实施现代化的集成数据架构可以帮助您打破数据孤岛，避免导致高管决策者失去 每周12小时。 此外， 超过60％ 的企业同意数据孤岛代表着重大的业务挑战。

解决方案是消除数据孤岛的数据架构，这就是数据网格与数据结构之争的起源。虽然这两种数据架构都致力于消除数据孤岛，但它们的方法不同（稍后会详细介绍）。虽然数据网格和数据结构方法都有各自的支持者，但哪种方法更好的问题取决于您组织独特的数据需求。

在本文中，您将了解数据网格和数据结构、它们的异同、实施任一策略的优缺点以及如何在它们之间进行选择。

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什么是数据网格？

数据网格的概念最早是由 扎马克·德加尼（Zhamak Dehghani） 于 2019 年推出。它是一种面向领域的数据架构方法，用于分散数据分析。 数据网格 确保多个团队能够及时获得数据分析结果，从而消除流程中的数据孤岛。

现代分布式方法摆脱了单体式应用程序，将数据所有权重新分配给特定领域的团队和用户。这有助于您的团队检索、理解、管理和利用他们的数据资产和堆栈（以数据微服务的形式跨领域分布），使他们能够引导数据驱动的计划和创新。

换句话说，数据网格让您的团队将数据视为产品。因此，您无需促成数据孤岛的形成，而是让特定领域的团队拥有所有权并共享数据，从而改善跨职能协作和见解共享。

数据网格：它需要什么？

以下关键原则指导数据网格方法：

去中心化领域数据所有权

数据所有权将由您的职能团队（例如营销或销售）拥有，而不是像数据湖或仓库那样的集中式存储库。由于这些团队负责其数据资产的生命周期，因此数据网格方法可以培养特定领域的专业知识和责任感。

将域数据视为产品

数据网格方法使您的团队能够将数据视为产品。这种方法涉及向内部和外部用户提供可访问、可发现的高质量数据产品。通过承担数据产品所有者的角色，特定领域的团队运用产品思维来创建可靠、有据可查、易于使用的数据产品。

自助数据平台设计

数据网格中的自助数据基础架构允许您的去中心化域自主共享和使用数据产品。此功能可自动进行沟通和见解共享，以便您的团队能够以最少的技术专业知识使用、解释和分析其他特定领域的数据集。

统一数据治理

即使数据所有权分散，数据网格方法也强调需要联合 数据治理帮助您在所有分散数据域中实施共享标准、策略和协议。共享数据治理对于确保数据质量、安全性和合规性至关重要，同时又不会损害数据网格方法为您的团队提供的灵活性。

数据网格：用例

• 客户支持： 通过采用数据产品思维，您的领域团队可以确保其他团队能够理解他们的数据，从而为您的营销和支持团队提供有关客户旅程的全面信息。
  例如，您的支持团队可以利用来自不同领域的相关见解来减少 AHT（平均处理时间）。同样，营销人员可以通过分析销售和业务发展数据来确保他们的活动针对正确的人群。
  
• 高质量数据分析： 您的数据分析工作负载从数据网格架构中的多个相关业务领域接收高质量数据。这使得定制的 BI 仪表板能够展示运营绩效、营销见解、项目管理结果等。
• 第三方数据使用： 数据网格在需要整合外部数据集的用例中非常方便。您可以将第三方或公共数据作为网格中的独立域进行管理，从而确保与内部特定域数据集保持一致。

什么是数据结构？

与数据网格架构不同， 数据结构 方法是集中式的。它提供了一个集成的统一数据管理框架。您的组织可以使用数据结构有效地访问、管理和利用数据。

数据结构方法的集中化特性意味着您可以访问和处理数据，无论这些数据是存储在本地、混合环境还是云中。您可以通过在整个 IT 网络中实施集成的无缝访问层来实现这一点。

数据结构方法的一个定义特征是它依赖元数据来了解数据沿袭、结构和对领域团队的价值。

数据结构：它需要什么？

以下技术对于实现数据结构架构至关重要：

• 统一数据层： 数据层确保数据传输安全无缝，并可在整个组织内访问。统一层可帮助您确保数据质量和治理，同时实现轻松访问和管理。

• 基于AI / ML的自动化和集成： 基于 AI 或 ML（机器学习）的算法有助于自动化数据发现、检索、结构识别和数据分析等任务。
  自动化任务有助于数据集成活动，帮助您的组织管理来自不同来源的大量复杂数据。

