数据结构技术将不同的数据拼接在一起以进行分析
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-04-25
将数据结构看作是一个跨越现有数据和技术资产的大型网络的网络
它连接来自合作伙伴以及公共云中的各种数据和应用程序，包括本地，数据结构是一种参考体系结构，它提供发现，连接，集成，转换，分析，管理，利用和存储数据资产所需的功能，从而使企业能够比以前的方法更快，更复杂地满足其众多的业务目标，例如数据湖。企业数据结构结合了多种数据管理技术，包括数据库管理，数据集成，数据转换，流水线，API管理等，智能数据结构使该方法更进一步，并融合了广泛的分析功能，包括数据探索，商业智能，自然语言处理和机器学习，它使企业能够获得新的见解并创建智能的规范性服务和应用程序。
有什么好处？
下一代创新和自动化必须建立在强大的数据基础上，诸如人工智能和机器学习之类的新兴技术需要来自不同业务孤岛的大量当前，干净且准确的数据才能发挥作用，但是如果没有实时，一致和安全的数据层在适当的时候将所需的信息传递给相关的利益相关者和应用程序，那么跨全球公司的多个数据孤岛进行无缝访问是极其困难的，尽管已经实施了数据湖以尝试解决许多数据管理难题，但我们现在看到了快速的业务变化，未来两年企业数据收集预计将以42％的年增长率增长，实际上许多数据湖通常只不过是数据沼泽而已-杂乱无章的数据模糊不清，这在可访问性以及利用数据获取可用于行动的洞察力的能力方面提出了挑战。
数据结构使公司可以更好地利用其现有数据体系结构
而无需对每个应用程序或数据存储进行完整的结构重建，通过使现有应用程序和数据保持不变，组织可以访问，协调和分析飞行中和按需数据，以满足各种业务计划，此外数据结构可提供有价值的实时洞察力，例如即时按需访问风险数据和分析，这意味着组织可以实时适应市场发展，这对资本和流动性管理都有好处，这在盘中价格极端波动的时期尤其重要，当企业对企业风险具有当前和准确的了解时，跨内部职能的决策将变得更加容易。
领先的企业利用智能数据结构将来自整个企业的分布式数据整合在一起
并支持各种关键任务计划，从业务管理报告和方案规划，企业风险和流动性建模到法规遵从性和投资组合优化，这使金融机构可以对过去发生的事情，当前发生的事情以及将来可能发生的事情进行全面而全面的了解，从而使他们可以主动地，规范性地而不是对市场变化作出反应。
有什么缺点？
企业孤岛技术孤岛以及实现的复杂性会使数据结构难以在实践中实现，正如我所提到的，随着企业数据收集在未来两年内增加，技术和企业孤岛将继续存在并在增长。在大量的数据中，与成百上千的现有应用程序作斗争，使得集成和利用来自内部和外部数据源的数据来推动业务决策成为一个严峻的挑战，为了使智能企业数据结构计划成功，组织需要应对技术和组织挑战，CPDA数据分析师一种促进自上而下的数据治理并为具有凝聚力的数据策略提供必要的企业支持的策略，对于数据结构，实现的复杂性可能是一个挑战。它要求公开和集成终将为企业提供即时和重大价值的数据和系统，例如计算业务的多个部分的实时现金管理，首次构建数据结构时，数据互操作性至关重要，由于不同的系统以不同的方式格式化数据，因此缺乏本机互操作性会增加摩擦，减慢数据涉众的价值实现时间，并引入了对数据进行统一，重复数据删除和清理的需求。
企业需要了解其数据消耗，并且需要遵守法规以正确使用其数据结构
缺乏理解通常会导致复杂性或更严重的故障点。
您怎么知道您需要数据结构？
