整合数据架构
采用业务数据编织架构的原因及其紧迫性
你可能不知道的是，数据编织架构有望成为具有颠覆性意义的数据管理解决方案。该架构能够连接分散在企业不同应用、系统、云环境和本地存储中的数据，并将这些数据编织到集中、统一的生态系统中。
但最关键的是你需要知道，采用数据编织架构的时间越晚，落后于竞争对手的风险就越大。
以无缝、可扩展的方式访问可靠、实时的数据，有助于整个企业的用户利用清晰、可据以采取行动的洞察，制定更明智的决策。SAP Datasphere 提供全面的数据管理服务，能够进一步扩大上述优势，为业务数据编织奠定基础。
但是，业务数据编织究竟是什么？相较于传统方法， 有哪些优势？
SAP Datasphere 的实际业务应用
与传统数据编织一样，业务数据编织架构能够简化数据架构，打破数据孤岛，进而提供集中、统一的数据视图。与传统数据编织不同的是，业务数据编织提供一个语义数据层，该数据层基于数据的含义整合数据，无论数据存储在何处，也无论其设计方式如何。
简言之，业务数据编织能够维护数据的 DNA，即业务逻辑和应用情境。这样，用户就无需重建提取和复制数据时丢失的业务情境，同时也可以避免数据重复带来的问题。
借助业务数据编织，你可以基于可靠且洞察丰富的数据，快速、自信地执行业务语义分析，了解数据背后的含义。
业务数据编织如何为 AI 创造价值
要想在竞争中保持领先，把握 AI 领域的最新价值机遇至关重要。除了简化数据管理，业务数据编织还能为更高级的生成式 AI 功能奠定基础。
业务数据编织保留和呈现业务数据最关键要素的方式，恰好是训练生成式 AI 和大型语言模型的理想方式。业务数据编织的集中化管理特性支持企业统一管理合规要求并应对潜在风险，而无需跨多个分散系统处理。
借助 SAP Datasphere 的高级分析和 AI 功能，你能够利用预测性洞察和自动决策流程，进一步丰富业务数据编织。
切勿采用自行构建方法，耽搁采用时间
过去，企业通常采用自行构建 (DIY) 的方法，利用各种不同的工具构建数据编织。DIY 方法虽然能够提供更高的架构灵活性和整体可控体，但其所需的工具和平台繁多复杂，会导致数据架构更加碎片化，难以扩展且维护成本高昂。
GigaOm 发布了一份关于数据编织解决方案和 SAP Datasphere 的决策简报，概述了利用 SAP Datasphere 而非 DIY 方法构建业务数据编织的重要优势。GigaOm 报告显示，“在所有规模的企业中，SAP Datasphere 的三年期总体拥有成本还不到 DIY 实施成本的一半（42%）”。
简报还引用了最近的一篇分析报告，该报告称部署 SAP Datasphere 的速度明显快于 DIY 实施方法，后者的实施周期是前者的 2.5 倍。
除了实施速度更快、成本优势显著外，GigaOm 还重点列出了 SAP Datasphere 具备的其他几个优势，包括：
- 利用 SAP Datasphere 与 SAP 和非 SAP 数据源的本地集成功能，实现更顺畅的数据流
- 运用业务语义层简化数据模型，支持业务用户轻松访问
- 基于 SAP Datasphere 的云原生架构，打造可随企业发展而扩展的数据管理解决方案
- 依托开放式数据生态系统，提供由领先的数据和 AI 服务供应商构建的定制集成
快速迈向现代化数据管理
数据管理的未来已来，企业不仅迫切需要采用业务数据编织架构，还需要建立面向未来且以发展为中心的思维模式。
企业在努力满足当前需求的同时，也需要考虑未来的数据管理需求，这一点至关重要。SAP Datasphere 的路线图可以确保企业的业务数据编织能够随着数据架构的发展而发展，同时提供增强的 AI 和机器学习功能、与新兴技术的深度集成以及持续的性能改进。