商业领袖必须在 2022 年将数据结构作为优先事项

数据结构可确保在组织范围内按需访问高效运营和数字化转型所需的数据集。

可视化和处理数据的能力是最重要的企业技能，企业领导者不想错过它。任何没有数据支持的东西在数字世界中都不被接受。就像大多数技术事物一样，数据也必然会发展。随着物联网等 Web 3.0 技术的使用越来越多，企业领导者肩负着一项关键责任——将他们的数据管理实践提升为面向未来的框架。输入数据结构。

众所周知，Data Fabric 是一个快速增长的市场，所有的企业决策者都在寻求它。有趣的是，无论行业、历史景观或基础技术如何，该结构在组织数据方面的适应性都在不断提高。

因此，到 2026 年 23.8% 的复合年增长率看起来并不艰难。因此，参与构建数据团队过程的每个人、所有 C 级高管（包括信息官、数据官等）、数据科学家、分析师、AI 开发人员和利益相关者都应使组织对数据结构实践的期望保持一致.

另见： 自动化集成中心

数据结构的用途

数据结构不仅仅是一种数据管理协议。与传统做法不同，这些做法从自动化中提取了最好的东西，从而确保了灵活性、准确性和可持续性。因此，可以说 Fabric 是一种支持 AI 的管理架构，它不断地为您的元数据提供分析见解并最终有助于更明智的业务决策制定，这并没有错。

它可以预测多种新模式中数据集的实际可用性，用于新的元数据类型、新的编排形式，并为即时分析消费提供智能报告。

因此，D&A 领导者可以利用这个机会通过消除原始数据管理和维护技术来替代人工（和错误）。同时，可以利用人力资源进行更具创造性和关键性的战略建设。

无论传入的来源如何，该结构都可确保在组织范围内按需访问所请求的数据集。

另见： 为什么 Data Fabric 可以为未来的临床试验提供支持

企业领导者应该怎么做？

现在，还应该注意的是，结构架构受不断变化的数据环境、首选使用策略、管理流程等的影响最小。因此，它可以熟练地自动化数据发现和治理计划，同时准备企业级分析。

现在，企业的命运取决于数据流程的质量和幕后决策者。它对利益相关者有直接影响，并且必须实现目标结果。因此，决策者应确保这种做法涉及董事会中的每个人。使其成为一项协作活动，而不仅仅是几个高管接听电话。同时应该是：-

1) 机器人工智能与人类意识的协作

与流行的看法相反，人工智能并没有扼杀人类的工作。而是让他们担任更关键（和富有成效）的角色。人类擅长对决策过程进行上下文分析，而机器最适合更理性地解决问题。

2) 适应变化

决策应该承认数据的多功能性。随后，最终的决策应该适合临时场景，从而补充企业未来的可扩展性目标。如果需要，将决策过程分解为多个较小的决策。该过程应该在多个组件的每个级别上都是上下文相关的。

3) 现代挑战需要现代解决方案

数据管理并不新鲜。数据管理中的自动化不再是一种新的做法。自从行业唤醒大数据分析以来，它已经存在了十多年。随着我们离 Web 3.0 时代越来越近，数据生产速度将呈指数级增长。这就是为什么我们需要一个超级智能的管理流程来巧妙地处理这种疯狂的冲动。不用说，商业领袖在这里扮演着重要的角色。他们必须将组织数据管理从原始实践中分离出来，并采用最新技术。虽然我们正在这样做，但重要的是要承认微型数据库的成功。

例如，K2View Data Fabric 使用微数据库通过数字实体管理数据。从孤岛中的多个系统捕获碎片数据源，将它们组织成一个专有的数据模式，其中每个模式都代表一种特定类型的业务实体。每个业务实体（数字实体）都存储在唯一的微数据库中。对于组织而言，这是一种统一有关特定业务实体的所有信息同时让每个人都可以访问的有效方法。对于企业领导者来说，这是一个将他们的数据实践改造为更集成的生态系统的机会。

除了更新源系统中的数据外，该结构还具有可扩展性并支持数百万个并行微数据库。因此，底层有分布式、自动化、高性能的管理架构。

球在你的球场上

这是一个开放的市场。每个人都可以接触到最新的技术，唯一的区别是能够预见变化并提前采取行动。在结构方面，数据科学领导者手头有一项更大的任务——可视化、规划和准备他们的组织，以应对动荡的数字环境。