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数据网格强调数据去中心化、自主化和产品化。相比之下，数据编织架构提倡集中化和统一的数据访问。
微软的行业顾问兼数据与人工智能解决方案架构师James Serra表示，数据编织以技术为中心，而数据网格则专注于组织变革。
两者都是实现数据和见解民主化的宝贵方法，但它们在基本哲学和架构上有所不同。让我们了解这两种方法，然后探讨它们的差异。
目录
- 数据网格和数据编织：基础
- 实施这些方法的主要好处
- 您的组织每种方法的优点和缺点
- 需要考虑的五个因素
- 数据网格与数据编织：在数据治理和安全方面，每种方法的表现如何？
- 在数据质量方面，每种方法的表现如何？
- 为您的组织选择最佳方法
- 如何进行数据成熟度调查，为您选择最佳方法
- 关于数据网格与数据编织的结论
- 数据网格与数据编织：相关读取
数据网格和数据编织：基础
数据网格是一个更多关于人员和流程的设计概念，而数据编织是一种解决数据和元数据复杂性的架构。让我们进一步探讨这些方法。
数据网格是Zhamak Dehghani提出的一种新方法，提倡去中心化的数据架构。
数据网格表明，每个业务领域都负责托管、准备数据，并将其数据提供给自己的领域和更大的受众。这使得灵活和自主的数据团队能够构建和管理自己的数据产品，促进数据所有权和问责制。
Gartner称之为一种解决方案体系编织，用于构建以业务为中心的数据产品这一特定目标。
数据编织是一种集中式的数据体系编织方法。Gartner称之为一种设计概念，它是数据和连接过程的集成层（编织）。
数据编织主张建立一个统一的数据层，为数据提供单一的真实性来源。这确保了数据质量、一致性和安全性，同时允许不同的团队轻松访问和管理数据。
需要注意的是，数据编织不同于数据仓库或数据湖。以下是James Serra的说法：
数据编织扩展了数据仓库的体系编织。数据编织包括构建块，如数据管道、数据访问、数据湖、数据存储、数据策略、摄取框架和数据可视化
实施这些方法的主要好处是什么？
数据网格和数据编织都为希望提高数据管理和分析能力的组织提供了独特的优势。
以下是实施每种方法的主要好处：
数据网格的优势
数据网格实现了数据所有权和治理的去中心化方法，从而提高了数据处理的灵活性和可扩展性。
数据网格的好处包括：
- 领域所有权
- 去中心化和可扩展性
- 创新和敏捷
- 跨职能协作
- 量身定制的数据质量
让我们进一步探索每一个好处。
领域所有权
数据网格允许域团队获得所有权并管理其数据产品。这可以更好地满足特定领域的需求，并提高对不断变化的需求的响应能力。
去中心化和可扩展性
数据网格的去中心化性质使组织能够更有效地扩展其数据管理工作。这是通过在域团队之间分配责任来实现的，避免了瓶颈和单点故障。
创新和敏捷
数据网格通过赋予领域团队对其数据产品的自主权来促进创新。因此，团队可以试验最适合其领域需求的新技术和方法。
跨职能协作
数据网格通过鼓励数据共享和数据产品API的标准化来促进跨功能协作和沟通。这可以改善整个组织的数据驱动决策。
量身定制的数据质量
数据网格使领域团队能够实施特定于其领域需求的数据质量度量。这确保了数据产品能够满足消费者的需求。
点击此处了解有关数据网格的更多信息。
数据编织的优势
数据编织支持一种集中式的数据架构方法，该方法具有单一的数据真实性来源。这确保了数据质量、一致性和安全性，同时允许不同的团队轻松访问和管理数据。
数据编织的好处包括：
- 集中式数据管理
- 标准化和一致性
- 优化的分析和报告
- 数据沿袭和透明度
- 简化的数据基础架构
让我们进一步探索每一个好处。
集中式数据管理
