TG Data

在这种设计中，每个系统都可以有自己的数据库、转换和访问控制。这使得一次访问所有数据以查看整个组织的统一数据视图变得困难。

这种复杂性不仅效率低下，而且容易出错。传统系统还很难维护数据质量和一致性，从而导致数据不可靠并降低对组织数据的信任度。

传统数据管理系统的可扩展性也有限，部分原因是同一数据的许多副本占用了宝贵的 iOS 数据 存储空间。他们努力适应组织不断变化的数据需求。从本质上讲，这些遗留系统变得过于庞大、分散和冗余，从而难以跟上业务创新的步伐。

数据结构的优点
与这些传统方法相比，数据结构具有显着的优势。据平台，将各种来源的数据整合到一个统一的平台中。这种统一简化了数据管理并改进了组织。

数据结构还可以实现更好的数据治理和法规遵从性。由于数据结构框架将所有数据整合到一个数据目录中，因此可以在整个数据环境中应用标准化。标准化治理和安全措施可确保您的所有数据符合 HIPPA 和 FCRA 等监管标准，从而降低风险并增强对数据的信任。


数据结构

传统数据管理

可扩展性

随着数据的增长而有效扩展

由于孤岛，可扩展性有限

治理

标准化治理和安全

往往缺乏统一的治理

安全

集中安全措施

系统之间的安全性碎片化

敏捷

让您根据数据快速做出决策

决策过程较慢

数据结构用例
Data Fabric 增强了许多组织环境中的数据功能。它可以取代数据管理变得繁琐的大型组织中的旧数据系统。

数据结构还可以在组织生命周期的早期使用，以创建统一的数据程序并避免未来的数据管理问题。

数据结构的一个重要用例是主数据管理 (MDM )。通过为关键数据创建单一事实来源，数据结构可确保主数据的集中管理。这种集中化对于维持可靠和高效的业务运营、确保关键数据集的一致性和准确性至关重要。您可以在此处阅读有关此模型的更多信息。

对于数据分析和商业智能，数据结构提供对可靠数据的快速访问，使组织能够快速有效地做出明智的决策。数据结构提高了分析过程的质量和速度，确保数据随时可用且可靠。