数据民主化：数据架构如何推动业务决策和 AI 计划。

数据民主化，正如五年前的“数字化转型”一样，已成为从 IT 部门到最高管理层广泛讨论的热门词汇。它常被简单理解为增加数据访问途径，但其内涵远不止于此。当有效实施时，数据民主化能够简化数据堆栈，消除数据守门人，同时借助用户友好的仪表板，还能让不同团队都能便捷地访问公司的综合数据平台。

除了技术层面，其目标更为宏大。成功的数据民主化旨在通过工具赋能全体员工，让每个人（而不仅仅是数据科学家）都能使用数据。它能激发员工的好奇心并推动创新。当员工能够接触到正确的数据时，不仅能为他们解决问题提供所需信息，还能在一个真正数据素养化的组织内，促使他们主动思考：“我还能用数据做些什么？”

本文中，我们将探讨数据民主化的益处，以及企业如何克服向这种新数据方法转型过程中的挑战。

数据民主化通过建立系统和采用工具，让组织中的任何人（无论其技术背景如何）都能轻松访问、使用和讨论所需数据，从而帮助企业做出数据驱动型决策。数据不再仅仅被视为员工、客户和潜在客户在授权下产生的输出，而是公司进行战略决策的门户。

为实现真正的数据民主化，员工与消费者都需要以易于使用的格式获取数据，从而最大化数据价值。这还需要整个组织具备数据素养。员工与管理层既要信任数据的准确性，也要懂得如何访问数据并将其应用于解决业务问题。相应地，他们还必须掌握数据素养技能，能够验证数据准确性、保障数据安全，并就数据的使用场景与方法提供或遵循明确指引。

数据民主化常与数据透明度概念相混淆。后者关注确保数据准确性和访问便利性，不受数据存储位置或生成系统的限制；而数据民主化则致力于简化从存储架构、数据管理到数据安全等所有数据相关流程。它更需要贯穿整个组织的系统性数据治理方法，包括开展新型员工培训与制定数据存储新策略。

数据民主化需要摒弃传统的“静态数据”架构，这种架构旨在用于存储静态数据。传统观念中，数据被视为需要储备的信息，仅在与客户互动或执行程序时才会被调用。如今，企业运用数据的方式愈发流畅；具备数据素养的员工会利用数百个应用程序中的数据，通过分析数据以做出更优决策，并访问来自多个位置的数据。

数据民主化采用适应实时业务场景的数据架构。其部署模式兼具云端与本地化特性，支持跨云、跨应用、跨网络的广泛数据流动与静态数据存储。此类架构设计以灵活、集成、敏捷、安全为核心目标，旨在支撑大规模数据与人工智能应用。以下是一些适合数据民主化的架构类型示例。

Data Fabric

Data fabric架构通过连接数据平台与用户交互应用程序，实现组织内简化的数据访问与自助式数据消费。借助数据服务与 API，它能整合遗留系统、数据湖、数据仓库及SQL数据库中的信息，提供业务全景视图。

数据结构中的数据通过元数据进行定义，并可存储于数据湖中。数据湖是一种低成本的存储环境，用于存储大量结构化、半结构化及非结构化数据，以服务于商业分析、机器学习及其他广泛的应用程序。

数据网格

另一种数据民主化方法是使用数据网格，这是一种按业务领域组织数据的分布式架构。它运用知识图谱、语义技术与 AI/ML 能力发现元数据规律，并将这些洞察应用于数据生命周期的自动化管理。数据网格不再通过数据湖来处理 ETL（提取、转换、加载）操作，而是将数据定义为分布于多个存储库的数据产品，并为每个产品赋予独立的领域来管理其数据流水线。

类似于微服务架构将轻量服务耦合的理念，数据网格通过功能领域设定数据参数，使跨部门用户能够像使用产品一样广泛访问数据。例如市场、销售与客服团队可拥有独立数据领域，在保障数据生产者自主权的同时，支持跨团队数据共享。

Data fabric 和数据网格并非互斥架构，它们可形成互补协同。例如，data fabric 能通过自动化关键流程（如加速数据产品创建、实施全局治理、简化多数据产品编排）来增强数据网格的效能。

阅读更多：Data fabric 与数据网格：哪种更适合您？

随着越来越多的组织寻求向数据民主化文化演进，并构建支持数据素养文化的架构，它们将收获诸多益处，同时也会在此过程中遇到一些挑战。在此组织变革期间，需权衡以下优势与潜在风险：

提高工作效率

众多公司期望通过数据民主化消除数据孤岛，并在各部门更高效地利用数据。数据民主化所需的数据集成减少了数据瓶颈，使业务用户能够更迅速地做出业务决策，同时让技术用户能够优先处理更能发挥其技能的任务。其结果是提升了效率与生产力。

