数据结构是一种新的企业数据解决方案，也是自20世纪70年代关系数据库出现以来数据的第一次真正演变。
它使用基于网络的架构，通过连接而不是复制来处理信息，这与人脑的方法类似。这种相互交织的结构就是术语“织物”的来源，尽管将其称为真正的数据网络也更准确。
正是这种方法允许数据结构用通用访问控制取代点对点集成，消除数据复制，促进协作智能，结束数据孤岛，并创建有意义的数据所有权，这可以说是自数字化数据发明以来的第一次。这使得它成为一个重要的技术，当像GDPR这样的政策寻求编纂保护数据隐私的时候。
所有这些属性都向选择数据结构的企业架构师传达了一些关键的好处，包括更快的IT交付时间、可重用和自主数据，以及随着时间的推移实际提高效率的能力。
数据结构是数据的最新演变。在进一步讨论之前，让我们先探讨一下它需要什么。
通过使用功能类似于人类大脑的互联网络设计，数据结构消除了传统的集成工作，并极大地减少了构建时间。
由于数据结构依赖于通用访问而不是副本，因此它有史以来第一次允许有意义的数据所有权。
在基本层面上，数据结构的目的是提供一种更好的方法来处理企业数据。它通过控制访问替换副本，并提供一种方法将数据与创建数据的应用程序分离。这种方法将控制权恢复给数据所有者，同时实际上使与合作者共享数据变得更容易。
这是革命性的成就。纵观数据的整个历史，共享数据变得越容易，对数据拥有有意义的所有权就越难。在过去的几十年里，这种趋势真正达到了顶峰，互联网和云技术使得瞬间传播无数份数据成为可能。当然，这让分享变得很容易，但当一件东西有一万份拷贝时，你怎么能拥有它呢?
数据结构相对较新，在数据结构的名义下提供了许多解决方案。然而，只有少数解决方案可以被视为真正的数据结构技术。以下是你在选择解决方案时应该考虑的因素:
根据定义，数据结构必须设计为网络。正是这种基于网络的设计形成了数据结构可以交付的其他一切的基础。此外，数据结构应该利用这种网络结构为数据提供通用的访问控制。
如果您熟悉在基于云的生产力套件中设置权限，那么您就能理解这里的基本前提。您不是共享数据副本，而是为用户设置访问单个源的权限。数据结构应该允许您在数据级别上控制这些权限，这意味着您可以一次性设置数据权限，而不是在应用程序的基础上设置。
因为这些控件嵌入在数据级别，所以它们将存在于数据出现的任何地方。例如，您可以授予营销团队查看客户电子邮件地址的权限。您设置此权限一次，任何时候客户的电子邮件地址作为数据集出现时，营销团队都可以查看它。这减少了管理数据权限的工作时间。
网络化设计和数据级权限消除了在应用程序之间复制数据和执行集成项目的需要。这进一步减少了开发新技术的时间和成本，同时为有意义的数据所有权和隐私奠定了基础。
到目前为止，数据总是与创建它的应用程序绑定在一起。这是当前依赖于复制数据和执行成本高昂的集成项目背后的根本问题。数据结构提供了将数据与应用程序分离的能力自动数据-独立存在并可由多个应用程序访问的数据，而不需要点到点集成工作。
这种自主数据有许多用途，并为构建新的解决方案提供了一种令人难以置信的高效方式。想想api允许您为新应用程序重用代码的方式——数据结构应该允许您以类似的方式重用数据。新技术可以利用结构上已经存在的数据，因此您为X创建的解决方案可以很容易地适应Y，而无需重新构建关键组件。
自主数据还使您能够轻松地向遗留系统添加新特性和功能。这些项目在传统上是非常令人沮丧的，因为即使是那些“应该很简单”的项目往往也不是，因为遗留系统的刚性和脆弱的架构。使用数据结构，通过使用新功能增强现有应用程序，可以更容易地“教你的老狗学新把戏”。
数据结构代表了人们熟悉的(但效率非常低的)购买/构建/集成范式的终结。在数据结构上创建解决方案，只需消除执行点到点集成项目的需要，就可以将构建时间缩短一半，而且还可以提供额外的好处。
可塑性是以更有效的方式重塑和重组现有信息的能力。正是它让你的大脑比地球上任何公司处理更多的数据——它不断自我优化，在你所学的东西之间建立更有效的联系。事实上，研究表明，智商高与这种联系更少有关。
目前，点对点集成意味着您的数据架构拥有尽可能多的连接……这将导致非常低的智商分数。数据可塑性意味着可以简化这些连接，从而为企业创建实际智能。这在机器数据中从未被有意义地复制过。
对于企业来说，可塑性消除了限制模式演变的障碍。构建者可以通过数据契约(即模型)创建集成，以防止随着数据结构模式的发展而破坏集成。这允许您在不破坏任何内部或外部依赖的情况下更改数据模式，包括与其他表、api或查询的关系。
通过支持模式的进化，数据模型可以自由地进化，就像人类大脑在接受新信息时不断地适应一样。
有意义的数据所有权对于保护个人隐私和企业安全至关重要，可以被视为进入AI/ML、物联网和其他新兴技术的高度密集数据未来的基础步骤。
