版本，从而消除孤岛。在这种环境中，数据不会在业务部门之间交换或聚合，而是被视为整个企业的共享资产。
自动化：自动化消除了遗留数据系统配置繁琐的麻烦。过去需要数月才能构建的数据处理功能现在可以使用基于云的工具在数小时或数天内完成。如果用户想要访问不同的数据，自动化允许架构师快速设计数据管道来交付它。当获取新数据时，数据架构师可以快速将其集成到架构中。
由 AI 提供支持：利用机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 来调整、提醒和推荐针对新情况的解决方案，将自动化提升到新的水平。机器学习和人工智能可以识别数据类型，识别和纠正数据质量错误，为传入数据创建结构，识别新信息的关系，并推荐相关数据集和分析。
弹性：弹性允许公司小规模。在这里，云是您最好的朋友，可以快速且经济地实现按需扩展。弹性使数据管理者和分析师能够专注于问题检测和解决，而不是需要校准或购买过多的硬件来满足需求。
简单：在高效的数据架构中，简单性胜过复杂性。
安全：安全性内置于此类架构中，限制对数据的访问并确保数据在需要了解的基础上可用（如业务所定义）。它还认识到数据安全现有和新出现的威胁，同时确保遵守 HIPAA 和 GDPR 等法律。
数据架构的好处
精心设计的数据架构可帮助组织开发有效的 丹麦赌徒数据库 数据分析平台，提供可操作的见解和信息。在公司中，此类见解可以改善战略规划和运营决策，从而带来更好的业务绩效和竞争优势。它们还有助于各种其他应用，例如医疗状况诊断和科学研究。
该架构还有助于提高数据质量、优化数据集成、降低数据存储成本等。它通过采用企业视图而不是特定于域的数据建模或专注于数据库级架构来实现这一点。
创建合适的架构
数据管理团队必须与业务主管和其他最终用户密切合作来开发数据架构。如果不这样做，您可能会与业务策略和数据要求脱节。与高级管理人员接触以获得他们的支持以及与用户会面以了解他们的数据需求是此架构的两个规划步骤。
除其他步骤外，还建议执行以下步骤：
根据数据治理政策评估数据风险。
跟踪数据流以及数据生命周期和数据沿袭信息。
记录并评估现