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以下技术对于实现数据结构架构至关重要：

统一数据层：数据层确保数据传输安全无缝，并使其在整个组织内均可访问。统一层可帮助您确保数据质量和治理，同时实现轻松访问和管理。
基于 AI/ML 的自动 墨西哥 whatsapp 数据库 化和集成：基于AI 或 ML（机器学习）的算法有助于自动执行数据发现、检索、结构识别和数据分析等任务。
自动化任务有助于开展数据集成活动，帮助您的组织管理来自不同来源的大量复杂数据。
智能元数据基础：基于 AI 或 ML（机器学习）的算法有助于自动执行数据发现、检索、结构识别和数据分析等任务。自动化任务有助于开展数据集成活动，帮助您的组织管理来自不同来源的大量复杂数据。
API 驱动的前端接口： API 是数据结构架构的技术支柱。它们帮助前端用户访问数据和见解，从而做出敏捷且数据驱动的决策。
数据结构与数据网格：数据结构架构原则

数据结构：用例
数据结构是一种流行的方法，因为它解决了管理和分析跨多个位置和系统的数据的许多问题。通过提供统一的集成数据环境，它可以简化数据访问管理、提高数据质量并实时提供数据驱动的见解。



整体数据视图：假设您的组织涉及多个类别并处理来自不同来源的数据。Data Fabric 提供统一的数据视图，让您的团队可以访问相关见解，同时提供对业务的整体了解。
OLTP 负载减少： OLTP（在线事务处理）数据库用于零售和金融等领域。Data Fabric 可以通过将分析查询转移到 Data Fabric 来帮助减少 OLTP 数据库的负载。