数据架构

什么是数据架构?

数据架构是一种设计概念,充当数据和连接过程的集成层(架构),可通过将各个数据孤岛的数据提取、管理、查找、准备和集成自动化,快速获取洞见。

数据架构如何发挥作用?

数据架构自动执行关键过程,提升敏捷性,让企业用户与分析师在数据准备过程中交流互动,借此打造语义层,以便快速提供数据和洞见。

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如何使用数据架构?

数据架构不局限于数据处理或使用,也不受地理位置或平台的限制。它拥有恰到好处的设计,能够轻松访问和管理所有类型的数据。对于数据湖环境,数据架构添加了一层支持信息,因此无需对特定用户和过程进行点对点集成。

数据架构最大的用处在于,将 AI 能力运用于种类繁多、四处散布的大量数据,帮助快速获得稳健、可靠的结果。

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数据架构有哪些作用?

数据架构将基础设施抽象化,打破了数据和特定基础设施之间的直接纽带,进而打破孤岛。它专注于自动化数据提取、数据管理和不同数据源集成的过程,简化数据分析和洞见获取,可帮助收获业务成功。此外,数据架构通过将数据精简过程、工作流程和管道自动化,简化部署,最大程度地降低复杂性。

数据架构用例

  • 全方位了解客户:数据架构帮助企业洞悉客户的喜恶、人脉关系、购买习惯和历史订单。此外,还可帮助企业确定客户满意度、预测流失率并提供对业务成功极其重要的个性化体验。
  • 物联网 (IoT) 分析:数据架构通过自动化和机器学习技术,能够高效地存储、处理和访问来自传感器、设备和交换机的大量 IoT 数据。通过流式传输来自其他数据平台的数据,数据架构帮助完成相应分析,同时与数据湖 相集成,以提供切实可行的洞见。
  • 实时和高级分析:数据架构通过用于欺诈监测、风险管理和应用的自动化、管理和智能程序,实现全面分析。这些均得益于近乎实时地利用其他数据信号来识别模式。

AI 和数据架构

  • AI 案例展示:人工智能 (AI) 支持机器执行类似需要人类智慧完成的任务,包括通用 AI 和限制领域 AI,模拟人类认知功能的各个方面。AI 可以学习、做出决策、识别数据模式并加以分析。
  • 通过架构构建数据和谐:数据架构是一个架构概念,通过为全公司的员工提供通用视图来改变企业处理数据的方式。数据孤岛不复存在,从而提高数据访问、传输及分析效率。强大的安全和治理、互连、灵活性及统一的架构是数据架构的重要特点。
  • AI 与数据相辅相成:AI 系统需要高质量数据进行训练和学习。数据架构确保不同数据集无缝集成并可轻松供 AI 算法使用。数据架构的实时功能恰好满足 AI 应用的动态需求。
  • 实时准确性和可扩展性:为实时数据处理,数据架构和人工智能需发挥补强作用。AI 对最新信息的需求通过数据架构的实时功能得到满足。此外,可扩展性也是满足日益增长的计算需求和数据量的共同需要。
  • 实现数据潜力:通过将 AI 与强大的数据架构相结合,可将组织数据资产做到物尽其用。由于这一协作式方法,AI 应用可以生成洞见、预测并实现自动化,从而将更高效地利用数据落到实处。当 AI 和数据架构相结合以支持全面灵活的数据管理方法时,组织便占据了在数据驱动型环境中取得成功的有利位置。

HPE 和数据架构

HPE 通过 HPE Ezmeral Data Fabric 推进高性能混合分析的发展,提供了一种不涉及迁移或限制数据集的革命性方法。Data Fabric 统一了跨不同来源(如数据湖、文件、对象、数据流和数据库)的数据,从而建立了统一的数据基础设施和文件系统。该集成延伸至现有文件、对象、数据流和数据库,打破了数据孤岛并提供了统一的技术库、安全框架和管理体系。

HPE 方法的特色在于创建了通过单一全局命名空间访问的边缘到云拓扑结构,以此简化从任何应用或接口访问数据的过程,而无论数据位于何处。持久的统一数据存储通过原生 S3、NFS、POSIX、REST、HDFS 和容器存储接口 (CSI) API 提供跨协议数据访问,从而简化编码和数据分析模型。HPE Ezmeral Data Fabric 作为一项全面的解决方案崭露头角,有助于对各种数据源进行无缝集成、访问和管理,进而提高组织分析过程的效率和敏捷性。