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其 和元数据图等 应该是开放且灵活的。当今的开发人员（包括数据工程师、数据科学家等）希望现代数据堆栈具有灵活性、混合搭配、即插即用等功能。因此，虽然例如 集成可能适合某些处理严格约束的用例，但它不应该是唯一的选择。开发人员希望在必要时将其插入，否则使用基本 约束或其他适合的内容。 等开发平台也适合这种情况（文本文件，有版本控制）。

将存在于具有多种数据堆栈架构的多种用例场景中。这意味着 的核心元数据图应该足够强大，以满足多种不同的集成和映射。

即使在纯属性图配置中（将图想象成 立陶宛 手机号码数据 第三范式数据模型），也需要一个规范的元数据图；映射到不同的聚合策略，以在节点顶点和边关系之间分布属性。

在存在多种图形范例的情况下，规范级别是映射的焦点。如今已经有商业产品实现了 （来自 ） （ 的主要前身）以及 （来自 ） 。 目前支持所有三种图形语言。

用例和要求 图形数据库 主要关注 复杂数据模型 具有高水平的连接性。这意味着大量的关系和复杂的查询处理以及复杂的持久性策略。

但让我们从基础开始。

所以，我问你，绝望者，你属于哪一派？如果你的数据治理领导者忽视了其他支柱，那么她可能不应该获得预算，因为她没有为组织带来价值。专注于其他支柱，与你的隐私、安全和合规团队建立愉快的联盟，并建立指标来显示每个人都认为具有高价值的领域的改进，例如增加使用率和提高数据质量。那么明年，我敢打赌你在获得预算方面不会遇到任何问题。

您是否有关于数据治理的问题需要我解答？请给我发送电子邮件，地址是 。