D&A 領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該了解數(shù)據(jù)編織架構(gòu)的關(guān)鍵支柱，以實現(xiàn)機器支持的數(shù)據(jù)集成。

在日益多樣化、分布式和復(fù)雜的環(huán)境中，數(shù)據(jù)管理敏捷性已成為組織的任務(wù)關(guān)鍵優(yōu)先事項。為了減少人為錯誤和總體成本，數(shù)據(jù)和分析 (D&A) 領(lǐng)導(dǎo)者需要超越傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理實踐，轉(zhuǎn)向現(xiàn)代解決方案，例如支持人工智能的數(shù)據(jù)集成

“被稱為“數(shù)據(jù)編織”的新興設(shè)計概念可以成為應(yīng)對一直存在的數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)的強大解決方案，例如高成本和低價值的數(shù)據(jù)集成周期、早期集成的頻繁維護、對實時性不斷增長的需求和事件驅(qū)動的數(shù)據(jù)共享等等，”Gartner 杰出副總裁分析師 Mark Beyer 說。

什么是數(shù)據(jù)編織？

Gartner 將數(shù)據(jù)編織定義為一種設(shè)計概念，它充當數(shù)據(jù)和連接過程的集成層（結(jié)構(gòu)）。數(shù)據(jù)編織利用對現(xiàn)有、可發(fā)現(xiàn)和推斷的元數(shù)據(jù)資產(chǎn)的持續(xù)分析，以支持跨所有環(huán)境（包括混合云和多云平臺）設(shè)計、部署和利用集成和可重用數(shù)據(jù)。

Data Fabric 利用人和機器的能力來訪問數(shù)據(jù)或在適當?shù)那闆r下支持其整合。它不斷地識別和連接來自不同應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)可用數(shù)據(jù)點之間獨特的、與業(yè)務(wù)相關(guān)的關(guān)系。該洞察支持重新設(shè)計的決策制定，通過快速訪問和理解提供比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理實踐更多的價值。

例如，使用數(shù)據(jù)編織的供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者可以更快地將新遇到的數(shù)據(jù)資產(chǎn)添加到供應(yīng)商延遲和生產(chǎn)延遲之間的已知關(guān)系中，并使用新數(shù)據(jù)（或為新供應(yīng)商或新客戶）改進決策。

將數(shù)據(jù)編織視為自動駕駛汽車

考慮兩種情況。首先，駕駛員積極主動并全神貫注于路線，汽車的自主元素干預(yù)最少或沒有干預(yù)。第二，司機稍顯懶惰，注意力不集中，汽車立即切換到半自動模式并進行必要的路線修正。

這兩種情況都總結(jié)了 Data Fabric 的工作原理。它首先以被動觀察者的身份監(jiān)控數(shù)據(jù)管道，并開始提出更有成效的替代方案。當數(shù)據(jù)“驅(qū)動程序”和機器學(xué)習(xí)都對重復(fù)的場景感到滿意時，它們會通過自動化即興任務(wù)（耗費太多人工時間）來相互補充，同時讓領(lǐng)導(dǎo)層可以自由地專注于創(chuàng)新。

D&A 領(lǐng)導(dǎo)者需要了解的有關(guān)數(shù)據(jù)編織的知識

• Data Fabric 不僅僅是傳統(tǒng)和現(xiàn)代技術(shù)的結(jié)合，而是一種改變?nèi)祟惡蜋C器工作負載重點的設(shè)計理念。

• 實現(xiàn)數(shù)據(jù)編織設(shè)計需要新的和即將到來的技術(shù)，例如語義知識圖、主動元數(shù)據(jù)管理和嵌入式機器學(xué)習(xí) (ML)。

• 該設(shè)計通過自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)（例如分析數(shù)據(jù)集、發(fā)現(xiàn)模式并將其與新數(shù)據(jù)源對齊）以及最先進的修復(fù)失敗的數(shù)據(jù)集成作業(yè)來優(yōu)化數(shù)據(jù)管理。

• 沒有現(xiàn)有的獨立解決方案可以促進成熟的數(shù)據(jù)編織架構(gòu)。D&A 領(lǐng)導(dǎo)者可以通過混合構(gòu)建和購買的解決方案來確保強大的數(shù)據(jù)編織架構(gòu)。例如，他們可以選擇一個有前景的數(shù)據(jù)管理平臺，該平臺具有將數(shù)據(jù)編織拼接在一起所需的 65-70% 的功能。缺少的功能可以通過本土解決方案來實現(xiàn)。

D&A 領(lǐng)導(dǎo)者如何確保數(shù)據(jù)編織架構(gòu)能夠提供業(yè)務(wù)價值？

為了通過數(shù)據(jù)編織設(shè)計提供業(yè)務(wù)價值，D&A 領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)確保堅實的技術(shù)基礎(chǔ)，確定所需的核心能力，并評估現(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理工具。

以下是 D&A 領(lǐng)導(dǎo)者必須了解的數(shù)據(jù)編織架構(gòu)的關(guān)鍵支柱。

No 1. Data Fabric 必須收集和分析所有形式的元數(shù)據(jù)

上下文信息為動態(tài)數(shù)據(jù)編織設(shè)計奠定了基礎(chǔ)。應(yīng)該有一種機制（如連接良好的元數(shù)據(jù)池），使 Data Fabric 能夠識別、連接和分析各種元數(shù)據(jù)，例如技術(shù)、業(yè)務(wù)、運營和社交。

No 2. Data Fabric 必須將被動元數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為主動元數(shù)據(jù)

對于數(shù)據(jù)的無摩擦共享，企業(yè)激活元數(shù)據(jù)非常重要。為此，Data Fabric 應(yīng)該：

持續(xù)分析關(guān)鍵指標和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可用元數(shù)據(jù)，然后構(gòu)建圖形模型。
基于元數(shù)據(jù)的獨特和業(yè)務(wù)相關(guān)關(guān)系，以易于理解的方式以圖形方式描述元數(shù)據(jù)。
利用關(guān)鍵元數(shù)據(jù)指標啟用 AI/ML 算法，隨著時間的推移學(xué)習(xí)并產(chǎn)生有關(guān)數(shù)據(jù)管理和集成的高級預(yù)測。
下載電子書：決策的未來

No 3. Data Fabric 必須創(chuàng)建和管理知識圖譜

知識圖譜使數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者能夠通過語義豐富數(shù)據(jù)來獲得業(yè)務(wù)價值。

知識圖譜的語義層使其更加直觀和易于解釋，使 D&A 領(lǐng)導(dǎo)者的分析變得容易。它為數(shù)據(jù)使用和內(nèi)容圖增加了深度和意義，允許 AI/ML 算法將信息用于分析和其他操作用例。

數(shù)據(jù)集成專家和數(shù)據(jù)工程師經(jīng)常使用的集成標準和工具可以確保輕松訪問和交付知識圖。D&A 領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該利用這一點；否則，Data Fabric 的采用可能會面臨許多中斷。

No 4. Data Fabric 必須具有強大的數(shù)據(jù)集成主干

Data Fabric 應(yīng)兼容各種數(shù)據(jù)交付方式（包括但不限于 ETL、流式傳輸、復(fù)制、消息傳遞和數(shù)據(jù)虛擬化或數(shù)據(jù)微服務(wù)）。它應(yīng)該支持所有類型的數(shù)據(jù)用戶——包括 IT 用戶（用于復(fù)雜的集成需求）和業(yè)務(wù)用戶（用于自助數(shù)據(jù)準備）。

本文 :https://architect.pub/data-fabric-architecture-key-modernizing-data-management-and-integration
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