将数据经纬融入混合多云：使用互联数据大展身手（9页）.pdf

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将数据经纬融入混合多云：使用互联数据大展身手（9页）.pdf

1、数据平台之间的边界数据从业人员常说：“一旦添加了第二个数据库，就会出现集成问题。”自从“大数据”成为 IT 领域的热词王起，通过更有效地使用数据而获利的机遇也越来越多，但与此同时，大规模地为适当的应用提供适当数据方面的挑战也与日俱增。甚至在云出现之前，企业就已经开始构建数据平台：用于集成不同数据库中数据的技术解决方案。数据平台以服务的形式提供。按照适当的规则，需要数据的人可以访问数据，或者将数据提供给用户、应用或其他技术。每个数据平台的边界通常由所存储数据的类型或使用数据的方式定义。大型企业的特定业务部门可能需要 HR 数据平台、供应链数据平台或客户数据平台。这些边界是从可用数据中获得更多价值

2、的一种权宜之计。但现在，有些变化让事情有所不同。首先，当企业部署新的业务模式并构建客户生命周期互动的单一视图时，按照业务单位划分的客户数据“孤岛”就勉为其难了。其次，随着供应链日益数字化，构建和运行客户价值链的端到端视图所需的数据不太可能位于任何单一数据平台上。第三，随着更出色数据分析的出现，我们可以发现数据平台之间存在连设计师都未曾想到的联系和洞察。管理数据平台之间的边界有三种方法：整合、连接和控制(见图 2：“边界策略：管理数据平台边界的三种方法”)。这些方法都可以是 data fabric(数据经纬)的一部分，但最适合分布式混合云环境的是第三个选项。然而，对于每种方法，关键之处在于将平台中的数据与需要数据的应用进行松散耦合。这种松散耦合的概念在整个 data fabric 架构中都很重要(请参阅边栏“洞察：向客户进行交叉销售的价值主张”。

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