4 面向初創企業的數據管理和自動化解決方案
已發表: 2022-06-19數據結構由跨越多個基礎設施（如雲、數據中心和系統，如物聯網設備、本地機器甚至移動設備）的單一環境組成
簡而言之，數據結構使企業可以輕鬆組織數據
Gartner 的一項調查顯示，到 2024 年，25% 的數據管理供應商將開始提供數據結構解決方案
如果您想在 web 3.0 中表現出色，請從您的數據開始。 它不僅為推動自動化奠定了基礎，而且還使您成為領導者之一。 現在，對於任何以數據為中心的組織來說，結構都是必不可少的元素。
簡而言之，數據結構使企業可以輕鬆組織數據。 它由跨越多個基礎設施（如雲、數據中心和系統，如物聯網設備、本地機器甚至移動設備）的單一環境組成。
通過使用數據結構，您可以提供一致、增強的用戶體驗。 它還允許成員從世界任何地方實時訪問數據。
Gartner 的一項調查顯示，到 2024 年， 25%的數據管理供應商將開始提供數據結構解決方案。據 IBM 稱，到 2023 年將採用數據結構解決方案的組織也將開始連接、優化和投資自動化數據管理流程以集成數據交付並減少 30% 的時間。
以下是針對市場上初創公司的頂級數據管理和自動化解決方案的快速概覽：
K2View
如果您正在尋找一個端到端、可擴展、開放的解決方案，可以為您提供完整的數據控制，請投資K2View 數據結構解決方案。 該服務在單一平台上提供與數據集成、轉換、擴充、交付和編排相關的所有支持。
他們的數據結構解決方案支持全面的管理解決方案，例如測試數據管理、數據管道、隱私管理、集成、虛擬化和編排等。
最重要的是，通過網狀架構，他們的結構堅持去中心化，從而為最以消費者為中心的 web 3.0 形式做好準備。
K2view 擁有獨特的數據結構方法。 它使用微型數據庫，其中每個數據庫 (DB) 僅保存一個業務合作夥伴實體的數據。 同樣，該結構擁有數百萬個這樣的微型 DBS，從而改善了實時數據獲取和流式傳輸。
K2View 旨在通過統一平台瞄準無數環境，實時支持信息豐富且更快的操作。 由於大型公司和企業依賴於細粒度的數據洞察力，這進一步為每個業務合作夥伴創建了微型 DBS。
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IBM 雲園
作為一家開創性的數據工程公司， IBM 的 Cloud Pak在數據管理產品和流程方面擁有堅實的基礎。 多年來，這家科技巨頭的解決方案提供了準確、同步和即時的數據，不僅降低了成本，而且推動了更強大的決策過程。
此外，它支持多雲數據集成以及本地環境。 憑藉有保證的安全性和隱私性，Data Fabric 解決方案在業務分析方面產生了重大改進，並最終提供了收購機會。
通過將 IBM Cloud Pak 用於數據，您可以通過加速人工智能(AI) 在您的業務中的注入來簡化和自動化數據收集和分析流程。 您可以在混合雲環境中輕鬆地在任何地方連接數據、部署工作負載以及大規模構建和管理 AI。 AutoSQL 用於此類混合雲環境，以安全地收集數據並將其交付給組織。
IBM Cloud Pak 促進了分佈式查詢的自動化，而無需移動任何數據。 它還允許您自動發現和理解業務就緒數據，以及在整個生態系統中使用的自動通用使用和隱私策略。 它允許您啟用準確且可解釋的優化訓練模型。
NetApp 編排器
NetApp Data Fabric解決方案使數據流能夠連接，無論其位置如何。 這有助於網絡管理員通過不同的應用程序就地鏈接私有云和公共雲上的信息。
Netapp 的數據結構支持所有類型的結構化、非結構化和半結構化數據。 除了帶來運營敏捷性之外，它還鞏固了跨不同雲和本地環境傳遞信息的安全協議。 還有其他控制選項可供業務經理用於他們的雲環境安全和決策。
此外，由於它由人工智能提供支持，因此降低了金融風險的機會。
將 NetApp 與AWS、Google Cloud、Azure 和阿里雲等其他雲平台一起部署，以獲得可擴展性和敏捷性。 使用此 Data Fabric 解決方案自動化本地容器化環境和虛擬機。
SAP 的 Data Fabric 解決方案
該解決方案結合了 SAP HANA 和SAP Data Intelligence的強大功能。 SAP Data Intelligence 是一種數據管理解決方案，可將數據轉換為有用的信息。 可以使用參考數據隨時跟踪和訪問此信息。 為了大規模提供創新，這種數據結構充當 SAP 業務技術平台的編排層，有助於將分佈式數據蔓延轉化為有用的數據洞察力。
另一方面，SAP HANA 為數據結構吸收了用於訪問數據的內置功能。 它還為用戶提供智能訪問，他們可以以經濟高效的方式向不同的外部數據源（如 Web 服務、外部數據庫等）發送查詢。
主要區別
- 在執行列操作、協調不同來源和合併/合併多個數據集的同時驅動新信息。
- 數據目錄可以在元數據提取過程中自動識別包括個人信息、數據類型和標籤信息的內容。
- 使用圖形引擎識別和集成連接的數據。
- 標準化、粗略和驗證名稱、地址、重複標識和實體關係等不同屬性，並執行地理編碼。
2022-23 年要考慮的數據自動化解決方案
到目前為止，我們討論了 2022 年領先的數據管理和自動化工具。其中包括從大公司到最近的初創公司的名字，每個名字都迎合獨特的行業和商業環境。 除了討論的名稱外，還推薦其他名稱，例如 Talend、Atlan 和 Cinchy。 你對他們有什麼看法？ 您的創業公司使用哪種數據管理解決方案？