利用 Data Fabric 架构实现数据战略

如今，各组织正经历着由过去两年数字化加速推动的无情数据增长。虽然这个时期为数据管理带来了巨大机遇，但随着企业采用混合云和多云环境，也带来了惊人的复杂性。

在选择一种能补充和增强您数据策略的架构时，数据织物已成为数据领导者中日益热门的话题。这种架构方法通过简化数据访问和促进大规模的自助数据消费，释放出业务价值。

在 IBM 最近关于数据织物和数据策略的首席数据与技术官峰会上，我与来自全球一些知名组织的数据领导者进行了一次激动人心的对话，探讨了数据织物架构如何帮助在正确的时间将正确的数据传递给正确的人，从而推动整个组织做出更好的决策。

数据织物对混合云和多云环境中的各种数据源进行编排，以提供业务就绪的数据，支持分析、AI 及其他应用。这一强大的数据管理概念打破了数据孤岛，为塑造数据治理与隐私、多云数据集成、整体 360 度客户视图以及可信赖的 AI 等常见行业用例创造了新的机遇。

当我于 2016 年重新加入 IBM 时，企业级数据及其应用正处在一个关键转折点。由于云计算和 AI 的进步，数据显然可以发挥比仅仅作为一种必要输出物大得多的作用。数据正逐渐成为一项能使组织所有方面受益的资产。

作为新任命的首席数据官 (CDO)，我的职责是围绕将 IBM 打造成一家混合云与 AI 驱动的企业，来制定业务数据战略。我的目标是实施一种数据策略和架构，让适当的用户能够访问数据。关键要点在于，数据必须是可信且安全的，并且它必须通过分析提供驱动业务价值的洞察，同时不牺牲隐私。

我们转型的一个重要部分还包括为欧盟的 《通用数据保护条例》（于 2018 年 5 月生效）做准备。我们在数据战略中融入安全性、治理和合规性的历程，至今仍可作为我们客户实现 GDPR 合规准备的数字化解决方案。

在不断演变的复杂环境中，我们认识到需要一种数据织物架构来实现我们的数据战略。数据织物的关键优势在于，它提供了一个详细的增强知识图谱，说明数据在哪里、位于何处、关于什么以及谁可以访问它。一旦我们建立了增强知识图谱（这是数据织物的核心组成部分），我们就处于一个有利位置，能够智能地实现全企业自动化，将 AI 注入我们从供应链到采购、从报价到收款的所有主要流程中。这最终带来了周期时间的显著缩短。此外，我们很快意识到，我们自身的业务转型同时也可以作为我们客户的蓝图。但是，数据织物还能做什么呢？

数据织物不仅充当一个提供可视性的中心面板；它还为一个诸如数据网格这样的组件提供了灵活的基础。数据网格将大型企业数据架构分解为可由不同团队管理的子系统。

通过构建数据织物基础，组织不再需要将所有数据移动到单一位置或数据存储中，也无需采取完全去中心化的方法。相反，数据织物架构允许在逻辑上或物理上需要去中心化的部分与需要中心化的部分之间取得平衡。

数据织物从多个方面为数据网格提供了基础，例如为数据所有者提供自助服务和创建能力，包括编目数据资产、将资产转化为产品以及遵循联邦治理策略。

当今的数据领导者主要聚焦于三大策略驱动力之一：降低风险、提升收入或改善利润。围绕数据织物构建策略让我感到兴奋的一点在于，它能让数据领导者通过同时满足这些业务需求，充当变革推动者。

在 IBM 峰会上，数据领导者一致认为，我们正进入一个新阶段，数据管理世界将出现更多的去中心化。我们预计，诸如数据织物和数据网格等概念将在策略中发挥关键作用，因为它们能够赋能团队按需访问所需资源和工具，以支持整个数据产品生命周期。

但还有更多需要讨论的内容。在新发布的面向数据领导者的指南《数据差异化因素》中，您将看到我们设计和实施数据策略的六步法。这些信息在与客户合作期间持续得到 IBM 专家的测试和优化，我们希望与业界分享，以促进关于如何借助数据取得成功的讨论。您还将看到关于数据管理架构所扮演角色的探讨。

如需听取更多数据领导者关于数据织物及如何实现数据策略的见解，请观看首席数据官 (CDO)/首席技术官 (CTO) 峰会的回放。