通过 DataOps 和data fabric演进数据管理系统
每个组织都在寻找解锁数据价值以进行创新和保持竞争力的方法，但大多数组织在为AI收集、存储和分析数据方面都面临着严峻挑战。 数据环境变得越来越复杂，不同类型和来源的数据分散在整个数据环境中。
75%
75% 的大企业指出，他们为 AI、商业智能和分析系统输送 20 多个不同来源的数据。1
为了通过最相关、最值得信赖的信息为 AI 助力，企业需要发现、编目和转换业务数据，并且需要通过规则来确保数据隐私与合规性。 强大的数据管理策略和相关信息架构能够帮助您解锁业务数据价值并发现洞察，以实现业务转型。
50%
当涉及数据科学和机器学习平台以及分析和商业智能平台时，超过 50% 的受访企业都表示难以解决数据集成问题。2
基于 DataOps 原则建立数据基础
DataOps 是允许企业战略性地设计其信息架构并使用 AI 驱动的自动化从数据中获取最大价值的方法。
DataOps 是人员、流程和技术的协作，目的是快速向数字公民提供可信数据。
DataOps 原则可以帮助您的组织实现以下目标：
- 数据资产目录，提供有助于自助管理的定义
- 数据准备，将原始数据转换为可使用的信息
- 数据质量评估，确保最佳的业务就绪数据
- 数据集成，满足数据访问和交付需求
- 定义和执行数据隐私与合规要求
DataOps 方法有助于提高敏捷性和速度以及推动新的数据计划的大规模实施，从而允许组织使用 AI，同时确保适当的治理和安全控制。
使用data fabric实现信息架构现代化
为 AI 取得成功奠定坚实基础不仅需要一套方法或原则，而且还需要对企业的信息架构技术进行现代化改造。 也就是说，您需要为 AI 而设计的架构 — 可以帮助您优化和自动化数据访问和可用性、交付高质量治理的数据以及管理隐私与合规性的架构。
A data fabric 是可以跨越混合云和多云环境动态编排不同数据源、从而为 AI 提供业务就绪数据的架构。
data fabric 是数据端点之间的技术连接，可实现全方位的数据管理：发现、集成、治理、策划和编配 它使数据公民能够在正确的时间访问正确的数据。
Data fabric采用机器学习 (ML)、数据虚拟化、语义层、元数据管理和自动数据资产目录等新兴技术来打破应用程序、数据、云和人员之间的界限。
data fabric提供了三大优势：
- 自助式数据使用和协作
- 自动化治理、数据保护与合规
- 跨混合多云数据环境的数据集成
通过实施专为 AI 设计并以 DataOps 原则为基础的信息架构，组织可以消除数据孤岛，治理数据和 实现AI 生命周期，并可以敏捷地在任何地方运行。 最终，正确的架构和原则可以帮助您以可信和透明的方式实施 AI。