Data Fabric

随着数据环境越来越趋于分布式和多样化，由数据虚拟化和人工智能支持的逻辑数据编织等先进解决方案对企业范围内的数据管理十分重要。 在本报告中，Denodo 因尤其关注数据源连接、集中访问、数据准备、数据集成、语义模型支持和数据治理等领域并具有卓越的执行力，占据了显著的领先地位。 本报告将帮助 IT 决策者： 根据需求，选择最佳数据编织解决方案 了解为何数据编织与数据网格相辅相成 了解为何数据编织是简化数据管理的可靠选择 如需了解 Denodo 平台如何帮助您制定数据编织策略，以及 Denodo 的部分客户如何利用 Denodo 平台构建其逻辑数据编织解决方案，敬请访问我们的网站。

数据驱动型企业取得成功的关键在于构建优质、安全、合规的数据基础。只有打好基础，才能获得先人一步的洞察力。但挑战也随之而来：数据源和数据存储分散在混合、多云的分布式数据环境中，使得数据复杂性与日俱增。为帮助企业克服这一挑战，两大解决方案应运而生：数据网格和数据编织软件。数据网格推动实现数据工程民主化，助力多个团队共同打造具有企业级标识符的可重用数据产品；数据编织软件可以提供通用数据平台，有利于安全连接和管理分布式数据源。本文将深入解读两种解决方案，探讨二者如何彼此协作，帮助数据驱动型企业加速构建数据基础。 

在过去二十年中，企业管理数据的方式在中心化、去中心化、数据库化、数据仓库、云数据存储和数据湖的循环之间来回摇摆。尽管有诸多选择，但难题仍然存在 —— 企业希望数据集中在一个地方，并且易于查找。如何将所有数据收集到一个位置仍是一个难题。对于当今的企业，找到一个面向未来的数据框架来满足不断变化的商业需求至关重要。数据编织和数据网格，作为企业数据管理中经常被提到的两个新概念，则可以帮助企业以不同的方式解决这些难题。注册Denodo网络研讨会，了解：为什么逻辑架构是未来数据管理的关键Data Fabric和Data Mesh背后的基本原理是什么如何使用 Denodo 平台构建逻辑数据编织或数据网格

正处于数字化转型攻坚期、深水区的汽车产业如何持续深入探索、开展本土化变革；如何借助并整合AI、云、大数据、人工智能等技术充分挖掘数据要素价值，推动产业生态共建；抢抓数字机遇，加速汽车企业高质量发展新征程？深挖机遇，破局致胜，勤哲云生态之“汽车行业创新云沙龙”联合Denodo聚焦Data Fabric，探讨车企融合发展新路径，为汽车企业高质量发展锚定新航向！日程：00:00 - 48:27 拥抱Data Fabric，加速企业数字化转型 杨文涛，Denodo业务总监48:28 - 1:16:50 释放云端数据力量，加速企业创新发展 张元涛，亚马逊高级解决方案架构师1:16:51 - 1:31:15数字化工厂的规划与实践 王迎斌，江淮汽车技术中心数字信息技术部技术总监1:31:15 - 2:08:03智能生产方式助力轮胎先进制造 刘世显，万力轮胎副总2:08:04 - 圆桌讨论

数据资产化、数据要素化、以数据驱动业务已成为企业发展新引擎，依靠在集中式数据存储（例如云数据仓库或数据湖）中收集数据的传统数据管理方法虽仍是数据现代化工作的核心；然而，为了满足企业多样化需求，企业还需要有强大的基础数据平台以支撑业务数字化转型成功落地。回看Denodo网络研讨会，我们将为您分享为什么企业需要使用逻辑数据管理平台来完善集中式的解决方案，如何在所有数据资产中建立抽象层，使企业可立即访问任何数据集，而无需考虑数据所处位置、格式或延迟。立即回看，了解：对现代云数据架构的需求现代数据堆栈的趋势和最佳实践构建 Data Fabric / Data Mesh 架构时所需的基础能力如何简化企业的数据治理和安全计划

