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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

可以看出,在传统数据管理模式下,数据集中存储、批量处理的方式,已无法适应AI时代对数据实时性、完整性、灵活性的需求。因此,以数据编织为代表的数据管理革新,成为突破AI落地瓶颈的关键所在。 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 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 1.逻辑数据管理:颠覆传统的数据移动理念在ChatBI的部署与应用过程中,数据湖作为分析型数据管理的终极产物,核心是通过数据集中整合支撑分析需求,但如今AI多为运营型工作负载,其数据需求与湖仓设计存在本质矛盾 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
来源:e-works
2025-11-25
共 1000 页 总数:10000
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