在当今竞争激烈的商业环境中，企业必须优化决策流程才能保持领先地位。他们如何提高效率、减少冗余、基于共同的认知开展业务，并在市场中脱颖而出？
答案是可靠的数据。这已成为做出明智商业决策日益重要的工具，不再依赖于不可靠的直觉或猜测。
如今，收集、分析和使用数据的方法多种多样。但有时，这种选择反而会成为一种障碍，例如，不同来源提供的信息相互矛盾，或者选择过多导致查找正确信息变得十分繁琐。
数据结构通过整合您企业内的所有数据资 电报数据 源和连接来解决这些问题。它还能帮助您识别数据之间的关系，从而让您更有效地利用数据。
在这里，我们将探讨什么是数据结构以及它如何帮助组织检索做出重要业务决策所需的数据。
1. Data Fabric 结合了其他技术
数据结构集成了各种数据源，包括云数据、数据仓库、数据湖、Web 服务等。它还包含架构、数据管理和集成软件。数据结构的输出包括商业智能、自助服务分析、数据科学和事务型应用程序。在交付数据时，数据结构应与其他交付方式相匹配，包括数据虚拟化、消息传递、流式传输、复制和 ETL。
此外，数据结构分析并利用元数据，并使其在整个架构的背景下变得易于理解。
根据Gartner的说法，数据结构应该利用元数据指标来通知人工智能和机器学习算法，这些算法会随着时间的推移而改进并提供更复杂、更明智的预测。
2. Data Fabric 让团队能够访问信息
传统的数据集成已无法满足当前和未 船舶行业实施ERP系统的优势 来的数据需求，因为数据难以访问或分散在不同的存储库中。为了满足这些需求，数据必须与其他来源无缝集成，精心挑选以提供最佳结果，并让整个企业乃至跨地域的用户都能访问。
理想情况下，数据结构能够让各个团队的专业人员在正确的时间访问正确的数据。与孤立的数据源不同，数据交付可以快速进行，从而为公司领导者提供做出重要决策所需的信息。
3. Data Fabric 连接不同的数据环境
数据结构利用跨不同平台的持续分析。除了云资产，数据源还可以包括本地数据库、社交媒体和物联网设备。它不仅连接数据，还能 电子邮件列表 在数据源之间创建新的关系。
这意味着决策者能够获取有用的信息，并找到比单凭人类注意力或传统数据实践所能发现的更具创新性的信息查看方式。例如，使用数据结构的制造商或许能够揭示原材料供应商与制造流程延迟之间的新关系。