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数据是进步的引擎，是竞争优势的源泉。随着数据量的增长和信息流变得更加复杂，集中式数据仓库变成了一个黑“盒子”。这使得跟踪信息的来源、确定对其质量负责的人员以及确保有效扩展变得困难。

为此，数据网格方法应运而生，提供了基于数据（数据产品）域所有权概念的去中心化数据管理模型。 IT_One 的高级系统分析师 Vadim Gorozhankin 解释了为什么处理数据的旧原则不方便以及正在取代它们的是什么。

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为什么传统的数据处理方法不再有效
传统的数据管理模型假设有一个集中单元负责收集、存储、处理和 日本电报号码数据库 分析数据。该部门接收来自各个业务部门的请求，满足这些请求并处理分析报告、机器学习模型和其他数据产品。

传统模型会导致阻碍有效数据管理的问题。随着时间的推移，集中式数据仓库变成了复杂的结构，在跟踪数据来源方面失去了透明度和效率。理解数据经历了哪些转换以及这些数据如何相互关联并不容易。

随着数据量的增长和新信息源的出现，集中式模型变得麻烦且低效。添加新数据并使其适应业务需求变得具有挑战性。

运营数据（系统生成的数据）和分析数据（运营数据分析产生的数据）之间的差距不断扩大，导致形成信息“孤岛”，其中知识和信息被隔离在不同的部门中。这使得共享信息、分析数据以及基于全局做出有效决策变得困难。

中心化模型的另一个缺点是，在使用它时，很难确定到底谁对数据的质量和相关性负责。这会导致对数据的信任出现问题，并且很难根据数据做出决策。结果，集中式数据管理成为瓶颈——一种延迟处理请求和响应新业务需求的系统限制。

就主题而言。非结构化数据：如何控制、为何管理以及如何避免泄漏

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