数据编织提供了一个统一的数据平台，简化了跨组织的数据集成、存储、处理和访问。这提高了整体数据的可见性和一致性。
标准化和一致性
数据编织使组织能够通过集中化数据管理来实施一致的数据治理、安全和质量策略。这样可以确保数据符合既定标准。
优化的分析和报告
数据编织为分析和报告提供了一个集中的平台。这使得用户更容易访问和分析来自多个来源的数据，减少了生成见解所需的时间和精力。
数据沿袭和透明度
数据编织促进了数据沿袭和透明度，允许用户跟踪数据的来源和转换。这建立了对数据的信任，并有助于更好的决策。
简化的数据基础架构
数据编织可以通过抽象集成不同数据源和技术的复杂性来帮助组织简化其数据基础设施。这使得用户更容易访问和处理数据。
点击此处了解有关数据编织的更多信息。
数据网格与数据编织：每种方法对您的组织的利弊
数据网格和数据编织都可以提供各种好处，但也有一些潜在的缺点。
数据网格的去中心化性质使组织能够通过跨领域团队分配职责来更有效地扩展其数据管理工作。
如上所述，这将提高对不断变化的需求的响应能力、更好的可扩展性和灵活性。它还可以确保没有瓶颈和单点故障。
然而，它也可能导致数据实践不一致、协调和协作挑战、复杂性增加以及对标准化的依赖。
同时，数据编织集中了数据管理，简化了整个组织的数据集成、存储、处理和访问。它实现了一致的数据治理、安全和质量政策，并简化了分析和报告。您还可以优化资源利用率，减少冗余的数据存储和处理任务。
然而，集中式可能会导致潜在的瓶颈、对特定领域需求的响应速度较慢、对集中式团队的依赖以及可扩展性挑战。
集中式数据管理也可能限制创新和实验，因为团队可能没有自主探索最适合其领域需求的新技术和方法。
数据网格与数据编织：需要考虑的五个因素
要在数据网格和数据编织之间做出决定，应考虑以下五个因素：
- 组织编织和文化
- 复杂性和规模
- 技术成熟度
- 数据治理和安全
- 实施速度和资源可用性
让我们看看这些因素中的每一个是如何应用于数据网格和数据编织的。
组织编织和文化
- 数据网格：团队拥有并管理他们的数据产品。这适用于具有跨职能协作和自主性的组织。
- 数据编织：您可以在整个组织中建立一个统一的数据层。这适用于集中式IT和数据管理编织。
复杂性和规模
- 数据网格：它非常适合复杂、大规模的数据生态系统，其中多个领域团队必须独立工作并共享数据产品。
- 数据编织：它非常适合那些想要统一数据平台的组织，并且无论规模和复杂性如何，都可以从单一的真相来源中受益。
技术成熟度
- 数据网格：它需要高度的技术成熟度，因为它取决于领域团队是否具备独立管理其数据产品的必要技能。
- 数据编织：它专注于构建一个无缝统一的数据平台，对于数据工程团队不太成熟的组织来说，这可能更容易管理。
数据治理和安全
- 数据网格：它通过域团队的所有权和问责制来促进数据治理和安全。然而，这对于跨多个团队执行可能具有挑战性。
- 数据编织：它集中了数据治理和安全性，使在整个组织中实施策略变得更容易。
实施速度和资源可用性
- 数据网格：它可能需要更长的时间来实现，因为它需要为每个域团队建立数据产品所有权和基础设施。
- 数据编织：如果有一个强大的集中式数据工程团队，可以更快地实现。
数据网格与数据编织：在数据治理和安全方面，每种方法的表现如何？
虽然这两种方法都可以解决数据安全和治理问题，但它们以不同的方式实现。
数据网格依赖于领域团队掌握其数据产品的所有权，并遵守组织范围的标准。同时，数据编织集中了安全和治理实践，简化了这些标准的实施和执行。
让我们进一步探讨数据网格与数据编织之间的差异。
数据网格和数据治理实践
数据网格促进了数据管理的去中心化方法，领域团队负责其数据产品的安全。这可以导致针对每个领域的需求量身定制的安全措施。
