携手共创, 打破数据孤岛的 Data Fabric 查看使用案例 阅读成功案例

数据驱动型企业

企业从各种平台和设备收集数据,其速度之快前所未有。 再叠加无与伦比的计算能力、更好的算法和经济实惠的存储空间,数据的创新和变革能力正在得到加速发展。 

然而,企业还需解决各种困难,才能将数据应用于实际工作。 数据蔓延加剧、数据体量不断扩张、生态系统多元化、现行的管理系统多种多样,这些都阻碍了数据利用,难以达到最佳状态。 研究表明,在大多数企业或机构中,多达 68%¹ 的数据仍未获得分析;多达 82%² 的企业仍受到数据孤岛的制约。 

要完全实现数据驱动,就需利用集成的数据策略和架构来克服复杂数据带来的挑战。

让企业数据发挥作用以获得竞争优势:详细了解现代数据架构框架 (Data Fabric) 的最重要优势

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升级到一个AI赋能的数据平台

为 AI 创建坚实的数据基础

什么是 Data Fabric ?

Data Fabric 是一种架构方法,用于简化企业或机构中的数据访问,从而促进自助数据消费。 此架构与数据环境、流程、实用工具和地理位置无关,同时集成了端到端的数据管理功能。 Data Fabric 可自动执行数据发现、数据治理和数据消费,助力企业利用数据来发挥其价值链的最大作用。 借助 Data Fabric ,无论数据位于何处,企业均可在正确的时间提供正确的数据,从而提升其数据的价值。 

提升企业数据价值

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进一步了解 Data Fabric

IBM 是公认的数据质量解决方案领导者

请阅读 2022 年 Gartner 数据质量解决方案魔力象限报告,了解成功的原因

阅读报告

Data Fabric 用例

自动化治理和数据安全 采用活跃的元数据,以自动实施数据保护的策略,从而迅速地把行业特定的治理规则应用到整个企业层面。 探索使用案例

跨任意云进行数据集成 在混合云和多云数据场景中快速提供可信数据。 实现数据工程自动化,以简化对数据的访问。 重复使用数据管理功能以提高效率。 探索使用案例

创建全面的客户视图 可快速访问近乎实时的自助服务数据,让用户以更少时间找到正确的数据,从而将更多时间用于应对切实具体的市场洞察。 探索使用案例

AI 治理自动化 通过企业治理规则自动执行 AI 生命周期,应用自动监控模型,并在适用的情况下自动运行重新训练模型。 探索使用案例

功能

Data Fabric 的关键元素 增强型知识图谱

一个抽象层,提供对数据和自动化的通用业务理解,从而根据洞察成果采取行动

智能集成

一系列集成式提取、摄取、流式传输、虚拟化和转换数据,由数据策略驱动,从而最大限度地提高性能,同时最大限度地降低存储和成本

自助数据使用服务

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

统一的数据生命周期

端到端生命周期管理,用于组合、构建、测试和部署 Data Fabric 架构的各种功能

多模式治理

统一的定义,统一实施数据策略、数据治理和数据管理,构建业务就绪型的数据管道

专为 AI 和混合云而设计

专为各种混合云环境而构建并融入 AI 的可组合架构

为什么选择 IBM?

分布式数据环境的整体视图

智能集成和统一整个混合多云环境中的数据,从而提供可信的数据,并加速实现业务价值。

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自动化治理

针对任何云上的所有数据,自动、一致地执行策略和规则,并付诸于自动化,这样既能提高可视化管理和协作水平,又能降低合规风险。

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更迅速、更准确获得洞察成果

整合数据管理工具,尽量减少数据重复,因此访问速度更快、质量更高、数据更完整,从而可获得更深入的洞察。

阅读博客文章

平台

在 IBM Cloud Pak for Data 平台上构建 Data Fabric 架构

借助 IBM Cloud Pak for Data 提供的 Data Fabric 解决方案,可在适当的时间将适当的数据从任何需要的地方传送给适当的人员,从而能更快速生成可信的 AI 成果。 采用一个跨混合云和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。

 

构建 Data Fabric 的 IBM 方法

深入了解

Data Fabric 对比数据湖、数据仓库

随着业务问题越来越复杂,数据管理工具也不断发展,从数据库发展到数据仓库和数据湖。 Data Fabric 正是这些工具演化过程的下一步。 这种架构让您既可以继续使用原来投资的各类数据存储库,又可以简化数据管理。 Data Fabric 能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,助您优化数据的潜力、促进数据共享、加速实施数据规划。

Data Fabric 对比数据虚拟化

数据虚拟化是支持 Data Fabric 方法的技术之一。 数据虚拟化工具并非通过标准的提取、转换、加载 (ETL) 过程从各种本地数据源和云数据源实际迁移数据,而是连接到不同的数据源,仅集成所需的元数据并创建一个虚拟数据层。 这让用户可实时使用源数据。

数据变得越来越复杂,企业或机构获取所需信息的难度也日渐加大。 这些数据尚未转化为洞察,因此导致知识缺口。

借助 Data Fabric 架构中的数据虚拟化功能,企业或机构无需移动数据,而是可以在源位置访问数据,从而能更迅速、更准确地查询数据,有助于加快实现价值。

观看:Data Fabric 中的数据虚拟化(4:42)

开启 Data Fabric 之旅

立即开始优化企业数据的潜力、加速数据行动计划。

脚注

¹重新思考数据:让更多业务数据发挥作用——从边缘到云端(PDF,8.3 MB,链接位于 ibm.com 之外),希捷科技 (Seagate Technology),2020 年 7 月

²“IBM Garage 的总体经济影响”,Forrester Consulting 受委托开展的一项调研报告,2020 年 10 月(链接位于 ibm.com 之外)