多源异构

浅谈数据管理架构 Data Fabric（数据编织）及其关键特征、落地应用伴随着企业从数字化转型迈向更先进的数智化运营新阶段，对看数、用数的依赖越来越强，但数据的海量增长给数据管理带来一系列难题，如数据类型和加工链路日益复杂，数据存储和计算引擎更加分散，数据需求响应与数据质量、数据安全风险难以兼顾，数据流通过程中的合规性冲突，以及混合多云环境下的“数据孤岛”等。

破除“数据孤岛”新策略：Data Fabric（数据编织）和逻辑数据平台今天，我们已经进入到一个数据爆发的时代，仅 2022 年，我国数据产量就高达 8.1ZB，同比增长 22.7%，数据产量位居世界第二。数据作为新型生产资料，是企业数智化运营的基础，已快速融入到生产、分配、流通、开发、应用、服务等各环节之中，深刻改变着企业的生产方式、管理方式和经营模式。通过数据驱动，能够帮助企业不断提高业务决策效率和质量，适应快速变化的商业环境，构建新质生产力。

数据虚拟化：零数据搬运，实现全域数据的集成和自适应加速数据虚拟化技术的兴起，与传统数据仓库体系的弊端日益显现有着密切关系。过去，企业通常会构建数据仓库来存储与加工结构化数据。数据仓库虽然实现了数据的物理集中存储，但过于依赖大量的 ETL 工程师来支持数据的集成、准备、开发与管理。随着半结构、非结构化数据量的急剧膨胀，以及业务看数、用数需求的高频化，传统的数据仓库体系已逐渐无法有效应对这些新挑战。