若不将分散的业务数据整合到一个统一的数据结构中，帮助您遵守风险、治理和隐私政策，并有效管理数据，那么企业的数字化转型将难以完成。
拥有不同团队和部门的组织，在收集和管理各自的数据时，常常会因数据治理和隐私限制而无法合并各种公共或私有数据。
那么，如何才能真正实现数据处理的集中化和数字化呢？答案是构建数据结构。请继续阅读，深入了解数据结构，以便在选购数据编织工具时做出明智的决策。
什么是数据结构？
根据Gartner的报告，数据网格或数据结构是2019年十大技术趋势之一。分析和数据技术领域的专家认为，它是面向未来的技术初创公司、中小型企业和大型企业的数据管理利器。
它被视为一种信息技术环境，通过统一的架构将各种数据源连接到业务应用程序。在后台，强大的人工智能 (AI) 代理将发挥作用。人工智能将安全地分析数据，并仅向销售代表、客户支持代理或业务经理提供所需信息。
从宏观角度来看，数据网格就像一个虚拟结构，各种数据存储和计算系统在该结构上连接并共享信息。
数据结构的目的
不同业务应用之间存在的障碍，例如时间、空间、数据存储方式、数据检索方式和数据安全协议等，是阻碍企业发展的瓶颈。这些限制也有助于企业保护机密数据。因此，既不能取消这些限制，也不能保持现状。
这时，你就需要数据网格。它就像一条高速公路，可以疏通来自各种设施、业务应用、现场办公室、门店和服务器等的数据。此外，这些数据可以是结构化的、半结构化的和原始的，并且具有不同级别的安全策略。
但是，最终用户，如客户、销售代表、支持主管和经理等，并不需要了解所有这些细节。他们只需要安全地访问数据以完成工作。数据结构将通过自动化、人工智能和机器学习 (ML) 来实现这一目标。
其他值得注意的目的包括：
- 通过容器和连接器连接到所有业务数据源
- 在存储、应用程序等中提供数据集成和提取功能
- 用作大数据分析的高速数据基础设施
- 将数据消费者和数据源连接到一个网状网络
- 在私有云、公共云、多云、本地和裸机工作站之间提供混合数据操作
企业常常花费大量时间来决策和批准数据，而不是实际处理数据。员工为了获得数据处理的批准，可能需要经过数百封电子邮件的往来。
这对面向未来的企业的生产力构成了严重威胁。但是，数据结构可以通过以下方式拯救组织：
- 提供用于访问、提交、保管和分析任何类型数据的单一平台。
- 尽管企业内的每个人都可以在一定程度上访问数据，但所有数据治理和监管政策都将得到维护。
- 通过让人工智能在人类访问数据之前对其进行处理，使数据更值得信赖且易于理解。
- 启用机器对机器或物联网 (IoT) 通信，以减少对敏感数据的人为干预。
- 轻松适应应用增减、客户请求、内部数据访问票据以及海量营销数据的突然涌入等情况。
- 减少企业对托管遗留基础设施的需求和依赖，从而降低成本。
- 通过将各种数字数据源连接在一个由严格的人工智能算法保护的环境中，充分利用云技术。
最终，一线代理将能够更快地获取客户关系管理（CRM）数据，并快速处理客户的请求。这将反过来提高客户对企业的信任度和满意度。
数据结构的优势
强化敏捷 DevOps 模型
敏捷软件或产品开发项目可能会因间歇性数据处理问题而受到严重影响。使用数据网格工具，可以大幅减少数据停机时间。
遵守数据治理
底层人工智能和机器学习可以帮助执行数据隐私和治理政策。同时，人工智能算法将根据公司指南处理请求的数据并将其呈现给员工。
可扩展性
托管服务提供商 (MSP) 可以根据需求立即扩展或缩减数据处理能力。
元数据管理
数据分析目录将托管数据源、资产和元数据。通过查看元数据，人工智能可以更快地检索请求的数据。
错误检测
人工智能可以在企业遭受收入损失之前检测到数据损坏、完整性问题和错误。
基于角色的访问
员工可以根据在组织内的安全许可请求处理数据。
消除数据孤岛
当数据结构将所有数据汇集到加密数据高速公路时，数据孤岛将不再威胁业务。团队可以从任何部门访问合法数据，而无需费力。
数据集成
数据结构及其底层人工智能支持与实时软件（如CRM、ERP、客户应用程序和一线代理应用程序等）进行即时数据集成。
高质量数据
数据网格工具的智能算法会持续分析所有数据源。因此，员工可以信任输入数据，而无需验证来自主管的数据。
数据结构的架构
数据网格需要在不影响质量和安全性的情况下，确保改进的数据可访问性。因此，标准的数据结构架构应具有以下组件：
数据目录
数据目录是所有业务数据的组织形式。用户可以通过此目录查找完成任务所需的信息。数据目录具有以下子组件：元数据和知识图谱。
基于人工智能和机器学习的自动化
多个人工智能应该位于处理所有查询解析、数据质量控制和安全检查等的数据结构的核心。
数据集成与传输
数据网格集成来自所有来源的数据，如现场服务器、云存储和员工笔记本电脑等。应有数据连接器将信息链接到远程计算机或传输器，以便通过数据结构移动数据。
如何实现数据结构
