什么是数据结构?

数据结构 是一种端到端的数据集成和管理解决方案,由架构、数据管理和集成软件以及可帮助组织管理数据共享的数据组成。数据结构为组织在全球各地的成员提供一致统一的用户体验和数据实时访问。

数据结构图

数据结构旨在帮助组织通过管理其数据来解决复杂的数据问题和使用案例,无需考虑各种应用程序、平台和数据存储位置。数据结构可在分布式数据环境中实现顺畅访问和数据共享。

为什么要使用数据结构?

任何以数据为中心的组织都需要一种全面的方法来克服时间、空间、不同软件类型和数据位置造成的障碍。数据必须可供有需要的用户访问,而不是锁在防火墙后面或零散地存放在各处。企业需要有安全、高效、统一的环境和面向未来的数据解决方案,才能蓬勃发展。数据结构正可满足所需。

传统的数据集成已无法满足实时连接、自助服务、自动化和通用转换等新的业务需求。尽管从各种来源收集数据通常不是问题,但许多组织还不能集成、处理、整理和转换其他来源的数据。要全面了解客户、合作伙伴和产品,必须实施数据管理流程的这一关键环节。这为组织提供了竞争优势,使他们能够更好地满足客户需求,实现系统现代化并利用云计算的强大功能。

数据结构可看作一块织物,覆盖了身处世界各地的组织用户。用户可以在此结构中的任何位置,仍然可以不受任何限制地实时访问任何其他位置的数据。

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数据结构不仅仅是一个网络

互联网的创建是为了连通世界各地的人类,使人们能够忽略时间和距离的障碍。但是,最初它只是将人与人联系起来,量化数据的传输很少。如今,数字平台上的活动已经超过了最初的预测,数据本身已成为一个世界。任何量化的活动,无论是在线活动还是现实生活中的活动,都可以归类为提供数据。尽管这些数据突飞猛进地增长,但有必要建立一个基础架构来对其进行管理。

最初的目标是管理数据,从中提取洞见只是额外的好处。随着时间的推移,重心开始从简单地管理数据转变为能够从数据中提取洞见。有了数据结构,重心正在从简单地管理数据转向提高数据本身的质量、信息的可用性以及从中获得的自动化洞见。

为什么要使用数据结构?

在世界范围内,进入网络环境的利益相关者数量正在增加。每个人都连接到互联网,每个平台都已成为数据来源。最大限度地发挥数据的价值已成为一个复杂的问题。当今数据的挑战包括:

  • 位于多个本地和云位置
  • 结构化和非结构化数据
  • 不同的数据类型
  • 不同的平台格局
  • 在不同的文件系统、数据库和 SaaS 应用程序上进行维护

数据呈指数级增长,因此这些问题正在成倍增加。

这些问题和变化同时出现,轻松访问或使用数据并非易事。而且,如果组织想要实现人工智能和机器学习的产品化或运营,就需要收集、转换和处理数据。

当前,大多数组织倾向于各自为政地处理问题,从而创造了许多不同的方法来管理整个组织的数据。尽管此解决方案使数据可供特定群体使用,但在整个公司范围内访问数据几乎是不可能的,这往往会使数据处于闲置和未使用状态。

缺乏全面的数据访问和使用导致基础设施投资回报率低,没有足够的数据来做出有用的预测,以及生产力下降。正是在这种条件下,数据结构可以发挥作用。

数据结构与现状

目前,许多组织都使用数据湖和数据仓库来管理数据。但是,仔细观察会发现,这些方法都是技术密集型的,不以数据为中心。对于数据湖和数据仓库,重点是收集或提取原始数据、进行存储,并在获得洞见时进行使用。这些解决方案在设计时没有考虑到当前的问题,因此很难获得统一的数据视图。但是,这些技术通常会导致延迟和成本增加。随着数据量的增加以及组织决策者工作的时间限制,数据访问和处理的延迟已不可取。在这种情况下,数据结构具有在源点实时存储、提取和处理数据的优势,使决策者能够随时随地获得洞见。