安全性

数据安全是重中之重。数据民主化从本质上通过要求企业有意识地、持续地关注数据治理和数据完整性，帮助企业改进数据安全流程。其注重数据监督，确保数据准确触达目标人员，从而构建更全面的数据安全策略。

数据沼泽风险

数据沼泽是数据湖管理不善的产物，因缺乏适当的数据质量与数据治理实践而无法提供有价值的洞察，致使数据失效。过多企业受困于数据质量问题；数据民主化旨在通过全面监督与治理机制解决此问题。通过将数据视为产品，它能创造更强大的数据管理动力。

敏捷数据使用

数据民主化可抵消"数据重力"问题——即数据量增长会导致迁移难度增加的现象。企业能够以更战略性的方式管理海量客户数据等资产，从而在业务规模扩张时持续保持数据可访问性。

用户友好型工具

数据民主化致力于让非技术用户更便捷地获取数据，部分实现方式是使访问数据的工具更易于使用。这涵盖无需高级技术技能或对数据分析有深入了解即可使用的工具。

与任何重大的业务运营变革一样，公司应该制定全面的数据战略，以实现其数据民主化目标。关键步骤包括：

• 明确业务与数据目标——贵公司的业务目标是什么？您的数据和 AI 目标是什么？数据目标与业务目标的对齐对数据民主化至关重要。借助利益相关者的专业知识，可确保目标兼具包容性与现实性。
• 执行数据审计 ——当前数据管理状况如何？需要审视现有流程是否有效，识别瓶颈所在，并确定需要更好工具与更高访问权限的领域。了解数据管理现状有助于组织明确需要做出哪些改变。
• 规划数据框架——实现全面数据民主化后的理想状态是怎样的？需要设计通向该目标的路径，明确应用现代化、数据分析、自动化与 AI 在过程中的作用点。
• 建立控制体系——在此阶段需依靠数据盟友推动全组织合规。数据标准与流程将如何传达与执行？在此步骤中创建并实施数据治理策略。
• 整合您的数据——部门之间缺乏可见性是组织的常见问题。实施数据民主化意味着打破这些孤岛，并设计一种有效集成流程的方法，以鼓励采用。
• 培训与赋能员工 ——成功实现数据民主化要求员工具备有效访问和使用数据的数据素养水平。应依靠数据领导者推动实践落地，并将数据素养纳入新员工招聘标准。同时，需培训员工理解数据民主化如何提升其工作成效并改善客户体验。

当数据民主化进程启动后，团队可探索这一新数据范式带来的可能性，包括推进 AI 与机器学习等新工具的应用。以下是企业借助数据民主化推动 AI 广泛落地的具体方式：

明确 AI 用例

讨论业务分析和自动化优先事项，确定率先在何处实施 AI。例如，您可以投资分析工具，用于开发内部商业智能报告、实时客服聊天机器人及跨部门自助分析平台。鉴于难以同时部署所有 AI 工具，因此需要确定最具价值的 AI 首发应用领域。

识别数据集

企业内并非所有数据都适用于 AI 或特定用例。您应评估现有数据集，筛选适合深入研究且能支撑关键场景的数据。数据民主化有助于企业更清晰地洞察数据质量与可用性，从而精准评估各用例的投资回报。

使用 MLOps 实现可扩展性

机器学习模型开发素以易出错、耗时长著称。MLOps通过标准化流程更高效地从业务数据提取洞察，并借助预建模型自动化构建过程，实现流程优化。

实现 AI 透明化

数据民主化确保数据收集、模型构建、部署、管理与监控全程透明，最终催生更具市场价值的 AI 驱动产品与更健全的责任体系。

实现数据民主化需依托两大关键：基础在于正确的数据架构，而其效能则通过正确的自动化与 AI 解决方案得以倍增。IBM 提供了一种设计和实施 Data Fabric 架构的现代化方法，该架构可帮助组织在统一平台中体验 Data Fabric 的优势，使跨混合和多云环境的所有数据都可用于 AI 和分析工作。

IBM watsonx 是一个 AI 产品组合，它能够加速生成式 AI 在核心工作流中的应用，进而提升生产力。该组合包含三个强大的组件：watsonx.ai：下一代企业级 AI 开发平台，提供支持传统机器学习、多模态生成式 AI 功能的基础模型。watsonx.data：IBM 湖仓一体解决方案，企业可通过单一入口获取数据、浏览系统建议，且新架构可降低数据仓库成本。watsonx.governance：AI 治理工具包，用于实现以可信、透明和可解释为基础的 AI。

watsonx 的这些组件结合到一起，使组织能够：

1. 使用 watsonx.ai 在整个企业中训练、调整和部署 AI
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