• 智能元数据基础： 基于 AI 或 ML（机器学习）的算法有助于自动执行数据发现、检索、结构识别和数据分析等任务。自动化任务有助于开展数据集成活动，帮助您的组织管理来自不同来源的大量复杂数据。 
• API 驱动的前端界面： API 是数据结构架构的技术支柱。它们帮助前端用户访问数据和见解，从而做出敏捷且数据驱动的决策。

数据结构：用例

数据结构是一种流行的方法，因为它解决了管理和分析跨多个位置和系统的数据的许多问题。通过提供统一的集成数据环境，它可以简化数据访问管理、提高数据质量并实时提供数据驱动的见解。

• 整体数据视图： 假设您的组织涉及多个类别并处理来自不同来源的数据。Data Fabric 提供统一的数据视图，让您的团队可以访问相关见解，同时提供对业务的整体了解。
• OLTP 负载减少： OLTP（在线事务处理）数据库用于零售和金融等领域。Data Fabric 可以通过将分析查询转移到 Data Fabric 来帮助减少 OLTP 数据库的负载。
• 实时见解： 实施数据结构可以为您的组织提供实时洞察，从而实现整个组织职能范围内的数据驱动决策。

数据网格与数据结构：关键考虑因素

在选择实施哪种架构来满足组织的数据管理需求时，需要考虑以下一些因素：

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实施每种数据策略的优缺点

虽然这两种方法都有潜在的好处，但它们也存在某些缺点，尤其是在单独实施时。让我们看看实施每种策略的利弊：

实施数据网格的优缺点

优点

数据网格的去中心化特性让您可以：

• 有效地扩展组织的数据管理工作，
• 在领域团队之间分配数据责任和所有权，
• 消除任何瓶颈和 SPOF（单点故障），
• 并提高对内部和外部需求变化的敏捷性和响应能力。

缺点

相反，数据网格的实现也可能导致：

• 合作与协调方面的挑战，
• 数据堆栈的复杂性增加，
• 跨领域团队的数据实践缺乏一致性，
• 以及过度依赖数据标准化。

实施数据结构的利与弊

优点

数据结构集中了您的数据管理工作，这可以帮助：

• 简化整个组织的数据操作，
• 简化数据集成、访问、处理和存储，
• 实现数据治理、质量和安全政策的一致实施，
• 提高分析和报告工作负载的效率，
• 并通过减少冗余数据处理和存储来优化资源利用率。

缺点

另一方面，数据结构的集中化可能导致：

• 数据量过大造成瓶颈，
• 对特定领域变化的响应速度慢，
• 依赖中央团队，影响快速决策，
• 大型企业对数据需求较高，其可扩展性面临挑战，
• 由于团队自主性低，创新和实验受到限制，
• 以及处理多种技术和数据源的复杂性。

数据网格与数据结构：如何选择组织的首选数据策略？

为了为您的组织选择正确的数据架构，您应该：

1. 评估您的数据需求。 这包括您的数据策略、数据访问和管理需求以及现有基础设施。
2. 考虑社会技术因素。 这些包括您组织的领域团队结构、文化和技术能力。
3. 进行数据成熟度评估。 这可以帮助您识别数据生态系统中的弱点和优势。
4. 比较不同的架构。 此时，选择将在两个或三个选项之间进行，例如数据网格与数据结构或 数据保险库与数据网格.

在做出最终决定之前，按照这些步骤进行适当的评估至关重要。

尽管如此， 数据网格 如果您想要以下情况，这可能是一个不错的选择：

• 分散你的数据平台，
• 增强您的领域团队的数据所有权和管理权，
• 改善跨职能协作和数据共享，
• 提高对特定领域挑战的响应能力，
• 或者遵守严格的数据管理和质量协议。

数据结构 如果您想要以下情况，这可能是一个不错的选择：

• 消除数据孤岛并获得统一的数据视图，
• 管理多云或混合数据环境，
• 利用现有的强大数据集成能力，
• Or 对旧数据仓库进行现代化改造.

最后一个词

如果您希望改善组织的数据管理和分析，数据网格和数据结构都是提供独特优势的方法。但是，它们的主要原则不同（集中式与分散式）。由于潜在的优势也不同，因此选择取决于您组织的数据生态系统。

不过，解决方案不一定是数据网格与数据结构之争。它可以是针对组织特定数据架构需求的混合方法。目标不仅仅是满足您的直接数据需求并实施一个系统来帮助您的组织驾驭动态数据格局。这就是 Astera 用武之地。

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