數據是2024年世界所有方面的重要組成部分。它比大多數商品更有價值,而且對于更安全和準確地共享、使用、儲存和組織這些數據的需求呈指數級增長。

　　數據體系結構就是這樣:用戶在存儲和使用數據時必須遵循的規則和指導方針。將這一數據管理集中到一個單一的統一平臺上,對住房和發展都有很大好處,但也有一些新出現的挑戰,如數據的復雜性和安全方面的考慮,這將使這種簡化變得更加復雜。受歡迎的?生成的人工智能 ,這將推動技術產業的發展,這意味著數據架構將在這個革命性的現代時代完全改變。

　　不出所料的是,由于現代化以一種快速和競爭的方式席卷世界,因此需要迅速堅持下去的壓力和壓力增加了。雖然有預測說80%的企業將采用基因改造應用程序或基因改造應用程序,?低于25% 各銀行機構已將其關鍵數據應用到目標架構中;這只是一個行業。有必要遠離?數據倉 以及更新和現代的?數據結構 和?數據網 .

　　數據倉是古老的新聞--它涉及數據織物和數據網格

　　除其他外,在汽車工業中,人們注意到需要遠離過時的數據倉。有了數據倉,信息就無法獲取。只有一個組織陷入僵局。這就妨礙了任何通信或開發,也妨礙了將數據集中到一個單一用途,而不考慮如果將其視為一種?共有資產 .

　　A 數據結構 是一種 使一致 數據管理。如前所述,數據往往被封鎖,數據織物的目的是在宏觀層面解鎖,并為多種不同的目的向多個實體提供數據。A 數據網 將數據分割為產品,并以分散的方式和他們自己的個性化治理方式向各方提供數據。

　　采用人工智能(AI)也改變了這種向現代數據架構的過渡。人工智能可以幫助定位復雜的模式,生成預測,甚至使許多過程自動化。這可以提高精度,并在很大程度上有利于可伸縮性和靈活性。然而,在數據質量、透明度、道德和法律因素以及整合方面也存在挑戰。這導致許多戰略和見解,可以幫助指導和平穩從傳統到現代數據架構的進程。

　　主要戰略

　　先建立一個最小可行的產品

　　如果您從最低需求開始,并從那里為數據存儲進行構建,那么數據體系結構舉措可以更快地實現結果。首先要考慮所有的用例,找到開發數據產品所需的一個組件。隨著時間的推移,隨著使用和反饋,擴展可能會發生,這實際上將創造一個更有針對性和更可取的產品。

　　教育,教育,教育

　　教育你的關鍵人員,讓他們認識到從以前熟悉的遺留數據系統轉向數據湖或混合云平臺等現代架構的重要性。遷移到一個統一的、混合的或云基的數據管理系統在最初看起來似乎是很有挑戰性的,但它對于實現全面的數據生命周期管理和A-準備狀態是至關重要的。通過投資于持續教育和培訓,各組織可以提高數據掃盲,簡化流程,改進長期數據治理,為可擴展和安全的分析做法定位。

　　預期大赦國際的挑戰

　　準備好迎接?典型挑戰 對于AI,可以預測和預測問題,這有助于減少停機時間和在數據架構現代化中的挫折。一些主要的問題是:數據質量、數據量、數據隱私、偏見和公平。數據清理、特征分析和標記、偏倚緩解、驗證和測試、監測、邊緣計算、多式聯運學習、聯合學習、異常檢測和數據保護條例都有助于最大限度地減少人工智能造成的障礙。

　　主要見解

　　統一數據有利于競爭

　　統一數據對企業是有益的,這幾乎是一個一致的決定。它有助于簡化流程,獲得靈活性,加強數據治理和安全性,能夠更容易地與人工智能的新工具和模型集成,并提高可伸縮性。?數據結構 對企業而言,提高其價值,并可通過了解以下五種競爭力量提高其競爭優勢:新進入者、供應商談判、買方談判、競爭對手和替代產品/服務威脅。

　　數據是一種產品

　　有一種觀點認為,數據應該是域驅動的,被看作是一種資產,在一個平臺上自服務,并進行聯邦計算治理。這是通過以下方式實現的:按領域和類型分列數據;將數據的存在和解釋納入其本身的孤立格式;獨立搜索和定位數據的能力;以及支持性和有組織的住房結構。

　　處理多種數據來源具有挑戰性

　　至關重要的是要記住,許多來源的數據組合是困難的。一些過程的實時能力,如欺詐檢測,在線購物和醫療保健,只是還沒有準備好。需要采取標準和政策。在管理所有云和數據源、潛在的安全漏洞和治理斗爭以及持續開發和定制的必要性方面,將不可避免地出現麻煩。

　　現代數據架構將隨著人工智能的出現而前進

　　盡管更新現有和傳統數據體系結構方法的困難和復雜性,但毫無疑問,現代數據體系結構也將包括AI。人工智能將繼續增長,并幫助組織使用數據?規定方式 ,而不是描述性的方式。雖然很多人對人工智能持謹慎態度,但它仍有巨大的希望和遠見,即它將在所有市場上創造機會,最大限度地提高產出,推動創新,包括數據結構和管理。在人工智能和現代數據架構之后,那些人將知道提高生產率和業務效率、增強客戶體驗和風險管理的好處。