業內首創！Aloudata《數據編織價值評估指南》白皮書帶來數據編織落地路徑

　　為更好分析我國數據資源結構、利用情況和存在問題,今年2月,國家數據局聯合中央網信辦、工業和信息化部、公安部四部門指導開展全國數據資源調查。不久前發布的調查結果顯示,我國數據資源管理和利用整體處于起步階段,數據資源“產存算”規模優勢基本形成,數據“供流用”各環節主體逐漸豐富,海量數據和豐富場景優勢潛力亟需釋放。

　　如何進一步挖掘數據資源的價值,釋放海量數據潛力?將數據匯聚到一起,再進行“大數據”價值挖掘和利用的模式能否進一步升級?國際信息技術研究和分析公司Gartner連續多年將數據編織(Data Fabric)列入十大數據分析技術趨勢之一。為進一步推動數據編織的價值和落地應用,11月27日,數智技術社區DataFun與浙江大應科技聯合主辦了數據編織價值評估研討會,會上同時發布了《數據編織價值評估指南》,提出業界首個數據編織價值實現評估框架。

　　數據利用門檻亟待降低

　　“企業要對數據資產進行價值挖掘時,依托傳統的數據解決方案需要首先建設‘數據倉庫’。”浙江大應科技技術副總裁余俊在會上表示,“數據倉庫”建設投入大、周期長,會導致數據價值收益不確定,對于一些傳統企業來說,使得其數據利用的門檻較高。

　　此外,隨著數據規模的擴大,傳統的模式也難以滿足數據資源挖掘的要求。“在數據規模不太大的情況下,通過數據倉庫體系的構建,可以方便地滿足業務需求。但隨著企業數字化轉型,企業相關的數據規模會越來越大,數據要支持的業務場景也在不斷擴展,數據需求形式多樣、要求繁雜,在這樣的情況下,企業對于數據資源利用的技術體系將有更復雜的要求。”余俊說。

　　降低企業的數據利用門檻是企業強化數據與業務深度融合,以數據驅動日常經營各個環節的關鍵。業內認為,數據編織作為一種新的數據管理和集成方法,將數據生態系統的復雜組件整合到一起,提供完整且有凝聚力的數據管理方案。與傳統數據庫模式不同,數據編織無需將數據移動到集中位置,而是依靠強大的數據虛擬化技術及數據治理策略來實現數據管理的統一。

　　不久前發布的《Gartner 2024數據、分析和AI技術成熟度曲線報告》認為,“數據編織”在數據、分析和AI成熟度曲線中處于創新驅動的快速上升期,是一個具有前瞻性的技術,足以影響企業轉型。報告預測數據編織在未來2到5年內將實現廣泛應用。

　　數據編織技術讓異構數據“歸一”

　　數據編織為什么對建設數據庫、數據池等基礎設施要求不高?余俊解釋,數據編織的核心理念是通過優化跨源異構數據的發現與訪問,將可信數據以靈活且可理解的方式交付給所有相關數據消費者,讓數據消費者自助服務和高效協作,實現敏捷數據交付。

　　與傳統數據中臺體系相比,數據編織通過數據虛擬化技術創建邏輯數據層,將分散在不同系統中的數據匯聚在一個“邏輯點”上,為數據使用者提供一個統一的、抽象的和封裝的邏輯數據視圖,用戶通過這個邏輯數據視圖能夠查詢和操作存儲在異構數據源中的數據,把多個異構數據源當成一個同構數據源使用,而無需在意數據位置、數據類型和數據格式。

　　“由于無需事前搬運數據、無需事中運維、無需事后治理(零搬運、免運維、自治理),數據編織為企業的數據資源利用提供了巨大的便利。”浙江大應科技CMO劉靚表示,眾多企業已經開始積極探索數據編織的應用場景和落地路徑,卻苦于缺乏清晰可參考的實踐方法論與價值評估標準。此次白皮書的發布希望給行業提供一些具體的實踐案例,和評估標準以供探討和參考。

　　據介紹,白皮書在深度解析數據編織價值主張、實現機制、數據價值評估方法與量化指標的同時,還通過多個實際案例,闡述了數據編織在不同行業、不同場景下的最佳實踐。結合白皮書,企業可以清晰地了解數據編織在提升數據響應速度、降低存算成本和管理成本方面的實際效果。

　　業內專家認為,隨著企業數字化轉型的深入推進,數據編織正逐漸展現出其巨大的潛力和價值,《數據編織價值評估指南》白皮書的發布,不僅為企業提供了一套全面、系統的數據編織價值評估框架,更為企業的數據管理變革和數智化業務創新提供了標準化支撐。