以及与组织现有基础设施的兼容性

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一种选择是使用一体化解决方案，例如Microsoft 的 Azure Service Fabric或IBM Cloud Pak。它们提供了将数据结构架构合并到组织中所需的所有工具。他们为您完成了许多繁重的工作，并且可以通过仅支付一种产品来简化计费。查看这篇关于Microsoft Fabric 是什么的文章以了解更多信息。

但是，某些组织可能需要或更喜欢更加自定义的配置。您可以使用标准工具的 iOS 数据 组合来创建自己的 Data Fabric 架构，例如：

Apache Kafka用于实时数据流和集成。
完整 ETL 流程的Talend 。
用于数据集成、数据质量和治理的信息学。
Apache Spark用于大规模数据处理和分析。
用于协作数据工程和机器学习的Databricks。
Alation或Collibra用于编目和数据治理。
选择使用哪些技术时，请考虑其可扩展性、安全性。确保所选的解决方案满足您的需求、提供强大的安全性并与您当前的系统集成。

还值得考虑它的寿命。新技术可能是短暂的，如果不再支持您选择的工具，您可能必须做出重大改变。同样，如果开发定制解决方案的团队发生变化，定制解决方案也可能会面临问题。

数据治理和变更管理
在组织中实施数据结构将需要强大的数据治理和变更管理策略，特别是如果您长期使用不同的架构并且现在正在转向数据结构架构。仔细的规划将帮助您确保整个组织的成功过渡。

建立明确的数据所有权、访问控制和安全策略非常重要。这包括定义谁在数据生命周期的每个阶段负责数据，为谁可以访问和修改数据建立权限，以及应用安全措施来保护敏感信息。这些策略将帮助您维护数据完整性、确保合规性并防止数据泄露。

您还应该概述数据管理的具体角色和职责。根据您的情况，这可能包括任命数据管理员来监督数据质量，任命数据保管人来管理数据存储和访问，或任命委员会来实施数据治理。明确定义的角色将有助于确保数据管理流程中的责任。

为整个组织的新系统制定采用和培训计划至关重要。通过培训课程或研讨会向潜在用户介绍新的数据结构系统，并确保您有适当的文档供人们参考。

人们通常需要一段时间才能适应新系统。在此过渡期间，与同事保持一点理解和宽容将有助于一切进展得更好。您可能需要提供持续的支持，以解决过渡期间和过渡后出现的任何问题或问题。

数据结构的未来
与当今的大多数技术一样，由于自动化和机器学习的进步，数据结构的未来必将发生转变。自动化智能可能会通过上下文感知工作流程和实时检测和优化性能的自我修复管道来改善数据集成。人工智能驱动的洞察可以提供预测分析和智能数据目录，使数据管理更加主动和高效。

可以集成区块链技术，以提供不可变的数据来源，并通过智能合约自动执行治理任务。