由于使用了COVID-19，金融机构受到了“一切照旧”方法的挑战。持续的市场波动导致交易量显着增加，这给前，中和后勤团队施加压力以保持同步，尽管市场对波动并不陌生，但近事件的规模越来越具有挑战性的情况，以前的危机使组织在数量激增的基础上遇到了严重的运营和数据挑战，但是价格波动的影响使全球企业面临着更大的挑战，由于市场在几分钟之内迅速变化，因此这种波动性使许多公司在评估风险时退居二线，结果是业务被新的，更敏捷的竞争对手所损失，为了应对这种波动，与需要数据结构相关的三个主要痛点或信号包括缺乏实时可见性，手动和效率低下的流程（这些流程会暴露新服务上线时的延迟）以及无法快速访问数据通过机器学习和预测分析适应不可预测的市场变化。
资本市场因延迟对其数据架构的核心投资而付出了代价
并且正努力跟上不断发展的市场动态，当无法跨系统访问数据时，企业负责人将难以获得准确的市场图景以及持续的客户和市场发展所带来的相关机会，资本市场公司在迁移到支持云或托管环境以及在贸易生命周期内采用数字流程的过程很慢，因此他们面临着下一代平台与遗留技术之间的不兼容挑战，淘汰旧有应用程序需要花费大量时间和精力，但是公司不应该因为这些限制而退缩，对现代数据管理技术（例如企业数据结构）的投资使企业能够继续运行其遗留系统，并将整个企业中分布的数据缝合在一起，并实时提供源数据的分析能力和见解，反过来现代数据管理可以通过减少构建和维护智能数据结构所需的不同产品的数量来极大地简化体系结构。
企业在采用和实施数据结构时会犯哪些错误？您可以建议采取哪些做法来避免这些错误？
从体系结构的角度来看，许多企业尝试使用几种单独的点解决方案。尽管仍然可行，但这种用于构建数据结构的策略会增加复杂性，延迟实现价值的时间并增加总拥有成本，现代数据平台软件提供了涵盖集成，数据库管理，分析和API管理的广泛而深入的所需功能集，从而大大减少了活动部件的数量，简化了架构，降低了总拥有成本并缩短了实现价值的时间，一些企业在采用和实现数据结构时犯的一个错误是试图立即做所有事情，不要试图煮沸海洋从小开始衡量和量化收益，并随身学习，这是一个过程和一段旅程，在此过程的每个步骤中学习，调整并获取价值。
成功的实施还需要从一开始就获得执行管理层的支持
它连接来自合作伙伴以及公共云中的各种数据和应用程序，包括本地，数据结构是一种参考体系结构，它提供发现，连接，集成，转换，分析，管理，利用和存储数据资产所需的功能，从而使企业能够比以前的方法更快，更复杂地满足其众多的业务目标，例如数据湖。企业数据结构结合了多种数据管理技术，包括数据库管理，数据集成，数据转换，流水线，API管理等，智能数据结构使该方法更进一步，并融合了广泛的分析功能，包括数据探索，商业智能，自然语言处理和机器学习，它使企业能够获得新的见解并创建智能的规范性服务和应用程序。
有什么好处？
下一代创新和自动化必须建立在强大的数据基础上，诸如人工智能和机器学习之类的新兴技术需要来自不同业务孤岛的大量当前，干净且准确的数据才能发挥作用，但是如果没有实时，一致和安全的数据层在适当的时候将所需的信息传递给相关的利益相关者和应用程序，那么跨全球公司的多个数据孤岛进行无缝访问是极其困难的，尽管已经实施了数据湖以尝试解决许多数据管理难题，但我们现在看到了快速的业务变化，未来两年企业数据收集预计将以42％的年增长率增长，实际上许多数据湖通常只不过是数据沼泽而已-杂乱无章的数据模糊不清，这在可访问性以及利用数据获取可用于行动的洞察力的能力方面提出了挑战。
数据结构使公司可以更好地利用其现有数据体系结构
而无需对每个应用程序或数据存储进行完整的结构重建，通过使现有应用程序和数据保持不变，组织可以访问，协调和分析飞行中和按需数据，以满足各种业务计划，此外数据结构可提供有价值的实时洞察力，例如即时按需访问风险数据和分析，这意味着组织可以实时适应市场发展，这对资本和流动性管理都有好处，这在盘中价格极端波动的时期尤其重要，当企业对企业风险具有当前和准确的了解时，跨内部职能的决策将变得更加容易。
领先的企业利用智能数据结构将来自整个企业的分布式数据整合在一起
