在现代商业环境中，分析型工作负载不断演变，以满足多样化的业务需求，并应对不同数据类型、处理技术、开发模式、交付方式和用户需求带来的挑战。作为数据与分析（D&A）领导者，您如何确保能够支持当前及未来的D&A应用场景？
根据Gartner的报告，数据与分析领导者在构建逻辑数据仓库（LDW）以支持多样化的分析应用时，应采取以下关键策略：
- 采用LDW架构，它仍然是当前应对复杂混合型工作负载的最佳实践，并且在数据湖仓（lakehouse）技术成熟后，能够实现平稳过渡。
- 根据分析型工作负载的优先级，将其合理映射到LDW架构的相应模块，以提高对投资回报率（ROI）的可见性。
- 采用渐进式方法构建LDW，逐步扩展模块，避免“大爆炸”式的全面实施，以降低风险。
阅读本报告，深入了解成功实施LDW的四大核心最佳实践：架构设计、应用场景需求、渐进式构建以及明确的交付目标，为您的企业数据分析战略奠定坚实基础。
此外，欢迎访问我们的网站， 了解Denodo平台如何基于数据虚拟化技术，助力企业构建高效的逻辑数据仓库战略，以及Denodo客户如何利用该平台成功部署他们的LDW解决方案。
Gartner, 《如何构建面向数据与分析应用的逻辑数据仓库》，2024年12月10日
Gartner不对其研究报告中提及的任何供应商、产品或服务表示认可，也不建议技术用户仅选择评分最高或具有特定认证的供应商。Gartner的研究报告仅代表其研究团队的观点，不应被视为客观事实。Gartner对本研究不作任何明示或暗示的担保，包括对适销性或特定用途适用性的任何保证。
GARTNER是Gartner, Inc.及/或其关联公司的注册商标和服务标志，在美国及国际范围内均受保护。版权所有。
