您的员工需要做出数据驱动的决策，但数据往往分散在多个孤岛中。通过深入了解组织的需求和用例，可以设计一个数据架构，为团队提供支持，并在整个生态系统中发挥作用。
有哪些最常见的数据用例和挑战？数据整合、数据治理、数据可观测性、数据目录、数据编排和 Master Data Management。详细了解每项用例和挑战，以及现代数据架构（例如 Data Fabric）如何帮助塑造和统一数据驱动型企业。
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企业 AI 需要建立在正确数据基础上的可信数据。客户可以借助 IBM Data Fabric，使用数据整合和数据治理功能为 AI 构建适当的数据基础架构，以获取、准备和整理数据，然后 AI 构建器即可使用 watsonx.ai 和 watsonx.data 轻松访问相关数据。
Data Fabric 是一种架构方法，旨在简化数据访问并促进组织独特工作流程的自助数据消费。端到端 Data Fabric 的功能包括数据匹配、可观察性、主数据管理、数据质量、实时数据集成等，所有这些均可在不淘汰或替换当前技术堆栈的情况下实现。无论是简化数据生产者的日常工作，还是为数据工程师、数据科学家和业务用户提供数据自助服务访问权限，Data Fabric 均可准备并提供洞察分析所需的数据，并制定更明智的决策。
IBM 的 Data Fabric 可为组织提供可信赖的数据基础，支持客户自动执行数据发现，丰富和保护数据治理和质量功能，并采用各种数据集成方式为 AI 工作流程提供可靠的数据。这种架构可组合，可支持 IBM 满足客户在数据旅程各个阶段的需求。
借助统一的数据和 AI 平台，IBM® 全球首席数据办公室在三年内将其业务管道提升至 50 亿美元。
卢森堡科技研究所建立了一个先进平台，能够更快地交付数据，为企业和研究人员提供支持。
印度国家银行设计了一个具备更快速安全数据整合功能的智能平台，从而彻底改变客户体验。
提供关于数据处理和自动化通用业务理解的抽象层，以根据洞察分析采取行动。
在数据策略的驱动下，通过一系列整合方式对非结构化数据进行提取、采集、流式传输、虚拟化和转换，以最大限度地提高性能，同时尽量缩减存储空间和成本。
支持自助式消费的交易平台，让用户可以查找、协作并获取高质量数据。
端到端生命周期管理，用于组合、构建、测试、优化和部署 Data Fabric 架构的各种功能。
统一定义和实施数据策略、数据治理、数据安全和数据管理，打造业务就绪型数据管道。
专门为混合云环境打造的 AI 融合可组合架构。
IBM 在《2023 年 Gartner 数据整合工具魔力象限》报告中连续第 18 年被评选为行业领导者。
了解 IBM 为何在《2022 年 Gartner 数据质量解决方案魔力象限》报告中被评为行业领导者。
Data Fabric 架构可在混合多云环境中提供已治理数据，从而推动创新和增长。
Data Fabric 架构和数据网格可以并存。Data Fabric 架构通过自动执行创建数据产品和管理数据产品生命周期所需的多种任务，提供实施和充分利用数据网格所需的功能。可以利用 Data Fabric 架构基础的灵活性实施数据网格，继续利用以用例为中心的数据架构，无论您的数据是位于企业内部还是云端。
阅读：Data Fabric 架构支持实施数据网格的三种途径
数据虚拟化是实现 Data Fabric 架构方法的技术之一。数据虚拟化工具并非使用标准的提取、转换、加载 (ETL) 流程，以实体方式从各种本地部署和云端来源迁移数据，而是连接到不同的数据源，仅整合所需的元数据并创建虚拟数据层，使用户可以实时使用源数据。
持续累积的数据令组织难以获取信息。这些数据蕴藏着未知的洞察分析，从而导致知识缺口。
组织可以借助 Data Fabric 架构中的数据虚拟化功能，在不移动数据的情况下从源头获取数据，通过更迅速准确的查询帮助缩短实现价值的时间。
数据管理工具始于数据库，随着更复杂业务问题的出现，逐渐发展为涵盖各种云端和本地部署的数据仓库和数据湖。但是，企业始终受限于在性能和成本效率低下的数据仓库和数据湖中运行工作负载，并受制于其运行分析和 AI 用例的能力。新开源技术的出现，以及减少数据重复和复杂 ETL 管道的需求，催生了一种全新的架构方法，即湖仓一体。它具备数据湖的灵活性、数据仓库的性能和结构，并共享元数据和内置治理、访问控制和安全性。但是，为了在整个组织内继续获取所有这些经过优化并由湖仓一体进行本地管理的数据，需要 Data Fabric 来简化数据管理，并在全球范围内实施访问。Data Fabric 有助于优化数据潜力，促进数据共享，并通过自动整合数据、嵌入治理和促进自助式数据消费等存储库无法实现的方式，加快实施数据计划。
Data Fabric 是同类工具发展的下一步。凭借此架构，企业可以继续使用已投资的不同数据存储，同时简化数据管理。