Nome: Christopher Gardner.
《逻辑数据管理的崛起》 por Christopher Gardner撰写,是一本经过深入研究且适时的指南,旨在帮助理解组织如何在人工智能、去中心化和实时洞察力重新定义企业对信息系统期望的时刻，重新思考其数据架构。尽管这个话题无疑是细分领域的，但 Gardner将其提升为一场战略讨论, 不仅适用于拥有海量数据资产的大型企业,也适用于构建需要干净、一致且灵活信息访问的人工智能驱动产品的初创公司。本书最大的优势在于其清晰性——Gardner 成功地将一个复杂且技术要求高的主题，以一种保持实用性、可操作性和深Gardner 论证的核心是一种范式转变:组织可以通过一个位于所有现有资源之上的逻辑（虚拟）数据层来运作,而不是在数据仓库、数据湖、SaaS 应用程序和运营系统之间反复复制和整合数据。这一层允许用户和系统访问数据当前所在的位置,而无需进行物理复制。它成为了一种用于分析、治理、安全和人工智能的通用接口。这与严重依赖 ETL (提取, 转换, 加载)管道将数据从其原始系统移动到新的存储环境中。虽然 ETL 功能强大, 但 Gardner 展示了它如何经常引入延迟、造成重复、增加维护成本，并在组织扩展时变得僵化。逻辑数据管理消除Gardner 对这种差异的解释，即使对于没有数据工程背景的读者来说也易于理解。他阐述了逻辑层如何通过将数据访问与物理存储解耦，来改变数据的整个生命周期—— 从摄取到交付。逻辑数据管理如何支持数据网格和数据编织本书最有价值的贡献之一，是它阐明了数Gardner 并没有将它们视为相互竞争的哲学;相反，他展示了它们如何都依赖于逻辑数据管理才能成功。数据网格 强调去中心化的所有权，其中各个领域——如市场营销、财务或运营——将自己的数据作为产品来控制。这实现了更快的迭代，并减少了与中央数据团队相关的瓶颈。相比之下，数据编织 Gardner 的关键见解是，两种模型都需要一个统一的逻辑层。没有逻辑数据管理，网格会变得过于碎片化而无法有效治理,编织则会变得过于复杂而难以维护。在实践中,逻辑层提供了使这两种架构模式可持续的联合、治理和一致性。仅此部分就使本书成为任何从事现代数据平台Gardner 引入了使逻辑数据管理变得生动的主题:语义模型和数据虚拟化。这些章节写得特别好且易于理解，尤其是考虑到这些概念可能有多么抽象。语义模型 Gardner 展示了这种共享词汇表如何使分析师、开发人员和人工智能系统能够使用一致的定义查询数据,即使物理数据分布在不同的平台上。关于数据虚拟化...
