Data Management

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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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数据服务和现代数据生态系统

数字化转型改变了 IT 提供信息服务的方式。随着业务的参与和数字 IT(即“影子 IT”)的兴起,增加了对 IT 的需求,尤其是在数据管理领域。 数据服务利用广泛采用的互操作性标准,为业务系统和数据平台的信息交换搭建了一座桥梁。借助数据虚拟化技术,可消除数据孤岛中信息交换的障碍,使数据在各系统中流转起来,充分发挥其价值。点此回看,了解:为什么数据服务是现代数据生态系统的重要组成部分IT 团队如何管理数据服务以及企业日益增长的需求数字 IT 如何从数据服务中受益,如何支持快速原型设计的需求一个好的数据虚拟化平台如何鼓励企业内部和外部的数据文化立即回看

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企业数据资产管理最佳实践

“世界上最有价值的资源不再是石油,而是数据。”《经济学人》杂志2017年5月的标题非常有先见之明,现在越来越多的企业认识到数据是宝贵的资源、隐形的财富。然而,只有能够给企业带来可预期经济收益的数据才能够被称为数据资产,数据资产管理的目的正是盘活数据以充分发挥其价值,持续为企业发展蓄力。点此回看,了解:数据资产管理的概念及其重要性数据价值难以有效发挥的原因及数据资产管理的挑战如何借助数据虚拟化技术打破“自上而下”和“自下而上”的实施方法的局限,释放数据价值立即回看

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