Data Fabric

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Tableau + Denodo 实现高效自助分析

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

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解密数据编织——2022 数据分析领域十大技术趋势之首

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...

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TDWI 最佳实践报告:推动组织现代化以实现数据和分析支持

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。

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借助数据虚拟化,实现数据网格架构

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?

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Data Fabric如何简化数据治理和安全性

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

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拥抱数据编织,盘活数据资产

在日益多样、分布和复杂的环境中,敏捷数据管理已然成为当代企业的重中之重。很多公司正在努力解决企业数据复杂性、异质性以及其分散在企业环境中的多个应用程序和运行环境中的现实问题。根据Statista的数据,到2024年,全球数据生成和消费量将超过149兆字节,其中非结构化数据将占80%左右。为了减少人为错误和降低整体成本,数据和分析(D&A)领导者需要跳脱出传统的数据管理实践,转而使用AI支持的数据整合等现代解决方案。为此,Gartner提出的2022年12项重要战略技术趋势中,将数据编织(data fabric)放在了首位,认为数据编织架构是实现现代化数据管理和集成的关键。数据编织实现了统一的数据管理架构,使企业能够从可扩展和融合的数据能力中获益。Denodo数据虚拟化平台,Gartner魔力象限数据集成领导者,可助力企业快速实现数据编织架构,在国内外大量应用于自助服务、数据治理、数据安全合规(中国数据安全法、GDPR等)、大型软件系统迁移、多云环境集成、外部第三方数据实时接入等场景。欢迎参加此次网络研讨会,深入了解:什么是逻辑数据编织及其关键组件为什么组织采用逻辑数据结构而不是物理数据结构它如何帮助业务用户、数据科学家和其他数据使用者进行数据访问、应用及数据驱动的决策组织如何使用逻辑数据结构来更快地获得见解议程:开场致词:孙军远,伊登软件副总经理数据编织理念及定位:杨文涛...

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拥抱数据编织,加速企业数字化转型

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(数据编织),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!立即回看

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逻辑数据编织

随着当今的数据管理环境变得越来越复杂,很难为业务应用程序提供统一的数据视图,也很难保证治理策略和规则在整个数据交付链中得到执行。逻辑数据编织是解决当今最复杂的数据管理问题的统一数据交付平台的愿景。阅读本白皮书以了解:什么是数据编织数据编织实现的不同方法什么构成了数据编织架构数据编织架构的主要优势

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如何快速实现数据编织架构

随着数据量的增加、企业上云、物联网的发展,数据的分散式存在和存储将使传统型方法给企业带来诸多挑战。那么,如何解决?在Gartner 2022年重要战略技术趋势分析演讲中,第一个提到的即数据编织(Data Fabric),一种新型的数据管理和数据整合的理念和架构。2022年,许多组织都将创建一个数据编织架构,用以促进整个企业范围内的数据进行整合和分析,并实现许多数据集成、数据准备、探索任务的自动化。数据编织架构使用逻辑、物理或混合方法统一分布在不同位置、具有不同格式和传输时间的数据资产。若各组织能够选择最合适的方法,利用这些数据编织架构就可以缩短交付时间并可以将其作为来年的首选数据管理方法。注册参加Denodo网络研讨会,了解:数据编织架构的优势,如何使企业受益,并确保数据架构能够适应未来的新需求;跨本地和云虚拟集成,管理和治理企业数据,以生成见解和业务决策;立即回看

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