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数据结构设计使组织能够提高其在不同数据库、架构和集成平台上的现有数据投资的投资回报率。它代表了一种集中式方法，用于管理和访问跨多种格式、位置和系统的分布式数据。数据结构并非旨在收集和存储信息，而是连接不同存储库之间的数据，以提供所有业务相关数据的统一视图。数据存储库提供的元数据是数据结构的关键价值驱动因素之一，然后利用语义知识图、元数据管理和机器学习来统一现有数据的上下文并实现新数据的智能集成。元数据驱动的数据结构/网格架构将使组织能够优化数据集成和交付，同时确保数据质量可重用性和治理。


根据 Gartner 的说法，数据结构架构有四个关键支柱：

持续的元数据收集和分析：数据结构本质上是一种元数据驱动的架构，用于集成和向用户提供丰富的数据。因此，一个关键要求是持续收集和分析所有类型的元数据，例如技术、业务、运营和社交。该架构依赖于可发现和推断的元数据资产来协调所有环境中的数据集成和部署。
将被动元数据转换为主动元数据：数据结构架构收集所有类型的元数据，并使用图形分析根据其独特关系来描述发现的数​​据和推断的数据。将学习算法应用于关键元 阿塞拜疆手机数据 数据指标可以帮助识别能够自动丰富数据源和高级预测的模式，从而实现更高效的数据管理和集成。
创建和管理知识图谱：知识图谱以前所未有的数据集成粒度和灵活性，智能地管理来自不同孤岛的相关结构化、半结构化和非结构化数据和元数据。语义层为用户提供了更直观的数据查询和使用方法。语义知识图谱技术还可以帮助将数据结构和数据网格的自上而下和自下而上的理念融合为以领域为中心和以企业为中心的统一架构。
自动化数据集成：数据结构必须能够以高度自动化、快速和智能的方式动态集成高度分散的数据和元数据，同时确保数据质量和安全性。它必须与多种数据管道、环境和集成方式兼容。最后，智能数据集成必须能够随着时间的推移进行学习和改进，并帮助打造面向未来的企业数据基础设施。