數(shù)據(jù)編織(data fabric)實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，使企業(yè)能夠從可擴(kuò)展和融合的數(shù)據(jù)能力中獲益。數(shù)據(jù)編織被定義為一種新興的方法，能夠基于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)而不是點(diǎn)對點(diǎn)的連接來處理數(shù)據(jù)。這實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)源層面到分析、分析結(jié)果生成、協(xié)調(diào)和應(yīng)用的一體化數(shù)據(jù)層(結(jié)構(gòu))。本文詳細(xì)闡述了數(shù)據(jù)編織、其關(guān)鍵組件和最佳實(shí)踐三方面內(nèi)容。

什么是數(shù)據(jù)編織

數(shù)據(jù)編織是一種新興的方法，能夠基于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)而不是點(diǎn)對點(diǎn)的連接來處理數(shù)據(jù)。這實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)源層面到分析、分析結(jié)果生成、協(xié)調(diào)和應(yīng)用的一體化數(shù)據(jù)層(結(jié)構(gòu))。該方法在底層數(shù)據(jù)組件上設(shè)置抽象層，使業(yè)務(wù)用戶可以獲得信息和分析結(jié)果，而無需進(jìn)行重復(fù)或強(qiáng)制性的數(shù)據(jù)科學(xué)工作。

隨著企業(yè)數(shù)據(jù)需求的發(fā)展，公司正在努力解決企業(yè)數(shù)據(jù)復(fù)雜性、異質(zhì)性以及其分散在企業(yè)環(huán)境中的多個(gè)應(yīng)用程序和運(yùn)行環(huán)境中的事實(shí)。根據(jù)Statista的數(shù)據(jù)，到2024年，全球數(shù)據(jù)生成和消費(fèi)量將超過149兆字節(jié)，其中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將占80%左右。

數(shù)據(jù)編織被看作是解決企業(yè)數(shù)據(jù)需求發(fā)展難題的答案。其改進(jìn)了數(shù)據(jù)倉庫(data warehouse)和數(shù)據(jù)湖(data lake)的舊概念，引入一種架構(gòu)，使整個(gè)企業(yè)能夠統(tǒng)一利用數(shù)據(jù)。因此，Gartner將數(shù)據(jù)編織列為2019年十大最具影響力的數(shù)據(jù)和分析技術(shù)之一，并表示，到2022年，企業(yè)將被迫重新設(shè)計(jì)其基礎(chǔ)設(shè)施，以支持定制的數(shù)據(jù)編織設(shè)計(jì)。

下面我們來探討數(shù)據(jù)編織的主要功能和企業(yè)應(yīng)用，以了解數(shù)據(jù)編織是如何工作的。

數(shù)據(jù)編織的主要功能：

(1)數(shù)據(jù)編織支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括物聯(lián)網(wǎng)。

企業(yè)正在迅速擴(kuò)大其設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)范圍，已經(jīng)不限于內(nèi)部服務(wù)器和固定工作站。從自帶設(shè)備(BYOD)和WFH到現(xiàn)場傳統(tǒng)的手持設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的范圍正在擴(kuò)大。數(shù)據(jù)編織與所有這些終端連接，處理通過傳感器收集的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并以最小的后端復(fù)雜度提供數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

(2)數(shù)據(jù)編織能大規(guī)模地處理信息。

企業(yè)數(shù)據(jù)量在不斷增長，能夠有效調(diào)動(dòng)其數(shù)據(jù)的組織將獲得競爭優(yōu)勢。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果和決策可以推動(dòng)新的商業(yè)機(jī)會(huì)，改善客戶體驗(yàn)，并實(shí)現(xiàn)更有效的工作方式。數(shù)據(jù)編織使自動(dòng)提取和利用原本閑置的數(shù)據(jù)成為可能。

