Data Fabric 工具：优点和功能 – DATAVERSITY

术语“数据结构”是指结合物理硬件层、系统进程和虚拟层的完整架构，允许在单个位置访问、管理和分析跨系统的数据。数据结构工具的核心是虚拟层的概念，该虚拟层位于现有数据基础设施（例如数据库、文件系统和云存储）之上。该虚拟层充当抽象层，创建用于访问和管理数据的单个接口，而不管数据的位置或格式如何。

Data Fabric 工具旨在提供 能力范围 例如集成不同的数据源、创建实时分析工作流程、自动化重复任务以及提供自助分析功能。数据结构工具允许组织打破组织内不同部门或团队之间存在的孤岛。通过为所有利益相关者创建单一事实来源，这些工具可以实现团队之间更好的协作和沟通。

2023 年使用 Data Fabric 工具的好处

首要的 得益 Data Fabric 工具的一大优点是用户可以在一个位置轻松访问所需的所有相关信息，而无需通过多个系统或应用程序。这有助于节省时间并降低由于重复或不一致而出现错误的风险。 

数据结构工具自动执行不同系统之间的数据移动。这意味着企业可以轻松地在本地基础设施和基于云的平台之间传输数据，而不必担心兼容性问题或复杂的集成。 

这些工具有助于简化跨系统的数据集管理，从而降低运营成本，同时提高效率。 

数据结构工具还可以自动执行许多重复的数据密集型任务，从而为其他关键业务功能释放资源。它们还可以实时处理和分析 大数据。这些工具可帮助组织快速获得可行的见解，以便在日常业务中快速做出决策。

数据结构工具可确保全面保护敏感数据信息免遭意外访问或泄露。凭借先进的加密功能，这些工具让您高枕无忧，因为您知道您的机密信息始终是安全的。 

这些工具还有助于确保遵守 法规要求 通过启用安全访问控制机制和审核功能。 

By 自动化 由于许多日常任务与跨多个系统管理大型数据集相关，组织可以专注于利用数据洞察，而不用担心基础设施问题。

主要特性 在数据结构工具中

今年预计将带来 重大进步 在数据结构工具中。随着生成的数据量呈指数级增长，企业需要一种方法来管理、分析这些数据并从中获取见解。这 主要特点 今年包括：

• 可扩展性： 随着企业生成的数据量持续快速增长，可扩展性变得越来越重要。 

• 易于使用： 数据结构工具不需要广泛的技术技能或知识即可有效运行。它们应该是用户友好且直观的，以便非技术用户可以理解他们的数据。 

• 整合： 工具集成了不同的数据源，例如数据库、云存储和API。这使得企业可以从单一界面访问所有数据。 
• 数据管理： 应该有管理大量数据的功能，包括索引、搜索和查询。 
• 自动化： 这些功能可以帮助企业简化工作流程并减少管理数据所需的体力劳动量。
• 安全性： 数据隐私 安全性是任何处理敏感信息的企业的主要关注点。数据结构工具提供强大的安全措施，以确保敏感信息免受未经授权的访问。 

• 数据治理： 随着有关数据隐私和安全的法规变得更加严格，组织需要确保其数据得到良好管理并符合这些法规。一套全面的 数据治理 这些功能将是任何现代数据结构工具的必备功能。

• 实时分析： 先进的实时分析功能使企业能够快速、准确、更轻松地从数据中获取洞察。 

• 机器学习能力： 为了从大量结构化和非结构化数据集中获取洞察，机器学习功能在 2023 年的数据结构工具中将变得越来越重要。 

如何选择合适的工具 

数据结构工具不断发展并在世界范围内取得重大进步 数据管理。这些工具使企业能够无缝集成、管理和分析各种来源的数据。鉴于市场上有如此多的可用解决方案，选择适合企业需求的工具可能具有挑战性。 

数据结构的总体目标是提供跨不同系统的数据的统一视图，使组织更容易访问、管理和分析其信息。在为您的业务选择正确的工具时，需要注意以下一些优点和缺点：  

• 数据整合： 数据结构工具的最大优势之一是它可以集成多个来源的数据。这可以提高分析和决策能力。

• 实时数据访问： 使用数据结构工具，用户可以 访问实时数据 来自各种来源，而无需移动或复制信息。这可以提高分析的速度和准确性。

• 可扩展性： 数据结构工具旨在根据业务不断变化的数据量进行扩展或缩小。这使得数据结构成为数据集不断增长的组织的理想解决方案。

• 成本效益： 通过提供跨不同系统的统一数据视图，数据结构工具有助于控制成本。 

• 复杂： 根据数据结构架构，可能需要专门的技能和资源。

• 安全风险： 将多个敏感信息源集成到一个系统中会增加安全漏洞或未经授权访问的风险。

• 性能问题： 如果配置不正确，数据结构工具可能会降低性能，因为同时访问多个源会增加复杂性。

• 供应商锁定： 选择一个供应商的解决方案可能会限制未来与其他平台或供应商集成的灵活性。

总体而言，虽然使用数据结构工具存在一些潜在的缺点，但它们在改进的分析功能和可扩展性方面的优势使它们成为许多希望使用数据结构工具的组织的有吸引力的选择。 管理不断增长的数据集 2023 年及以后更加有效。

Data Fabric 工具的未来趋势 

数据结构工具的未来趋势可能包括完全自动化的流程，例如数据摄取、集成和清理。自动化将使组织能够简化这些流程并降低错误风险。 

未来另一个重要趋势是自助服务能力。随着每天生成的数据量不断增加，IT 团队越来越难以满足数据访问的需求。自助服务功能将使普通企业用户能够访问他们需要的数据，而无需依赖IT支持。

高级流分析是塑造数据结构工具未来的另一个趋势。随着企业越来越依赖传感器设备，对能够即时访问关键信息的工具的需求也会不断增长。 

最后，安全性和合规性将继续成为未来几代数据结构工具功能的重点关注领域。随着敏感业务信息量的增长，组织必须确保其数据管理系统安全并符合不断增长的数据法规。

总之，数据结构工具的未来趋势集中在更多自动化、自助服务功能、流分析以及高级安全性和合规性措施。 

三种工具的特性、优点和局限性比较

在本节中，介绍了三个著名的 数据结构解决方案 快速审查：

• 微软 Azure 数据湖 是一项基于云的服务，可为大数据工作负载提供可扩展的存储和分析。它与其他 Microsoft 服务（例如 Power BI 和 Excel）集成，可轻松进行分析和可视化。然而，其定价可能很难理解。

• 亚马逊网络服务 (AWS) 胶水： AWS Glue 是一项完全托管的提取-转换-加载 (ETL) 服务，可让您轻松在 AWS 环境中的数据库、SaaS 应用程序或平面文件等不同源之间移动数据。它提供自动模式发现，但对本地系统的支持有限。 

• Talend Data Fabric： Talend Data Fabric是一款企业级工具，提供端到端数据集成能力，具有实时流集成、基于机器学习的分析和匹配算法以及API服务开发能力等功能；然而，这可能需要大量的培训时间。

总之，这些数据结构工具中的每一个都有其独特的功能和优势，使它们适合不同的用例，具体取决于组织的需求。企业在决定哪个选项之前必须仔细评估每个选项 工具 最适合他们的要求。

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• Sumber: https://www.dataversity.net/data-fabric-tools-benefits-and-features/