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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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。

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。

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。

高性能混合分析并非关乎数据迁移或移动，也并非被迫使用有限的数据集。HPE Ezmeral Data Fabric 将来自不同数据湖、文件、对象、流和数据库的数据统一到同一数据基础设施和文件系统。它将现有文件、对象、流和数据库集成到单一技术基础、安全和管理系统，从而减少数据孤岛。

边缘到云拓扑结构通过单一的全局命名空间创建和访问，无论数据位于何处，单一的全局命名空间都能简化任何应用或接口的数据访问。持久数据存储通过原生 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。