(3)數(shù)據(jù)編織能與混合托管環(huán)境兼容。

數(shù)據(jù)編織的關(guān)鍵特征之一是它與環(huán)境、平臺和工具無關(guān)。它可以實(shí)現(xiàn)與技術(shù)棧中幾乎每個(gè)組件的雙向集成，以創(chuàng)建一個(gè)交織的或類似結(jié)構(gòu)的架構(gòu)。這非常適用于多云或混合云企業(yè)，在這些企業(yè)中，數(shù)據(jù)計(jì)劃需要在所有云中統(tǒng)一、一致地運(yùn)行。該解決方案從分布在不同環(huán)境中的多個(gè)來源獲取數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建一個(gè)綜合的 "結(jié)構(gòu) "來生成數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

(4)數(shù)據(jù)編織加速生成數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

這些解決方案可以輕松地處理最復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，縮短數(shù)據(jù)分析的時(shí)間。由于其架構(gòu)，有預(yù)建的分析模型和認(rèn)知算法，以規(guī)模化和高速度處理數(shù)據(jù)。例如，美國國家航空航天局與名為Stardog的數(shù)據(jù)編織供應(yīng)商合作，將獲得數(shù)據(jù)分析結(jié)果的時(shí)間減少90%。

(5)與傳統(tǒng)倉儲模式相比，數(shù)據(jù)編織需要的IT干預(yù)更少。

數(shù)據(jù)編織的一個(gè)重要特征是，它依賴于一套預(yù)先建立和預(yù)先配置的組件，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為經(jīng)過處理和可操作的信息。這些系統(tǒng)通常托管在云端，由經(jīng)驗(yàn)豐富的服務(wù)提供商管理。這意味著，在實(shí)施和維護(hù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)，不需要IT部門的參與。

(6)技術(shù)用戶和非技術(shù)用戶都使用數(shù)據(jù)編織。

數(shù)據(jù)編織的架構(gòu)使其可適應(yīng)各種用戶界面?？梢詷?gòu)建清晰明了的項(xiàng)目列表，使業(yè)務(wù)主管可以快速理解和利用這些信息。數(shù)據(jù)編織還帶有復(fù)雜的工具，可以讓數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行深入的數(shù)據(jù)探索。

實(shí)施數(shù)據(jù)編織的主要目的是為了加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)安全。我們還可以將解決方案與新的數(shù)據(jù)源、分析模型、用戶界面和自動(dòng)化腳本集成，以改善數(shù)據(jù)的使用。數(shù)據(jù)編織技術(shù)的最新進(jìn)展意味著我們甚至可以使用圖形模型處理元數(shù)據(jù)，使其不僅應(yīng)用于被動(dòng)資產(chǎn)，還能與業(yè)務(wù)用戶相關(guān)。它的架構(gòu)允許企業(yè)通過擴(kuò)展增加新的功能、添加安全覆蓋層和執(zhí)行其他關(guān)鍵功能，而不必縮減核心數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)編織的關(guān)鍵架構(gòu)組件

數(shù)據(jù)編織是一個(gè)打包的解決方案，利用七個(gè)關(guān)鍵組件從數(shù)據(jù)中提取分析數(shù)據(jù)，并為整個(gè)企業(yè)通過統(tǒng)一的服務(wù)。這些關(guān)鍵的架構(gòu)組件包括：

數(shù)據(jù)編織的關(guān)鍵架構(gòu)組件

(1)提取數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)源是系統(tǒng)產(chǎn)生的信息，將被數(shù)據(jù)編織處理、存儲和利用。這些來源可能存在于企業(yè)內(nèi)部，如企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)軟件、客戶關(guān)系管理(CRM)軟件或人力資源信息系統(tǒng)(HRIS)。我們可以連接到非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源，如支持PDF和屏幕截圖的文件提交系統(tǒng)，以及物聯(lián)網(wǎng)傳感器。數(shù)據(jù)編織還可以從提供公開數(shù)據(jù)的外部系統(tǒng)中獲取數(shù)據(jù)，如社交媒體。最后，企業(yè)可以購買第三方數(shù)據(jù)存儲庫來完善內(nèi)部已有的信息

