作者?| 宋慧

出品?|?CSDN云計(jì)算（ID：CSDNcloud）

關(guān)于數(shù)據(jù)中臺(tái)的問題，CSDN 在一年前采訪了 Gartner 研究總監(jiān)孫鑫，采訪中，孫鑫提到 數(shù)據(jù)分析將是改變“游戲規(guī)則”的技術(shù)、企業(yè)的中臺(tái)需要可組裝的架構(gòu) 。經(jīng)過一年的發(fā)展，Gartner 再次分享了數(shù)據(jù)中臺(tái)的最新進(jìn)展與其分析觀點(diǎn)。

Gartner研究總監(jiān)孫鑫

從 2019 年起，Gartner 開始關(guān)注與研究數(shù)據(jù)中臺(tái)，到 2020 年首次發(fā)布中臺(tái)市場的“技術(shù)成熟度曲線”，Gartner 認(rèn)為數(shù)據(jù)中臺(tái)在“技術(shù)成熟度曲線”的“炒作頂峰”。孫鑫看到，中國有眾多的數(shù)據(jù)庫、商業(yè)智能 BI、數(shù)據(jù)科學(xué)的廠商，但現(xiàn)在的數(shù)據(jù)仍是孤島式，企業(yè)已有的數(shù)據(jù)投入，并沒有產(chǎn)出理想的業(yè)務(wù)價(jià)值。而中國企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)整合的需求非常旺盛，做數(shù)據(jù)整合的廠商并不多。因此孫鑫提到，數(shù)據(jù)整合將成為數(shù)據(jù)中臺(tái)最核心的解決方案，也是用戶真實(shí)所需。

數(shù)據(jù)中臺(tái)在技術(shù)成熟度曲線的炒作頂峰

數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)鴻溝下，Gartner 以分析模型分解數(shù)據(jù)中臺(tái)

針對(duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題存在價(jià)值鴻溝的痛點(diǎn)，孫鑫認(rèn)為首先在數(shù)據(jù)中臺(tái)的團(tuán)隊(duì)中，除 IT 人員，也需要業(yè)務(wù)端的人員加入，一同完成數(shù)據(jù)分析，確保企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)一致性，共享最佳實(shí)踐。

另外，在以往數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)中，通常存在的問題是業(yè)務(wù)側(cè)團(tuán)隊(duì)不了解數(shù)據(jù)在哪里，用戶需要花費(fèi)時(shí)間去尋找數(shù)據(jù)而不是分析數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定義并未在業(yè)務(wù)側(cè)團(tuán)隊(duì)之間共享。Gartner 認(rèn)為，需要針對(duì)這些問題，中臺(tái)應(yīng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)元數(shù)據(jù)，通過元數(shù)據(jù)智能搜索，找到數(shù)據(jù)源，讓各系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可以直觀傳遞到用戶（業(yè)務(wù)側(cè)使用者）手中。另外，孫鑫提到，數(shù)據(jù)資產(chǎn)不應(yīng)以 IT 團(tuán)隊(duì)維護(hù)單個(gè)項(xiàng)目的形式運(yùn)行，而應(yīng)由業(yè)務(wù)側(cè)團(tuán)隊(duì)參與（或眾籌的形式），去演進(jìn)優(yōu)化與共享數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

Gartner 也建立了一個(gè)重要的分析模型——數(shù)據(jù)和分析基礎(chǔ)設(shè)施模型DAIM，去分解數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)中遇到的各類問題。模型將各類數(shù)據(jù)投入分為IT與業(yè)務(wù)兩個(gè)維度，將數(shù)據(jù)分為“已知的數(shù)據(jù)”和“未知的數(shù)據(jù)”，業(yè)務(wù)問題分為“已知的問題”和“未知的問題”，依據(jù)模型對(duì)中臺(tái)所需的基礎(chǔ)產(chǎn)品進(jìn)行剖析。

重要模型：數(shù)據(jù)和分析基礎(chǔ)設(shè)施模型 DAIM

數(shù)據(jù)中臺(tái)組件均可歸類在模型中

數(shù)據(jù)中臺(tái)的核心產(chǎn)品化組件，都可以歸類到模型的四個(gè)象限中，其中，孫鑫提到，在中國市場中，數(shù)據(jù)虛擬化產(chǎn)品目前仍幾乎是空白。

