Previous Next Play Pause
Systemy MES, a Przemysł 4.0 Systemy MES, a Przemysł 4.0
Kierunek dla systemów ERP na najbliższe lata Kierunek dla systemów ERP na najbliższe lata
Druga młodość ERP Druga młodość ERP
Big zmiana z Big Data Big zmiana z Big Data
Innowacje i potrzeba „szybkich błędów” Innowacje i potrzeba „szybkich błędów”
8 zastosowań Big Data, o których nie miałeś pojęcia 8 zastosowań Big Data, o których nie miałeś pojęcia
Klient z danych poskładany Klient z danych poskładany
Z systemu pudełkowego do ERP Z systemu pudełkowego do ERP
5 kluczowych systemów Big Data na świecie 5 kluczowych systemów Big Data na świecie
Wysoko w chmurach Wysoko w chmurach
W roku 1693, w czasie gdy Anglia miała trudności z zarządzaniem długiem państwowym, astronom Edmond Halley opracował model obliczania składek emerytalnych, który później przyczynił się do tego, że Wielka Brytania została jedną z najlepiej prosperujących europejskich gospodarek, a ubezpieczenia na życie stały się jednym z najbardziej rentownych działów światowej gospodarki.

REKLAMA:
KLIKNIJ I POBIERZ RAPORT ERP
 
 
Kiedy Halley po raz pierwszy opublikował swoją sławną tablicę trwania życia, brytyjski rząd pobierał takie same składki emerytalne od wszystkich. Na swojej tablicy Halley podzielił ludność Wielkiej Brytanii na grupy wiekowe. Wykorzystywał ją do obliczania optymalnej wysokości składek każdej osoby na podstawie jej oczekiwanej długości życia. Paul Sonderegger, starszy specjalista ds. strategii w zakresie danych w Oracle, wykorzystał historię Sir Edmonda Halleya na konferencji Oracle OpenWorld Europe w Londynie 12 lutego, aby zilustrować pewne istotne wnioski dotyczące wykorzystania danych. Poniżej podajemy niektóre z nich.

Szukaj ukrytych danych i udostępniaj je innym

Duża część danych firmowych jest na ogół ukryta w aplikacjach czy szafkach na dokumenty i nigdy nie jest wykorzystywana. Dane są zamknięte w poszczególnych działach biznesowych i nie używa się ich do tworzenia nowych produktów i usług oraz wprowadzania ich na rynek. A dział przechowujący dane może nie zdawać sobie sprawy z tego, że mogą one mieć wartość dla innego działu.

Jest mało prawdopodobne, że menedżerowie z jednego działu będą sprzedawać zestawy danych innemu działowi” — mówi Sonderegger. „Aby stworzyć gospodarkę danych, muszą one być widoczne i łatwo dostępne.


Zarządzanie danymi jak aktywami

Charakterystyczne cechy danych sprawiają, że stały się one nową klasą aktywów. Według Sondereggera najważniejsze jest to, że dane są:
  • niewyłączne — mogą być używane w tym samym czasie przez wielu ludzi, a ich wartość nie zmniejszy się niezależnie od tego, jak często będą wykorzystywane i przez ile osób. „Jeden zestaw danych może zasilić wiele aplikacji, narzędzi analitycznych i algorytmów” — mówi Sonderegger.
  • niezamienne — jednego zestawu danych nie można zastąpić drugim. „Ponieważ Halley był astronomem z wykształcenia, dysponował mnóstwem danych o księżycu. Ale ten zestaw danych nie pomógłby mu stworzyć bazy danych ludności i nie pomógłby Anglii w wojnie 9-letniej” — mówi Sonderegger. 
  • towarem opartym na doświadczeniu — wartość zestawu danych jest znana dopiero wtedy, gdy jest on wykorzystywany. „Ale to oznacza, że trzeba obniżyć koszty początkowe, aby z nimi eksperymentować. Dane powinny być płynne” — mówi Sonderegger.
Zwiększenie płynności danych

Przekształcenie danych w płynne aktywa wymaga przeniesienia ich z miejsca ich wytworzenia — np. urządzenia mobilnego lub aplikacji chmurowej — do miejsca, w którym mogą być wykorzystane, takiego jak mechanizm analityczny lub algorytm automatycznego uczenia. Jednym ze sposobów na przekształcenie danych w płynny składnik aktywów jest zarządzanie nimi w konwergentnej, autonomicznej bazie danych. Takie bazy danych są wielomodelowe, co oznacza, że mogą organizować i przechowywać dane oraz wykonywać operacje na nich w modelu JSON, w formie wykresu lub w modelach relacyjnych. Są również wieloobciążeniowe, czyli mogą obsługiwać różne rodzaje przetwarzania — takie jak transakcje finansowe (np. duże wolumeny danych o zakupach internetowych spływające w czasie rzeczywistym), analizy (np. analiza wszystkich zakupów klienta w ciągu całego kwartału) oraz dane przesyłane strumieniowo (np. odczyty z czujników w czasie rzeczywistym).

Konwergentne chmurowe bazy danych mogą również obsługiwać wielu klientów. Według Sondereggera dzięki temu, że użytkownicy mogą tworzyć wiele „podłączanych” (ang. pluggable) baz danych w ramach większej, „kontenerowej” bazy danych, zasoby mogą być współużytkowane przez wiele aplikacji lub usług o wiele bardziej wydajnie niż w przypadku, gdyby każda z nich wykorzystywała własną bazę dostosowaną do swojego indywidualnego modelu danych.

Konwergentna baza danych jest istotna dlatego, że działa z jednym silnikiem oraz obsługuje wiele typów danych, wiele metod dostępu oraz elastyczną alokację zasobów” — mówi Sonderegger. „Dlatego jest jednym z kluczowych czynników pomagających spółkom zwiększyć płynność danych i rozwijać biznes na ich podstawie.


Sasha Banks-Louie - ORACLE
Źródło: www.oracle.com/pl

PODOBNE


 

  • odl reklama baner
  • l systems wysuwany2019
  • ENOVA365 KWADRAT