(2)分析和知識圖譜的處理：數(shù)據(jù)編織獲取的許多數(shù)據(jù)是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，包括來源不同的元數(shù)據(jù)。分析和知識圖系統(tǒng)將所有的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換成一致的格式，這樣在處理時(shí)就可以沒有任何瓶頸。具體來說，用戶需要能夠查看和理解企業(yè)中各種數(shù)據(jù)源之間的關(guān)系。這就是為什么處理分析是數(shù)據(jù)編織的關(guān)鍵架構(gòu)組件，然后我們才能繼續(xù)得到數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

(3)獲得數(shù)據(jù)分析結(jié)果的先進(jìn)算法：對于這個(gè)組件，我們可以利用AI/ML算法進(jìn)行連續(xù)數(shù)據(jù)監(jiān)控和實(shí)時(shí)分析結(jié)果生成。AI/ML的使用大大縮短了處理時(shí)間，并幫助我們更快地得到數(shù)據(jù)分析結(jié)果。數(shù)據(jù)必須與操作用例(如勞動(dòng)力優(yōu)化或特定位置的業(yè)務(wù)決策)保持一致，以呈現(xiàn)最相關(guān)的分析結(jié)果。此外，出于安全性和合規(guī)性的考慮，所有活動(dòng)都必須進(jìn)行記錄。

(4)使用與交付接口連接的API和SDKs：這可能是數(shù)據(jù)編織中最重要的組成部分，使其有別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)湖或倉庫。數(shù)據(jù)編織在其架構(gòu)主干中內(nèi)置了集成接口，可以與任何前端用戶的用戶界面連接，在最需要的地方提供數(shù)據(jù)分析。為此，它使用應(yīng)用程序編程接口(API)和軟件開發(fā)工具包(SDK)，以及預(yù)構(gòu)建的連接器。理想情況下，它應(yīng)該有兩個(gè)集成模塊——一個(gè)是IT專業(yè)人員可以用來設(shè)置復(fù)雜集成的DIY功能，另一個(gè)是業(yè)務(wù)用戶通過自助式商業(yè)智能(BI)工具直接從數(shù)據(jù)編織中獲得的數(shù)據(jù)分析能力。

(5)數(shù)據(jù)消費(fèi)層：數(shù)據(jù)消費(fèi)層是指在前端實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)消費(fèi)的面向用戶的界面。有幾種方法可以調(diào)整這一層，以獲得數(shù)據(jù)編織投資的最大回報(bào)。例如，商業(yè)應(yīng)用內(nèi)部的嵌入式分析可以幫助用戶在其工作流程的背景下獲取信息。虛擬助手和聊天機(jī)器人可以幫助進(jìn)行自然的數(shù)據(jù)探索。而且，實(shí)時(shí)事件列表可以讓運(yùn)營經(jīng)理實(shí)時(shí)了解企業(yè)的關(guān)鍵事件。數(shù)據(jù)編織的優(yōu)勢在于，它可以輕松地支持所有這些需求。

(6)數(shù)據(jù)傳輸層：傳輸層的功能是幫助數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)中移動(dòng)。一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)傳輸層不僅能夠在系統(tǒng)之間不受干擾地移動(dòng)數(shù)據(jù)，而且還能夠通過端到端加密實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格的安全性。這一層還可以用來保存重復(fù)刪除的數(shù)據(jù)，這樣在移動(dòng)過程中就不會(huì)產(chǎn)生新的副本。它還應(yīng)該保障由數(shù)據(jù)編織的不同組件強(qiáng)制執(zhí)行的壓縮效率，這樣數(shù)據(jù)更新就不會(huì)在運(yùn)動(dòng)中發(fā)生，從而導(dǎo)致意外的效率低下或安全風(fēng)險(xiǎn)。

