目前，IBM在下一代IBM Cloud Pak® for Data中推出了智能Data Fabric概念。
企业希望利用数据推动数字化转型，但他们面临着爆炸式增长的海量数据，来自不同的数据存储、位置、云，某些情况下还来自不同的供应商。因此，如果数据不经过有效的集成、转换和编排，就无法产生有意义的价值。此外，当企业连接和交付来自混合环境、多云环境和多厂商环境的数据时，他们必须遵守与数据相关的法规和政策，有时要遵守多个司法辖区的法规。
在以前，为了构建数据平台而尝试连接和交付数据，需要手动集成开源和单点解决方案；然而，管理多种工具和解决方案既复杂又麻烦。但可以使用更好的解决方案—洞察平台，该平台能够在混合云中提供完整的管理体验，为面向业务的人工智能(AI)采集、探索、准备、管理、治理和提供PB级的数据。
目前，IBM在下一代IBM Cloud Pak for Data中推出了智能Data Fabric概念。Data Fabric是一种新兴架构，旨在解决混合多云数据环境带来的数据挑战。Data Fabric架构运用自动化和集成增强、联合治理以及元数据激活等技术，支持在分布式环境中动态智能地编排数据，创建即时可用的信息网络，为企业发展提供动力。
何为Data Fabric？
Forrester将Data Fabric定义为“以自助、智能、安全的方式编排各种不同的数据源，利用数据湖、数据仓库、NoSQL、事务分析(Translytical)等数据平台，在整个企业中提供统一、可信和全面的客户和业务数据视图，以支持应用和洞察。”企业可借助Data Fabric，管理迅速增长的数据量和复杂性，提供面向业务的数据，获得更深入的洞察，帮助提高竞争力。Gartner预测：“到2024年，利用活动元数据来丰富和交付动态Data Fabric的企业可减少50%的集成数据交付时间，数据团队生产力可提高20%。”
Data Fabric架构的主要优点：
保护企业数据：Data Fabric在数据平台中融入自动化治理。在活动元数据的支持下，Data Fabric可确保对所有数据访问自动实施策略，提供高水平的数据保护。
支持自助使用可信数据：企业用户可通过单一访问点，在整个企业中查找、理解、创建和利用数据。因此，Data Fabric扩展了企业中可访问和使用数据的角色。Data Fabric使数据摆脱使用限制，实现数据使用民主化。
自动执行数据集成并提供单一视图：如前所述，将来自不同单点解决方案的数据整合到数据平台的企业必须手动集成数据。而Data Fabric可以促进数据的自动化集成、转换和编排，以支持分析、业务和AI应用。
IBM Cloud Pak for Data
正如产品发布信息中所述，下一代IBM Cloud Pak for Data可帮助客户在混合云环境中构建Data Fabric。IBM Cloud Pak for Data是洞察平台，旨在简化和自动执行数据收集、组织与分析。借助IBM Cloud Pak for Data，企业能够部署Data Fabric，加速为业务用户实现价值，提高数据驱动型运营的生产力，以及加强治理与合规性。IBM Cloud Pak for Data提供最完整的Data Fabric。此外，Data Fabric的模块化和可组合性质使客户能够部署适合自己的Data Fabric。IBM的Data Fabric包含一流的知识与治理、隐私与安全、发现与整理以及集成与编排能力。该洞察平台通过集成这些能力，使客户无需为了满足数据管理需求而管理和维护多个复杂的解决方案。正如最近的一份IBM IBV报告中所述，“因为Data Fabric提供了新的方法，用于管理分隔应用、数据、云以及设计和创建它们的人员的边界，所以必须理解这个概念。成功取决于能否有效管理这些边界。”
IBM Data Fabric架构可帮助团队通过智能方法集成企业数据，以便能够及时获得洞察和做出业务决策，改善客户体验，增强竞争优势，加快创新和发展速度。
了解更多信息
要了解有关IBM对Data Fabric的更多看法，请访问此https://www.ibm.com/cn-zh/analytics/data-fabric了解关于如何开始使用Data Fabric的更多详细信息。
原文链接：https://www.ibm.com/cloud/blog/announcements/automate-data-discovery-governance-and-consumption-with-ibms-data-fabric
了解更多IBM相关：https://m.e-works.net.cn/report/202107IBMclould/IBM.html#DataAI
原创文章，作者：Maggie-Hunter，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/167651.html