数据网格定义：原则、架构和优势

如今，组织积累的数据比以往任何时候都多。传统的数据管理方法（例如集中式数据仓库和孤立的数据集市）难以跟上不断增长的信息量、速度和种类。现代数据环境的复杂性超出了这些传统系统的能力，需要更灵活、更分布式的解决方案。 

输入 数据网格这是一种分散的数据管理方法，有望彻底改变组织最大化其数据资产价值的方式。 

如果您的团队被无休止的临时请求所淹没，需要处理不同的数据源，或者渴望更灵活的数据基础设施，那么您的组织可能已经准备好使用数据网格了。 

什么是数据网格？ 

“A 数据网格 是一种现代数据管理方法，可以分散所有权和控制权。数据不是集中式数据湖，而是按业务领域（如营销、销售或客户服务）进行组织，负责该数据的团队拥有其生命周期“。 

这个 数据网格架构 将各种数据源连接到统一平台，同时让领域专家控制其数据的访问、使用和格式。简而言之，它将数据从被动资源转变为战略资产，鼓励数据驱动的文化。 

数据网格的关键原则是什么？ 

您的组织必须实施以下四项 数据网格支柱 采用分散式方法。 

1. 面向领域的所有权  

在数据网格的背景下，域是一群因共同的业务目标而团结起来的个人。数据网格假定每个域都应该拥有并管理其数据、元数据和相关政策。  

与其将来自不同来源的数据集中到一个集中式平台， 发行版伊布特 数据网格 提倡与业务功能保持一致的去中心化数据管理。在这里，领域团队以用户友好的格式独立管理、转换和提供其数据集。  

例如，零售组织可能会为服装产品和网站访问者行为建立单独的域。 

2. 数据即产品 

域产生 数据产品， 下游域或最终用户使用这些数据来创造商业价值。与传统数据集市不同，数据产品是自给自足的，可以管理自己的安全性、血统和基础设施。这种明确的所有权和责任使数据产品可以成为其他数据产品的构建块，或直接支持商业智能和机器学习计划。 

成功的数据网格实施需要领域团队具备产品思维。他们必须将数据集视为产品，将组织的其他部分视为客户。 

3. 自助数据基础设施即平台  

分布式数据架构需要为每个域提供独立的数据管道来清理、过滤和加载各自的数据产品。数据网格引入了一个自助数据平台来简化此过程并防止冗余。在这里，数据工程师构建了一个技术基础，使所有业务部门都能处理和存储他们的数据产品。 

这种方法建立了明确的分工：数据工程团队专注于技术管理，而域拥有自己的数据。在这种情况下，自助数据平台的成功取决于它授予域管理其数据资产的自主程度。 

4. 联邦计算治理 

分布式数据网格 允许在组织内建立安全责任共享模型。虽然领导层制定了总体标准和政策，但各个领域在实施这些准则以满足其需求方面保持自主权。这种分散的方法使各个领域能够在遵守组织安全原则的同时进行创新。 

什么是数据网格架构？ 

数据网格架构包括三个关键元素：数据源、共享数据基础设施和由各自数据所有者管理的特定领域数据管道。

为了直观地展示上述内容 数据网格架构图， 我们需要考虑三个主要 数据网格组件:  

1。 数据源 

数据源是数据网格的基础。这些存储库通常类似于数据湖，它们会从各种来源（例如云 IoT 网络、客户反馈或网络抓取）积累原始数据。 

2. 数据网格基础设施   

数据网格基础设施可实现整个组织内的无缝数据共享，从而使所有部门都可以使用信息。域保留其数据的所有权，同时方便其他部门访问。这是通过自助数据平台和联合治理相结合实现的。自助平台委托域独立提取、处理和提供其数据。同时，并发联合治理可确保整个组织的数据一致性和互操作性。 

3. 数据所有者 

数据所有者是 数据网格架构。他们负责执行部门数据的合规性、治理和分类标准。例如，人力资源数据需要特定的安全措施、使用限制和访问控制。每个部门的数据所有者都以独特的方式定义数据类别和类型，以符合其运营。 

如何 数据网格架构 工作？ 

数据网格从根本上将数据从副产品重新定位为产品。数据生产者拥有其数据的所有权，而不是由集中式基础设施团队拥有。  

集中式治理团队确保遵守标准和程序。领域团队拥有 ETL 管道，而集中式数据工程团队则优化底层基础设施。 

与微服务一样，数据网格围绕业务领域构建数据，创建自包含的数据产品。 数据网格架构的好处 提高数据灵活性和互操作性，从而实现整个组织对分析、机器学习和其他应用程序的无缝使用。 