这完全取决于组织的类型以及具体需求。由于业务需求各异，数据网格的实施没有一劳永逸的解决方案。但是，数据结构架构有一些共同的特性或层级。
数据管理：这一层用于数据安全和治理。
数据摄取：这一层开始将所有云数据拼接在一起，同时确定结构化和非结构化数据的连接方式。
数据处理：确保在数据提取过程中相关数据可用。
数据编排：这一层包括任务的执行，包括分散的数据收集、数据结构化、数据清理、集成和转换，以创建可用的数据。
数据发现：它允许通过整合各种来源来收集数据，这对客户满意度至关重要。
数据访问：这一层专门用于数据消费。同时，这一层有助于通过数据可视化工具或应用程序仪表板访问相关数据。
数据结构原则
数据网格的理念是统一任何行业的企业中分布且多样化的数据资产。此外，它将端到端的数据管理流程整合到一个统一的数据管理平台中。
数据结构通过利用以下数据管理原则来实现这些目标：
- 数据发现
- 数据管理
- 数据组织
- 数据建模
- 质量检查
- 孤立的数据编排
- 数据整合
- 数据治理
数据结构功能
永不停歇的数据查询解决方案
数据网格依靠高速互联网、固态硬盘和超级计算机来不断检索请求的数据，而不会造成任何停机。
无止境的数据集成、发现和编目
负责架构内数据管理的主要人工智能必须日夜工作，以接收新的原始数据，对其进行分析、编目，并将其集成到业务应用程序中。
被动和主动元数据
主动元数据是数据质量、数据使用情况和当前编辑器等信息。另一方面，被动元数据是作者发布的静态数据。数据结构人工智能会不断更改这些数据，以减少手动数据探索或准备工作。
灵活性
数据结构非常灵活，可以根据业务需求接受更改。
使用智能软件可以轻松实现数据网格。市面上有许多选择，以下是一些适合中小型企业的：
亚特兰
Atlan是一个功能强大但易于使用的活动元数据平台和数据工作区，可以方便地访问任何来源的数据。它可以作为满足数据结构需求的现代数据目录。该平台为所有数据相关任务提供解决方案，包括编目、分析、发现、质量、治理、探索和集成。
它具有类似于谷歌搜索的用户界面和一个丰富的业务词汇表，您可以通过该词汇表搜索了解数据。公司可以利用精细的治理和访问控制等功能来管理整个生态系统的数据使用。
此外，Atlan还支持与Big Query、Amazon Redshift、Snowflake、MYSQL、Looker和Tableau等应用程序集成。
K2View
如果正在寻找具有端到端数据结构功能的平台，那么K2View是不错的选择。该数据产品应用程序可以帮助您完成数据网格的所有阶段，包括数据集成、准备、数据编排和流水线。
在该平台的帮助下，公司可以在云、本地和混合环境中启用最复杂的数据结构架构。随着数据结构部署变得更加容易，人工数据管理将随之减少。它可以统一来自多个来源的数据，并将数据传递到数据完整性目标系统。
使用K2View，可以即时创建可立即分析的数据湖和数据仓库。即使没有编码经验，也可以控制数据从源到目标的移动和转换。
公司甚至可以使用该平台的可配置规则来控制数据访问、同步和安全。此外，它还适用于具有易于使用的框架的数据服务自动化。
塔伦德
Talend是一个数据结构平台，确保对数据的健康访问，同时帮助您推动业务价值。每个企业都需要管理不折不扣且完整的数据，以确保其可用性、完整性和安全性。此应用程序可以让组织通过降低风险来保持数据处于良好状态。
Talend是一个统一的平台，提供可靠且可访问的数据，并提供治理、集成和完整性。它可以在服务基础设施和合作伙伴生态系统的帮助下提供健康的数据。在这里，您可以通过文档和分类来发现所需的数据。
由于它会自动实时清理数据，因此不会有不良数据进入系统。公司可以使用此工具提高生产力并节省资金，确保合规并降低风险。
可以使用其应用程序和API集成为客户提供更好的体验。这些还确保了在内部和外部共享可信数据的自助服务能力。
英科塔
Incorta是一个自助数据分析平台，公司可以在其中充分利用其数据以降低成本并获得洞察力。该解决方案提供更敏捷的数据体验，以便您可以及时做出明智的决策。
它使用内存分析和直接数据映射功能为数据存储和管理提供前所未有的速度和可扩展性。即使要分析来自多个资源的数据，Incorta也可以确保真正的业务敏捷性，实现灵活的数据流水线。
此外，它还可以帮助收集、处理、分析和展示业务应用程序数据。还可以使用其原生可视化功能呈现全保真业务数据。
结论
数据结构是下一代数据存储、处理、保管和管理架构。尽管它是一种面向未来的IT应用，但许多数字企业已经在使用数据结构工具为未来的员工队伍做好准备。
毋庸置疑，小型企业、中型企业和初创公司可以从这项技术中受益最大，因为它们无法承受因批准和审查而导致的工作流程延迟。可以试用以上任何或所有工具，查看他们的产品以及这些功能如何为您的业务增加价值。
您的收入运营（RevOps）业务模型可以在很大程度上受益于数据结构。在此处了解有关收入运营 (RevOps) 工具的更多信息。