如今，数据已成为企业数字化转型不可或缺的重要元素。伴随着数字化的持续推进，企业中的数据源及数据量不断增加。同时，数据和应用孤岛的数量也在过去几年中激增。业务人员想要实现高效自助分析以实时洞察业务并驱动决策，除了需要具备一定的数据素养和分析技能外，还需要多元化的数据指标和敏捷分析平台提供稳定支撑。然而，企业跨平台混合的数据环境、四处分散存储的数据及参差不齐的数据格式，成为了大多数业务人员分析流程中的巨大挑战。归根结底，企业缺少的是体系化的数据领域建设和管理。要如何逆转形势，快速从容地应对数据资产日益加剧的多样化、分布式、规模、复杂性等问题，以帮助业务高效分析决策？Denodo合作伙伴优阅达的专家顾问基于15年+的实战经验，为您分享一种新兴的数据管理和处理方法——数据编织（Data Fabric），并结合业务分析流程与场景，为您演示如何通过 Denodo 数据虚拟化平台和 Tableau ，帮助业务人员轻松连接多元化数据，加速自助分析效率，高效获取商业洞察。主要话题：Denodo 如何改善企业多数据源连接、数据指标不统一等问题？企业如何通过 Denodo 高效利用数据资产并帮助管理决策？Denodo 产品 Demo 演示：Tableau + Denodo

自 2019 年起，数据编织（Data Fabric）连续 3 年被 Gartner 列为年度数据和分析技术领域的十大趋势之一。同样连续 3 年被 Gartner 评为「数据集成工具」魔力象限领导者的 Denodo，便专注于数据编织技术的应用，这是一种跨平台的数据整合方式，它不仅可以集合所有业务用户的信息，还具有灵活且弹性的特点，使人们可以随时随地使用任何数据。作为一种新兴的数据管理和处理方法，数据编织能够基于网络架构而非点对点的连接来处理数据，这实现了从数据源层面到分析、分析结果生成、协调和应用的一体化数据层（结构）。该方法在底层数据组件上设置抽象层，使业务用户无需进行重复或强制性的数据科学工作，即可获得信息和分析结果。数据编织如何助力企业降本增效？从业务层面来看，由于企业更易于获得高质量的数据，因此能更快、更精确地获得商业数据洞察；从技术层面来说，由于数据复制的次数和数量较少，从而减少数据集成工作，方便维护数据质量和标准，也减少了硬件架构和存储的开销。而由于减少了数据复制和大大优化了数据流程，加快并简化了数据处理过程，从而通过实施自动化的整体数据策略，减少了数据访问管理的工作。数据编织如何为所有用户提供数据和服务？① 它可以帮助用户在数据发现、数据分析以及数据开发工作中节省 70% 的工作量；② 它帮助业务人员更快速地使用数据进行商业分析，不再要求所有数据只有入湖才能进行分析...

各组织需要推动其数据和分析环境的现代化，才能在当今动态环境中决胜千里。这里的现代化包括实现新技术，如可扩展的云平台和统一的方法，还包括地理空间分析和机器学习等更高级的分析，以及数据编织和数据网格等新范式。现代化可包括数据部门等新的组织结构以及 DataOps、MLOps 和数据素养支持团队等新的团队。本 TDWI 最佳实践报告中对成功企业如何进行筹备以支持成功的现代分析做出了新的研究。

最近，数据网格（Data Mesh）备受关注，它为企业提供了一种新型的数据管理和交付的方式，并灵活组织数据所有权和数据治理。但什么是数据网格？它与其他现代数据架构，如数据编织（Data Fabric）和数据湖有何不同？最重要的是，实现数据网格的最佳实践又是什么？观看Denodo网络研讨会，我们将为您消除关于数据网格的误解，并分享：什么是数据网格，它为什么重要？它与其他现代数据架构有何不同？存在哪些优势？企业将如何开始数据网格计划并避免遇到障碍？其他企业如何成功实施数据网格？

随着数据日益分散和复杂性的增加，在整个企业中有效地管理和保护数据变得越来越困难。无论是保护跨不同存储库的数据还是监控跨不同业务部门的访问，数据技术和存储库在本地和云中的激增都使这项任务无法完成，为业务用户提供自助数据访问的持续压力只会使挑战变得更大。数据虚拟化技术创建的逻辑数据结构层，不仅能够提高数据交付的敏捷性，而且提供了一种简单、快速且经济高效的方式来保护和治理所有数据。观看Denodo网络研讨会，了解：如何使用Data Fabric构建企业级数据访问角色模型当数据分布在本地和云端的多个系统中时，如何集中安全性如何控制和审计跨区域的数据访问