如何实现数据网格？ 

数据网格是一个相对较新的概念，在疫情之后获得了显著的关注。由于组织正在积极尝试不同的技术方法来为特定用例构建数据网格，因此很明显，企业范围内的实施仍处于早期阶段。 

虽然没有一种适合所有情况的数据网格采用策略，但我们可以从下面给出的初始步骤开始： 

选择正确的试点项目  

通过专注于单个团队来启动您的数据网格之旅。这种集中式方法为更广泛的组织实施提供了宝贵的见解。优先考虑具有明确且可衡量的业务影响的数据产品。这将帮助您尽早展示数据网格的价值。  

分析现有数据 

要为数据网格奠定坚实的基础，您首先应该全面编目组织的数据。这份清单将为识别不同的业务领域提供路线图。建立协调规则，确保跨领域的无缝数据协作。这涉及为数据元素（例如字段类型、元数据结构和数据产品命名约定）定义通用标准。 

选择正确的技术 

贵组织现有的 数据仓库 数据湖可以作为 数据网格架构。您可以通过从集中式系统过渡到分散式数据存储库，重新利用这些资产来支持分布式数据策略。 

• 云技术 

云平台为构建和扩展提供了强大的环境 数据网格架构. 其固有的可扩展性和成本效益可以显著简化您的实施过程。 

• 旧版系统 

有效的数据集成对于成功部署数据网格至关重要。在整合来自 遗留系统 融入您自己的新架构中。  

实施全球数据治理政策 

中央 IT 部门应为数据网格定义总体报告、身份验证和合规性标准。然后，数据产品所有者可以在管理其数据集时建立细粒度的访问控制。虽然数据生产者保留数据质量的所有权，但中央治理政策提供了必要的指导方针。 

构建您的自助数据平台 

定制面向领域的架构和自助数据基础架构需要深入了解组织的独特需求。组织需求可能包括数据质量标准、数据治理框架、元数据管理、集成功能和用户体验偏好。  

一些组织优先考虑通过工具简化数据提取，而其他组织则专注于授予域细粒度的访问控制和标准化数据可视化。 

您的自助数据平台应灵活且适应性强，这将使不同领域的团队能够独立创建新的数据产品。它必须抽象出技术复杂性并以用户友好的方式提供必要的基础架构组件。核心功能包括： 

• 数据加密： 保护敏感信息。 

• 数据产品架构： 定义数据结构和格式。 

• 治理和访问控制： 确保数据安全性和合规性。 

• 数据产品发现： 通过目录方便定位和访问。 

• 数据产品记录和监控： 跟踪数据沿袭和性能。 

• 缓存： 增强查询性能。 

考虑实施自动化功能，如预配置模板和无代码解决方案，以加速数据产品开发。 

建立以数据网格为中心的组织 

虽然当今的技术和工具已经成熟，可以支持数据网格实施，但要超越试点项目进行扩展，就需要从根本上改变组织方式。这种转变优先考虑以下几点： 

• 数据可访问性和利用率 数据提取和加载过程。 

• 实时数据处理 过度延迟批处理。 

• 分散数据所有权 超过集中数据平台控制。 

传统上，技术选择决定了数据架构。数据网格颠覆了这种动态，将领域数据产品置于决策的核心。  

数据网格、数据湖和数据结构 

数据湖、网格和结构是从传统数据仓库发展而来的相互关联的概念。  

数据湖 

A 数据湖 是一个集中式存储库，用于以原始格式存储原始数据，无论其结构或类型如何。它利用低成本的云存储来容纳大量数据，以便进行后续分析和处理。 

数据网格 

与集中式数据湖相比，数据网格提倡采用分散式数据管理方法。它将数据视为产品，特定领域的团队拥有并管理各自的数据域。虽然数据网格可以利用数据湖作为存储层，但其核心价值在于其组织和治理模型。 

数据结构 

数据结构是一种技术层，可将不同的数据源统一为一个连贯的视图。它采用元数据管理、AI 和自动化来创建虚拟化数据平台。与专注于组织结构的数据网格相比，数据结构优先考虑技术集成。 

了解更多： 数据保险库与数据网格。 

数据网格有哪些好处？ 

数据民主化 

 数据网格通过分散控制权和授权领域专家创建自助数据产品来实现数据民主化。这打破了数据孤岛，加快了决策制定，并让数据团队能够专注于高价值计划。通过直接访问定制数据，业务用户获得了自主性和敏捷性。  

