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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。

多年来，TDWI研究追踪数据仓库架构一路迈向现代化并不断演进，之后出现能够组织海量分析数据的数据湖设计模式，两者在近期逐渐融合，形成更为丰富的全新数据架构。在这种不断进化的环境中，数据仓库和数据湖可以整合相异而互融、存在重叠且可互操作的架构，纳入标准功能层。这些统一的功能层包括数据存储、混合工作负载管理、数据虚拟化、内容ETL以及数据治理和保护。本TDWI最佳实践报告探讨数据仓库与数据湖的融合，着眼于组织目前如何使用其数据仓库和数据湖环境，以及如何将两者有机结合。报告将考察统一DW/DL 的驱动因素、挑战和机遇，并提供向前推进的最佳实践。

对分析的需求持续增加。越来越多的企业希望不仅限于仪表板，需要加入自助分析和更复杂的算法，例如机器学习。  为了支持这一趋势，企业正朝着数据和分析的统一环境迈进。该平台通常基于云，以利用规模和灵活性并支持大量数据和计算密集型工作负载。它是自动化的和增强的，以帮助解决数据和分析的复杂性。  这份 TDWI 最佳实践报告分享了现代分析统一平台的采用、使用、挑战、架构和最佳实践。

By David Loshin