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Denodo:变革AI时代数据管理模式,重塑企业价值核心基石

从技术原理看,数据编织摒弃了传统数据“物理集中”的固有思维,通过建立统一的逻辑调度层,让分散在本地系统、公有云、私有云、数据湖等不同环境中的数据,无需迁移至集中存储介质,即可实现逻辑层面的关联与协同 这种模式完美适配大型企业的混合架构需求,解决了跨数据源计算与分享的难题:首先,实时响应能力更强,传统集成模式依赖批量数据迁移与预处理,难以满足AI应用对即时性数据的需求,而数据编织的逻辑整合模式可实现实时数据访问 ,完美适配智能驾驶、实时风控等对时效性要求极高的AI场景;其次,成本控制更优,无需投入巨额资金构建集中式存储设施,也省去了数据迁移、冗余备份带来的人力与资源消耗,大幅降低企业数据管理总成本;最后,业务适配性更灵活 这一创新带来两大核心价值:一方面,大幅降低数据管理成本,企业无需投入巨资构建超大容量集中存储,也省去了数据迁移、同步维护的人力成本;另一方面,提升数据应用敏捷性,当业务需求变化或新增数据源时,无需重新设计数据迁移流程 在统一语义层框架下,用户无需将所有数据迁移至集中存储,即可基于逻辑关联建立统一的数据字典与业务规则,无论数据来自ERP系统、CRM系统还是云端数据湖,无论采用何种存储格式,都能通过语义层实现标准化理解。
来源:e-works
2025-11-25
共 152 页 总数:1513
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