Logical Data Fabric

Forrester最近一项调查显示，虽然85%的企业希望在决策制定中改进对数据洞察力的使用，但91%的受访者表示他们无法改进数据驱动的决策制定。问题来了，企业经常求助于数据湖、数据湖仓、云数据仓库等作为其单一数据存储库，以满足所有的数据和分析需求。但严峻的现实是，数据现在和未来将分布在跨云和本地的多个存储库中。注册参加Denodo网络研讨会，了解为什么由数据虚拟化支持的逻辑数据编织对任何企业的数据和分析都至关重要。参加并学习：什么是逻辑数据编织及其关键组件？为什么企业采用逻辑数据编织而不是物理数据结构？它如何在数据访问、消费和数据驱动决策方面帮助业务用户、数据科学家和其他数据消费者？企业如何使用逻辑数据编织来更快地获得洞察力？

City Furniture 是一家线上零售商，在佛罗里达州拥有多家连锁实体店，该公司从最初的小型家族企业发展到年销售额达 10 亿美元。但在业务转型过程中，该公司遇到了传统数据管理技术缓慢且效率低下的挑战。阅读此客户案例，了解City Furniture如何通过构建现代数据基础设施（包括由 Denodo 平台支持的逻辑数据编织），即使在大流行期间也能增加市场份额。

数据虚拟化驱动的逻辑数据编织凭借其逻辑和实时数据集成与管理功能在企业架构中正得到广泛应用。理想的数据编织平台支持数据分析、目录、自助服务、治理等，同时提供优化跨平台性能（例如动态查询优化、缓存功能、汇总表或内存计算）的策略，甚至可以跨多个云提供商。此清单报告详细探讨了逻辑数据编织架构支持的六个最常见和最常用的解决方案类别。

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

引入数据仓库的目的是针对分布在大量孤立事务系统的所有企业数据提供一个集成视图。如今，为了向所有业务用户和数据科学家提供集成的数据视图，组织使用了各种各样的新数据架构，比如数据湖、数据中心、数据湖仓库等等。但这对于业务用户而言，效果远不理想。如果他们需要数据，应在哪里获取数据，又该如何集成数据呢？特别是在当下，组织希望成为一家数据驱动型组织，顺畅地访问数据变得至关重要。一种支持这种方案的较受欢迎的新架构就是数据结构。借助数据结构，组织可以将现有的事务和数据交付系统进行封装（包装），使所有独立系统看起来像是一个集成系统。数据结构无法购买，只能自行开发。开发方式有很多种，采用的技术也各有不同。本白皮书将探讨使用数据虚拟化创建数据结构的各种益处、按需数据集成、高工作效率、易于维护、通过查询下推充分发挥底层技术的作用、集中化数据安全、嵌入式元数据支持、针对面向记录和面向集合的数据访问的内置支持以及人工智能支持。