然而，它也需要团队之间的高度协作和协调，以保持一致的安全实践。
数据治理是通过领域团队的所有权和问责制来实施的。每个团队都对其数据产品的质量、沿袭和元数据负责，确保数据有据可查，并符合组织的数据标准。
因此，网格方法中数据治理的一个潜在挑战是在不同的域团队中保持一致的治理实践。这需要强有力的协作和沟通，以及为所有领域建立全组织的数据治理标准。
数据编织和数据治理实践
数据编织集中了数据管理，这可以更容易地在整个组织中实施一致的安全做法。统一的数据层允许实施标准的安全措施，如加密、访问控制和审计，从而减少安全实践中不一致的可能性。
数据编织还集中了数据治理，使实施和实施组织范围的数据治理策略更加简单。统一的数据平台可以促进一致的数据质量、沿袭和元数据管理，确保所有数据都符合既定标准。
虽然这种方法可以更容易地维护数据治理的一致性，但它需要一个强大的、集中的数据工程团队来有效地管理和实施治理策略。
数据网格与数据编织：在数据质量方面，每种方法的表现如何？
数据网格和数据编织都可以解决数据质量挑战，但它们采用不同的策略。
数据网格强调领域自主权和量身定制的数据质量措施，促进问责制，并鼓励团队在其特定领域内优先考虑数据质量。
同时，数据编织侧重于集中的数据质量监控。这样做可以更好地控制和管理数据质量，因为它是在一个集中的位置进行管理的。
让我们进一步探讨数据网格与数据编织之间的差异。
数据网格和数据质量
数据网格允许域团队实现与其特定数据类型和用例最相关的数据质量度量。这导致了量身定制的数据质量流程，以满足独特的领域需求。
此外，将数据视为一种产品会激励领域团队维护满足消费者需求的高质量数据。
然而，像数据网格这样的去中心化方法可能会导致不同团队的数据质量实践不一致，这可能会影响组织内的整体数据质量。
数据编织和数据质量
数据编织通过统一的数据平台集中化数据管理，从而能够实施全组织的数据质量政策，并减少数据质量实践中不一致的可能性。
然而，集中式方法可能会造成瓶颈或单点故障，从而影响数据可用性和性能，尤其是在组织发展的过程中。
选择最佳方法需要仔细权衡利弊，以及组织的编织、文化、数据质量要求、预期的团队成长和未来的数据需求。
数据网格与数据编织：为您的组织选择最佳方法
要在数据网格和数据编织之间做出最佳决策，您应该：
- 评估组织的编织、文化、技术成熟度和资源
- 运行数据成熟度调查
- 考虑在较小的范围内对每种方法进行试点项目，以评估其是否适合您的组织
最终，数据网格和数据编织之间的选择将取决于哪种方法最符合您组织的目标、资源和战略方向。
数据网格与数据编织：如何运行数据成熟度调查，为您选择最佳方法
数据成熟度调查可以帮助您了解组织内数据管理的当前状态，并指导您在数据网格和数据编织之间进行选择。
调查可以分为两部分：一部分针对组织中的数据领导者，另一部分针对使用数据提取见解的业务用户。
为组织中的数据领导者和其他决策者提供的数据成熟度调查参数
针对数据领导者和决策者的数据成熟度调查应涵盖以下问题：
- 数据战略和愿景
- 组织编织和文化
- 数据治理和安全
- 持续改进和创新
让我们看看具体的问题。
数据战略和愿景：
- 您的组织是否有明确的数据战略和愿景？
- 数据相关目标与整体业务目标的一致性如何？
- 是否有高管对数据举措的支持？
组织编织和文化：
- 公司内部的数据管理职能是如何组织的？它是集中式的、去中心化的还是混合式的？
- 您如何描述不同团队之间在数据共享和使用方面的协作水平？
- 整个组织是否存在数据驱动决策的文化？
数据治理和安全：
- 是否制定了数据治理政策和流程？
- 组织内部对数据质量和数据沿袭的管理情况如何？
- 数据安全和隐私做法是否得到完善和遵守？
持续改进和创新：
