数据编织

colorknight6 天前
数据仓库·人工智能·数据治理·数据湖·数据科学·数据编织·自动化治理
数据编织-异构数据存储的自动化治理大约十年前,笔者曾经有过一个思考:“当时绝大多数客户都已经进行了近20年的信息化建设,拥有了数个到数十个不等的信息系统。这些信息系统会选择合适的数据存储技术来存放相关的数据。每个系统都会拥有多张不同的数据表。随着时间的迁移,客户是否还能够对数据表有清晰的了解?是否还知道数据表的用途、数据表中字段的含义以及相关性?”。当时很多客户也已经进行了相关的数据治理建设,引入了数据仓库技术,对数据进行了分层管理。少量客户也开始使用数据湖技术对全结构数据进行管理。但实际情况是,总有或这或那的原因,很多系统的数据表游离于
Denodo1 年前
大数据·数据库·数据仓库·人工智能·数据挖掘·数据分析·数据编织
10倍数据交付提升 | 通过逻辑数据仓库和数据编织高效管理和利用大数据数据已经成为企业核心竞争力的关键要素。随着大数据技术的发展,如何高效管理和利用海量的数据,已成为企业在数字化转型过程中面临的重要课题。传统的数据仓库已经不能满足当今企业对数据处理的高效性、灵活性和实时性的需求。在这种背景下,逻辑数据仓库和数据编织(Data Fabric)作为一种创新性的解决方案,逐渐成为现代企业数据管理的核心技术。
Aloudata1 年前
data fabric·数据孤岛·数据编织·逻辑数据
数据编织 Data Fabric:解决“数据孤岛”的新思路一个不争的事实是,企业内部数据孤岛的形成,根因在于业务发展的复杂性与技术迭代的快速性导致。具体而言,随着企业业务快速增长,如新生产线的引入或外部公司的并购,这些活动往往伴随着新系统上线与独立数据体系的融入,自然催生了新的数据孤岛。此外,技术革新亦是促成数据孤岛的另一重要因素,尤其在大型企业中尤为显著,如金融头部企业,为追求效率与竞争力,不断采纳业界新技术,导致系统多样性与数据沉淀加剧,进而加剧了数据孤岛现象。
Aloudata2 年前
data fabric·数据孤岛·数据编织·逻辑数据·数据管理工具
从“数据孤岛”、Data Fabric(数据编织)谈逻辑数据平台提到逻辑数据平台,其核心在于“逻辑”,与之相对的便是“物理”。在过去,为了更好地利用和管理数据,我们通常会选择搭建数据仓库和数据湖,将所有数据物理集中起来。但随着数据量、用数需求和用数人员的持续激增,数据架构的复杂度和组织架构的复杂度对物理集中的方式带来诸多挑战。
我是有底线的