为了解决这些问题，数据工程师通常需要构建和维护复杂的数据管道网络，以复制、合并和转换数据并将其提供给每个部门。随着团队和数据源数量的增加，这种复杂的管道的设置和维护变得越来越繁重，这可能会导致故障。
数据结构概念被认为是这些问题的整体解决方案。让我们探索这种用于集成数据管理的架构解决方案。
如果您想了解有关数据管理的更多信息，请查看有关数据沿袭的文章。
什么是数据结构？
数据结构是一种广泛的数据架构系统，允许在各种环境中无缝集成和管理数据。可以将其视为一种无需冗余副本即可虚拟连接不同数据源的方法。
通过将这些不同的数据源连接在一起，数据结构创建了一个统一的框架，无论数据位于何处，您都可以确保数据的一致交付、治理和安全。
与传统数据管道不同，Data Fabric 不会将来自不同来源的数据复制到中央存储库中。相反，它利用 API 和虚拟化技术，让数据分析师和科学家能够从一个中央目录访问存储在不同位置的数据。这意味着所需的存储空间更少，因为数据只有一个副本。
此外，通过创建一个有凝聚力的数据基础设施，数据结构可确保数据在整个生命周期内易于访问、得到良好管理和安全。
数据结构的好处
数据结构架构的简单性为大型组织带来了许多好处。
消除数据孤岛并改善访问
通过提供统一的数据访问层，Data Fabric 消除了数据孤岛，让数据用户（如分析师和会计师）可以更轻松地访问和利用整个组织的数据。通过将组织的所有数据集放入一个中央目录中，您可以轻松查看和访问所有数据。
当然，这并不意味着您必须与每位员工共享组织的所有数据。您仍然可以（并且应该）实施基于角色的身份验证措施，以确保系统的安全。
更好的一致性和质量管理
数据结构通常可以提高整个组织的数据质量和一致性。通过简化自动化数据管道的后端并标准化治理框架，您可以确保所有数据保持干净、一致和准确，这对于做出可靠的业务决策至关重要。
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提高治理合规性和安全性
数据结构原则在数据管道早期就融入了强大的安全措施和治理政策，确保符合监管要求并保护敏感信息。这种全面的数据安全方法可降低风险并增强对所用数据的信任。系统越简单，就越容易确保安全。
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促进更快的数据驱动决策
最重要的是，数据结构提高了组织在数据驱动决策方面的敏捷性。通过简化数据管理并提供对可靠数据的实时访问，数据结构使组织能够更快地响应数据变化并快速做出明智的决策。
数据结构：核心原则
数据结构架构风格有三个核心原则：统一访问、标准化治理和自动化。
数据结构应包含一个逻辑数据层，用于统一数据访问。该层抽象了底层数据基础架构，为跨不同来源的数据访问提供了无缝统一的接口。本质上，您希望所有需要访问组织数据的人（分析师、科学家、机器学习操作员等）都能以统一的方式访问他们需要的所有数据。
创建数据结构的另一个原则是拥有标准化的数据治理和安全。这可确保您组织的所有数据资产都遵守统一的治理和安全协议。这种标准化可增强整个组织的可靠性和法规遵从性。
数据结构还在后端使用自动化数据管道，以实现高效的数据移动和转换。这种自动化简化了结构后端中移动、清理和转换数据的过程。它允许实时数据处理，提高效率并减少人工工作量。
数据结构：关键组件
数据结构架构由几个关键组件组成。让我们讨论其中的一些。
数据结构的关键组件
数据目录
数据结构最关键的组件之一是数据目录。这是组织所有数据资产的中央注册表。它提供元数据和沿袭信息以促进数据发现和管理，确保用户可以轻松找到和理解所需的数据。
数据集成工具
数据集成工具是另一个重要组成部分。这些工具可实现 99 英亩数据库 不同系统和平台之间数据的无缝移动。数据集成工具包括 ETL（提取、转换、加载）平台、数据集成框架、基于云的集成服务和实时数据流解决方案。这些工具可确保在需要时随时可用数据，从而增强整体数据可访问性。
转型
转换服务在数据结构中发挥着至关重要的作用，就像在任何管道解决方案中一样。它们清理、转换和准备数据以供分析，执行数据清理、规范化、聚合和丰富等任务。
数据治理
数据治理框架也至关重要，因为它通过管理数据整个生命周期的政策和程序来确保数据质量、安全性和合规性。治理活动可能包括建立数据管理角色、实施数据质量检查、编辑敏感信息、实施基于角色的访问控制以及通过定期审计确保法规合规性。
数据结构框架的优势之一是能够在整个数据环境中轻松标准化这些治理协议。这有助于维护数据的完整性和可靠性。
在数据结构架构中，每个关键组件都交织在一起，以创建统一的体验。来自不同来源的数据被集成、转换和分类。治理协议在整个过程中得到执行，以确保安全可靠的数据环境。
数据结构与传统数据管理
数据管理通常会随着组织的发展以及新数据源和团队的发展而有机地展开。每个新数据源都需要构建新的管道，每个新团队都可能使用其工具、命名约定和治理协议。
这种传统的数据管理方法有很多局限性。切换到数据结构框架需要彻底重新思考数据从其来源传输到整个组织中需要这些数据的用户的方式。
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传统方法的局限性
传统的数据管理方法会导致多个孤立的数据系统，其中数据存储和管理在单独的、隔离的存储库中。这种方法通常涉及系统之间的点对点集成，从而导致复杂的连接和管道网络，维护起来很麻烦。
在这种设计中，每个系统可能都有自己的数据库、转换和访问控制。这使得一次性访问所有数据以查看整个组织的统一数据视图变得具有挑战性。
这种复杂性不仅效率低下，还容易导致错误。传统系统还难以保持数据质量和一致性，导致数据不可靠，并降低组织对数据的信任度。
传统数据管理系统的可扩展性也有限，部分原因是相同数据的大量副本会占用宝贵的存储空间。它们难以适应组织内不断变化的数据需求。本质上，这些遗留系统变得过于庞大、分散和冗余，难以跟上业务创新的步伐。
数据结构的优势
与这些传统方法相比，数据结构具有显著的优势。它为所有数据需求提供统一的数据平台，将来自不同来源的数据整合到一个统一的平台中。这种统一简化了数据管理并改善了组织。
数据结构还可以实现更好的数据治理和法规遵从性。由于数据结构框架将您的所有数据整合到一个数据目录中，因此可以将标准化应用于您的整个数据环境。标准化的治理和安全措施可确保您的所有数据都符合监管标准，例如 HIPPA 和 FCRA，从而降低风险并增强对数据的信任。
数据结构
传统数据管理
可扩展性
随着数据增长而有效扩展
