Управление основными данными с использованием графовой базы данных

Управление мастер-данными (MDM) — это комплексный метод, позволяющий предприятию связать все свои важные данные с одним файлом, называемым мастер-файлом, который обеспечивает общую точку отсчета (независимо от архитектур, платформ и приложений). Таким образом, MDM может облегчить вычисления в различных системных архитектурах, платформах и приложениях, несмотря на то, что система современной организации имеет платформы (или программные решения) с различными концепциями, конструкциями и стандартами. Управление мастер-данными направлено на обеспечение процессов сбора, агрегирования, сопоставления, консолидации, обеспечения качества, сохранения и распространения данных по всей организации для обеспечения согласованности и контроля при текущем обслуживании и использовании данных приложениями.

Традиционный метод и ограничения

Традиционно программа управления мастер-данными, скорее всего, использует ту же технологию баз данных, что и приложение организации, например зрелую, точно настроенную и высокодоступную реляционную базу данных (RDBMS - Relational Database Management System). Поскольку многие организации имеют многолетний опыт работы с РСУБД и большая часть их данных хранится там, имеет смысл хранить основные данные с той же технологией базы данных. Однако по мере увеличения числа приложений и систем поставщиков идея хранения всех данных организации в одном месте с использованием СУБД достигает предела из-за структуры хранения на основе схемы и менее гибкой масштабируемости. Таким образом, будущее управления мастер-данными должно основываться на данных и их связях с другими данными, а не на хранении всех корпоративных данных в одном месте. Независимо от размера и сложности системы, этот подход даст программе управления мастер-данными возможность предоставлять согласованные, значимые представления мастер-данных. Для реализации этого нового подхода организациям требуется новая технология баз данных, которая может обрабатывать разнородные данные и отношения лучше, чем РСУБД. Базы данных Graph предлагают именно такой тип соответствия данных и производительности, поскольку они не содержат схем и ориентированы на обработку данных баз данных.

Графовая база данных — это структуры данных, которые описывают как данные, так и их отношения. Наиболее распространенными формами графа являются сети и иерархии. Графы имеют узлы и отношения между этими узлами. И узлы, и отношения могут иметь свойства и могут быть сгруппированы как метки и типы отношений. Базы данных графов предназначены для обработки графов. Поскольку базы данных созданы специально для хранения и обработки графовых запросов, разблокировка значения в отношениях данных происходит значительно быстрее, чем в других решениях SQL или NoSQL. Кроме того, графовые базы данных позволяют поддерживать данные без предписывающего набора атрибутов или свойств, одинаковых для каждого узла (или даже для отношений между узлами). В реальном мире быстрое перемещение графовых баз данных и гибкое управление функциями данных дали бы больше возможностей для агрегирования данных.

Одна база данных, чтобы управлять всеми

С помощью баз данных графов организация может легко создавать решения для управления основными данными, чтобы собирать полезные данные из всех хранилищ данных и определять отношения между ними, чтобы иметь более содержательные представления о своих данных. Одним из примеров может быть создание сети основных данных для обработки данных внутренней иерархии организации с использованием базы данных графа. Большинство бизнес-иерархий на самом деле представляют собой сети, наполненные реальными сложностями и множеством видов отношений. Сотрудники компании смогут использовать разные инструменты для общения и отчетности перед разными отделами и их менеджерами, и это разбросает данные по всей системе. Организации могут создавать единую графовую модель для сильно разбросанных данных и собирать, хранить и анализировать эти данные в графовой базе данных, чтобы иметь более четкое представление о своих внутренних отношениях в организации.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q