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數(shù)據(jù)編織悄然出現(xiàn),如何編織數(shù)據(jù)?

數(shù)據(jù)是指記錄和識別客觀事件的符號,是記錄客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)和相互關系或這些物理符號組合的物理符號。它是一個可識別的抽象符號。如何實現(xiàn)“數(shù)據(jù)找人而不是人找數(shù)據(jù)”的夢想?“數(shù)據(jù)織物”悄然出現(xiàn)。IBM大中華區(qū)技術事業(yè)部云計算與認知軟件事業(yè)部數(shù)據(jù)與人工智能信息架構產(chǎn)品總監(jiān)王積杰稱之為“數(shù)據(jù)經(jīng)緯度”,而高德納高級研究總監(jiān)孫鑫則認為“數(shù)據(jù)編織”更適合,因為他認為數(shù)據(jù)編織更“動態(tài)”。在Data Fabric問世之前,數(shù)據(jù)結構的設計主要部署為靜態(tài)基礎設施,但未來將需要采用更加動態(tài)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格方法進行徹底的重新設計。孫鑫在接受記者采訪時表示,Data Fabric不是產(chǎn)品,而是一種設計理念,利用AI、機器學習和數(shù)據(jù)科學的功能來訪問數(shù)據(jù)或支持數(shù)據(jù)動態(tài)集成,從而發(fā)現(xiàn)可用數(shù)據(jù)之間獨特的、與業(yè)務相關的關系。

數(shù)據(jù)編織悄然出現(xiàn),如何編織數(shù)據(jù)?

然而,IBM對數(shù)據(jù)結構的看法與高德納專家提到的“動態(tài)”、“數(shù)據(jù)網(wǎng)格”和人工智能賦能并不沖突。IBM中國R&D中心首席技術官趙俊偉解釋說:“經(jīng)緯作為名詞,原本是指織物的直線和水平線,引申為萬物相連的規(guī)律。”《左傳·趙專公二十五年》寫道——‘禮,紀律上下,天地經(jīng)緯’。”作為地理概念,經(jīng)緯度可以定位地球上的任何位置,而‘數(shù)據(jù)經(jīng)緯度’可以定位復雜企業(yè)數(shù)據(jù)目錄中的任何數(shù)據(jù)源。經(jīng)緯是動詞,意思是規(guī)劃和治理。《周樹》中提到的“田靜狄威紀”,意思是治理天下。"

“我們可以將Data Fabric視為虛擬網(wǎng)絡,它不是點對點連接,而是虛擬連接。每個節(jié)點可以是不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng),不同系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)可以在互聯(lián)網(wǎng)上快速定位和找到。數(shù)據(jù)結構的主要功能是在正確的時間將正確的數(shù)據(jù)提供給正確的人。通過數(shù)據(jù)結構,合適的人可以在合適的時間從合適的地點獲得合適的數(shù)據(jù)。”王積杰告訴記者。目前數(shù)據(jù)連接的架構設計主要以“人找數(shù)據(jù)”為主,而Data Fabric設計的核心是“數(shù)據(jù)找人”,可以在合適的時間將合適的數(shù)據(jù)推送給需要的人。

為什么Data Fabric會成為一種趨勢,為什么未來會有越來越多的企業(yè)以這種方式部署?王積杰談到了數(shù)據(jù)利用結構模式的變化。在傳統(tǒng)的IT時代,無論是早年的“數(shù)據(jù)倉庫”還是近年來的“數(shù)據(jù)湖”“大數(shù)據(jù)”時代,其實數(shù)據(jù)利用都是一個集中的結構,將數(shù)據(jù)集中在一起,讓企業(yè)數(shù)據(jù)分析師和BI (Business Intelligence)分析師對數(shù)據(jù)進行分析。然而,在云計算時代,用戶的業(yè)務部署在多云的環(huán)境中,收集分布在不同云中的數(shù)據(jù)成本高、費力,因此采用分散、分布式的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡架構是必然的選擇。

數(shù)據(jù)結構可以同時為業(yè)務和技術團隊帶來明顯的價值。王積杰表示,從業(yè)務角度來看,因為企業(yè)可以輕松獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù),他們可以更快、更準確地獲得企業(yè)數(shù)據(jù)洞察。從技術方面來說,數(shù)據(jù)復制的次數(shù)和頻率更少,減少了數(shù)據(jù)整合的工作,方便了數(shù)據(jù)質(zhì)量和標準的維護,降低了硬件架構和存儲的開銷。由于減少了數(shù)據(jù)復制并大大優(yōu)化了數(shù)據(jù)流,數(shù)據(jù)處理過程得到了加速和簡化,從而通過實施自動化的整體數(shù)據(jù)策略減少了數(shù)據(jù)訪問管理的工作。

Gartner認為,隨著數(shù)據(jù)復雜性的不斷增加和數(shù)字服務的加速發(fā)展,Data Fabric已成為支持組合數(shù)據(jù)分析及其各種組件的基礎架構。由于在技術設計中可以使用/重用和組合不同的數(shù)據(jù)集成方法,Data Fabric可以將集成設計時間縮短30%,部署時間縮短30%,維護時間縮短70%。IBM 7月發(fā)布的Cloud Pak for Data4.0增加了智能數(shù)據(jù)結構功能,其中AutoSQL(結構化查詢語言)可以通過AI自動訪問、集成和管理數(shù)據(jù),可以幫助客戶以8倍的速度、不到一半的成本獲得分布式查詢的答案。

如何“編織”數(shù)據(jù)?

