По суті, структура даних операційний рівень даних, який не тільки об’єднує всі дані, але й перетворює та обробляє їх за допомогою машинного навчання для виявлення закономірностей і розуміння.

Використовуючи сервіси даних і API, структури даних об’єднують дані із застарілих систем, озер даних, сховищ даних, баз даних sql і програм, що забезпечує цілісне уявлення про ефективність бізнесу.

Його мета полягає в підтримці доступу до даних у всьому бізнесі за допомогою гнучкої, багаторазової, доповненої та іноді автоматизованої інтеграції даних. Структура даних виникла як рішення загальної проблеми збір, підключення, інтеграція та доставка даних із розосереджених джерел даних користувачам, яким вони потрібні.

Плюси включають – інтеграція даних, управління, гнучкість, масштабованість і економія коштів. Для успіху кожного з них потрібно не тільки програмне забезпечення. Серед недоліків: складність, проблеми з інтеграцією, безпека даних, потенційна відсутність підтримки постачальників і обмежені можливості інтеграції.

Структура даних використовується для спрощення виявлення даних, управління та активного керування метаданими. Віртуалізація даних використовується, коли є потреба швидко інтегрувати дані. Структуру даних слід використовувати, коли організації потрібна централізована платформа для доступу, керування та керування всіма даними.

Тканина даних є архітектура та набір служб даних, які відокремлюються від будь-якої фізичної реалізації. Переваги включають: спрощення та інтеграцію керування даними наступного покоління на рівні підприємства та доставку на вибір кінцевих точок, що охоплюють локальні та численні хмарні середовища.

Хоча Snowflake — це переважно хмарна платформа даних для зберігання даних, він підтримує підхід, схожий на структуру даних, інтегруючи різні типи даних і джерела. Ця функціональність, хоча і не традиційна структура даних, пропонує уніфіковане рішення для керування даними, подібне до концепцій структури даних.