当今数字时代，数据已成为企业的核心资产，为业务创新和可持续发展带来核心价值.随着企业数字化转型的加速，越来越多的企业构建了数字化业务系统，获取的数据也越来越丰富，数据量呈现爆发式增长趋势。但是，烟囱式的系统建设使得企业的各种数据无法打通，形成了非常严重的数据孤岛问题，数据的价值得不到真正的发挥。 为此，Gartner提出了组装数据分析架构的概念，基于数据编织，让数据更好的关联起来，服务不同的用户，创造更大的价值。Gartner研究总监孙昕 打破数据孤岛，盘活数据资产 中国企业的数字化转型经历了一个比较漫长的过程，交易型数据库、分析型数据仓库、数据湖等系统在这个过程中不断完善。建成。数字资产的投资顺序不一样，导致各个系统相互孤立，形成非常严重的数据孤岛，无法有效利用数据的价值。 Gartner研究总监孙鑫近日接受记者采访时表示，虽然企业在IT建设上投入了大量的财力和人力，但各个系统和应用之间存在数据鸿沟。这也是很多企业想要建设数据中心的根本原因。他强调，通过数据中台为企业提供更快的数据交付，高效连接数据，进而挖掘数据价值，盘活数据资产，找到真正可复用的数据，实现业务创新升级，已经成为企业的共识。.与挑战。 据报道，虽然国内已经有很多数据中台业务，但真正只做数据集成（DataIntegration）的厂商并不多。Gartner多年的研究表明，目前中国企业对数据集成的需求非常强烈，而数据集成也是数据中心的核心解决方案。 那么，在建设数据中心之前，企业如何更好地与业务沟通呢？他们应该怎么做？对此，孙鑫给出了自己的建议。他认为，要想数据中台真正产生价值，就需要针对企业的业务问题，进行情境化设计，产生相关的业务驱动数据能力。 孙昕表示，企业应考虑构建一个既有IT中心又有业务端的去中心化数据分析团队，以联邦的形式为业务端做贡献。业务端的同事更应该关注如何在业务端快速部署，贡献相关数据，生成业务报表。因此，要想在技术端打造数据中台，还必须在“人”端、组织架构端做出相应的努力。 更好的连接数据，服务不同的用户 在数据中心技术洞察的媒体交流会上，孙昕还解读了记者普遍关注的Gartner的聚合数据分析。 孙鑫告诉记者，Gartner的拼装数据分析有一个基础，就是“数据编织”，可以帮助企业编织一个基于知识图谱的虚拟网络，编织企业所有的数据资产。孙昕表示，Gartner的数据编织并不是简单地将数据连接在一起，而是利用知识图谱能力，将数据更加情境化地编织，覆盖每一次数据消费行为的相关信息，而这些数据消费行为是企业的关键因素。元数据。因此，这个知识图谱不仅仅是基于企业数据本身，而是基于数据消费行为。 孙鑫表示，如果一个企业要连接不同的系统，Gartner会推荐使用数据编织的设计理念，不仅可以将所有数据收集在一起，还可以更好地将数据关联起来，从而服务于不同的用户。因此，数据编织就是帮助用户在合适的时间获得合适规模的数据，并根据用户需求及时提供，帮助企业和用户获得更符合情境的数据。 针对目前国内很多企业仅仅通过采集的方式管理自己的数据，无法将采集到的数据快速产生价值的问题，孙昕表示，一个好的数据管理模式应该是采集、采集、连接进行数据管理，数据中心不一定要用连接或采集，这需要企业根据自身业务特点把握平衡。 孙昕强调，数据中心可以根据元数据，即数据消费行为和机器生成的性能指标，判断数据源是否被采集或连接。资产管理。因此，数据中心的演进方向是把握好数据采集与连接的平衡。 用数据编织理论完善中台建设地图找到真正需要复用的数据并引导业务，构建知识图谱赋能的业务语义层，平衡自助分析和组装分析。数据中台应该是一个组装的能力创新平台，组装的数据和分析正在塑造分析应用的未来，以及利用DevOps加速推出数据和分析应用——DataOps，这六个方面进行了详细的阐述。 谈及组装数据分析的优势，孙昕表示，Gartner提到的组装数据分析正在塑造数据分析应用的未来。据介绍，“组装数据分析”底层依托于Gartner提到的数据编织设计模式，上层则基于“报表平台、分析工作站、自助分析平台”或“数据科学平台””企业已购买。所以它给用户的体验不再是这些技术平台，而是一个能力平台。这些能力平台将通过“微服务”进行容器化，具有高度的开放性，确保用户“上”入数据中心后获得组装式体验。对于用户来说，未来需要什么样的能力，都可以在数据中心平台上找到，然后通过能力的组装，完成各自业务领域想要的数据产品或者分析产品。 “随着快速构建应用程序或数据产品构建的需求越来越大，企业可以将DevOps实践应用于数据相关的应用程序。Gartner称之为DataOps。”孙鑫表示，企业可以从应用开发中转型，将其中使用的一些实践，比如版本控制、持续集成、持续开发等能力，放到与数据相关的应用开发中，让用户快速从测试阶段到生产阶段。