- 数据管理和分析实践中是否存在持续改进的文化？
- 是否制定了识别新的数据驱动机会和创新并采取行动的流程？
- 组织在多大程度上适应了数据环境的变化，例如新兴技术和不断变化的法规要求？
这些问题将帮助您评估组织在各个方面的数据成熟度。
根据结果，您可以确定哪种方法（数据网格或数据编织）更适合您的组织的需求和能力。
组织中业务用户的数据成熟度调查参数
在调查需要数据和见解的业务用户时，您应该关注他们在当前数据环境中的需求和痛点。
调查的参数可以如下：
- 数据可访问性和民主化
- 数据质量和信任
- 数据相关性和及时性
- 分析和报告
- 协作和数据共享
- 数据素养和培训
- 支持和沟通
- 工具和自助服务
让我们看看具体的问题。
数据可访问性和民主化：
- 您访问工作所需的数据有多容易？
- 是否有集中的数据目录或数据平台来发现和访问数据？
- 访问来自不同来源的数据是否存在任何障碍或瓶颈？
数据质量和信任：
- 您对用于日常工作流程的数据的准确性和可靠性有多大信心？
- 您是否遇到过数据质量问题，例如数据不一致或丢失？
- 您是否遇到不同系统之间的数据差异或不一致？
- 是否有适当的流程来确保整个组织的数据质量和一致性？
数据相关性和及时性：
- 您工作所需的数据是否随时可用且最新？
- 您是否在接收影响决策的数据或见解时遇到延迟？
分析和报告：
- 当前的分析和报告工具在多大程度上满足了您的需求？
- 是否有您需要但目前不可用的特定分析或报告功能？
- 从数据中获得的见解的传达和执行效果如何？
- 机器学习和人工智能等先进的分析技术是否被用来推动见解和决策？
协作和数据共享：
- 您与其他团队在数据驱动项目上的合作效率如何？
- 在与组织内的其他团队共享数据和见解方面是否存在任何挑战或障碍？
- 是否有标准化的数据格式和API来促进团队之间的数据共享和集成？
数据素养和培训：
- 你对自己理解和解释工作数据的能力有多大信心？
- 您是否认为有任何与数据相关的技能或培训对您的角色有益？
支持和沟通：
- 您对数据工程和数据科学团队的支持和沟通水平有多满意？
- 您认为在哪些方面可以改进沟通或支持？
工具和自助服务：
- 您对可用于数据访问和分析的工具和平台有多满意？
- 您是否希望实现任何工具或自助服务功能？
通过全面考虑所讨论的参数，您可以从业务用户那里收集有价值的反馈，这可以帮助您确定数据工程工作可能产生最重大影响的领域。
这些信息将帮助您在数据网格和数据编织之间进行选择，并设计一个有效满足最终用户需求的数据平台。
例如，如果数据可访问性是一个主要问题，那么数据网格方法可能更适合，因为它可以促进特定领域的数据所有权和可访问性。如果数据质量和信任是一个驱动因素，那么数据编织方法可能会更好，因为它有助于集中数据治理，从而确保整个组织的一致质量。
通过考虑调查见解，您可以选择一种最符合组织需求并解决业务用户痛点的方法。这最终将带来一个更有效的数据平台，为用户提供相关数据和见解，使他们能够做出数据驱动的决策。
结论
总之，数据网格和数据编织都有明显的优点和缺点，为您的组织选择正确的方法取决于几个因素，包括组织编织和文化、技术成熟度以及数据治理和安全要求。
虽然数据网格方法强调去中心化的数据所有权和治理，但数据编织主张建立一个集中的数据平台，以确保数据质量、一致性和安全性。
为了选择最佳方法，组织应评估其需求和能力，进行数据成熟度调查，并开展试点项目以评估每种方法的适用性。
最终，正确的方法将与您组织的目标、资源和战略方向保持一致，使用户能够获得相关数据和见解，从而做出数据驱动的决策。
数据网格与数据编织：相关读取
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