数据架构可通过智能自动化系统促进多种数据管道和云环境的端到端集成。 在过去的十年间,混合云、人工智能、物联网 (IoT) 和边缘计算造成大数据呈指数级增长,提高了企业数据管理的复杂程度。 这种增长带来了严峻的挑战,例如数据孤岛、安全风险以及普遍存在的决策瓶颈,使统一和治理数据环境成为日益重要的优先事项。 数据管理团队通过数据架构解决方案直面这些挑战。 他们利用解决方案统一不同的数据系统、嵌入治理、加强安全和隐私措施,并为员工,尤其是业务用户,提供更多的数据可访问性。
这些数据集成工作在数据架构的帮助下,支持更加全面、以数据为中心的决策。 企业在不同发展阶段可能有与特定业务线一致的不同数据平台。 例如,您可能有一个 HR 数据平台、一个供应链数据平台和一个客户数据平台,尽管三者之间可能存在重叠,但它们仍可在不同的独立环境中存储数据。 然而,数据架构可使决策者更集中地查看这些数据,帮助他们更好地了解客户生命周期,从而建立之前没有的数据联系。 通过缩小对客户、产品和流程的了解差距,数据架构加速整个企业的数字化转型和自动化计划的实施。
IBMは、2024年度のGartner® Magic Quadrant™の拡張データ品質ソリューションでリーダーに選出されました
数据架构利用数据服务和 API,将来自原有系统、数据湖、数据仓库、sql 数据库和应用程序的数据汇集在一起,提供对业务绩效的整体视图。 与这些单独的数据存储系统相比,数据架构旨在为整个数据环境带来更大的流动性,应对数据存放和处理位置问题 - 数据量增长会提高迁移的难度。 数据架构消除数据迁移、转换和集成中技术复杂性的抽象意义,让整个企业都可以使用数据。
数据结构架构围绕平台中的数据与需要它的应用程序松散耦合的想法进行操作。 一个多云环境中的数据架构示例是,一种云(如 AWS)管理数据采集,另一个平台(如 Azure)负责监督数据转换和使用。 然后可能有第三个供应商(如 IBM Cloud Pak for Data)来提供分析服务。 数据架构将这些环境连接在一起,可以创建统一的数据视图。
以上只是一个示例。 由于不同企业有不同需求,因此没有唯一的数据架构。 不同企业有不同数量的云提供商,实施的数据基础架构也不尽相同。 但使用这种数据框架的企业,其架构具有共性,这是数据架构独有的特点。 Forrester(链接位于 ibm.com 外部)在"企业数据架构支持 DataOps"报告中描述了数据架构的六个基本组件。 这六层包括以下内容:
随着数据架构提供商逐渐获得更高的市场采用率,Gartner(链接位于 ibm.com 外部)具体注意到数据架构对效率的积极作用,称它可以将"集成设计时间减少 30%,部署时间减少 30%,维护时间减少 70%。" 数据架构可以明显提高整体生产率,以下优势也可向采用者证明其商业价值:
IBM Cloud Pak for Data 是一个开放式、可扩展的数据平台,它提供的数据架构可使所有数据在任何云端用于 AI 与分析。
构建、运行和管理 AI 模型。 使用开源代码或可视化建模,在任何云上准备数据和构建模型。 预测和优化结果。
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数据架构可以帮助投资于人工智能、机器学习、物联网和边缘计算的企业从数据中获取更多价值。