什么是数据结构？

通常与人工智能 (AI) 和机器学习(ML) 相关联，数据结构是将原始数据转换为商业智能的主要工具之一。

但究竟什么是数据结构？

数据结构是一种架构和软件，可在企业内提供统一的数据资产、数据库和数据库架构集合。它通过使用智能和自动化系统促进各种数据管道和云环境的端到端集成。

随着混合云、物联网 (IoT)、人工智能和边缘计算的重大发展继续发生，数据结构变得更加重要。这导致大数据的大量增加，这意味着组织需要管理的内容更多。

为了应对这些大数据，企业必须关注数据环境的统一和治理，这带来了数据孤岛、安全风险和决策瓶颈等挑战。这些挑战导致数据管理团队采用 Data Fabric 解决方案，这些解决方案有助于统一数据系统、加强隐私和安全性、改善治理并为员工提供更多数据可访问性。

数据集成导致更多的数据驱动决策，虽然企业历来针对业务的特定方面使用不同的数据平台，但数据结构使数据能够更紧密地查看。所有这些都有助于更好地了解客户生命周期，并有助于建立数据之间的联系。

数据结构的目的是什么？

数据结构用于建立关联数据的统一视图，这有助于访问信息，无论其位置、数据库关联或结构如何。数据结构还通过人工智能和机器学习简化了分析。

数据结构的另一个目的是促进应用程序开发，因为它创建了一个用于访问与传统应用程序和数据库孤岛分开的信息的通用模型。这些模型提供了更好的信息访问，但它们还通过建立一个可以跨所有资源管理数据访问的单一层来提高效率。

虽然数据结构没有单一的数据架构，但人们常说这种类型的数据框架有六个基本组件：

数据管理：负责数据治理和数据安全。

数据摄取：将云数据整合在一起并识别结构化和非结构化数据之间的连接。

数据处理：优化数据以确保仅显示相关数据以进行数据提取。

数据编排：框架的一个非常重要的层，负责转换、集成和清理数据，以便可以在整个业务中使用。

数据发现：展示集成数据源的新方法。

数据访问：支持数据消费，确保某些团队遵守法规的正确权限，并通过使用仪表板和其他数据可视化工具帮助显示相关数据。

数据结构的好处

数据结构有许多业务和技术优势，例如：

打破数据孤岛：现代企业经常遭受数据孤岛的困扰，因为现代数据库与应用程序组相关联，并且随着新应用程序添加到企业中而不断增长。数据孤岛保存不同结构和格式的数据，但数据结构可以改善对企业信息的访问并使用收集的数据来提高运营效率。

统一数据库：数据结构还可以帮助公司统一分布在大范围内的数据库。他们确保位置差异不会导致访问障碍。数据结构简化了应用程序开发，可用于优化特定应用程序数据的使用，而不会使其他应用程序无法访问数据。他们还可以统一已经转移到孤岛中的数据。

访问信息的单一方式：数据结构提高了应用程序的可移植性，并作为访问云和数据中心信息的单一方式。

以更快的速度生成洞察：Data Fabric 解决方案可以轻松处理复杂的数据集，从而加快获得洞察的时间。他们的架构使预先构建的分析模型和认知算法能够以规模和速度处理数据。

由技术和非技术用户使用：数据结构不仅针对技术用户。该架构非常灵活，可以与广泛的用户界面一起使用。他们可以帮助构建业务主管可以理解的仪表板，或者他们的复杂工具可以用于数据科学家的数据探索。

实施 Data Fabrics 的最佳实践

全球数据市场不断扩大，空间需求旺盛。许多公司希望实施数据架构来优化他们的企业数据，并且他们遵循一些常见的最佳实践。

一种这样的做法是采用 DataOps 流程模型。Data Fabric 和 DataOps 并不相同，但根据 DataOps 模型，数据流程、工具和用户之间存在紧密的连接。通过让用户依赖数据，他们可以利用这些工具并应用洞察力。如果没有 DataOps 模型，用户可能很难从数据结构中提取足够的数据。

另一个最佳实践是避免将数据结构变成另一个数据湖，这种情况很常见。例如，如果您拥有所有架构组件（例如数据源和分析），但没有 API 和 SDK，则无法实现真正​​的数据结构。数据结构是指架构设计，而不是单一的技术。架构的一些定义特征是组件之间的互操作性和集成就绪性。

组织了解其合规性和监管要求也很重要。数据结构架构可以提高安全性、治理和法规遵从性。

由于数据不会分散在系统中，因此敏感数据暴露的威胁较小。话虽如此，在实施数据结构之前了解合规性和法规要求非常重要。不同的数据类型可能属于不同的监管管辖范围。一种解决方案是使用自动化合规策略来确保数据转换符合法律。

数据结构用例

数据结构有许多不同的用途，但有一些非常常见。一个这样的常见示例是地理上不同的数据资产的虚拟/逻辑集合，以促进访问和分析。在这种情况下，数据结构通常用于集中式业务管理。由于通过传统应用程序和数据访问/查询接口支持收集和使用数据的分布式线路操作，因此对其活动进行区域或国家分割的组织可以获得很多。这些组织通常需要集中管理和协调。

数据结构的另一个主要用例是在合并或收购之后建立统一的数据模型。当这些发生时，以前独立组织的数据库和数据管理策略经常发生变化，这意味着跨组织边界收集信息变得更加困难。数据结构可以通过创建统一的数据视图来克服这一问题，从而使组合实体能够在单个数据模型上进行协调。

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