Что такое служба данных Data Service в блокчнейне?

Служба данных — это служба, которая предоставляет информацию и данные и управляет ими. Таким образом, компании могут эффективно организовывать, хранить, извлекать и обмениваться данными. В зависимости от использования службы данных охватывают широкий спектр типов данных, таких как структурированные данные в форме баз данных, неструктурированные данные, а именно текст, изображения и аудиофайлы, а также полуструктурированные данные,  например документы XML.

Центр обслуживания данных предоставляет интерфейсы, которые позволяют разработчикам получать доступ к данным и использовать их в своих приложениях. Это способствует гибкости и совместимости программного обеспечения. Кроме того, сервис может реализовать меры безопасности, гарантирующие конфиденциальность данных и защиту от несанкционированного доступа.

Управление услугами передачи данных позволяет компаниям оптимизировать свою деятельность, принимать обоснованные решения и разрабатывать инновационные продукты и услуги.

С этой целью услуги в первую очередь предоставляют анализ и визуализацию данных, что приводит к лучшему пониманию данных и общей стратегии их использования.

Простыми словами, интеллектуальные услуги передачи данных являются центральным строительным блоком современного информационного общества, облегчающим управление и использование данных.

Служба данных — это услуга, которая фокусируется на предоставлении данных. Здесь поставщик предоставляет конкретные данные для поддержки клиентов в удовлетворении их информационных потребностей.

Напротив, данные как услуга (DaaS) представляют собой более комплексный подход. Здесь предоставляются не только чистые данные, но также соответствующая инфраструктура и инструменты для их эффективного использования. Для этого DaaS может включать, например, доступ к базе данных, инструменты аналитики и запуск приложений. Таким образом, DaaS обеспечивает комплексное решение, в то время как служба данных фокусируется на самой доставке данных.

Различные службы данных используются для соответствия различным требованиям к обработке данных в современных средах приложений. Там являются тот следующий типыслужб данных :

Типы служб данных	Определение
Реляционная база служб  данных	Реляционная  база служб  данных предоставляет платформу для управления структурированными данными в форме таблицы. Она позволяет создавать, хранить, извлекать и обновлять данные с помощью запросов SQL. Хорошо известные примеры включают Amazon RDS и базу данных SQL Microsoft Azure.
Служба кеширования в памяти	Служба кэширования в памяти временно сохраняет данные в памяти для ускорения доступа. Это повышает производительность за счет более быстрого предоставления часто используемых данных. Redis и Memcached — популярные варианты.
Новостной брокер или потоковый сервис	Новостной брокер или потоковый сервис обеспечивают эффективную передачу сообщений или потоков данных между различными приложениями или компонентами. Это полезно для обработки в реальном времени и обработки событий. Примеры включают Apache Kafka  и Amazon Kinesis.
Сервис базы данных документов	Сервис базы данных документов хранит неструктурированные или полуструктурированные данные в таких форматах документов, как JSON или XML. Это позволяет поддерживать гибкие модели данных. MongoDB и Couchbase — хорошо известные примеры.
Сервис базы данных графов	Служба базы данных графов хранит данные в виде узлов и ребер для моделирования сложных взаимосвязей между точками данных. Такие сервисы полезны для социальных сетей, систем рекомендаций и графов знаний. Neo4j — самый популярный вариант .
Сервис базы данных временных рамок	Служба базы данных временных рамок специализируется на хранении и анализе упорядоченных по времени точек данных. Это особенно актуально для таких приложений, как данные датчиков Интернета вещей , финансовая аналитика и системы мониторинга. К примерам можно отнести InfluxDB и OpenTSDB
Сервис базы данных хранения колонок	Служба базы данных хранения колонок упорядочивает данные по столбцам, что обеспечивает эффективный анализ запросов. Это хорошо подходит для хранения данных и бизнес-аналитики. К примерам можно отнести Amazon Redshift и Google Bigtable .
Сервис хранилища данных	Сервис хранилища данных хранит неструктурированные данные, такие как файлы и медиа-объекты. Он обеспечивает масштабируемый и экономичный способ архивирования и доставки контента в долгосрочной перспективе. Примеры Amazon S3 и Azure Blob Storage
Сервис хранилища данных	Служба хранилища данных объединяет данные из различных источников для анализа и составления отчетов. Он предоставляет центральную платформу для сбора, очистки и преобразования данных. Примеры  Snowflake и Google BigQuery.
Сервис Data Lake	Служба Data Lake позволяет хранить большие объемы структурированных и неструктурированных данных в их собственном формате. Это облегчает последующий анализ и обработку. Примеры S3 и Azure Data Lake Storage.

