2022业务领袖为何必须优先部署数据织构
数据织构确保全组织按需访问高效运营与数字化转型所需数据集。
可视化与处理数据是最重要企业技能，业务领袖不愿错失。数字世界里，无数据支撑的主张无立足之地。如多数技术，数据也必演进。随Web 3.0技术如物联网使用增加，业务领袖肩负关键责任——将数据管理实践提升为面向未来的框架。数据织构应运而生。
数据织构是快速增长市场，企业决策者纷纷追捧。有趣的是其跨行业、跨历史、跨底层技术组织数据的适应性上升。
因此，至2026年23.8% CAGR增长路径不显艰难。所有构建数据团队者、所有C-level高管（含信息官、数据官等）、数据科学家、分析师、AI开发者、利益相关者，应对齐组织对数据织构实践的期望。
另请参阅： 自动化集成中心
数据织构的目的
数据织构不只是数据管理协议。区别于传统实践，其榨取自动化精华，确保灵活、准确、可持续。故说织构是AI赋能的管理架构，持续向元数据馈送分析洞见，最终助力更明智业务决策，不为过。
它能预测数据集在多种新模式、新元数据类型、新编排形式下的实际可用性，驱动智能报告供即时分析消费。
因此，D&A领导者可利用机会，用自动化替代人力（与错误），淘汰原始数据管理维护技术。人力资源同时可释放至更具创造性与战略性的关键构建。
无论数据来源，织构确保全组织按需访问所需数据集。
另请参阅： 数据织构为何能为临床试验保驾护航
业务领袖应如何行动？
还应注意，织构架构受变化的数据环境、偏好使用策略、管理流程等影响最小。结果是其熟练自动化数据发现与治理举措，同时制备企业级分析就绪数据。
企业命运系于数据流程质量与幕后决策者。其直接影响利益相关者且必须达成目标成果。因此决策者应确保实践涉及全员董事会。使其成为协作活动，而非少数高管拍板。同时应做到：
1) 机器AI与人类意识的协作
与普遍认知相反，AI不扼杀人类工作，而是将其置于更关键（更高产）角色。人类擅长决策过程的语境分析，机器更适合理性问题求解角色。
2) 适应变化
决策应承认数据多面性。最终决策应契合临时场景，补充企业未来扩展目标。如需，将决策过程拆解为多个小决策。过程每层面对多组件均应语境敏感。
3) 现代挑战需现代解法
数据管理非新事物。数据管理自动化非新实践，自大数据分析唤醒行业以来已超十年。临近Web 3.0时代，数据生产率将指数级增长。这正是为何需要超智能管理流程从容应对狂奔。业务领袖责无旁贷。必须将组织数据管理从原始实践剥离，装饰最新技术。同时须承认微数据库成功。
例如K2View Data Fabric利用微数据库通过数字实体管理数据。从孤岛多系统捕获碎片化数据源，组织为独家数据模式，每模式代表特定业务实体类型。每业务实体（数字实体）存储于独特微数据库。对组织而言，高效统一特定业务实体所有信息并使其普遍可访问。对业务领袖，是将数据实践重塑为更集成生态系统的机遇。
除更新源系统数据外，织构可扩展并支持百万级微数据库并行。结果是底层具备分布式、自动化、高性能管理架构。
球在你手中
这是开放市场。人人可获最新技术，唯一区分度是预见变革并提前行动的能力。就织构而言，数据科学领袖肩负更重任务——可视化、规划、准备组织应对易变数字版图。
物联网技术