不同类型的数据如何影响公司的 dataops 计划？
dataops（即数据运营）是一个新兴的概念，它是人工智能时代的企业级数据管理技术。通过实施整体性 dataops 策略，您可以无缝地连接数据使用者和创建者，从而快速了解和利用数据的全部价值。
数据运营并非产品、服务或解决方案，而是一种方法、技术和文化变革，通过更好的数据质量、更短的周期时间和卓越的数据管理来改善组织对于数据的使用。
dataops 涵盖收集和应用信息的整个周期，因此组织有效管理每种类型的数据至关重要。通过对数据进行良好清理和管理并确保其即时可访问性，可以为您的 dataops 计划提供必要和恰当的信息，从而让您能够根据事实而非猜测来做出战略决策。
hitachi vantara 拥有经过实践检验的 dataops 和各种类型数据治理领域的专业技术，是您理想的合作伙伴。hitachi 竭力推动数据驱动型文化和思维，可帮助您提升日常业务中数据工作的重要性。
数据结构是数据管理的新兴设计理念，可应对数据复杂性的挑战。它旨在提供灵敏的企业数据基础，用于支持广泛的业务用例。数据结构的概念大体说来与 dataops 以及数据现代化和数字创新计划密切相关。
数据结构好比一张挂毯，可将来自多个位置（边缘-核心-云）、类型和数据源的数据与访问该数据的方法连接起来。对于同时使用应用程序和系统的用户，该结构抽离了与基础存储、移动、转换、保护和处理数据相关的复杂性。
数据结构并非意在取代更传统的数据管理架构，包括数据湖、数据仓库、数据中心和数据库等。相反，数据结构采取统一的方法，将这些系统作为活跃的参与者纳入其中。