数据结构：完整指南 | 架构、优势和实施

什么是数据结构？  

数据结构是一种集成不同数据系统和工具的架构。它提供对存储在不同位置的数据的统一访问，以组织、 管理和治理，无需将其移动到中央数据库或 数据仓库 或改变其格式。 

数据结构依靠元数据来“理解”数据的结构， 血统以及各种来源的含义。这些信息使 明智的决策和优化的数据使用。 它适用于各种应用，包括客户洞察、法规遵从、云转换、数据共享和分析。  

数据结构的重要性 

数据结构的出现是为了应对现代企业中数据管理日益严峻的挑战。 

在过去的几十年中，组织见证了数据量的指数级增长。这些数据来自各种来源，包括传统数据库、客户互动、社交媒体和物联网 (IoT) 设备。随着数据源的增多，它们往往被孤立在特定部门或应用程序中。

数据重力（数据规模越大，移动越困难且成本越高）也是使用数据进行分析的一大障碍。分散的数据环境使得获取组织信息资产的统一视图变得困难。 

这些因素使得我们需要一种解决方案来弥合不同数据源之间的差距、简化访问并确保一致的治理。Data Fabric 作为一种架构框架应运而生，解决了这些挑战。 

它可帮助企业有效利用数据，无论数据存储在何处 - 在云中、跨多个云、在混合环境中、在本地还是在边缘。它通过提供可用数据的全方位概览，使数据共享和洞察收集变得更加容易。  

数据结构的关键是元数据，它与机器学习和人工智能 (AI) 一起，深度 数据治理和知识管理可以实现高效的数据处理，从而获得更好的业务成果。 

利用数据结构的好处  

数据结构通过优化自助数据探索和分析为企业带来诸多好处。它提高了速度和效率，从而降低了成本并提高了产量。  

• 解决 数据孤岛 通过提供来自不同来源的准确、完整的见解，无论位于何处。 

• 使数据易于访问可以加快商业价值的实现。 

• 通过自动化治理和知识流程确保数据可信、安全且管理良好。 

• 数据结构通过提供集成各种数据处理技术和工具（如批处理或实时处理）的统一平台，使用户能够轻松查找、理解和利用数据， ETL/ELT 等  

数据结构架构  

数据结构架构的基础是 元数据 和实时事件，并强调轻松访问安全且管理良好的数据，实现了分散数据的自动集成和治理。 

构建这样的架构不仅仅是设置一个基本的应用程序或使用某些技术。它需要团队合作、与业务目标保持一致以及战略规划。  

数据结构有效地管理元数据，实现可扩展性和自动化。这使得该架构能够满足不断增长的业务需求，并准备好在未来纳入新的工具和技术。该架构可以归纳为包含各种组件的多个层。  

1.核心层

• 这一层建立了一个元数据管理系统，本质上是一个详细的 检索目录 所有数据资产。目录提供了有关数据来源、格式、含义和使用指南的信息。  

• 这个 fabric 强制执行一组数据治理政策。这些政策确保整个生态系统的数据质量、一致性和安全性。它们定义了谁可以访问特定数据、如何使用这些数据，并建立了数据沿袭（跟踪数据旅程）的流程。  

2. 集成层

• 使用集成层，数据结构使用户能够无缝访问和利用来自内部和外部各种来源的数据。这包括数据湖、数据库、云存储平台、社交媒体信息，甚至来自物联网 (IoT) 的传感器数据。 

• 这一层利用数据转换工具来清理、标准化和丰富所摄取的数据。它涉及消除不一致之处、转换格式（例如，从 CSV 更改为数据库格式）或从数据中提取特定特征。  

• 它提供了一组 API（应用程序编程接口），允许应用程序和用户通过一致的界面访问和交互来自各种来源的数据。 

3.交付层

• 数据结构架构具有一个中央数据目录，可作为所有可用数据资产的可搜索存储库。它提供详细的描述和访问控制，并有助于轻松发现用户所需的数据。  

• 数据结构强制实施安全的数据访问控制机制。它决定谁可以访问特定数据集以及如何使用它们，从而确保数据隐私并遵守法规。  

• 最后，它以所需的格式将准备好的数据传递给各种应用程序和用户。这可能涉及数据可视化工具、机器学习算法或商业智能仪表板。 

4.管理监控层

• 通过与数据质量工具集成，Data Fabric 有助于在整个生命周期内进行质量监控。此监控包括识别和纠正错误、不一致或缺失值。  

• 该架构利用数据生态系统内的性能监控工具来跟踪处理速度，识别瓶颈，并确保整个系统的数据顺畅流动。  

• 它优先考虑 数据安全 通过实施加密、访问控制和审计跟踪等安全措施。  

数据网格、数据结构与数据湖：有什么区别？ 

数据网格、数据结构和数据湖是管理分散在不同来源的大量数据的三种主要方法。它们在数据管理中都有不同的角色和功能。  

数据结构用例 

1. 数据整合

数据结构有助于打破 数据孤岛尤其是在金融领域，它可以合并来自各种金融系统的数据。它允许数据工程师构建引人注目的数据管道，改善数据访问。因此，金融机构可以全面了解其财务和企业数据，从而做出更明智的决策。 

