争优 数据网格也极具成本效益。它摆脱了批量数据处理，使公司能够采用云数据平台和实时数据收集。使用云存储，数据团队可以处理大量数据，同时只需支付所需的特定存储量。 当团队在有限的时间内需要额外的空间时，他们可以轻松购买额外的计算节点，然后在需要时取消额外的存储使用。 遵守联合计算治理可增强数据互操作性。
各领域就如何标准化任何与数据
相关的程序达成一致，这使得它们更容易访问彼此 巴拿马资源 的数据产品。这还可以实现更好的质量控制。 数据网格与数据结构 数据结构是一种数据架构模型，专注于收集用于高效收集和分发数据的不同技术。它利用数据集成、工程和治理的自动化来创建数据提供者和消费者之间的接口。 数据网格以数据为中心且去中心化，而数据结构则以技术为中心且中心化。
它专注于结合正确的
技术并将数据带到统一的位置。 数据结构和数据网格并不 让我们庆祝那些过着独特 相互排斥，实际上可以相互补充。数据网格的一些战略部分有时会通过自动化随着数据结构而改进。这将导致更快的数据产品创建、全球治理实施和更轻松的数据产品组合。 数据网格与数据湖 数据湖充当存放数据的中央存储库。这种低成本的存储环境以简单的方式获取数据，并依靠中央团队进行管理。
数据湖中通常存在的
数据类型是摄取后立即产生的数据类型。本质上，数据湖 新加坡数据 充当原始数据的容器，没有明确的用途。 虽然这种基于技术的方法可能对某些企业有价值，但它也经常会出现一些问题。一旦团队将数据移至数据湖，数据就会自动丢失上下文。用户可以访问许多文件，但不一定知道应该使用哪些文件。 由于数据湖中的数据是原始数据，数据消费者通常需要数据湖团队的帮助才能理解数据的含义并解决问题。