在数据结构解决方案中应当关注哪些方面？
数据结构旨在通过自动化数据集成、数据治理和数据处理来简化数据复杂性。用于数据结构设计和管理的工具包括采用各种集成样式的数据管道；工作流管理、协调和策略管理；主动元数据和机器学习 (ml) 增强的数据管理；增强数据编目；数据虚拟化。
随着数据结构越来越多地涵盖跨多个云端、数据中心和边缘系统的数据，它通常借助基于容器的技术（例如 kubernetes）和相关服务网格技术进行构建。
数据结构应当提供用于访问和收集所有数据的单一环境，无论数据位于何处，也无论存储方式如何 – 从而消除数据孤岛。数据管道的手动创建流程可能会拖慢运行，容易出错且作业庞杂，而相较之下，管道创建自动化则可令数据工程师更好地为数据使用者提供服务。
利用业务语义和元数据级别治理来丰富数据，有助于营造协作式自助服务环境，从而在客户 360 视图、欺诈检测、iot 分析和诸多其他用例中实现新价值，并缩短价值实现时间。