在當今數字化時代，數據已成為企業最為重要的戰略資產之一。企業對于高效的數據管理架構的需求日益迫切，以確保能夠從海量數據中提取有價值的信息，支持業務決策和創新。近年來，數據編織（Data Fabric）和數據網格（Data Mesh）成為了數據管理領域的兩個熱門概念，在行業內引發了廣泛討論與實踐探索。該研究從數據架構的演變歷程出發，深入剖析數據編織與數據網格的特點、優勢以及相互之間的關系，并探討如何通過兩者的互補融合來滿足企業不斷發展的數據管理需求。
一、數據架構的演進歷程
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企業數據倉庫（EDW）時代
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大約在 2000 年左右，企業數據倉庫憑借其能夠通過數據建模、數據集成和報表功能，從眾多數據源提供統一的數據視圖，取得了巨大成功。它為企業的數據分析提供了一個集中式的存儲和處理平臺，使得企業能夠對來自不同業務系統的數據進行整合和分析，從而支持決策制定。
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然而，隨著時間的推移，數據分析需求日益復雜和多樣化，數據倉庫的局限性逐漸顯現。數據倉庫通常依賴于固定的數據模型和預定義的查詢，難以適應快速變化的業務需求和靈活多變的數據分析場景。此外，數據倉庫的構建和維護成本較高，對企業的技術能力和資源投入提出了較高要求。
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邏輯數據倉庫（LDW）的興起
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自 2010 年起，邏輯數據倉庫作為一種領先的架構方法嶄露頭角。它通過通用語義層（即從數據的位置和系統中抽象出數據，以業務術語表達并通過數據虛擬化訪問）實現統一的數據分析。邏輯數據倉庫允許多個數據源在邏輯層面上進行集
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