Data Management

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2023 年 GigaOm Sonar 数据编织解决方案报告

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。

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借助 Data Fabric 和 Data Mesh 管理面向未来的数据

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

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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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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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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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