主要观点总结
本文主要介绍了数据编织的概念、应用及其与个人信息安全的关系。数据编织是一种自动化和人工智能驱动的融合方法，可实现数据管理统一，无需将数据移动到集中位置来解决复杂的数据问题。虽然数据编织为组织提供了快速优化数据的工具，带来了许多优势，但与数据编织的使用相关的个人信息安全和隐私问题是巨大的挑战。文章详细描述了数据编织的工作流程，包括数据源、数据摄取、数据存储库、数据用户、数据编织的实际使用，以及与之相关的个人信息安全担忧，如数据访问、数据所有权和数据使用的问题。
关键观点总结
关键观点1: 数据编织的定义和重要性
数据编织是一种自动化和人工智能驱动的融合方法，可实现数据管理统一。它为组织提供了快速优化数据的工具，是许多组织未来数据仓库和使用的方向。
关键观点2: 数据编织与传统数据仓库的区别
数据编织的源可以由人类或人工智能识别，并允许人工智能系统持续识别组织事务数据库、第三方应用程序编程接口 (API) 和流数据中潜在有用的数据，显着增加可用于数据分析的数据量。自动化数据识别提供了惊人的扩展能力。
关键观点3: 数据编织与个人信息安全的关系
数据编织涉及个人信息安全的问题，包括谁有权访问数据、谁拥有数据以及如何使用数据。实施数据结构的组织必须考虑这些因素，并考虑跨国网络安全法规。
文章预览
英国数学家Clive Humby在2006年创造了“数据是新石油”这一金句。 从那时起，分析师一直致力于查找和提炼为大数据分析引擎提供所需的数据，这些引擎有望提供情报并实现更明智的业务决策。 然而，不断增长的数据规模使得分析师更难使用传统数据库设计来找到正确的数据、对其进行转换并以有用的形式进行归档。 图1显示了许多组织使用的传统数据仓库和使用流程。数据源由信息专家识别并提取、转换并加载到新的数据存储库中。然后构建数据应用程序，以允许其他组织用户下载报告、进行业务分析或查看开发的仪表板。由于识别、转换、存储和开发新的数据存储库和分析应用程序需要时间，这种传统方法是劳动密集型的。 因此，各行各业的企业都在实施数据编织战略 ，预计到 2026 年，美国数据编织市场将达到 37 亿美元。这比 2021 年的 4.249
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