正因如此，立法者最近一直在推动制定和执行数据所有权法规。但是每个集成项目都意味着新的数据副本，今天的企业可能有数千个数据副本需要管理。有了这么多数据副本，就真的不存在所谓的“数据所有权”了。
因此，在数据复制得到遏制、数据所有权具有实际意义之前，任何控制数据的尝试，包括GDPR和其他此类立法，都是一个有争议的问题。数据的安全取决于其最脆弱的副本，任何试图确保对数据的控制而不首先对所有这些副本采取任何措施，就像试图控制货币的价值而不对伪造行为采取任何措施一样。
凭借其消除副本和控制访问的能力，数据结构应该为建立和实施有意义的数据所有权提供一个理想的平台。
元数据是关于数据的数据，它是解开数据结构大部分魔力的关键。传统元数据是不活跃的，这严重限制了它的有用性。数据结构使元数据处于活动状态，这意味着它可以实时更新，并且可以像传统数据一样进行查询、分析和交互。这就是数据结构的真正力量的来源。
通过激活元数据，可以实现通用数据操作，并简化管理数据和更改数据和结构的整个端到端流程。正是这种激活的元数据支持标准化治理和通用数据API，这是数据结构的关键组成部分。
由于活动元数据是实时更新的，因此可以更改数据捕获事件以将上游和下游源连接到结构中。换句话说，正是这种激活的元数据允许数据结构体系结构中至关重要的可塑性组件。
总的来说，活动元数据以直观的方式促进了数据管理。这是数据结构技术的本质。
一个真正的数据结构应该有能力用完全由元数据驱动的体验取代传统的应用程序。对于最终用户来说，这些体验与API或应用程序没有什么区别，但创建它们就像处理电子表格中的数据一样简单。
完全成熟的元数据驱动的体验需要一个相当成熟的数据结构，它具有强大的连接数据源组合，使其成为未来的状态技术。但这些体验的基础应该存在于当前任何自称为数据结构的技术中。也就是说，以一种取代传统意义上编码需求的方式使用活动元数据的能力。
这些元数据驱动的体验有望重塑未来解决方案的构建方式，为数据所有者提供更多的权力，并允许业务用户在不涉及IT资源的情况下创建自定义数据解决方案。这样做的好处很多，从更快的构建时间到轻松的个性化解决方案。
想象一下，让您的团队成员能够创建他们自己的定制解决方案来处理他们的数据，即使他们除了使用电子表格或SQL之外没有任何技术能力——这正是这些元数据驱动的体验所承诺的。
也许真正的数据结构最有希望的好处是网络效应的能力。这是一种随着更多的节点连接起来，网络变得更高效和更有效的现象。例如，在第二部电话发明之前，第一部电话是毫无意义的，随着越来越多的电话联网在一起，它才变得越来越好。
数据结构为企业数据提供了相同的结果;结构上已经存在的数据越多，就越容易利用新的解决方案。这是对当今点对点集成模型的直接180度转变，在当今点对点集成模型中，随着时间的推移，项目变得越来越复杂，成本越来越高。
有了真正的数据结构，使用得越多，效率就越高。
数据结构软件提供了许多好处。
它大大缩短了构建时间，为数字化转型工作提供了动力。它支持低代码和无代码解决方案，使数据所有者和其他业务用户能够在不占用宝贵的It资源的情况下解决问题(如果有人可以使用电子表格或SQL，他们可以通过数据结构创建api)。
数据结构消除了数据复制，形成了有意义的数据所有权的基础。这有助于在定期出台的新数据隐私法之前制定面向未来的解决方案。
数据结构介绍了网络效应对数据的复合效率。越多地使用数据结构，它就变得越有效和高效。这为早期的数据结构采用者提供了巨大的竞争优势。
数据结构具有较低的入口成本。建立新结构不需要停机，只需选择一个现有项目并使用新的数据结构来构建解决方案。它将与您的遗留系统一起存在，并在您将其用于未来项目时有机地增长。
数据结构技术经常与数据虚拟化技术进行比较，两者都提供了处理企业数据的创新方法。但这两者之间有一个重要的区别:数据虚拟化模拟变化，而数据结构为数据的物理结构提供了真正的变化。这是戴上VR眼镜去大峡谷进行虚拟之旅和真正在那里的区别。
数据结构非常真实。全球金融和其他数据密集型行业的主要企业已经在依靠它来彻底改变他们处理数据的方式。他们的早期反应非常积极。数据结构允许这些公司比以往任何时候都更快地创建解决方案，同时消除数据副本和保护数据隐私，以创建有意义的数据所有权。
数据结构是一项很有前途的新技术，它有可能终结过去40多年来主导企业IT的购买-构建-集成范式。但是由于数据结构技术非常新，因此了解构成真正数据结构平台的关键组件和功能非常重要。
寻找一个提供数据网络、自主数据、活动元数据和本文概述的其他好处的解决方案，您将确保您得到了真正的交易。您将拥有新的、以数据为中心的企业架构方法所需的一切。
