数据太多，时间太少
管理敏捷数据涉及四个关键挑战。首先是当今组织必须处理的海量数据。来自业务流程、客户输入、边缘传感器和其他来源的数据呈指数级增长。组织已经变得非常谨慎，不愿意丢弃任何数据，因为他们知道这些数据有朝一日可能会产生有价值的见解。
其次是数据越来越实时的特性。组织生成的更多数据必须被捕获、理解并几乎立即采取行动。例如，指示网络攻击的数据，这在您可以采取行动防止数据泄露的短暂时间内最有价值。
第三是延迟问题。数据通常分布在广阔的 马耳他 手机号码数据 地域。如何实现实时 分析旧金山、芝加哥和纽约之间的数据流？您是否将数据传输到中央位置？您是否可以在靠近数据源的地方汇总和分析数据？
网络攻击数据可以帮助您识别异常活动，以便将来更好地保护系统。但对实时数据进行深度分析也有价值。例如，实时分析传感器数据可以帮助设备或车辆在不断变化的条件下以最佳方式运行。
实现无状态数据架构
为了克服敏捷数据的挑战，组织需要实施无状态数据架构。实现该目标需要三个关键要素：
全球数据网格。 组织需要摆脱数据库、数据仓库和数据湖。相反，您需要从全球数据网络或 数据网格 全局数据网格抽象出了分别管理数据和应用程序的复杂性，从而使数据变得无状态。