数据战略与架构：从集中到分散的转型之路

### 数据战略与架构：从集中到分散的转型之路 在当今数字化时代，数据已成为企业发展的核心要素。然而，如何确保数据真正为企业的长期目标和抱负做出贡献，以及如何推动组织变革以充分利用数据，是许多企业面临的挑战。本文将探讨数据仓库、数据湖的特点，企业数据架构面临的问题，以及如何制定有效的数据战略。 #### 数据仓库与数据湖的特点 - **报表与仪表盘**：报表通常以表格形式呈现，也可能包含额外的图表或图表组件；仪表盘则更具可视化，使用多种图表类型。 - **数据仓库**：传统的数据仓库经过多年发展，积累了大量数据和专业知识，为企业的业务报告、仪表盘和数据密集型应用提供支持。但由于其高维护成本和缺乏灵活性，替换迁移是一项风险高且耗时的活动，因此许多企业仍在继续使用。 - **数据湖**：随着数据量的增长和对快速洞察的需求增加，数据湖应运而生。它是一个集中的存储库，用于存储结构化和非结构化的原始数据。与数据仓库不同，数据湖在数据转换、清理和结构化之前存储数据，模式通常在读取数据时确定。数据湖支持多种数据格式，提供了更大的多样性。 数据湖和数据仓库的特点对比如下： | 特点 | 数据仓库 | 数据湖 | | ---- | ---- | ---- | | 数据处理 | 预先转换、清理和结构化 | 存储原始数据，模式在读取时确定 | | 数据格式 | 主要支持结构化数据 | 支持结构化、半结构化和非结构化数据 | | 用途 | 提供高质量的、经过清理和协调的数据 | 作为临时分析环境，存储大量原始数据以促进分析 | #### 数据湖实施的挑战 设计数据湖和数据仓库一样具有挑战性，大数据项目的失败率通常较高，部分原因包括： - **数据复杂性**：应用程序推送到数据湖的数据通常是原始的，可能是应用程序内部数据组织方式的复杂表示。这导致数据湖很快变得包含数万个表格、难以理解的数据结构和只有应用程序本身才能理解的技术值。 - **操作风险**：数据湖中的分析模型通常在原始数据和协调数据上进行训练，数据工程师和数据科学家需要手动创建和操作数据管道和模型，这带来了很大的操作风险。 - **维护困难**：数据湖通常是一个由许多不同用例共享的单一平台，由于紧密耦合、兼容性挑战、共享库和配置等问题，这些平台很难维护。 #### 集中化的困境 企业数据仓库或中央数据湖可以通过元数据驱动的 ELT、数据虚拟化、云服务、分布式处理、实时摄取、机器学习等技术进行扩展。然而，这些架构背后的集中化思维存在更大的问题，包括集中管理、集中数据所有权、集中集群资源和中央数据模型等。集中化导致数据专业人员与业务领域分离，限制了创造力和业务洞察力，团队之间需要不断进行跨部门沟通和票务管理，中央团队难以快速处理所有问题和请求。 为了解决这些问题，组织开始采用分散化方法，如数据网格，并倡导领域驱动设计。分散化模型具有以下优势： - **促进独立性和责任感**：领域团队可以自主管理、共享和消费数据，提高了团队的自主性和责任感。 - **实现可扩展性**：自主团队可以并行治理、共享和消费数据，从而实现架构的可扩展性。 - **提高质量、协作和生产力**：分散化促进了团队之间的协作，提高了数据质量和生产力。 然而，分散化也存在风险。如果没有中央权威机构来定义标准、设置边界和提供专业知识，分散化授权可能会导致团队自行定义技术、互操作性和元数据标准，部门之间无法整合数据，从而使数据难以在不同领域之间进行组合和集成。因此，通过分散化实现可扩展性需要中央组织、治理、技术和架构的协调，以减轻风险。 #### 制定数据战略的步骤 制定数据战略是实现数据驱动型组织的关键。以下是制定数据战略的一些建议步骤： 1. **关注业务目标和战略**：不要被最新技术的炒作所迷惑，确保数据战略与企业的业务目标和战略保持一致。 2. **拥抱公司愿景**：确定数据如何能够更好地解决业务问题，并量化业务影响。定义未来三年及以后的核心业务战略。 3. **平衡“防御”和“进攻”**：考虑全面控制和创新灵活性之间的平衡，以及法规对战略的影响。 4. **建立明确的里程碑**