并支持各种关键任务计划，从业务管理报告和方案规划，企业风险和流动性建模到法规遵从性和投资组合优化，这使金融机构可以对过去发生的事情，当前发生的事情以及将来可能发生的事情进行全面而全面的了解，从而使他们可以主动地，规范性地而不是对市场变化作出反应。
有什么缺点？
企业孤岛技术孤岛以及实现的复杂性会使数据结构难以在实践中实现，正如我所提到的，随着企业数据收集在未来两年内增加，技术和企业孤岛将继续存在并在增长。在大量的数据中，与成百上千的现有应用程序作斗争，使得集成和利用来自内部和外部数据源的数据来推动业务决策成为一个严峻的挑战，为了使智能企业数据结构计划成功，组织需要应对技术和组织挑战，CPDA数据分析师一种促进自上而下的数据治理并为具有凝聚力的数据策略提供必要的企业支持的策略，对于数据结构，实现的复杂性可能是一个挑战。它要求公开和集成终将为企业提供即时和重大价值的数据和系统，例如计算业务的多个部分的实时现金管理，首次构建数据结构时，数据互操作性至关重要，由于不同的系统以不同的方式格式化数据，因此缺乏本机互操作性会增加摩擦，减慢数据涉众的价值实现时间，并引入了对数据进行统一，重复数据删除和清理的需求。
企业需要了解其数据消耗，并且需要遵守法规以正确使用其数据结构
缺乏理解通常会导致复杂性或更严重的故障点。
您怎么知道您需要数据结构？
由于使用了COVID-19，金融机构受到了“一切照旧”方法的挑战。持续的市场波动导致交易量显着增加，这给前，中和后勤团队施加压力以保持同步，尽管市场对波动并不陌生，但近事件的规模越来越具有挑战性的情况，以前的危机使组织在数量激增的基础上遇到了严重的运营和数据挑战，但是价格波动的影响使全球企业面临着更大的挑战，由于市场在几分钟之内迅速变化，因此这种波动性使许多公司在评估风险时退居二线，结果是业务被新的，更敏捷的竞争对手所损失，为了应对这种波动，与需要数据结构相关的三个主要痛点或信号包括缺乏实时可见性，手动和效率低下的流程（这些流程会暴露新服务上线时的延迟）以及无法快速访问数据通过机器学习和预测分析适应不可预测的市场变化。
资本市场因延迟对其数据架构的核心投资而付出了代价
并且正努力跟上不断发展的市场动态，当无法跨系统访问数据时，企业负责人将难以获得准确的市场图景以及持续的客户和市场发展所带来的相关机会，资本市场公司在迁移到支持云或托管环境以及在贸易生命周期内采用数字流程的过程很慢，因此他们面临着下一代平台与遗留技术之间的不兼容挑战，淘汰旧有应用程序需要花费大量时间和精力，但是公司不应该因为这些限制而退缩，对现代数据管理技术（例如企业数据结构）的投资使企业能够继续运行其遗留系统，并将整个企业中分布的数据缝合在一起，并实时提供源数据的分析能力和见解，反过来现代数据管理可以通过减少构建和维护智能数据结构所需的不同产品的数量来极大地简化体系结构。
企业在采用和实施数据结构时会犯哪些错误？您可以建议采取哪些做法来避免这些错误？
从体系结构的角度来看，许多企业尝试使用几种单独的点解决方案。尽管仍然可行，但这种用于构建数据结构的策略会增加复杂性，延迟实现价值的时间并增加总拥有成本，现代数据平台软件提供了涵盖集成，数据库管理，分析和API管理的广泛而深入的所需功能集，从而大大减少了活动部件的数量，简化了架构，降低了总拥有成本并缩短了实现价值的时间，一些企业在采用和实现数据结构时犯的一个错误是试图立即做所有事情，不要试图煮沸海洋从小开始衡量和量化收益，并随身学习，这是一个过程和一段旅程，在此过程的每个步骤中学习，调整并获取价值。
成功的实施还需要从一开始就获得执行管理层的支持
正如我提到的，解决这些实施挑战的一种方法，因为它可以促进自上而下的数据治理，并为具有凝聚力的数据战略提供必要的企业支持。
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