利用数据结构进行人工智能数据集成和管理
Posted: Sat Jan 25, 2025 3:52 am
到目前为止，在我们的数据管理博客系列中，我们研究了一些最常用的数据和信息框架，以及创建统一的数据 + 信息架构以实现大规模 AI 部署的必要性。
在第三篇博客中，我们探索数据架构的演变，并更深入地了解数据结构，这是领先的现代数据架构范例之一。
数据架构是一种蓝图，简而言之，它将组织的数据资产与其战略目标保持一致。多年来，数据架构方法发生了重大变化，以反映不断变化的数据特 阿塞拜疆手机数据 征（数量、种类、多样性等）、新兴技术（云、AI、ML 等）以及现代数字公司的动态。
数据架构的演变
不断发展的数据架构
资料来源： 不断发展的数据架构
数据架构大致分为三代：数据仓库、数据湖和数据结构或数据网格。数据仓库是首批专注于创建企业数据统一视图的方法之一。数据仓库是结构化数据的集中存储库，需要专门的数据团队来准备数据，主要供分析师使用。
数据湖在 2010 年代成为处理非结构化大数据的解决方案。数据湖大规模处理结构化、半结构化和非结构化数据，并将其以原生格式存储在集中式存储库中。数据湖架构使用提取、加载、转换(ELT) 流程，而不是提取、转换、加载 (ETL) 流程，即几乎不进行转换或直接加载数据。这使得数据在根据特定需求进行转换时具有更大的灵活性。尽管数据湖是当前数据架构的行业标准，但它们在数据可靠性、查询性能和治理方面仍然存在一些挑战。
数据在多个数据仓库和数据湖以及云和本地环境中的分布日益广泛，这增加了分布式数据的移动、转换、集成和交付的复杂性。因此，数据架构现在正在发展到主动元数据时代，涉及两种互补的方法：数据结构和数据网格。虽然数据网格为数据结构设置提供了有效的替代方案或补充，但在本博客中，我们仅关注数据结构解决方案。这绝不是数据结构优于数据网格的论点，未来的博客可能会探索数据网格路线。
在第三篇博客中，我们探索数据架构的演变，并更深入地了解数据结构，这是领先的现代数据架构范例之一。
数据架构是一种蓝图，简而言之，它将组织的数据资产与其战略目标保持一致。多年来，数据架构方法发生了重大变化，以反映不断变化的数据特 阿塞拜疆手机数据 征（数量、种类、多样性等）、新兴技术（云、AI、ML 等）以及现代数字公司的动态。
数据架构的演变
不断发展的数据架构
资料来源： 不断发展的数据架构
数据架构大致分为三代：数据仓库、数据湖和数据结构或数据网格。数据仓库是首批专注于创建企业数据统一视图的方法之一。数据仓库是结构化数据的集中存储库，需要专门的数据团队来准备数据，主要供分析师使用。
数据湖在 2010 年代成为处理非结构化大数据的解决方案。数据湖大规模处理结构化、半结构化和非结构化数据，并将其以原生格式存储在集中式存储库中。数据湖架构使用提取、加载、转换(ELT) 流程，而不是提取、转换、加载 (ETL) 流程，即几乎不进行转换或直接加载数据。这使得数据在根据特定需求进行转换时具有更大的灵活性。尽管数据湖是当前数据架构的行业标准，但它们在数据可靠性、查询性能和治理方面仍然存在一些挑战。
数据在多个数据仓库和数据湖以及云和本地环境中的分布日益广泛，这增加了分布式数据的移动、转换、集成和交付的复杂性。因此，数据架构现在正在发展到主动元数据时代，涉及两种互补的方法：数据结构和数据网格。虽然数据网格为数据结构设置提供了有效的替代方案或补充，但在本博客中，我们仅关注数据结构解决方案。这绝不是数据结构优于数据网格的论点，未来的博客可能会探索数据网格路线。