数据结构与数据虚拟化

数据结构经常与数据虚拟化混淆。数据虚拟化创建了一个数据抽象层,当您需要快速集成数据时,通常会依赖数据虚拟化。它可以连接、收集和转换来自许多不同来源(无论是本地还是云端)的数据,以实现敏捷、自助和实时的洞见。另一方面,数据结构是指用于更广泛用例的总体端到端数据管理架构,例如客户智能和物联网分析,包括更大的堆栈组件。分析师建议使用数据虚拟化作为辅助数据结构架构的工具。随着您使用越来越多的数据集成工具,您可以将解决方案扩展为特定于组织目标的数据结构。

数据结构的实施

数据结构始于联机事务处理 (OLTP) 概念。在联机事务处理中,每笔交易的详细信息都会被插入、更新并上传到数据库中。数据经过结构化、清理并存储在中心以孤岛形式存储以供进一步使用。数据的任何用户,无论在结构中的任何位置,都可以获取原始数据并使用它来得出多个发现,从而帮助组织利用其数据来增长、适应和改进。

成功实施数据结构需要:

  • 应用程序和服务:在此构建获取数据所需的基础架构。这包括开发应用程序和图形用户界面 (GUI),以便客户与组织进行交互。
  • 生态系统开发和整合:为收集、管理和存储数据创建必要的生态系统。来自客户的数据需要以避免数据丢失的方式传输到数据管理器和存储系统。
  • 安全性:从所有来源收集的数据都应进行适当的安全管理。
  • 存储管理:数据以可访问且有效的方式进行存储,并允许在需要时进行扩展。
  • 传输:构建必要的基础架构,以便从组织任何一处地理位置访问数据。
  • 端点:在存储和接入点开发软件定义的基础架构,以便实时获得洞见。
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人工智能或机器学习如何处理数据结构?

在数据存储的初始阶段,数据工程师和数据科学家试图将数据中的各个点连接起来以找出模式。他们发现,使用传统的数据集成技术,他们将大部分时间都花在数据物流上,而不是学习数据。如果我们想更快地获得洞见,这种做法并非长久之计。

数据结构本质上是一个数据操作层,它不仅可以将所有数据汇集在一起,还可以使用机器学习来转换和处理数据,以发现模式和洞见。如果没有数据结构,所有这些就只能在各个单独的应用程序中进行,这样的解决方案不会长久。

数据结构可以自动、可持续地准备数据,以满足人工智能和机器学习的需求。机器学习可以主动提供数据和洞见,帮助决策者获得更好的洞见和更及时的信息。理想的结果是从数据中发现隐藏的事实,而无需专门寻找或请求,同时找出问题解决方案或业务洞见。

数据结构的风险

组织越来越担心的是,当数据在数据结构中从一个点传输到另一个点时,数据安全会受到威胁。数据传输的基础设施必须嵌入安全防火墙和协议,以确保安全免受安全漏洞的侵害。随着组织遭受越来越多的网络攻击,保护数据周期中各个阶段的数据安全至关重要。

数据结构的优势

数据结构非常适合地理位置多样化、拥有多个数据源以及面临复杂数据问题或用例的组织。请记住,数据结构不是集成和处理数据的快速方法。为此,您可以转向数据虚拟化。

随着硬件功能的不断提高,全球化开始扩展到以前未连接的地区。随着连接速度的飞速发展,来自设备和服务的数据可能会使组织不堪重负。尽管数据用于获取洞见已有相当长的一段时间,但数据结构提供了一个解决方案,其中包括:

  • 敏捷的模型,允许对系统进行更改,根据需要进行调整,并且适用于所有操作和存储系统
  • 可扩展,干扰最小,无需投资昂贵的硬件或训练有素的高薪员工
  • 提供最大的完整性并遵守法规,同时保持信息的可访问性和实时流动

需要利用企业可以访问的大量数据来获得独特的洞见。包括预测、销售和供应链优化、市场营销以及消费者行为在内的领域,使组织在自己的领域内具有竞争优势和数据领导地位。实时洞见推导可以使该组织超越其他组织。