數(shù)據(jù)結構如何“編織”實現(xiàn)“數(shù)據(jù)找人而不是人找數(shù)據(jù)”?據(jù)王積杰介紹,數(shù)據(jù)結構至少需要四個維度。首先,它可以在數(shù)據(jù)之間建立虛擬鏈接,簡化數(shù)據(jù)訪問模式,從而減少數(shù)據(jù)復制的次數(shù)。二是建立企業(yè)數(shù)據(jù)目錄,利用AI技術自動實現(xiàn)語義和知識分析,理解數(shù)據(jù)及其業(yè)務含義,建立知識圖譜,從而使數(shù)據(jù)目錄智能化、自動化。需要數(shù)據(jù)的用戶可以隨時知道哪里需要數(shù)據(jù)以及如何需要數(shù)據(jù)。三是建立自動化數(shù)據(jù)平臺,允許用戶以自助方式訪問和獲取數(shù)據(jù)。第四,通過提供全面的自動化策略,我們可以確保數(shù)據(jù)安全,增加數(shù)據(jù)隱私和權限保護,并提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

數(shù)據(jù)編織是一種新的設計理念,是數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)收集理念的轉變。它不是與數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等技術的替代關系。既可以利用數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫的現(xiàn)有技術和技能,也可以在未來增加新的方法和工具。孫鑫談到了實現(xiàn)Data Fabric的一些關鍵技術,比如增強數(shù)據(jù)目錄。為了找到數(shù)據(jù)而不是數(shù)據(jù)的人,需要一個增強的數(shù)據(jù)目錄。應該涵蓋用戶數(shù)據(jù)使用的頻率和機制,了解數(shù)據(jù)和業(yè)務的關系。它還包括知識地圖,通過知識地圖可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務之間的關系,并找到元數(shù)據(jù)利用的集成策略。還包括推薦引擎和數(shù)據(jù)準備階段的低代碼等工具。低代碼工具的作用是降低數(shù)據(jù)使用的門檻。

從Data Fabric推動的困難來看,“一是概念層面的問題,中國用戶還沒有意識到數(shù)據(jù)利用和使用的方式發(fā)生了變化,傳統(tǒng)的集中收集和復用的方式已經(jīng)不能滿足需求。二是目前很多企業(yè)對元數(shù)據(jù)不夠重視。第三,從人的角度出發(fā),需要提高企業(yè)數(shù)據(jù)工程師培訓知識圖譜、圖語言、圖建模等數(shù)據(jù)工具的能力。第四,數(shù)據(jù)編織的實現(xiàn)不是找廠家就能完成的。這是一段旅程,需要分幾步走。”據(jù)孫鑫介紹,從用戶角度來看,率先采用Data Fabric的是金融電信行業(yè)和數(shù)據(jù)應用場景復雜的用戶。在這一點上,王積杰表達了與孫鑫相同的觀點——這是一個方向,但不可能一蹴而就。用戶需要一步一步地實現(xiàn)它。關鍵是要意識到趨勢,并在后續(xù)的項目實施中按照Data Fabric的思路進行構建。

國產(chǎn)廠商為何止步不前?

雖然Gartner、Forrester等分析師在幾年前就指出,Data Fabric是數(shù)據(jù)利用和分析領域的革命性變革,是未來的方向,但記者在國內(nèi)大數(shù)據(jù)相關領域企業(yè)采訪時發(fā)現(xiàn),了解或布局,甚至找不到的企業(yè)并不多。這與國內(nèi)大數(shù)據(jù)廠商的分布有關。“國內(nèi)做數(shù)據(jù)庫和BI(商業(yè)智能)的企業(yè)很多,但做數(shù)據(jù)集成的企業(yè)很少。事實上,國外的數(shù)據(jù)編織往往是由數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)虛擬化廠商完成的。這很好地理解了為什么國內(nèi)大數(shù)據(jù)廠商沒有進入Data Fabric,因為這樣的企業(yè)并不多。”孫鑫告訴記者。

大廠商不進入市場很容易理解,因為在Data Fabric的思想下,往往需要用點和邊的新方式來描述數(shù)據(jù)關系,需要知識圖譜、圖數(shù)據(jù)庫等。,這往往是新公司正在做的領域,而大廠商往往都有自己的數(shù)據(jù)集成工具,都希望在自己的平臺上進行集成,但這種情況在未來幾年肯定會改變。“數(shù)據(jù)結構(Data Fabric)的概念在全球范圍內(nèi)變得炙手可熱,但目前國內(nèi)了解它的IT用戶并不多。十年前,大數(shù)據(jù)概念在國外興起后,不到三年就被中國用戶廣泛接受。未來中國接受和應用這種數(shù)據(jù)結構概念需要多長時間?等待時間給出答案。”王積杰說道。租用服務器可咨詢夢飛云idc了解。

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