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IBM 在Data Fabric用例中排名第二

在 2021 年 Gartner 数据集成工具的关键功能报告中一探究竟。

阅读报告

概述

Data Fabric是一种信息架构,可将整个组织的数据统一起来 这种架构与数据环境、流程、用途和地理位置无关,有助于自动执行数据发现、数据治理和数据消费,为分析和 AI 提供业务就绪的数据。

数据驱动型企业业务表现最佳,但研究表明,在大多数组织中,高达 68%¹ 的数据仍未得到分析,且多达 82%² 的企业受到数据孤岛的制约。 IBM 可以帮助您战胜这些挑战,通过让用户在正确的时间访问正确的数据,优化数据的价值。

查看信息图 (PDF, 804 KB)

用例

支持自助式数据消费

快速访问自助服务、近乎实时的数据,这样用户就可以花更少的时间用于找到正确的数据,而将更多的时间用于根据切实可行的市场洞察做出调整。

了解为何Data Fabric至关重要 (02:33)

自动实施治理和保障数据安全

通过使用元数据自动实施数据保护策略,在企业数据中快速应用行业特定的治理规则。

ING集团的data fabric愿景 (20:22)

跨任何云集成数据

在混合云和多云数据环境中快速提供可信数据。 自动执行数据工程,简化对数据的访问。 重用数据管理功能,进而提高效率。

了解如何实现数据隐私和安全性的自动化 (03:24)

用例

支持自助式数据消费

快速访问自助服务、近乎实时的数据,这样用户就可以花更少的时间用于找到正确的数据,而将更多的时间用于根据切实可行的市场洞察做出调整。

了解为何Data Fabric至关重要 (02:33)
一位女士坐在办公桌前的椅子上,眼睛看着电脑,身后的白板上贴有几张便签

自动实施治理和保障数据安全

通过使用元数据自动实施数据保护策略,在企业数据中快速应用行业特定的治理规则。

ING集团的data fabric愿景 (20:22)
站在较高的桌子前看电脑的人

跨任何云集成数据

在混合云和多云数据环境中快速提供可信数据。 自动执行数据工程,简化对数据的访问。 重用数据管理功能,进而提高效率。

了解如何实现数据隐私和安全性的自动化 (03:24)
坐在椅子上看着四个大显示器的人

特性

实现高质量数据民主化

丰富的知识

一个抽象层,根据数据分析出业务洞察,并基于洞察自动化采取行动。

智能集成

一系列用于提取、采集、流式传输、虚拟化和转换数据的集成方式,由数据策略驱动,可最大限度地提高性能,同时尽可能地减少存储并降低成本

自助服务

一个支持自助式数据消费的场所,用户可以在这里找到、协作处理和访问高质量的数据


统一数据生命周期

端到端生命周期管理,用于组合、构建、测试和部署数据架构的各种功能

多模式治理

统一的定义,执行数据策略、数据治理和数据管理,实现业务就绪型数据管道

专为 AI 和混合云设计

为混合云环境而构建且融入 AI 的组合式架构

特性

实现高质量数据民主化

丰富的知识

一个抽象层,根据数据分析出业务洞察,并基于洞察自动化采取行动。


智能集成

一系列用于提取、采集、流式传输、虚拟化和转换数据的集成方式,由数据策略驱动,可最大限度地提高性能,同时尽可能地减少存储并降低成本


自助服务

一个支持自助式数据消费的场所,用户可以在这里找到、协作处理和访问高质量的数据


统一数据生命周期

端到端生命周期管理,用于组合、构建、测试和部署数据架构的各种功能


多模式治理

统一的定义,执行数据策略、数据治理和数据管理,实现业务就绪型数据管道


专为 AI 和混合云设计

为混合云环境而构建且融入 AI 的组合式架构


为何选择 IBM?

分布式数据环境的整体视图

智能地集成和统一混合云及多云环境中的数据,进而交付值得信赖的数据,并加速实现业务价值。

阅读报告 (PDF, 546 KB)

自动化治理

在任何云上的数据中自动且一致地执行策略和规则,既提高了可见性和协作水平,又降低了合规风险。

阅读博客帖子

更快获得更准确的洞察

整合数据管理工具并尽可能地减少数据重复,从而能够更快地访问质量更高且更完整的数据,更深入地挖掘洞察。

阅读博客帖子

平台

在 IBM Cloud Pak for Data 上实现 Data Fabric

IBM Cloud Pak for Data 提供了一种Data Fabric解决方案,可在合适的时间从任何所需位置为适当的人员提供正确的数据,进而更快交付值得信赖的 AI 成果。 使用跨混合云及多云环境的统一平台,为业务就绪型 AI 采集、探索、准备、管理、治理和提供 PB 级数据。

探索 IBM Data Fabric解决方案

后续步骤

数据管理工具起初为数据库,而随着更加复杂的业务问题不断显露出来,它们已逐步演变为数据仓库和数据湖。 Data Fabric就是这些工具演进过程中的下一步。 有了这种架构,您就可以继续使用已投资的不同数据存储库,同时简化数据管理操作。 通过以存储库力所不及的方式自动集成数据、嵌入治理功能和促进自助式数据消费,Data Fabric可帮助您优化数据的潜力,促进数据共享,并加速实施数据规划。

数据虚拟化是支持Data Fabric架构的技术之一。 数据虚拟化工具不是使用标准抽取、转换、加载 (ETL) 过程从各种本地和云数据源物理地移动数据,而是连接到不同的数据源,仅集成所需的元数据,并创建虚拟数据层。 用户由此便能够实时利用源数据。

数据日趋复杂化,组织获得所需信息的难度也在日渐加大。 由于这些数据中隐藏着洞察,因而导致了知识缺口。

借助Data Fabric架构中的数据虚拟化功能,企业可以从源头访问数据,而不必移动数据,通过更快、更准确的查询,有助于缩短实现业务价值的时间。

观看:Data Fabric中的数据虚拟化 (4:42)

后续步骤

数据管理工具起初为数据库,而随着更加复杂的业务问题不断显露出来,它们已逐步演变为数据仓库和数据湖。 Data Fabric就是这些工具演进过程中的下一步。 有了这种架构,您就可以继续使用已投资的不同数据存储库,同时简化数据管理操作。 通过以存储库力所不及的方式自动集成数据、嵌入治理功能和促进自助式数据消费,Data Fabric可帮助您优化数据的潜力,促进数据共享,并加速实施数据规划。

数据虚拟化是支持Data Fabric架构的技术之一。 数据虚拟化工具不是使用标准抽取、转换、加载 (ETL) 过程从各种本地和云数据源物理地移动数据,而是连接到不同的数据源,仅集成所需的元数据,并创建虚拟数据层。 用户由此便能够实时利用源数据。

数据日趋复杂化,组织获得所需信息的难度也在日渐加大。 由于这些数据中隐藏着洞察,因而导致了知识缺口。

借助Data Fabric架构中的数据虚拟化功能,企业可以从源头访问数据,而不必移动数据,通过更快、更准确的查询,有助于缩短实现业务价值的时间。

观看:Data Fabric中的数据虚拟化 (4:42)

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脚注:

¹Rethink Data: Put More of Your Business Data to Work – From Edge to Cloud(PDF,8.3 MB,链接位于 ibm.com 外部),Seagate Technology,2020 年 7 月
²Are Data Silos Killing Your Business?,Forrester Consulting 受委托开展的一项调研,2020 年 10 月(链接位于 ibm.com 外部)