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2019年的数据架构趋势
发布时间：2019.02.13来源：数据治理浏览量：120次标签：数据治理
当今数字业务的一个主要问题是数据的可靠性。许多商业用户仍在评判数据引导分析的最终价值，并持有一定程度的怀疑态度，这只会随着时间的推移而改变，并带来可靠的利益。业务数据的可靠性来自精心设计和良好实施的数据架构。很简单，数据架构是管理组织中数据的蓝图，其中包含特定的数据收集和访问控制，数据治理机制，数据安全循环和其他数据管理策略，以确保组织数据专业人员能够获得高质量的数据数据触手可及。
理解数据架构
术语“ 数据架构”通常定义为共同管理“现有状态描述，数据要求定义，数据集成指导和数据资产控制”的那些规范。
简而言之，企业数据架构指示了一组标准，规则，策略和过程，用于管理组织内“如何收集，存储，安排，使用和删除数据”。
什么是数据架构？ 将数据架构定义为“将业务战略与技术执行联系起来的桥梁。”数据架构报告引用了这一解释，该报告称“数据架构既是业务决策，也是技术决策，是新业务模型”全新的工作方式是由数据和信息驱动的。“
Gartner强调信息基础架构，其中包括“描述，组织，集成，共享和管理数据”的技术。虽然数据架构和信息架构在业务框架中的使用方式不同，但基础数据管理原则是相似的。重要的一点是，随着不断发展的数据架构，底层技术必须成熟并对组织内不断变化的系统作出适当的响应。
为什么甚至打扰声音数据架构？
构建现代数据架构的8个步骤 为投资强大的组织数据架构提供了令人信服的理由。本文作者认为，随着数据架构提供“遵循的路线图”，数据专业人员必须采用有计划的方法来设计和构建满足组织当前和未来数据管理需求的正确架构。该文章表明，如果没有正确的数据架构，组织可能会遇到数据无政府状态。
文章数据架构与信息架构提供了一个比较评论，作者使用技术模型来解释两者之间的差异。
数据管理中的近期问题
以下是各行各业数据专业人员面临的一些常见问题：
无法处理多源数据的速度和数量，尤其是物联网数据。
无法找到单一的技术解决方案来收集，存储和组织来自不同来源的数据。
使用单一数据库技术无法处理大数据项目。
云平台和云基础架构的日益普及引发了对数据安全和数据治理的担忧。
2019年的数据管理趋势 表明，企业目前花费太多时间，金钱和能源来管理数据，而数据分析的投资却被忽略了。最近大数据，物联网设备和流数据的出现增加了数据管理的难题，现在企业特别关注数据治理和安全性，而甚至没有考虑成本分析。作者建议公司需要在数据架构，机器学习，云分析和自助服务BI平台上平等投资，以从其数据基础架构中获得最高的业务收益。这就是现代数据架构的用武之地，必须根据组织不断增长的数据管理需求进行概念化和设计。
2019年的数据管理趋势 表明，企业目前花费太多时间，金钱和能源来管理数据，而数据分析的投资却被忽略了。最近大数据，物联网设备和流数据的出现增加了数据管理的难题，现在企业特别关注数据治理和安全性，而甚至没有考虑成本分析。作者建议公司需要在数据架构，机器学习，云分析和自助服务BI平台上平等投资，以从其数据基础架构中获得最高的业务收益。这就是现代数据架构的用武之地，必须根据组织不断增长的数据管理需求进行概念化和设计。
2019年要关注的数据架构趋势
领先的行业专家预计2019年的数据架构趋势如下：
融合数据平台将容纳来自各种不同来源的数据。融合数据平台还将使数据专业人员能够将数据存储库从一个数据中心镜像到另一个数据中心。融合数据平台的特定优势在第7章“现代数据架构基础技术”中进行了概述。
随着云服务提供商继续提供基础架构即服务（IaaS）以及平台即服务（PaaS）以满足各种形状和规模的企业不断增长的需求，基于云的数据架构的兴起。DATAVERSITY ®的 云架构和云计算趋势在2019年 描述了这个。
虽然今年的标准做法是结合多种数据库技术，但RDBMS将占据主导地位，特别是在大数据项目中。
托管数据仓库：不断变化的数据仓库架构将成为企业数据架构的关键组件，其中ETL和仓库服务将由外包供应商提供。
由于大数据的兴起，Hadoop和Spark将继续取代数据仓库。
随着人工智能，机器学习和实时分析的出现，根据2019年现代数据架构的最佳趋势，组织数据架构将会有更多的“速度，规模和灵活性” 。
随着GDPR的实施，更多的数据治理和数据安全性已经出现。2019年的DATAVERSITYwebinar，Trends and Predictions解释了2019年的一般数据管理趋势，尤其是数据治理和数据安全，将如何影响数据架构。
由于执行速度的业务需求，内存数据库可能比以前更常见。
的数据湖将数据储存库中的2019数据结构，它被认为是一个伞包括模型数据仓库，数据中心等的“优选的”模式。
在网络研讨会上，数据架构的新兴趋势 - 下一件大事是什么？，唐娜·伯班克介绍了现代数据架构是如何满足会聚技术，高质量的数据和元数据管理的需求。
随着云服务提供商继续提供基础架构即服务（IaaS）以及平台即服务（PaaS）以满足各种形状和规模的企业不断增长的需求，基于云的数据架构的兴起。DATAVERSITY ®的 云架构和云计算趋势在2019年 描述了这个。
虽然今年的标准做法是结合多种数据库技术，但RDBMS将占据主导地位，特别是在大数据项目中。
托管数据仓库：不断变化的数据仓库架构将成为企业数据架构的关键组件，其中ETL和仓库服务将由外包供应商提供。
由于大数据的兴起，Hadoop和Spark将继续取代数据仓库。
随着人工智能，机器学习和实时分析的出现，根据2019年现代数据架构的最佳趋势，组织数据架构将会有更多的“速度，规模和灵活性” 。
随着GDPR的实施，更多的数据治理和数据安全性已经出现。2019年的DATAVERSITYwebinar，Trends and Predictions解释了2019年的一般数据管理趋势，尤其是数据治理和数据安全，将如何影响数据架构。
由于执行速度的业务需求，内存数据库可能比以前更常见。
的数据湖将数据储存库中的2019数据结构，它被认为是一个伞包括模型数据仓库，数据中心等的“优选的”模式。
在网络研讨会上，数据架构的新兴趋势 - 下一件大事是什么？，唐娜·伯班克介绍了现代数据架构是如何满足会聚技术，高质量的数据和元数据管理的需求。
数据架构的变化肯定与数据管理行业整体变化一样复杂。随着如此众多的新兴技术和处理大量数据的日益复杂，混合架构正在成为常态，而不是例外。随着我们进入2019年及以后，这种趋势将继续变得更加明显。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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