20240917-丹诺德科技-释放数据生态系统的全部潜力_了解数据湖引擎_数据虚拟化和数据编织之间的区别_12页_4mb

释放数据生态系统的全部潜力总结

核心内容

本文档探讨了现代数据架构中三种关键技术：数据湖引擎、数据虚拟化和数据编织之间的区别与联系，旨在帮助企业选择最适合其需求的数据管理方案。文章强调，随着数据量的增长和分布式的趋势，传统集中式数据仓库已无法满足企业对灵活、高效和安全的数据访问与管理需求。因此，逻辑数据管理成为现代数据架构的关键组成部分，它允许企业在不复制数据的前提下访问和整合来自多个数据源的信息。

主要观点

• 数据湖引擎适用于集中式数据存储和快速查询，但其性能在分布式环境中可能下降。
• 数据虚拟化提供统一的逻辑数据视图，隐藏底层数据源的复杂性，便于业务用户访问和分析数据。
• 数据编织结合了数据湖引擎和数据虚拟化的优点，提供全面的数据集成、自动化、治理和安全功能，适合未来灵活扩展的企业需求。
• 逻辑数据管理是实现现代数据架构现代化的关键，它通过逻辑层访问数据，避免物理数据复制，提升敏捷性和数据民主化。

关键信息

数据湖引擎

• 用于在数据湖中运行 SQL 查询。
• 提供查询优化，提升性能。
• 通常需要专门技能操作和维护。
• 适合数据主要存储在数据湖中的场景，但对分布式数据支持有限。

数据虚拟化

• 提供统一的逻辑数据视图，允许用户像在单个数据库中一样访问多个数据源。
• 支持实时联合查询，简化数据集成。
• 便于业务用户使用，界面更友好。
• 通常作为数据编织的核心技术之一。

数据编织

• 是数据湖引擎和数据虚拟化的进阶版本，提供更全面的数据管理功能。
• 支持混合/多云环境，实现自动化数据集成与治理。
• 包含14项关键功能，如数据访问层、联合查询引擎、元数据存储库、安全治理、推荐引擎等。
• 有助于企业适应数据分布趋势，提升数据可用性、安全性和治理能力。

逻辑数据管理的14项关键功能

数据编织的优势

• 提供统一、集成的数据视图，跨越多个源和系统。
• 实现数据工程任务的自动化，减少人工操作。
• 支持灵活的架构，便于技术升级和数据源变更。
• 提升数据治理和安全性，确保数据合规。
• 通过逻辑层访问数据，避免数据迁移和复制带来的中断和成本。

案例分析：LeasePlan

• LeasePlan 是全球汽车即服务的领导者，管理约180万辆汽车。
• 面临数据分散在多个异构系统（如 SAP、Salesforce、Snowflake）中的挑战。
• 采用 Denodo 平台实现逻辑数据编织，构建统一的数据访问层。
• 通过 Denodo 平台，LeasePlan 能够跨不同国家和业务部门进行数据整合与交付。
• 提升了客户体验，支持维修预测、保养预约等功能，同时确保数据治理和安全性。

Denodo 平台

• 是一种逻辑数据管理平台，支持数据集成、管理和交付。
• 提供多种功能，包括：
  • 集成数据目录：增强数据发现和访问。
  • 通用连接性：支持与200多个数据源的连接。
  • 嵌入式 MPP 数据湖引擎：提供高性能 SQL 查询。
  • 智能查询加速：通过缓存、优化和推荐引擎提升查询效率。
  • 基于属性的访问控制 (ABAC)：实现精细的数据访问策略。
  • FinOps：提供云基础设施成本的可见性和管理。
  • 广泛的数据交付选项：支持 SQL、API、消息队列等多种方式。

推荐阅读

1. Gartner - 揭开数据编织的神秘面纱
2. Gartner - 评估现代数据架构中数据虚拟化的相关性
3. Forrester Tech Tide™：企业数据集成，2021年第4季度
4. Denodo - 逻辑数据结构白皮书

结语

数据将始终是分布式的，而逻辑数据编织提供了在不复制数据的情况下实现高效、安全、灵活的数据访问和管理的方法。选择支持全面功能的数据编织平台，有助于企业实现数据基础设施的现代化，并在未来保持竞争优势。

总结

• 数据湖引擎适合集中式数据处理，但缺乏对分布式数据的全面支持。
• 数据虚拟化提供统一的数据访问，便于业务用户使用。
• 数据编织是现代数据架构的理想选择，支持自动化、灵活扩展和全面治理。
• Denodo 平台是数据编织的领先解决方案，具备广泛的连接性、智能查询加速和强大的数据治理功能。
• 企业应根据当前和未来的需求，选择支持全面逻辑数据管理功能的解决方案，以最大化数据生态系统价值。