面对日益增长的数据规模和种类，以及跨云和地域边界的分布式数据环境，企业的数据管理面临着前所未有的挑战。数据编织作为一种灵活、可重复使用且强大的数据管理方法应运而生，成为数字化转型、数据治理和高级分析计划的关键。
逻辑数据架构在数据虚拟化技术的支持下，使企业能够实时集成、管理和交付分布式数据，无论数据源的地理位置、格式和延迟如何，都能为任何用户提供无缝的数据访问体验。
随着数据科学、高级分析、人工智能和机器学习的普及，数据湖的重要性日益凸显。与此同时，数据仓库和运营数据存储在商业智能和分析领域依然扮演着重要角色。然而，将所有数据迁移到数据湖或数据仓库并不现实，持续的 IT 预算压力和数据专业人才的短缺，也迫使企业必须尽可能地实现 IT 流程自动化。
逻辑数据编织架构应运而生，它能够将所有数据存储库和应用程序无缝连接，其中的关键要素包括元数据激活、人工智能/机器学习、语义和知识图谱等，为企业构建高效、智能的数据管理体系。
帮助企业建立集中式数据隐私、安全和治理。
逻辑数据结构采用可组合架构，其必要组件（如数据集成层、数据目录、AI/ML 引擎和语义层）可以通过不同工具集组合实现。然而，相比于将多个不同工具和技术拼凑在一起，一个提供所有必要组件的紧密集成的平台，能够带来更优的结果，并显著降低编码和连接的复杂性。
更重要的是，以数据虚拟化为基础的数据集成方法，避免了数据复制，这对于在混合/多云环境中提供实时、统一的数据视图至关重要。这种方法不仅可以降低成本，加快洞察时间，还能帮助组织建立集中式的数据隐私、安全和治理体系。
- 多位置编织: 支持多云、混合云和边缘部署，无需在性能、安全性和治理方面做出妥协。它提供了位置透明性，并最大限度地减少了不同位置之间昂贵的数据移动。
- 卓越性能: 由高级优化技术提供支持，包括并行处理、下推优化和缓存等。
- 智能数据目录: 与数据交付层紧密集成，实现自动数据发现、智能数据搜索和用户社区内的数据共享。
- 行业领先的推荐引擎: 根据历史执行模式加速性能，并自动推荐数据目录中的数据集。想了解更多关于逻辑数据编织优势的信息，请阅读 Forrester TEI 报告。
