数据结构还确保法规遵从性。它们允许在整个组织内实现治理和协议标准化，从而简化对数据隐私法规的遵守。这种一致的数据治理降低了监管合规性的复杂性，帮助组织保护其声誉并避免代价高昂的处罚。
数据结构与数据网格
在数据世界中，有许多听起来相同的单词和术语。让我们看一下听起来很像数据结构的一个：数据网格。
数据网格
数据网格是另一种具有独特特征的数据管理方法。它侧重于对来 iOS 数据 自不同来源的数据进行时间整合以进行即时分析。这使得数据网格非常适合快速探索和及时报告，为简单、即时的数据需求提供灵活性。
与数据结构不同，数据网格鼓励治理中的数据去中心化和域自治。然而，它也有局限性，例如数据质量问题和安全考虑。它不是为长期存储和全面的数据管理而设计的。
数据结构
Data Fabric 提供法。提供完整、集成的数据管理平台。这包括数据访问、治理、安全性和集成。 Data Fabric适合长期数据管理和持续数据驱动的决策。
尽管数据结构实施可能很复杂，并且需要仔细选择兼容的工具和技术，但它在数据统一、治理和敏捷性方面的优势使其成为满足许多组织的数据管理需求的强大解决方案。
数据结构实施
因此，如果您确定数据结构架构对您的组织有用，您可能想知道如何开始。让我们回顾一下一些初始步骤。
评估您的需求
在您的组织中实施数据结构首先要评估您的需求。数据结构并不是一种万能的方法。可以将其更多地视为针对您组织的数据需求量身定制的定制解决方案。因此，在设计数据结构之前，必须评估当前的数据环境并识别挑战。
实施的第一步是与利益相关者交谈，以了解您现有的数据基础设施、找出弱点并确定您打算用数据结构解决的具体挑战。
接下来，您需要定义您的业务目标和数据结构的预期结果。您是否试图创建单一事实来源？减少间接费用？更换旧的和有缺陷的基础设施？建立与您的组织目标相符的明确目标和结果将有助于指导您并确保您创建的数据结构满足您的特定需求。
选择正确的工具和技术
一旦你知道了你想要走的方向，你就必须选择你将用来实现目标的工具。选择正确的工具可能看起来有点困难，但这是重要的一步。