通常與人工智能 (AI) 和機器學習(ML) 相關聯，數據結構是將原始數據轉換為商業智能的主要工具之一。

但究竟什么是數據結構？

數據結構是一種架構和軟件，可在企業內提供統一的數據資產、數據庫和數據庫架構集合。它通過使用智能和自動化系統促進各種數據管道和云環境的端到端集成。

隨著混合云、物聯網 (IoT)、人工智能和邊緣計算的重大發展繼續發生，數據結構變得更加重要。這導致大數據的大量增加，這意味著組織需要管理的內容更多。

為了應對這些大數據，企業必須關注數據環境的統一和治理，這帶來了數據孤島、安全風險和決策瓶頸等挑戰。這些挑戰導致數據管理團隊采用 Data Fabric 解決方案，這些解決方案有助于統一數據系統、加強隱私和安全性、改善治理并為員工提供更多數據可訪問性。

數據集成導致更多的數據驅動決策，雖然企業歷來針對業務的特定方面使用不同的數據平臺，但數據結構使數據能夠更緊密地查看。所有這些都有助于更好地了解客戶生命周期，并有助于建立數據之間的聯系。

數據結構的目的是什么？

數據結構用于建立關聯數據的統一視圖，這有助于訪問信息，無論其位置、數據庫關聯或結構如何。數據結構還通過人工智能和機器學習簡化了分析。

數據結構的另一個目的是促進應用程序開發，因為它創建了一個用于訪問與傳統應用程序和數據庫孤島分開的信息的通用模型。這些模型提供了更好的信息訪問，但它們還通過建立一個可以跨所有資源管理數據訪問的單一層來提高效率。

雖然數據結構沒有單一的數據架構，但人們常說這種類型的數據框架有六個基本組件：

數據管理：負責數據治理和數據安全。

數據攝取：將云數據整合在一起并識別結構化和非結構化數據之間的連接。

數據處理：優化數據以確保僅顯示相關數據以進行數據提取。

數據編排：框架的一個非常重要的層，負責轉換、集成和清理數據，以便可以在整個業務中使用。

數據發現：展示集成數據源的新方法。

數據訪問：支持數據消費，確保某些團隊遵守法規的正確權限，并通過使用儀表板和其他數據可視化工具幫助顯示相關數據。

數據結構的好處

數據結構有許多業務和技術優勢，例如：

打破數據孤島：現代企業經常遭受數據孤島的困擾，因為現代數據庫與應用程序組相關聯，并且隨著新應用程序添加到企業中而不斷增長。數據孤島保存不同結構和格式的數據，但數據結構可以改善對企業信息的訪問并使用收集的數據來提高運營效率。

統一數據庫：數據結構還可以幫助公司統一分布在大范圍內的數據庫。他們確保位置差異不會導致訪問障礙。數據結構簡化了應用程序開發，可用于優化特定應用程序數據的使用，而不會使其他應用程序無法訪問數據。他們還可以統一已經轉移到孤島中的數據。

訪問信息的單一方式：數據結構提高了應用程序的可移植性，并作為訪問云和數據中心信息的單一方式。

以更快的速度生成洞察：Data Fabric 解決方案可以輕松處理復雜的數據集，從而加快獲得洞察的時間。他們的架構使預先構建的分析模型和認知算法能夠以規模和速度處理數據。

由技術和非技術用戶使用：數據結構不僅針對技術用戶。該架構非常靈活，可以與廣泛的用戶界面一起使用。他們可以幫助構建業務主管可以理解的儀表板，或者他們的復雜工具可以用于數據科學家的數據探索。

實施 Data Fabrics 的最佳實踐

全球數據市場不斷擴大，空間需求旺盛。許多公司希望實施數據架構來優化他們的企業數據，并且他們遵循一些常見的最佳實踐。

一種這樣的做法是采用 DataOps 流程模型。Data Fabric 和 DataOps 并不相同，但根據 DataOps 模型，數據流程、工具和用戶之間存在緊密的連接。通過讓用戶依賴數據，他們可以利用這些工具并應用洞察力。如果沒有 DataOps 模型，用戶可能很難從數據結構中提取足夠的數據。

另一個最佳實踐是避免將數據結構變成另一個數據湖，這種情況很常見。例如，如果您擁有所有架構組件（例如數據源和分析），但沒有 API 和 SDK，則無法實現真正??的數據結構。數據結構是指架構設計，而不是單一的技術。架構的一些定義特征是組件之間的互操作性和集成就緒性。

組織了解其合規性和監管要求也很重要。數據結構架構可以提高安全性、治理和法規遵從性。

由于數據不會分散在系統中，因此敏感數據暴露的威脅較小。話雖如此，在實施數據結構之前了解合規性和法規要求非常重要。不同的數據類型可能屬于不同的監管管轄范圍。一種解決方案是使用自動化合規策略來確保數據轉換符合法律。

數據結構用例

數據結構有許多不同的用途，但有一些非常常見。一個這樣的常見示例是地理上不同的數據資產的虛擬/邏輯集合，以促進訪問和分析。在這種情況下，數據結構通常用于集中式業務管理。由于通過傳統應用程序和數據訪問/查詢接口支持收集和使用數據的分布式線路操作，因此對其活動進行區域或國家分割的組織可以獲得很多。這些組織通常需要集中管理和協調。

數據結構的另一個主要用例是在合并或收購之后建立統一的數據模型。當這些發生時，以前獨立組織的數據庫和數據管理策略經常發生變化，這意味著跨組織邊界收集信息變得更加困難。數據結構可以通過創建統一的數據視圖來克服這一問題，從而使組合實體能夠在單個數據模型上進行協調。