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逻辑数据编织如何完善IT架构,盘活数据资产
- 2. AGENDA
1. 历史和发展
2. 逻辑数据编织
3. Denodo 平台
4. 关键功能
I. 逻辑数据访问
II. 高级语义/数据目录
III. 统一的安全和治理
IV. 实时数据集成
V. AI/ML 建议和自动化
VI. 性能/查询加速
5. 客户应用场景
6. 关键要点
- 7. 7
数据编织 – Gartner
通俗地说
• “集成来自不同数据来源
的数据”
• 安全地提供不同数据对
象的“集成视图”
• 将“集成数据”用于分析和
操作目的
• 使用 AI/ML(人工智能/机
器学习)使整个流程自动
化
- 8. 8
数据编织 – Gartner
通俗地说
• “集成来自不同数据来源
的数据”
• 安全地提供不同数据对
象的“集成视图”
• 将“集成数据”用于分析和
操作目的
• 使用 AI/ML(人工智能/机
器学习)使整个流程自动
化
数据编织网络
混合内容 客户 产品 应用
RDBMS/OLTP 传统分析/BI 数据湖 云数据存储 应用程序和文档存储库
平面文件
第三方
传统
集市
数据仓库
集市
ETL ETL
XML • JSON • PDF
DOC • WEB
- 14. 14
BI 工具 数据科学工具
Denodo 平台架构
数据目录
发现 - 探索 - 记录
数据即服务
RESTful/OData
GraphQL/GeoJSON
SQL
使用者
自助服务
混合/
多云
查询
优化
AI//ML
建议
安全
数据集成、管理和交付平台
数据源
150+
数据
适配器
应用程序 流式数据
数据
治理
SaaS
文件
OLAP
Hadoop
和 NoSQL
云
存储
传统
DB 和 DW
集成
任意位置、格式或有任意延迟的不同数据
管理
相关数据,使其形成具有通用语义模型的视图
交付
利用 BI 和数据科学工具、数据目录及 API 进行交付
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逻辑数据访问和抽象化
▪ 简化对不同数据源的访问。
▪ 充当单一虚拟存储库。
▪ 抽离数据复杂性,例如位置、格式、协议
▪ 便于访问所有内部和外部数据
▪ 创建反映业务分类的通用语义模型
▪ 连接数据孤岛,以提供最佳可用信息,进而驱动业务决策
…隐藏数据复杂性,以方便业务部门访问数据
企业架构师必须修改他们的数据架构,以满足快速访问数据的需求。”
–“为实时敏捷型自助数据平台创建路线图”,Forrester Research
数据准备工作量
减少 65%
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弥合 IT 与业务之间的鸿沟
数据目录
▪ 企业级数据集目录可供使用
▪ 发现与特定需求相关的数据集,并了解它们提供的数据
▪ 业务元数据;描述、标签、自定义属性等
▪ 协作和治理功能:背书、警告、弃用
▪ 集成使用情况统计、数据沿袭、关系图谱
▪ 与交付层完全集成
▪ 专为业务用户设计的 UI 支持高级搜索和查询功能
▪ 集成安全
▪ 与多种报告工具集成:“Open with”(打开方式)和“Export to”(导出到)
选项
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基于 AI 的自动化可提供更好的数据服务
Denodo 在数据架构中作为唯一数据通道,可以收集有关数据访问和数据交付
的关键信息
▪ 何人在何时通过何种方式使用哪些数据
▪ 数据源被访问的方式及其响应
▪ 数据集如何组合,以及如何
▪ 何人使用哪些使用工具
使用情况统计信息(元数据)作为 AI 算法的输入项,驱动推荐引擎
- 30. 30
性能
▪ Denodo 是逻辑层,它只存储元数据
▪ PK、数据类型、统计等
▪ 因此,所有数据都是外部的
▪ 外部源通常具有处理计算能力
▪ Denodo 的工作是以最佳方式仔细协调源系统的执行
▪ 最大限度将处理下推到数据源
▪ 最大限度地减少通过网络传输的数据
▪ 此外,选择性物化技术(如缓存和摘要)可用于加速实时执行
概述
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智能查询加速
▪ 如果实时关联不够快,还可使用 Denodo 提供的其他加速技术,如智能查
询加速
▪ 它基于大型事实表和常见维度的部分聚合理念,这些聚合提前物化并用作
加速查询的起点
▪ 与某些 BI 工具和 OLAP 数据库使用的聚合感知概念类似
▪ Denodo 调用这些部分聚合:摘要
▪ 摘要远小于原始表格,因此查询速度更快
▪ Denodo 的查询优化器会分析每个查询,并在符合其要求的可用摘要中进
行选择
▪ 此过程对最终用户完全透明
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嵌入式 MPP 执行引擎
▪ Denodo 提供了一个基于 Presto 的 MPP 引擎,用于:
▪ 轻松、高效地访问数据湖内容(S3/ADLS/等中的
Parquet 文件)
▪ 无需其他引擎
▪ 集成安全和管理
▪ 缓存和加速功能的开箱即用 MPP 选项
▪ 高效集成式存储大量可用元数据/查询历史记录,以支
持即将推出的 AI 功能
▪ 不会取代 Denodo 执行引擎,而是扩展功能,以便在某
些场景中提高性能。
逻辑层
DB 和 DW 云 Excel
湖文件系统
(S3/ADLS)
湖引擎
MPP 引擎
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Denodo 联系方式
✔ Denodo官网:denodo.com.cn
✔ Denodo社区:community.denodo.com
✔ Denodo博客:www.datavirtualizationblog.com
✔ 产品试用:https://www.denodo.com/en/denodo-platform/test-drives
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- 46. Thanks!
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