从时间与成本看数据编织

1.构造化数据：

构造化数据常日指的是那些有固定格式或模型的数据，它们以行和列的形式存储在关系数据库中，如SQL数据库。
这种类型的数据易于查询和剖析，由于它们具有预定义的数据模型，使得数据之间的关系清晰明确。

例如，一个顾客数据库中的表可能包含字段如顾客ID、姓名、地址和电话号码。

2.非构造化数据：

非构造化数据没有预定义的数据模型，它们常日不属于传统数据库的范畴。
这类数据的示例包括文本文件、电子邮件、社交媒体帖子和多媒体内容（如图片和视频）。
非构造化数据的管理和剖析相对繁芜，由于它们的格式和构造分歧一。

3.半构造化数据：

半构造化数据介于构造化和非构造化数据之间，它们虽然不符合传统数据库的严格构造，但仍旧包含一些构造性特色，这使得它们能够被程序解析。
常见的半构造化数据包括JSON、XML文件，以及某些类型的日志文件。

此外，SQL和NoSQL数据库是两种不同的数据存储和管理办法，它们各自适用于不同类型的数据：

SQL数据库是关系型数据库，非常适宜存储构造化数据，它们利用构造化查询措辞（SQL）来创建、读取、更新和删除数据库中的数据。
NoSQL数据库是非关系型数据库，它们设计用来处理大量的非构造化或半构造化数据，如文档存储、键值存储、宽列存储和图形数据库。
数据架构有哪些？

在数据管理和剖析领域，存在多种数据架构，它们适用于不同的场景和需求。
以下是一些常见的数据架构类型：

1.ETL（Extract, Transform, Load）：

这是传统的数据集成处理架构，涉及从多个数据源提取（Extract）数据，对数据进行洗濯和转换（Transform），然后将数据加载（Load）到目标系统，如数据仓库中。

2.ELT（Extract, Load, Transform）：

与ETL相似，但在ELT架构中，数据首先被提取并加载到目标系统中，常日是数据仓库或数据湖，然后在目标系统中进行转换。

3.数据仓库：

专门设计来存储和管理来自一个或多个源的历史数据，支持繁芜的查询和剖析报告，常日用于商业智能（BI）运用。

4.数据湖：

一个大型存储系统，用于存储未经加工的大量原始数据，包括构造化、半构造化和非构造化数据。

5.Hadoop：

是一个开源框架，用于存储和处理大量数据。
它通过HDFS（Hadoop Distributed File System）进行可靠的分布式存储，并通过MapReduce等技能进行高效的数据处理。

6.存算分离：

是一种新型的数据架构，它将数据的存储和打算过程分离开来，使得数据可以在多个打算节点上并行处理，提高了数据处理的效率和灵巧性。

7.MPP（Massively Parallel Processing）：

MPP是一种高性能的数据库架构，它通过在多个做事器节点上并行实行数据库操作来提高查询性能和数据处理速率。
这种架构适用于须要快速处理大量数据的情形。
数字化转型 ”转什么“？

数字化转型紧张是指利用数字化技能来驱动组织的商业模式创新和商业生态系统重构的过程。
它涉及到多个方面的转变，包括但不限于以下几个关键领域：

转意识：数字化转型首先是意识的转变，意味着组织须要认识到数字技能的主要性，并将其视为推动业务发展的关键成分。
转计策：组织的发展计策须要重新考虑如何整合数字化技能，以创造新的商业代价和竞争上风。
转组织：组织构造和文化可能须要调度，以适应数字化带来的变革，包括事情流程、决策机制和员工技能的提升。
转业务：业务模式可能须要创新，以利用数字化技能供应新的产品或做事，知足市场和客户的需求。
转技能：技能层面的转变包括引入新的技能办理方案，如云打算、大数据、人工智能、物联网等，以提高运营效率和创新能力。
转管理：管理模式也须要升级，通过引入ERP、MES、SCM等前辈的数字化管理系统，实现信息化、智能化、协同化的管理。
转文化：企业文化的转变也是数字化转型的一部分，鼓励开放、创新和快速相应变革的企业文化是成功转型的关键。
转客户体验：通过数字化手段改进客户体验，供应个性化和高效的做事，以增强客户满意度和忠实度。
转数据驱动：将数据作为企业决策的核心依据，通过数据剖析和挖掘来优化业务流程和提升决策质量。
转安全：在数字化转型的过程中，加强数据和网络安全是至关主要的，以保护企业和客户的信息不受威胁。
数字化转型下，数据编织架构的上风？

韶光与本钱比拟

数据架构1：物理数据整合项目

数据架构2：自助BI和剖析工具

数据架构3：虚拟数据目录

韶光周期

12周（每周40个小时 5天8小时） =480小时

3周 （每周40个小时 5天8小时）=120小时

4小时

本钱(基于10万美元的年薪)

$17,300

$2,884.61

$192

注释：数据来源于denodo

总结

数据编织与可视化工具结合利用数据虚拟化。
它也是最快的选项，而且供应最可靠最新的数据，由于不须要复制任何数据。