虽然许多人说数据是企业的石油,但我认为,无论规模大小,数据都是全球企业的心脏。现代组织是那些根据当前的业务环境重新考虑其数据策略的组织。因此,这些组织受现代数据体系结构的驱动,他们可以更好地预测自己的需求,并致力于增强需求以获得更好的业务结果。


组织从传统的数据体系结构转向现代的数据体系结构是因为前者缺乏速度、灵活性和容量,而这些正是组织当前需要的重要方面。现代大数据体系结构有效地满足了这些需求,使企业能够跨各种存储技术统一其数据。


现代数据体系结构组件应该被审查,以提供更大的灵活性、灵活性和缩短时间。让我们深入研究一下现代数据仓库体系结构,看看现代数据体系结构的重要特性。

企业寻找这8个现代数据体系结构特征

速度和可扩展性


现代的BI体系结构是为了解决传统数据体系结构的挑战,特别是速度问题而设计的。现代的数据架构是在云上托管的,因此易于扩展。它们旨在处理大量数据,而不影响其效率,即使数据较少。这样,企业就可以从小处做起,而现代建筑可以支持其发展。


适当的接口


现代的BI体系结构有助于轻松访问数据。拥有一个单一的数据存储库并不能保证数据驱动企业的无缝和无障碍运行。共享数据资产是必要的,这样用户就可以方便地访问数据。现代数据体系结构提供了适当的接口来使用数据,这些接口可能因用户在企业中的位置和可信度而异。


管理不同形式的数据


现代数据体系结构的一大优点是,它有助于管理不同类型的数据,无论是结构化的还是非结构化的、基于云的还是基于本地的。此外,它降低了访问存储在不同位置的数据的复杂性,因为它将数据降到一个位置。数据竖井、安全性和治理在传统的数据体系结构中很常见。由于企业可以在云上无需太多的扩展,所以处理速度根本不是问题。因此,公司可以很容易地利用来自数据的洞察力。


灵活


现代数据体系结构的关键特征之一是灵活性。管道是利用基本数据对象(如数据快照、主数据、数据视图等)构建的。数据对象作为构建块填充,不断重复使用、重新调整用途和更新,以确保向业务提供一致的高质量、重要信息流。


自助服务


现代数据体系结构旨在鼓励自助服务。在self-service下,整个企业的团队可以处理一个truth副本。数据对所有部门开放。对于ETL世界来说,这是不正常的,在ETL世界中,部门是数据隔离的,他们对其他部门可以访问哪些数据没有最模糊的概念。


预测分析


像人工智能这样的技术现在也是现代大数据架构的一部分。这样的数据架构可以提供预测性分析,帮助企业做出更好的决策。人工智能支持的现代数据体系结构可以帮助企业快速发现数据中的模式。


成本效益


传统的数据体系结构缺乏必要的组件,这些组件在当今的尖端世界中非常重要。因此,使用它们也变得相当昂贵。由于现代数据体系结构都托管在云上,企业可以按规模付费。因此,它们有助于降低数据管理开销,因为不需要数据移动。与ETL架构相比,现代大数据架构的拥有成本也更低。


自动化功能


自动化消除了使传统数据框架无法安排的摩擦。使用基于云的现代数据体系结构,需要很长时间来组装的进程现在可以在数小时或数天内完成。如果客户需要访问各种信息,自动化使架构师能够快速规划一条管道来提供这些信息。随着新数据的来源,数据架构师可以快速地将其合并到体系结构中。



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