Хаб службы данных играет решающую роль, помогая предприятиям и организациям управлять, анализировать и использовать данные для принятия обоснованных решений и получения конкурентных преимуществ. При этом он поддерживает компании в следующих областях применения:

Анализ данных

Службы данных используются для анализа больших объемов данных. Они позволяют извлекать информацию из данных для выявления тенденций, закономерностей и взаимосвязей. Например, розничный торговец может использовать анализ данных, чтобы определить, какие продукты лучше всего продаются в определенные сезоны, чтобы соответствующим образом планировать запасы и рекламные акции.

Интеграция данных

Службы данных поддерживают объединение и связывание данных из разных источников. Они облегчают беспрепятственный поток информации между различными системами и платформами. Например, банк может использовать службы данных, чтобы объединить информацию о клиентах из разных отделов и создать единое представление о каждом клиенте.

Доставка данных

Службы данных обеспечивают легкий доступ к данным, предоставляя интерфейсы, через которые приложения и пользователи могут получить доступ к необходимой информации. Организация здравоохранения может использовать службы данных, чтобы сделать медицинские записи и данные пациентов доступными для врачей и медицинского персонала через безопасную онлайн-платформу.

Визуализация данных

Службы данных можно использовать для наглядного представления данных, например, с помощью диаграмм, графиков и интерактивных информационных панелей. Технологическая компания может использовать службы данных для представления данных о продажах в режиме реального времени в виде динамических информационных панелей для обеспечения командам продаж лучшее представление об их эффективности.

Валидация данных

Службы данных помогают проверять данные на точность, полноту и согласованность, чтобы гарантировать правильность информации. Страховая компания может использовать службы данных, чтобы гарантировать точность данных клиентов до обработки претензий.

Преобразование данных

Эти услуги позволяют преобразовывать данные в различные форматы, структуры или модели, чтобы их можно было использовать для разных целей. Логистическая компания может использовать службы данных для преобразования данных о доставке в стандартизированный формат, который могут использовать различные партнеры и системы.

Качество данных

Служба данных помогает отслеживать и улучшать качество данных, обеспечивая их надежность и точность. Телекоммуникационная компания могла бы использовать это для выявления и устранения дубликатов в данных клиентов.

Архивирование данных

Службы данных предоставляют возможности долгосрочного хранения данных в безопасных и эффективных решениях для хранения. Правительственное учреждение могло бы использовать их для безопасного архивирования исторических записей, обеспечивая при этом легкий доступ к ним.

Перенос данных

При изменении или обновлении систем службы данных помогают перенести данные из одной системы в другую без потерь и повреждений. Компания , переносящая свою старую CRM-систему на новую, может использовать Data Services для беспрепятственной передачи контактной информации клиентов.

Контроль доступа к данным

Службы данных позволяют контролировать доступ к конфиденциальным данным посредством аутентификации и авторизации для обеспечения безопасности данных. Финансовое учреждение может использовать их, чтобы обеспечить доступ к финансовым данным клиентов только уполномоченным сотрудникам.

Данные в реальном времени

Сервисы предоставляют возможность собирать и обрабатывать данные в режиме реального времени и делать их доступными для немедленного использования. Транспортная компания может использовать их для отслеживания местонахождения своих транспортных средств в режиме реального времени и соответствующим образом корректировать маршруты.

Архитектура данных

Службы данных помогают разработать эффективную архитектуру данных, отвечающую потребностям организации. Компания электронной коммерции может использовать эти услуги для создания масштабируемой инфраструктуры данных для удовлетворения растущих потребностей в данных.

Отчетность по данным

Эти услуги позволяют создавать отчеты и анализировать, чтобы получить представление о прошлых результатах и текущих тенденциях. Образовательная компания может использовать эти услуги для создания отчетов об успеваемости учащихся и преподавателей и на их основе вносить улучшения.

Моделирование данных

Службы данных помогают создавать модели данных, которые представляют структуру и связи между различными типами данных. Производственная компания может использовать их для создания модели движения материалов в цепочке поставок и выявления узких мест.

Резервное копирование и восстановление данных

Управление службами данных предоставляет решения для регулярного резервного копирования данных и их восстановления в случае сбоя или неисправности. ИТ-компания может использовать это для настройки автоматизированных процедур резервного копирования и быстрого восстановления данных в случае сбоя сервера.

