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更好的一致性和质量管理
数据结构通常可以提高整个组织的数据质量和一致性。通过简化自动化数据管道的后端和标准化治理框架，您可以确保所有数据保持干净、一致和准确，这对于做出自信的业务决策至关重要。

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改善治理和安全合规性
数据结构原则在数据链的早期纳入了强大的安全措施和治理策略，信息。这种全 iOS 数据 面的数据安全方法可降低风险并增加对所使用数据的信任。更简单的系统更容易确保安全。

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促进更快的数据驱动决策
最重要的是，数据结构提高了组织在数据驱动决策方面的敏捷性。通过简化数据管理并提供对可信数据的实时访问，数据结构使组织能够更快地响应数据变化并快速做出明智的决策。

数据结构：基本原则
Data Fabric架构风格具有三个基本原则：统一访问、标准化治理和自动化。

数据结构必须包括用于统一数据访问的逻辑数据层。该层抽象了底层数据基础设施，提供了一个流畅、统一的接口来访问多个来源的数据。基本上，您希望需要访问组织数据的每个人（分析师、科学家、ML 操作等）都能以统一的方式访问他们需要的所有数据。

创建数据结构的另一个原则是标准化数据治理和安全性。这可确保组织的所有数据资产遵守统一的治理和安全协议。这种标准化提高了整个组织的可靠性和合规性。

数据结构还在后端使用自动化数据管道来实现高效的数据移动和转换。这种自动化简化了结构后端数据的移动、清理和转换过程。它允许实时处理数据，提高效率并减少人工工作量。

数据结构：关键组件
构成数据结构架构的几个关键组件。让我们讨论其中的一些。

数据结构的关键组件