4 面向初创企业的数据管理和自动化解决方案
已发表: 2022-06-19数据结构由跨越多个基础设施（如云、数据中心和系统，如物联网设备、本地机器甚至移动设备）的单一环境组成
简而言之，数据结构使企业可以轻松组织数据
Gartner 的一项调查显示，到 2024 年，25% 的数据管理供应商将开始提供数据结构解决方案
如果您想在 web 3.0 中表现出色，请从您的数据开始。 它不仅为推动自动化奠定了基础，而且还使您成为领导者之一。 现在，对于任何以数据为中心的组织来说，结构都是必不可少的元素。
简而言之，数据结构使企业可以轻松组织数据。 它由跨越多个基础设施（如云、数据中心和系统，如物联网设备、本地机器甚至移动设备）的单一环境组成。
通过使用数据结构，您可以提供一致、增强的用户体验。 它还允许成员从世界任何地方实时访问数据。
Gartner 的一项调查显示，到 2024 年， 25%的数据管理供应商将开始提供数据结构解决方案。据 IBM 称，到 2023 年将采用数据结构解决方案的组织也将开始连接、优化和投资自动化数据管理流程以集成数据交付并减少 30% 的时间。
以下是针对市场上初创公司的顶级数据管理和自动化解决方案的快速概览：
K2View
如果您正在寻找一个端到端、可扩展、开放的解决方案，可以为您提供完整的数据控制，请投资K2View 数据结构解决方案。 该服务在单一平台上提供与数据集成、转换、扩充、交付和编排相关的所有支持。
他们的数据结构解决方案支持全面的管理解决方案，例如测试数据管理、数据管道、隐私管理、集成、虚拟化和编排等。
最重要的是，通过网状架构，他们的结构坚持去中心化，从而为最以消费者为中心的 web 3.0 形式做好准备。
K2view 拥有独特的数据结构方法。 它使用微型数据库，其中每个数据库 (DB) 仅保存一个业务合作伙伴实体的数据。 同样，该结构拥有数百万个这样的微型 DBS，从而改善了实时数据获取和流式传输。
K2View 旨在通过统一平台瞄准无数环境，实时支持信息丰富且更快的操作。 由于大型公司和企业依赖于细粒度的数据洞察力，这进一步为每个业务合作伙伴创建了微型 DBS。
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IBM 云园
作为一家开创性的数据工程公司， IBM 的 Cloud Pak在数据管理产品和流程方面拥有坚实的基础。 多年来，这家科技巨头的解决方案提供了准确、同步和即时的数据，不仅降低了成本，而且推动了更强大的决策过程。
此外，它支持多云数据集成以及本地环境。 凭借有保证的安全性和隐私性，Data Fabric 解决方案在业务分析方面产生了重大改进，并最终提供了收购机会。
通过将 IBM Cloud Pak 用于数据，您可以通过加速人工智能(AI) 在您的业务中的注入来简化和自动化数据收集和分析流程。 您可以在混合云环境中轻松地在任何地方连接数据、部署工作负载以及大规模构建和管理 AI。 AutoSQL 用于此类混合云环境，以安全地收集数据并将其交付给组织。
IBM Cloud Pak 促进了分布式查询的自动化，而无需移动任何数据。 它还允许您自动发现和理解业务就绪数据，以及在整个生态系统中使用的自动通用使用和隐私策略。 它允许您启用准确且可解释的优化训练模型。
NetApp 编排器
NetApp Data Fabric解决方案使数据流能够连接，无论其位置如何。 这有助于网络管理员通过不同的应用程序就地链接私有云和公共云上的信息。
Netapp 的数据结构支持所有类型的结构化、非结构化和半结构化数据。 除了带来运营敏捷性之外，它还巩固了跨不同云和本地环境传递信息的安全协议。 还有其他控制选项可供业务经理用于他们的云环境安全和决策。
此外，由于它由人工智能提供支持，因此降低了金融风险的机会。
将 NetApp 与AWS、Google Cloud、Azure 和阿里云等其他云平台一起部署，以获得可扩展性和敏捷性。 使用此 Data Fabric 解决方案自动化本地容器化环境和虚拟机。
SAP 的 Data Fabric 解决方案
该解决方案结合了 SAP HANA 和SAP Data Intelligence的强大功能。 SAP Data Intelligence 是一种数据管理解决方案，可将数据转换为有用的信息。 可以使用参考数据随时跟踪和访问此信息。 为了大规模提供创新，这种数据结构充当 SAP 业务技术平台的编排层，有助于将分布式数据蔓延转化为有用的数据洞察力。
另一方面，SAP HANA 为数据结构吸收了用于访问数据的内置功能。 它还为用户提供智能访问，他们可以以经济高效的方式向不同的外部数据源（如 Web 服务、外部数据库等）发送查询。
主要差异
- 在执行列操作、协调不同来源和合并/合并多个数据集的同时驱动新信息。
- 数据目录可以在元数据提取过程中自动识别包括个人信息、数据类型和标签信息的内容。
- 使用图形引擎识别和集成连接的数据。
- 标准化、粗略和验证名称、地址、重复标识和实体关系等不同属性，并执行地理编码。
2022-23 年要考虑的数据自动化解决方案
到目前为止，我们讨论了 2022 年领先的数据管理和自动化工具。其中包括从大公司到最近的初创公司的名字，每个名字都迎合了独特的行业和商业环境。 除了讨论的名称外，还推荐其他名称，例如 Talend、Atlan 和 Cinchy。 你对他们有什么看法？ 您的创业公司使用哪种数据管理解决方案？