你的数据中台，可能建错了

数据编织技术是一种逻辑数据集成架构，通过「数据虚拟化层」完成各种异构数据的连接、整合与发布，大大减少数据搬运量和ETL/ELT操作。 数据编织（Data Fabric）改进了数据仓库和数据湖的概念，使用基于网络的架构而不是点对点的连接来处理数据，实现了从数据源层面到分析、洞察力生成、协调和应用的一体化数据结构。 主动元数据管理是DataFabric的另一个核心组件，用来支撑更智能的数据集成和数据分析。比如数据发现建议、查询加速建议，以及更精细的安全审核、数据治理和管理等等。 ### 数据中台构建误区与数据编织技术解析 #### 一、引言 当前，随着大数据技术的发展，数据中台的概念逐渐被业界所熟知并广泛应用。然而，在实际的应用过程中，不少企业发现自己构建的数据中台并未达到预期的效果。这引发了业界对于数据中台构建策略及其效果的反思。本文旨在探讨数据中台建设中的常见误区，并介绍一种新兴的技术——数据编织(Data Fabric)。 #### 二、数据中台构建中的挑战与误区 在构建数据中台的过程中，企业往往会面临一系列挑战和误区： 1. **决策层敏捷用数需求未得到满足**：传统的数据处理方式依赖于ETL/ELT等数据集成技术，导致数据处理周期较长，无法满足决策层对于实时数据的需求。 2. **数据类型复杂且分散**：企业面临的不仅仅是结构化数据，还包括大量的非结构化数据，这些数据来自多个分散的数据源，增加了数据整合的难度。 3. **高昂的成本问题**：传统数据中台方案通常采用中央存储库的方式，这不仅增加了存储成本，还可能导致维护成本的上升。 4. **技术门槛高**：对于非技术人员而言，使用数据中台进行自助式数据分析存在一定的技术壁垒。 5. **数据合规性问题**：随着数据保护法规的出台，数据移动受到严格的限制，使得企业在使用数据时必须考虑合规性问题。 #### 三、数据编织技术概述 为了解决上述挑战，数据编织技术应运而生。该技术是一种逻辑数据集成架构，主要通过数据虚拟化层实现对异构数据的连接、整合与发布。相比于传统的数据集成方式，数据编织具有以下特点： - **连接而非搬运**：数据编织强调的是直接从数据源头获取数据，而非复制或移动数据到中央存储库，从而简化了数据处理流程。 - **一体化的数据结构**：数据编织改进了数据仓库和数据湖的概念，使用基于网络的架构来处理数据，实现了从数据源层面到分析、洞察力生成、协调和应用的一体化数据结构。 - **主动元数据管理**：这是数据编织的核心组件之一，能够支持更智能的数据集成和数据分析，例如数据发现建议、查询加速建议以及更精细的安全审核、数据治理等。 #### 四、数据编织的关键组件 为了实现上述目标，数据编织技术依赖于一系列关键技术组件： 1. **数据虚拟化**：这是数据编织的核心组件，负责数据的连接、整合与发布。通过数据虚拟化，用户可以生成基本视图，并以表状结构提供给上层使用。 2. **虚拟数据模型**：通过对不同数据源的数据对象进行整合，创建出易于理解和使用的虚拟数据模型。 3. **数据发布**：完成数据的最终发布，使得上层数据消费者能够轻松访问所需数据。 #### 五、案例分析 根据Forrester 2021年的报告《数据虚拟化的总体经济影响》，采用数据编织技术可以显著提高数据处理效率，例如： - **数据准备时间最高缩短67%**：相较于传统方法，数据编织技术极大地减少了数据准备的时间。 - **相比ETL速度最高提升65%**：在数据处理速度方面也有显著提高。 - **6个月内达到盈亏平衡点**：这意味着企业在短期内即可看到投资回报。 #### 六、结论 尽管数据编织技术为解决数据中台构建中的挑战提供了新的思路，但在实际应用过程中仍需结合企业的具体情况进行选择。对于那些希望提高数据处理效率、降低成本并确保数据合规性的企业来说，数据编织技术无疑是一个值得考虑的选择。未来，随着技术的不断发展和完善，数据编织有望成为数据集成领域的主流解决方案。