成本效益  

分布式数据架构通过从批处理转向通过云平台的实时数据流，实现了显著的成本效率，允许团队根据需要调整计算资源。 

减少技术债务  

分散式数据管理比集中式系统具有显著优势。通过分配数据所有权，组织可以提高敏捷性和响应能力。数据网格架构使数据团队能够更有效地满足业务部门的需求。它还通过减少单个中央系统的负载来提高系统性能和可扩展性。 

互操作性 

数据网格通过为不同领域的数据字段建立通用标准来促进协作。这种共享基础简化了数据集成和共享。团队可以通过调整字段类型、元数据和架构格式来有效地连接数据集。因此，数据消费者可以通过 API 简化信息访问，从而帮助他们构建有效支持业务目标的应用程序。 

安全与合规  

数据网格架构的设计以安全性和合规性为核心。通过实施细粒度的访问控制和数据标准，组织可以保护敏感信息，同时遵守 HIPAA 等法规。分散式结构可实现高效的数据审计，内置日志记录和跟踪功能可让您了解数据访问和使用情况。集中式监控通过监督跨域数据共享进一步增强了安全性。 

增加灵活性 

 与集中式数据相比，数据网格在灵活性方面更胜一筹。通过将数据所有权和管理权分散到业务领域，它们可以消除运营瓶颈并减轻集中式基础设施的压力。这种分散式模型可帮助数据团队自由地进行实验和创新，从而防止中央数据团队管理多个数据管道。 

改进数据发现 

A 分布 数据网格 消除了通常围绕集中式工程团队形成的数据孤岛。通过将数据所有权分散到业务领域，它可以防止数据被困在孤立的系统中。为了确保 数据可发现性，中央数据管理框架维护组织数据资产的清单。

数据网格实践：实际示例和应用 

数据网格架构 为广泛的大数据应用提供多样化的支持。这种分布式、以产品为中心的模式增强了各种业务功能。 

让我们探索 一些 常见用例： 

销售 

销售成功的关键在于与潜在客户建立联系。 数据网格架构 通过在销售团队需要时提供他们需要的数据来简化销售流程。销售代表不再需要成为数据专家。 

供应链与物流  

当今的全球供应链从各种来源产生大量数据，包括客户反馈、工业物联网 (IIoT) 系统和实物资产的数字化表示。  

当供应链专业人员能够直接访问和实时分析这些数据时，组织就可以获得宝贵的见解，为战略决策提供信息。 

制造业  

传统上，设计和研发团队依靠过时的客户数据开展工作。数据网格通过提供对整个组织数据的实时访问，彻底改变了这一现状。从产品开发到工厂运营，团队现在可以利用实时洞察来加速创新、提高产品质量和优化流程。 

市场营销 

客户期望 正在迅速发展，社交媒体和网上商店等更多渠道推动着对更快、个性化产品的需求。 

为了保持竞争力，营销人员需要实时访问各种数据。传统上，这一过程缓慢而令人沮丧，但数据网格简化了这一过程，使营销人员可以立即访问必要的数据。 

人力资源 

人力资源团队每天管理大量敏感而复杂的数据。远程办公的转变加剧了这种情况 挑战随着数据变得越来越分散，合规性要求也不断发展。 

从招聘到退休，人力资源部需要了解和分析公司各个角落的数据。数据网格可确保这些数据安全可靠且易于访问。授权的人力资源团队可以快速获取所需信息，而无需等待其他人或处理多部门官僚机构和复杂的内部协议。  

金融服务 

与人力资源部门一样，财务团队也处理对企业至关重要的敏感数据。现代工具包括 ERP系统 财务管理有所改善，但过时的流程、僵化的文化和庞大的数据孤岛往往会阻碍其发展。数据网格改变了这一现状，它让财务团队能够更好地控制数据，并让他们更高效地工作。 

商业智能仪表板 

新的商业计划通常需要定制的数据洞察来衡量其成功。  

A 数据网格架构 通过提供创建自定义数据视图的灵活性来解决这一挑战。这使团队能够快速访问和分析推动项目绩效所需的特定信息。 

监管报告 

监管报告需要高数量、高速度和高精度才能满足 法规要求数据网格技术有利于监管机构和受监管公司实现这些目标。例如，企业可以主动将报告数据输入受监管的集中式数据网格中。 

第三方资料 

数据网格技术可以处理第三方和公共数据集。您可以将外部数据作为单独的域合并到网格中。这种方法可确保外部数据和内部数据之间的一致性。 

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