Получение выгоды компаниями от службы передачи данных зависит от того, где они развертывают эту услугу. В основном служба обеспечивает следующие преимущества

Преимущество	Объяснение
Обоснованные решения	Службы данных позволяют принимать обоснованные решения, используя комплексные данные, чтобы минимизировать неопределенности и повысить шансы на успех.
Персонализированный клиент подход	Компании используют аналитику данных о клиентах для создания индивидуальных предложений, укрепления лояльности клиентов и увеличения продаж.
Эффективный маркетинг	Маркетинговые стратегии, оптимизированные на основе данных, более точно определяют целевые группы, контролируют эффективность кампаний и, таким образом, оптимизируют маркетинговые усилия.
Сервис для проактивных клиентов	Службы обработки данных помогают предвидеть потребности клиентов и активно предлагать решения, что повышает удовлетворенность клиентов.
Оптимизированный действующий процессы	Посредством анализа данных компании выявляют недостатки и неэффективность операций, что снижает затраты и повышает производительность.
Управление рисками	Компании выявляют потенциальные риски на ранней стадии посредством анализа рыночных данных и принимают меры по минимизации финансовых потерь.
Улучшение эффективности инноваций	Службы обработки данных выявляют тенденции и новые возможности, стимулируют инновации и ведут к разработке новых продуктов и услуг.
Эффективное использование ресурсов	Анализ данных о потреблении и производстве позволяет оптимизировать использование ресурсов, снизить затраты и снизить воздействие на окружающую среду.
Конкурентоспособный преимущество	Компании, которые эффективно используют данные, действуют быстрее, лучше реагируют на изменения и, таким образом, получают конкурентное преимущество.
Идеи в режиме реального времени	Службы данных предоставляют аналитическую информацию о бизнес-данных в режиме реального времени, повышают оперативность и гибкость бизнеса.
Партнерские отношения и сотрудничество	Обмен данными с партнерами и поставщиками позволяет улучшить взаимоотношения и использовать синергию между компаниями.
Контроль затрат	Благодаря анализу затрат компании могут отслеживать и контролировать расходы, чтобы обеспечить эффективный контроль затрат.

Проблемы, с которыми компании сталкиваются при работе со службами данных, зависят от типа службы. Далее - три основных проблемы.

Дополнительные шаги по обеспечению соответствия

Компаниям, возможно, придется соблюдать дополнительные законодательные и нормативные требования, чтобы обеспечить защиту данных во время передачи и обработки. Сюда входят такие меры, как соглашения о защите данных, сертификаты безопасности и, возможно, необходимость проведения стороннего аудита.

Возможно ограниченные функций

Если компании полагаются на облачное решение, платформа обслуживания данных может предлагать ограниченные функциональные возможности по сравнению с локальной обработкой данных. В конце концов, сервисные платформы могут быть спроектированы для поддержки широкого спектра приложений. Компании должны гарантировать, что предлагаемые функции отвечают их конкретным требованиям, не идя на ненужные компромиссы.

Продолжительность передачи данных

При использовании DaaS скорость передачи данных может стать проблемой, особенно для больших объемов данных. Передача данных поставщику услуг и возврат обработанных данных обратно может занять время, что может повлиять на общую эффективность обработки данных. Это особенно важно для приложений реального времени.

Введение в службу данных – как это работает на практике

Чтобы запустить сервис передачи данных онлайн через облако (DaaS), компании должны предпринять следующие шаги:

Создать ясность в отношении целей

В качестве первого шага компании определяют четкие цели использования данных как услуги. Это могут быть, например, улучшение процесса принятия решений, экономия затрат или разработка новых продуктов и услуг.

Определить и оценить источники данных

Затем они идентифицируют все доступные внутренние и внешние источники данных. Они могут включать, например, данные о клиентах, данные о транзакциях, социальные сети и данные внешнего рынка. Затем им следует оценить источники данных с точки зрения их актуальности и качества.

Создать инфраструктуру данных

Должна быть создана необходимая технологическая инфраструктура для обработки и хранения данных. Это может включать в себя выбор баз данных, облачных сервисов и других инструментов, обеспечивающих обработку и хранение данных.

Обеспечить конфиденциальность и безопасность данных

Защита данных и соблюдение правил защиты данных имеют решающее значение. С этой целью компании должны принять соответствующие меры безопасности для защиты данных от несанкционированного доступа и неправильного использования.

Определить и оптимизировать процессы обработки данных

Затем компании устанавливают четкие процессы сбора, обработки, анализа и доставки данных. Им следует постоянно оптимизировать эти процессы, чтобы обеспечить эффективность и точность.

Определить механизмы доступа и роли пользователей

Компании определяют, кто к каким данным имеет доступ. Для этого им следует определить роли пользователей и механизмы доступа, чтобы нужные люди могли видеть и использовать нужные данные.

Обеспечивать и контролировать качество данных

Качество предоставляемых данных имеет большое значение. Необходимо создать механизмы регулярного анализа и мониторинга для обеспечения точности, актуальности и надежности данных.

Учитывать масштабируемость и производительность

Поставщик услуг передачи данных должен иметь возможность обрабатывать растущие объемы данных без ущерба для производительности. Поэтому масштабируемость инфраструктуры и процессов следует учитывать с самого начала.

Выполнять постоянный анализ и корректировку

Компании должны регулярно пересматривать управление своими службами данных, чтобы гарантировать достижение поставленных целей. Корректировки могут быть необходимы, чтобы приспособиться к изменениям в компании или на рынке.