En konvergerad dataplattform är en enda datainfrastruktur. Den integrerar datainsamling, lagring, styrning, kvalitetskontroller och analys i en enda dataarkitektur. Den ersätter också separata och verktygsbaserade datasystem.
- Helhetskoordinering av arbetsflöden: Pipelinen har automatiserats så att data flödar sömlöst utan att man behöver övervaka varje system manuellt inom en sammankopplad miljö för att säkerställa korrekt dataflöde.
- Minskad verktygsanvändning: Genom att ha ett enhetligt gränssnitt och ta bort olika verktyg och applikationer kan en affärsanvändare fokusera på att uppnå mål snarare än att jonglera med en mängd överlappande applikationer och lösningar.
- Snabbare tidslinje för handlingsbara data: Med fullständig insikt i all information som finns tillgänglig i en organisation är det möjligt att fatta snabbare och bättre underbyggda beslut, och data blir tillgängliga för AI-initiativ snabbare.
Lager 1: Styrnings- och datareferenslager (grund)
Detta grundläggande lager skapar ditt dataekosystem som en "enda sanningskälla" genom att:
- Metadataregistret är i huvudsak ett informationsarkiv som ger en sammanfattning av datakällor, platser, innehåll och värde för användarna.
- Pipeline Management används för att styra hur komponenter ansluter till andra komponenter för att överföra och ändra data inom ekosystemet.
- Driftsstyrning: övervakning, aviseringar och felloggning över alla pipelines.
Lager 2: Databerikande lager (intelligens)
Detta lager förvandlar rådata till en användbar tillgång:
- ML-driven förfining: Använder maskininlärningsmodeller och statistiska beräkningar för att skapa insikter, flaggor och nyckelindikatorer. Detta bidrar till bättre beslutsfattande.
- Användbarhetsförbättringar: Förändringar och förbättringar i datakvalitet, tillsammans med ökad mening, förbereder data för användning av både mänskliga användare och AI-system.
Lager 3: Engagemangs- och interaktionslager (Upplevelse)
Detta översta lager ger användarvänlig åtkomst med:
- Personbaserad visualisering: Erbjuder ett gränssnitt skräddarsytt för dataingenjörer, dataanalytiker och chefer inom företaget.
- Semantisk sökning: Frågor på naturligt språk som visar relevanta dataprodukter.
- Självbetjäningsanalys: En lösning för företagsanvändare så att de kan analysera data utan att behöva förlita sig på kontinuerlig support från IT.
- Drivs av smartare AI med styrd åtkomst. Det ger AI-system fullständig kontextuell insyn, konsekvent semantik och realtidsdata över silos. Gartners undersökning visar att 61 % av organisationerna utvecklar sin D&A-operativmodell specifikt för AI , vilket tar det från problemdetektering till körbara lösningar.
- Ökar driftseffektiviteten i stor skala: Den kombinerar övervakning, CI/CD och anslutning i en instrumentpanel. Detta eliminerar behovet av anpassade integrationer och utbildning i flera verktyg. Den snabbar också upp data-till-värde-processen genom säkra, proaktiva arbetsflöden.
- Strategisk transformation av datateam: Tack vare detta kan dataexperter undvika felsöknings- och avstämningsuppgifter. För att skapa värde för hela företaget kan de sedan koncentrera sig på AI-innovation, dataprodukter och affärsallianser.
Polestar Analytics 1Platform löser fragmentering genom att federera Azure, AWS, GCP, Databricks och Snowflake till ett styrt system – ingen dataförflyttning krävs. Tekniska team behåller sin flexibilitet. Företagsanvändare använder enkla gränssnitt med lite/ingen kod som inkluderar styrning för konsekventa policyer över ekosystem.
Läs mer: Blogg om konvergerad dataplattform.