#data_fabric — Public Fediverse posts

📣 Webinar “Data for Resilience: Building the #DIRECTED Data Fabric”
📆 June 26, 2026
🕚 11:00 CEST

Experts from 52°North and SaferPlaces present how interoperability standards, shared architectures and connected services link data/modelling systems across Europe. The #data_fabric supports the exchange and integration of information between different organizations and systems while flexible enough to meet diverse operational and governance needs.

👉 more: https://tinyurl.com/mun54c5t

#DRM #CCA

Как Data Fabric и HTAP превращают сырые данные в бизнес-события для мгновенной аналитики

Долгое время главным критерием качества данных считалась их чистота и полнота. Компании инвестировали значительные ресурсы в MDM-системы и процессы проверки, стремясь получить «единую версию правды». Однако сегодня этого уже недостаточно. В условиях, когда скорость реакции определяет успех, на первый план выходит новый критерий — актуальность. Способность данных отражать реальное положение дел в момент принятия решения становится решающим фактором. При этом классические архитектуры, основанные на ночных загрузках в DWH, создают временной лаг, который превращает «правду» во «вчерашнюю». Привет, Хабр. Меня зовут Александр Шалудин. Я Presale-архитектор Data Services VK Tech. В этой статье я разберу, к чему может приводить работа с неактуальной информацией и как выстроить архитектуру, которая позволит устранить этот разрыв. Из-за высокой конкуренции и сопутствующих вызовов многие компании стремятся стать Data-Driven, то есть принимать решения, основываясь на данных, чтобы сохранять конкурентоспособность, быстро реагировать на тренды и взвешенно оценивать бизнес-процессы. Однако точность этих решений напрямую зависит не только от качества информации, но и от ее актуальности и доступности в нужный момент. Ключевая угроза здесь — задержка данных. Это не просто неудобство, а прямые скрытые расходы. Компания может иметь выстроенные процессы контроля качества и полные справочники, но, если ответ от аналитической системы нужен сегодня, а данные поступят только завтра или через неделю, их ценность для принятия оперативных решений стремится к нулю.

https://habr.com/ru/companies/vktech/articles/1044946/

#tarantool_column_store #htap #data_fabric #oltp #olap #realtime_analytics #tarantool #etl #mdm #vk_tech

Объединяем SCADA, MES и ERP без «мусора на входе»

Когда модель промышленной аналитики начинает показывать отрицательный расход электроэнергии или теряет 15% сырья на ровном месте, проблема часто лежит глубже качества данных и выбора алгоритма. SCADA, MES и ERP могут хранить корректные числа, но вкладывать в них разный смысл: по времени, единицам измерения, границам операции и правилам учета. В статье разбираем, как возникает семантическая несогласованность между промышленными и корпоративными системами, почему обычная очистка данных здесь бессильна и как семантический слой помогает превратить разрозненные показатели в пригодную для аналитики картину. Перейти к разбору

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1032752/

#SCADA #MES #ERP #семантическая_несогласованность #промышленная_аналитика #семантический_слой #интеграция_данных #качество_данных #временные_ряды #Data_Fabric

Data Mesh, Data Fabric, Lakehouse: разбираем модные термины

Data Mesh, Data Fabric, Lakehouse: разбираем модные термины Data Mesh, Fabric, Lakehouse – все говорят, но никто толком не объясняет, чем они отличаются и можно ли их использовать вместе . Разобралась и делюсь структурированно и без воды. ➕ Сравнительная таблица и чек-лист: что выбрать под свою боль. ✔️Сохраняйте, чтобы больше никогда не путаться.

https://habr.com/ru/articles/1005062/

#data_mesh #data_factory #data_fabric #data_lake #архитектура_данных #управление_данными #дата_инжиниринг #хранилище_данных #аналитика_данных #lakehouse

Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse, Data Fabric, Data Mesh – что это такое, и в чем разница между концепциями

Эпоха современных хранилищ данных началась с появления реляционных баз данных (далее БД). С появлением бизнес-аналитики следствием развития БД стала концепция Data Warehouse (корпоративное хранилище данных, DWH). Дальнейший рост объемов данных, введение термина «большие данные» и разнообразие требований к обработке привели к эволюции архитектур данных. Рассмотрим этапы эволюции архитектуры данных: чем отличаются концепции, какие у них преимущества и недостатки, для каких задач в работе с данными подходят.

https://habr.com/ru/articles/846296/

#dwh #data_warehouse #data_lake #data_lakehouse #data_mesh #data_fabric #хранилище_данных #кхд #корпоративное_хранилище_данных #архитектура_данных