Data Delivery

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你的数据中台,可能建错了!

集中集成所有企业数据是不可能的。企业现在正在寻找替代方法来更好地集成、管理和交付数据。随着数据类型越来越复杂,数据来源越来越分散,为了响应快速变化的业务需求,企业需要在正确的时间实时访问正确的数据。在这个故事中,我们将探讨逻辑数据编织,用于在高度分布式的数据环境中管理数据,以便更轻松地访问数据、更快地交付数据并更有效地管理数据。阅读更多内容,了解如何通过利用数据虚拟化最大限度地降低数据管理和集成的成本。

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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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逻辑数据结构助力企业突围

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。

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医药企业的数字化转型 - 逻辑数据结构策略

医药企业的数字化转型机遇无处不在。数字化技术可以精简交付环节、改善绩效、提升生产执行效率;也可以通过缩短药品研发周期或降低成本,提高研发效益;还可以为客户、员工和生态圈伙伴提供个性化的数字体验。医药企业一直在寻找利用其数据资产的方法,这是企业获得成功必备要素,更是关乎未来生存的关键所在。现代挑战需要不同的设计方法 - 这就是逻辑数据结构的用武之地。点此回看,了解:医药企业数字化唤醒趋势及挑战逻辑数据架构介绍及产品演示医药企业成功案例分享

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