操作数据层 (ODL) 的好处:
💎 单一数据源: 为组织提供统一的数据存储库。
🔍 实时分析: 支持实时数据分析和决策制定。
🔄 渐进式重构: 允许增量数据模型变更,而不会中断现有系统。
🛡️ 最小化中断: 隔离变更,减少对生产系统的影响。
🔒 与原始客户数据隔离: 将敏感数据与操作数据分离。
🌐 满足 GDPR: 确保符合通用数据保护条例。
🔐 满足 PII: 安全管理个人身份信息。
操作数据层 (ODL) 可以做什么? 🤔
💾 变更数据捕获 (CDC): 实时或近实时捕获数据变更,实现不同系统之间的高效更新和同步。
🚮 删除无用数据: 帮助识别和删除无关或冗余数据,优化存储和处理资源。
📊 面向分析和历史数据的高读取操作: 作为分析和历史数据的专用层,支持高效和高性能的读取操作,以支持高级分析和报告。
🔖 为记录添加元数据: 为数据增加时间戳、来源信息或数据质量指标等附加元数据,提供更多上下文,增强整体数据质量。
🔍 合并数据以实现单一客户视图的高级分析: 整合和集成来自多个来源的数据,创建统一的 360 度客户视图,实现更高级的分析和个性化体验。
💳 确定各类别的支出情况: 分析和分类客户的消费模式,帮助企业更好地理解客户的行为和偏好。
🕰️ 实时视图: 降低应用程序复杂性 - 读写操作一体化。
💫 增量加载机制: 仅加载数据的变更或"增量",而不是重新加载整个数据集,提高数据集成效率。
MongoDB 应用服务: 🌐
🔄 Atlas 设备同步: 在客户端应用程序和 MongoDB Atlas 之间同步数据,实现离线优先的移动和 Web 应用程序。
⚡ 无服务器云函数: 在云端运行自定义的服务器端逻辑,无需管理任何基础设施。
🔒 声明式访问规则: 为数据定义细粒度的访问控制,确保数据安全访问。
🔍 灵活的数据 API: 通过 RESTful 接口高效查询、过滤和操作 MongoDB Atlas 数据。
🔗 GraphQL API: 使用强大的查询语言和运行时高效地获取和操作数据。
MongoDB 应用服务的优势: 💪
- 在完全托管的云环境中编写和托管应用程序
- 更快地将产品推向市场
- 使用规则控制数据访问:现有身份验证系统
- 丰富应用程序所需的数据
操作数据层在实际应用中的案例: 🌍
情况: 基于云的人力资源和财务解决方案
之前: 💸 登录页面需要 15 个或更多昂贵的查询,才能为客户呈现个人账户、储蓄和抵押贷款的单一视图。
之后: 💰 通过 ODL 提供单一查询,降低成本,满足 PSD2 支付服务。
优势: ⏱️ 节省管理操作时间。
Editor
Danny Chan, specialty of FSI and Serverless
Kenny Chan, specialty of FSI and Machine Learning
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