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紫色横幅图像,文字说明数据网格的业务案例

数据网格的业务案例

一种使用数据网格的新解决方案正在帮助企业改进和加速洞察. 

 

几十年来,企业在其数据架构上投入了大量资金. 许多人已经投入大量资源创建架构,旨在帮助他们快速地将不断增长的数据转换为可操作的见解.

 

这些投资通常不会带来预期的价值. 只有13%的企业擅长实施数据战略《威利斯人官方网站下载app》(MIT 技术 Review)和Databricks今年早些时候的研究显示. 只有26个.8%的公司表示,他们成功地在公司内部植入了强大的数据文化NewVantage Partners去年的一项研究报告称.

 

对于许多企业, 他们选择的集中式数据架构, 比如数据仓库和数据湖, 是当前问题的根源吗. 数据加载时间长, 分析瓶颈, 以及过度分散和集中的团队, 以及数据质量问题和发现挑战, 这些都是这些架构的副作用吗.

 

最重要的是, 领域团队可能会发现自己在使用所生产的数据产品时遇到了困难——在仓促地装载和处理数据时,这个关键目标消失了. 与此同时, 开发领域团队的能力, 创造价值的关键是什么, 当使用集中式架构可以忽略.

 

越来越多的企业正在寻找更灵活的解决方案. 这就是数据网格的作用. 

 

 

什么是数据网格?

 

数据网格 数据架构是一种分散的方法吗, 最初由思想工作者Zhamak Dehghani定义. 在数据网格中,数据不会集中在一个集中的池中. 相反,它被分解成不同的“数据产品”,由最接近它们的领域团队拥有和管理.

 

数据网格的四个基本原则,由Zhamak定义为:

 

  • 面向领域的分散数据体系结构. 在数据网格中, 数据由最接近数据的团队拥有和控制, 删除步骤的数量和数据生产者和消费者之间的传递

 

  • 数据作为产品进行管理. 定制产品使需要数据的团队能够高度访问数据. 这使跨域的团队能够自助服务,并快速轻松地访问他们需要的任何东西

 

  • 自助服务数据基础设施. 构建数据网格是为了支持自助服务, 为团队提供自动化的操作方法,并从数据中提取价值,而无需集中专家的手工和手工协助

 

  • 联合控制. 治理在平台层是自动化的, 确保支持标准,而不影响灵活性或限制各个域使用数据的方式

 

 

这对你的组织意味着什么?

 

作为一种架构方法, 数据网格与当今企业想要实现的数据目标整齐地结合在一起. 它拉近了数据生产者和消费者之间的距离,并使团队能够自助服务和访问高度相关的数据产品. 因此,它可以很好地帮助公司创建和嵌入敏捷, 数据驱动的创新和实验文化,扩展到整个组织.

 

 

以下是数据网格为企业提供的一些转型好处:

 

 

更快地做出更明智的决定

 

在集中式数据架构中, 有很多专业人士, 数据的创建和由此产生的操作之间的手工步骤. Data is ingested or onboarded in bulk — steps that are often not visible to teams that need the data; even once data is available, 团队可能会面临很长的分析前置时间来将其转化为洞察. 

 

有了Data Mesh,很多这样的步骤都被删除了——因为在自动化或渲染中是不必要的. 领域团队使用自己的数据,并管理自己的数据产品. 他们知道自己拥有哪些数据, 他们可以自由地在他们选择的任何时间和任何方式进行操作. 这与集中式数据架构的世界形成了强烈的对比, 在哪里可以产生标准化的数据视图, 在这种假设下,一种方法可以适用于所有的情况. 有了数据网格,域团队可以根据自己的意愿提取定制的数据视图.

 

因此,对于企业来说,数据网格极大地加速了决策的制定. 通过使域团队能够更快地操作和处理数据, 组织可以获得竞争优势,并从他们收集和持有的大量数据中提取更大的价值.

 

At 一个主要的金融服务机构,数据网格体系结构对平均时间几乎立即产生重大影响. 可以访问面向领域的数据产品,可以自由地快速操作数据, 高管们可以问更多的问题, 得到更可靠的答案, 并以前所未有的速度根据有价值的见解采取行动. 领域团队还能够将分析数据直接构建到客户的数字体验中, 提供真正的市场差异化.

 

 

创造真正数据驱动的创新文化

 

像Data Mesh这样的去中心化架构的最大优势之一是,它使数据的最终用户能够控制如何管理和使用数据.

 

在数据网格中,领域团队处于主导地位. 作为自己数据产品的保管人和控制者, 他们可以随心所欲地试验这些数据. 他们可以问更多的问题, 模拟的场景, 探索更多数据驱动的登月想法——这类事情会导致持久, 有意义的创新.

 

每个领域团队都受到激励,以确保他们的数据产品尽可能保持一致和良好的维护, 因为它们直接影响团队的分析能力和结果. So, 在一个组织, 这就形成了一种文化,即每个领域的每个人都对数据质量进行投资, 实验, 并推动数据创新的边界.

 

At 盛宝银行, 在该组织成为数据驱动的开放银行机构的过程中,Data Mesh发挥了重要作用, 与Thoughtworks合作. 数据网格原则的实现缓解了数据可见性方面的挑战, 质量, 和访问, 授权团队不仅可以推进他们的开放式银行目标,还可以不断改进它们.

 

 

支持人工智能和机器学习计划

 

人工智能和机器学习已经从高度复杂的专业技术迅速发展为应用于现代企业各个层次的基本能力. 交付价值, both need two things; high-质量, 相关的数据集, 以及能够为他们识别强大用例的创新思维.

 

当域团队跨数据网格控制他们自己的数据产品时, 这些团队自然会开始构建和维护所需的数据集,以推动改变游戏规则的AI和ML用例. 

 

+, 因为域团队是数据的保管人, 阻碍他们进行人工智能实验并将强大的新用例带入生活的障碍要少得多. 数据网格成为AI和ML创新的推动者, 团队甚至可以自由地为AI和ML创建专门的数据产品——这使得更多的团队可以使用这些功能,并且可以跨越更多的领域.

 

 

转型始于一个成功的商业案例

 

这些优点共同构成了Data Mesh健壮业务案例的基础. 它们具有广泛的适用性和相关性, 但这还远远不是Data Mesh能提供的唯一优势. 这种方法也可以很好地帮助组织:

 

  • 提高数据质量和治理, 甚至可以使用专门构建的数据产品自动化治理和遵从性的许多元素

 

  • 更快响应新兴规定由于提高能见度, 质量, 以及跨Data Mesh启用的治理模型

 

  • 创建或参与数据产品市场,跨组织安全地共享数据产品——甚至协作共同创建产品

 

  • 通过更多关注重要数据的眼睛,在企业数据中发现更多机会,并鼓励更多团队探索这些数据的每个潜在用例

     

然而, 值得记住的是,您为Data Mesh创建的任何业务案例都需要针对组织面临的挑战进行高度定制. 机会是, 威利斯人app所强调的一些好处会引起更清晰的共鸣,让人感到更兴奋. 这就是你需要关注的领域.

 

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