(7)托管環(huán)境：雖然這個(gè)組件在技術(shù)上是數(shù)據(jù)編織架構(gòu)的外部，但它影響了其核心組件。我們可以選擇在內(nèi)部或在云上托管數(shù)據(jù)編織。在后者的情況下，它可能會(huì)從基于云的數(shù)據(jù)管理工具(如Snowflake和容器)中獲益。無論是企業(yè)內(nèi)部的Oracle，企業(yè)內(nèi)部的SAP，還是其他什么，企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)編織應(yīng)該與非云IT工具整合。只要與適當(dāng)?shù)墓?yīng)商合作，數(shù)據(jù)編織也很適合多云和混合云環(huán)境。

雖然我們生活在一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，但花在維持常規(guī)任務(wù)上的時(shí)間過多，而花在增加價(jià)值上的時(shí)間卻不夠。Gartner在2020年進(jìn)行了一項(xiàng)名為《數(shù)據(jù)管理掙扎于平衡創(chuàng)新和控制》(Data Management struggle to Balance Innovation and Control)的調(diào)查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)只有22%的時(shí)間用于創(chuàng)新。其余的精力都花在維護(hù)生產(chǎn)計(jì)劃、培訓(xùn)用戶和其他非增值任務(wù)上。數(shù)據(jù)編織利用上述七個(gè)組成部分來調(diào)整這種平衡，并通過消除數(shù)據(jù)管理中的后端瓶頸，釋放頂尖人才。

企業(yè)實(shí)施和管理數(shù)據(jù)編織的8大最佳實(shí)踐

全球數(shù)據(jù)編織市場從2020年的11億美元，到2026年將增長超過3倍，達(dá)到37億美元(根據(jù)全球行業(yè)分析師)，表明這一領(lǐng)域的強(qiáng)勁需求。如果想要實(shí)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)編織架構(gòu)來優(yōu)化企業(yè)數(shù)據(jù)的利用方式，下面提供一些最佳實(shí)踐：

數(shù)據(jù)編織管理最佳實(shí)踐

(1)采用DataOps流程模型。

(2)主動(dòng)避免構(gòu)建另一個(gè)數(shù)據(jù)湖。

(3)了解規(guī)則和監(jiān)管要求。

(4)部署基于圖形的分析方法來發(fā)現(xiàn)相關(guān)性。

(5)為大眾開發(fā)者構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)市場。

(6)利用開源技術(shù)。

(7)支持本地代碼生成。

(8)使數(shù)據(jù)編織適應(yīng)邊緣計(jì)算。

結(jié) 語

隨著數(shù)據(jù)利用率的提高，“數(shù)據(jù)孤島”必須逐漸被打破，為互聯(lián)企業(yè)讓路。數(shù)據(jù)編織的實(shí)現(xiàn)是這一過程中的一個(gè)重大飛躍——事實(shí)上，這是自20世紀(jì)70年代關(guān)系數(shù)據(jù)庫發(fā)明以來最具革命性的突破之一。這是因?yàn)閿?shù)據(jù)編織不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)或產(chǎn)品。它指的是架構(gòu)設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)化流程和思維模式轉(zhuǎn)變，其中數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)操作緊密交織在一起。以下是企業(yè)必須記住的三個(gè)要點(diǎn)：

(1)數(shù)據(jù)編織可以顯著減少花費(fèi)在常規(guī)的、非增值的數(shù)據(jù)管理任務(wù)上的時(shí)間——但它可能需要相當(dāng)大的初始投資。

(2)一個(gè)數(shù)據(jù)編織有七個(gè)關(guān)鍵的架構(gòu)組件，API和SDK層最需要注意的是避免被限制在數(shù)據(jù)湖的范圍內(nèi)。

(3)根據(jù)定義，數(shù)據(jù)編織是無限可擴(kuò)展的，這意味著隨著企業(yè)的增長，需要更新和升級體系結(jié)構(gòu)。

數(shù)據(jù)編織是使每個(gè)流程、應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)決策都以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的重要因素。選擇合適的供應(yīng)商，以確保企業(yè)未來的成功之路。

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