數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)重點(diǎn)：數(shù)據(jù)編織、數(shù)據(jù)治理、平衡采集與連接

針對(duì)數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)，Gartner 給出了三個(gè)重點(diǎn)關(guān)注的方向。首先是 Gartner 早先提出的數(shù)據(jù)編織。現(xiàn)在企業(yè)已有交易型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、云端數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等眾多數(shù)據(jù)源，Gartner 提出了數(shù)據(jù)編織，為企業(yè)“織”起一張?zhí)摂M的網(wǎng)，對(duì)企業(yè)所有數(shù)據(jù)虛擬化，在場景中利用知識(shí)圖譜處理元數(shù)據(jù)。孫鑫提到，數(shù)據(jù)編織不是將數(shù)據(jù)收集于一處，而是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更優(yōu)關(guān)聯(lián)，以服務(wù)不同用戶，幫助用戶在合適的時(shí)間獲得合適大小的數(shù)據(jù)。同時(shí)數(shù)據(jù)編織也涵蓋數(shù)據(jù)消費(fèi)的信息，將之定義為企業(yè)元數(shù)據(jù)。

Gartner 提出數(shù)據(jù)編織 Data Fabric

第二，數(shù)據(jù)中臺(tái)應(yīng)涵蓋數(shù)據(jù)治理。隨著《數(shù)據(jù)安全法》、《個(gè)人信息保護(hù)法》的頒布和實(shí)施，以及“上云”的安全性問題，Gartner 認(rèn)為數(shù)據(jù)分析平臺(tái)應(yīng)處于企業(yè)數(shù)字化平臺(tái)的中心位置，所以也應(yīng)涵蓋治理相關(guān)的工作。數(shù)據(jù)治理不僅由軟性標(biāo)準(zhǔn)或治理委員會(huì)等執(zhí)行，之后也將通過技術(shù)手段完成政策設(shè)置、執(zhí)法和執(zhí)行，如數(shù)據(jù)中臺(tái)可對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全性、隱私、道德的掌控，對(duì)數(shù)據(jù)的定義，以及數(shù)據(jù)留存條約、條款的制定等。

第三，數(shù)據(jù)收集與連接實(shí)現(xiàn)平衡。數(shù)據(jù)管理不應(yīng)只注重?cái)?shù)據(jù)的收集，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析和生產(chǎn)價(jià)值的延后。采用數(shù)據(jù)虛擬化，數(shù)據(jù)中臺(tái)可依據(jù)元數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)消費(fèi)行為）判斷應(yīng)采集還是連接，以及資產(chǎn)化的處理。

對(duì)于中臺(tái)演進(jìn)的技術(shù)，孫鑫也總結(jié)其中一些重要的方向。Gartner 看到，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)語義層工具已經(jīng)在用知識(shí)圖譜對(duì)數(shù)據(jù)完成關(guān)聯(lián)和建模，從用戶自助式分析轉(zhuǎn)變?yōu)榻M裝式分析，以業(yè)務(wù)的視角做業(yè)務(wù)價(jià)值導(dǎo)向的分析，企業(yè)應(yīng)該構(gòu)建起可以復(fù)用的數(shù)據(jù)分析能力以讓用戶可以在價(jià)值流（Value Stream）上組裝分析型應(yīng)用。

數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的未來

數(shù)據(jù)中臺(tái)未來技術(shù)方向：DataOps

未來，孫鑫認(rèn)為，組裝式的數(shù)據(jù)中臺(tái)將發(fā)展成為“組裝式的能力創(chuàng)新平臺(tái)”，并將塑造數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的未來。已有的報(bào)表平臺(tái)、分析工作站、自助式分析平臺(tái)或數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)等，將走向容器化和微服務(wù)化。另外，數(shù)據(jù)分析也將借助 DevOps 加速數(shù)據(jù)和分析應(yīng)用上線，Gartner 稱其為 DataOps，最終讓數(shù)據(jù)管理與分析的用戶從測試更快轉(zhuǎn)入數(shù)據(jù)生產(chǎn)應(yīng)用。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的对数据“投入”却没有“产出”？听听 Gartner 的最新分析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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