloud und Failover-Vorgänge.

Warum Unternehmen Actian für Hybrid- undCloud wählen

Actian Data Intelligence-Plattform wurde entwickelt, um verteilte Umgebungen durch folgende Funktionen zu unterstützen:

• Einheitliche Metadaten Hybrid- undCloud Metadaten .
• Einheitliche Governance und Zugriffskontrolle in allen Umgebungen.
• Durchgängige Herkunftsnachverfolgung fürCloud flüsse.
• Beobachtbarkeit , dass Qualität, Abweichungen und Anomalien über Pipelines hinweg verfolgt werden.
• Flexible Deployment , dieLieferanten-Lock-in vermeiden.
• Native Unterstützung für verantwortungsbewusste KI durch Metadaten Herkunftsnachweis.
• Skalierbare Architektur, die Integrationsmuster auf Unternehmensebene unterstützt.

Actian bietet eine einzige Intelligenzschicht, die sich über das gesamte verteilte Ökosystem erstreckt.