Zentralisierung und unbegrenzte Skalierbarkeit bei der Datenspeicherung, -abfrage und -sortierung sind für Knowledge Lakes der Enterprise-Klasse von grundlegender Bedeutung. Ein Knowledge Lake ist ein zentrales Repository, das die Datenanforderungen der Benutzer rund um die Uhr erfüllt. Daher wird es von globalen Organisationen verwendet, um unvorstellbare Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Datenbestände zu speichern. Dieser Beitrag beschreibt die Greatest Practices und wichtigsten Überlegungen für eine erfolgreiche Knowledge Lake-Implementierung.
1| Entdecken Sie, wie ein Knowledge Lake Mehrwert schafft, um die richtigen Ziele zuzuweisen
Bitte erliegen Sie nicht dem Wettbewerbsdruck, der Sie dazu zwingt, eine Knowledge Lake-Implementierungsstrategie nur deshalb zu genehmigen, weil Ihre Konkurrenzunternehmen dies getan haben. Zunächst müssen Sie Ihre Unternehmensziele identifizieren. Ohne klar definierte Knowledge Lake-Ziele werden Unternehmen Schwierigkeiten haben, einen angemessenen Return on Funding (ROI) zu erzielen. Datendienste.
2| Testen Sie die Skalierbarkeit und Aktualisierbarkeit für die Massive Knowledge-Anwendungen von morgen
Entwickler, Dateningenieure und Analysten arbeiten zusammen, um einen Datensee zu erstellen und Massive-Knowledge-Speicher-Workflows zu optimieren. Sie möchten den Bedarf an manuellen Eingriffen bei der Überwachung großer Datenmengen reduzieren.
Der Knowledge Lake sollte flexibel genug sein, um verschiedene Datenquellen zu berücksichtigen. Ebenso muss er sich an die sich ständig ändernden Governance-Anforderungen anpassen, die sich auf die Datenpraktiken moderner Unternehmen auswirken. Ein Knowledge Lake muss außerdem Add-ons für künstliche Intelligenz (KI) zur Verwaltung unstrukturierter Daten bieten.
3| Implementieren Sie robuste Knowledge Governance-Frameworks und -Technologien
Ein Enterprise Knowledge Lake muss ethischen Verarbeitungsrahmen entsprechen. Wie kann er das tun? Die Einstellung eines Knowledge Governance Officer (DGO) kann die Führung befähigen, die erforderlichen Richtlinien auszuarbeiten. Darüber hinaus ist die Einrichtung von Datenvalidierungsprotokollen unerlässlich, so die Knowledge Lake-BeratungsdiensteIhre Bedeutung nimmt nur noch zu, da die Zahl der Fälle von Datendiebstahl im Zusammenhang mit Technologie, wie Lösegeldforderungen und Industriespionage, rasant zunimmt.
Nur autorisierte Mitarbeiter dürfen Zugriff auf bestimmte Datensätze haben. Diese Anforderung ist für die Aufrechterhaltung eines angemessenen Cybersicherheitsstandards von entscheidender Bedeutung. Mithilfe von Governance-Regeln können Sie die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen eurasischer, panamerikanischer, afrikanischer und australischer Verbraucherdatenschutzkriterien sicherstellen.
Wichtige Überlegungen für eine erfolgreiche Knowledge Lake-Implementierung
Führungskräfte müssen die Kosten für die Speicherung und Verarbeitung von Daten in einem Knowledge Lake versuchsweise überwachen. Sie können Marktstudien und Preisanalysen durchführen, um die IT-Kosten abzuschätzen. Diese Praktiken geben Unternehmen Aufschluss über mögliche Ideen zur Kostensenkung.
Beispielsweise bieten Cloud-Computing-Anbieter vorkonfigurierte Knowledge-Lake-Servicepakete an. Sie werden wahrscheinlich eine nutzungsabhängige Preisstrategie verwenden. Wenn Sie Ihre Datenstrategien so optimieren, dass sie weniger Ressourcen verbrauchen, wird die Knowledge-Lake-Implementierung wirtschaftlich.
Gleichzeitig möchten Sie Mitarbeiter, Lieferanten und andere Führungskräfte im Umgang mit dem Knowledge Lake und den zugehörigen Instruments schulen. Andernfalls führt mangelndes Fachwissen dazu, dass sie Zeit und Mühe verschwenden, anstatt vom Knowledge Lake zu profitieren und die Zuverlässigkeit der Analysen zu verbessern.
Schließlich müssen die Beteiligten die Knowledge-Lake-Architektur schnell überarbeiten, wenn sich die Geschäftsanforderungen aufgrund von Fusionen, Erweiterungen oder regulatorischem Druck ändern. Beispielsweise muss Ihr Knowledge-Lake-Implementierungsteam neue Datenverschlüsselungstechnologien integrieren. Darüber hinaus möchten Sie eine ausgewogene Multi-Cloud-Integrationsperspektive festlegen.
Das Fazit
Unternehmen versprechen sich von einer ordnungsgemäßen Knowledge Lake-Integration Wettbewerbsvorteile. Allerdings müssen sie interne Datenexperten dazu anhalten, ein Gleichgewicht zwischen Skalierbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Greatest Practices für Knowledge Lakes und wichtige Überlegungen wie Zugriffskontrolle, sorgfältig festgelegte Implementierungsziele und regelmäßige Infrastruktur-Upgrades können dabei helfen, dies zu erreichen.
Der Beitrag Knowledge Lake-Implementierung: Greatest Practices und wichtige Überlegungen für den Erfolg erschien zuerst auf Datenfloq.