【摘 要】
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IT业每隔10年就会出现一个风口,20年前是数据仓库,10年前是大数据和数据湖,而如今一个名为“Data Fabric(数据经纬)”的数据架构浮出水面,开始引发人们的关注.rn当今的IT数据架构和十多年前有所不同.在数据仓库时代,企业的数据量尚不算大,一般是几十TB.数据仓库的建设一般采用中心化的方式,将各应用系统的数据从各个系统抽取出来,清洗转换后加载到数据仓库里.由于其架构相对简单、数据模型直观,因此相关的数据集成的工具软件和元数据管理的重要性并不突出,很多客户选择了忽视这一部分.而到了大数据时代,由
【机 构】
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IBM大中华区云计算与认知软件事业部
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IT业每隔10年就会出现一个风口,20年前是数据仓库,10年前是大数据和数据湖,而如今一个名为“Data Fabric(数据经纬)”的数据架构浮出水面,开始引发人们的关注.rn当今的IT数据架构和十多年前有所不同.在数据仓库时代,企业的数据量尚不算大,一般是几十TB.数据仓库的建设一般采用中心化的方式,将各应用系统的数据从各个系统抽取出来,清洗转换后加载到数据仓库里.由于其架构相对简单、数据模型直观,因此相关的数据集成的工具软件和元数据管理的重要性并不突出,很多客户选择了忽视这一部分.而到了大数据时代,由于非结构化数据的导入,数据量开始变大,拥有几百TB的数据成为了企业的日常情况,但企业的数据架构还是集中式,工具软件及元数据还是没有被广泛地应用.
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