人工智能深度学习图形处理和大数据技术

zahedkhan

人工智能深度学习图形处理和大数据技术是业务创新的核心，需要现代化的处理基础。这反映在数据中心架构的更新上数据中心必须停止专注于计算机和应用程序以将数据放在适当的位置。 以数据为中心的模型有什么好处？ 在技​​术和应用快速发展的世界中，企业需要来回迁移数据。随着大数据和组织所使用的数据源的爆炸式增长，这种情况可能会变得混乱。 在迁移中，数据经常丢失。

同样这些资产变得脆弱，甚至可能给公司带来损失。为此，以数据为中心的架构模型往往通过将数据作为永久资产来为企业带来收益。 以下是在您的组织 消费者数据 中使用此模型的主要优势： 数据整合性 在纯数据驱动的模型中，它们可以来自不同的来源和不同的格式。努力没有集中在协调数据上，这可能导致不一致 在以数据为中心的方法中，数据被分类和标准化。



有一个预定义的架构，其中应用程序是围绕数据构建的，而不是相反。因此，可以整合这些资产，从而在可靠性和一致性方面优化分析。 更可靠的数据保护 在数据迁移过程中，资产可能不受保护。随着新技术的出现和数据从旧系统迁移到新系统，这种情况发生在以应用程序为中心的模型中。另一方面，以数据为中心的方法使组织能够更好地保护其数据免受未经授权的访问，以及潜在的盗窃、漏洞和滥用。