2. 实时数据分析

数据结构可帮助组织几乎实时地访问、集成和分析数据。在医疗保健领域，它允许分析患者数据以改善护理、治疗和结果。 

3. 数据发现

数据发现是业务分析的重要组成部分，因为它有助于控制对正确数据的访问。它揭示可用数据，就像传统 ETL（提取、转换、加载）流程中的“加载”步骤一样。数据结构框架的强大之处在于其数据管理层。该层涵盖所有其他层，包括安全性、数据治理和主数据管理 (MDM)，确保高效、安全的数据处理。  

4. 数据治理

借助数据结构架构，组织可以 数据治理 政策。这有助于他们控制数据 更好，确保 它准确、一致且安全。  

例如，政府机构可以从数据结构中受益，并帮助保护敏感信息（如个人信息）。通过数据结构提高数据准确性和一致性可以提高数据质量，从而实现更可靠的数据分析。 

如何实现数据结构  

Data Fabric 为数据管理提供了一种变革性的方法，但成功实施需要仔细的规划和执行。 

1. 数据格局

• 对所有内部和外部数据源进行全面盘点。 

• 评估数据的当前状态并了解组织内不同用户组如何访问和使用数据。这种了解有助于根据他们的特定需求和工作流程定制数据结构。

2.数据结构策略

• 明确定义实施数据结构要实现的目标。是提高数据可访问性、增强数据安全性，还是简化数据治理流程？ 

• 要选择数据结构架构，请考虑组织的规模、数据量、预算和技术专长。

3.数据结构平台

• 选择与所选架构和策略相符的适当的数据结构工具和技术。  

• 在整个实施过程中整合数据质量和治理实践。数据质量从一开始就确保了数据结构的准确性、一致性和安全性。

4. 管理您的数据

• 连接各种数据源到统一平台。 

• 实施数据转换工具并建立集中式数据目录来记录和组织数据资产。 

5. 管理数据结构

• 为了保护敏感数据，利用数据加密、访问控制（基于角色的访问控制或 RBAC）和审计跟踪来优先考虑数据安全。 

• 建立明确的数据治理政策，规定数据结构的所有权、访问控制和使用指南。 

6. 用户培训

• 设计培训计划，教育用户如何在数据结构平台内访问和使用数据。  

• 帮助团队了解 数据质量、负责任的数据使用以及数据安全最佳实践。 

与 Data Fabric 相关的风险  

虽然数据结构对于数据管理具有多种优势，但它也引入了新的安全考虑。 

动态数据

在数据结构内移动数据期间，敏感信息很容易受到未经授权方的拦截。  

为了在整个生命周期内保护数据安全，组织可以； 

• 对静态（存储）数据和传输（移动）数据进行加密可以保证其机密性，即使被拦截。 

• 利用 HTTPS 等安全通信协议在数据传输期间建立加密连接。

访问控制挑战

如果数据结构不能得到有效管理，就会产生单点故障，而安全漏洞可能会导致未经授权访问大量数据。 

• 仅授予用户执行其任务所需的最低级别的访问权限。 

• 定义具有特定权限的用户角色，根据工作职能限制对敏感数据的访问。

不断演变的网络威胁

数据结构系统必须适应并应对这些不断演变的网络威胁。 

• 进行定期测试和评估以识别和解决潜在的安全漏洞。 

• 实施 SIEM（安全事件和事件管理）系统来监控安全事件，检测可疑活动并对潜在漏洞做出响应。 

更好的数据管理 Astera

Data Fabric 是一种数据管理架构，具有灵活性、可扩展性和自动化特点。它是一个统一的平台，用于访问、集成和管理来自不同来源的数据。虽然它提供了一种强大的方法，但它的成功取决于高效的数据集成和转换。 

Astera 提供预构建的连接器、数据质量管理、数据治理和工作流自动化，以简化数据准备并确保数据结构中的高质量数据流。它可以无缝连接多个数据源，无论其格式或位置如何，让您可以消除数据孤岛并获得完整的数据视图。 

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