业内首创！Aloudata《数据编织价值评估指南》白皮书带来数据编织落地路径

　　为更好分析我国数据资源结构、利用情况和存在问题,今年2月,国家数据局联合中央网信办、工业和信息化部、公安部四部门指导开展全国数据资源调查。不久前发布的调查结果显示,我国数据资源管理和利用整体处于起步阶段,数据资源“产存算”规模优势基本形成,数据“供流用”各环节主体逐渐丰富,海量数据和丰富场景优势潜力亟需释放。

　　如何进一步挖掘数据资源的价值,释放海量数据潜力?将数据汇聚到一起,再进行“大数据”价值挖掘和利用的模式能否进一步升级?国际信息技术研究和分析公司Gartner连续多年将数据编织(Data Fabric)列入十大数据分析技术趋势之一。为进一步推动数据编织的价值和落地应用,11月27日,数智技术社区DataFun与浙江大应科技联合主办了数据编织价值评估研讨会,会上同时发布了《数据编织价值评估指南》,提出业界首个数据编织价值实现评估框架。

　　数据利用门槛亟待降低

　　“企业要对数据资产进行价值挖掘时,依托传统的数据解决方案需要首先建设‘数据仓库’。”浙江大应科技技术副总裁余俊在会上表示,“数据仓库”建设投入大、周期长,会导致数据价值收益不确定,对于一些传统企业来说,使得其数据利用的门槛较高。

　　此外,随着数据规模的扩大,传统的模式也难以满足数据资源挖掘的要求。“在数据规模不太大的情况下,通过数据仓库体系的构建,可以方便地满足业务需求。但随着企业数字化转型,企业相关的数据规模会越来越大,数据要支持的业务场景也在不断扩展,数据需求形式多样、要求繁杂,在这样的情况下,企业对于数据资源利用的技术体系将有更复杂的要求。”余俊说。

　　降低企业的数据利用门槛是企业强化数据与业务深度融合,以数据驱动日常经营各个环节的关键。业内认为,数据编织作为一种新的数据管理和集成方法,将数据生态系统的复杂组件整合到一起,提供完整且有凝聚力的数据管理方案。与传统数据库模式不同,数据编织无需将数据移动到集中位置,而是依靠强大的数据虚拟化技术及数据治理策略来实现数据管理的统一。

　　不久前发布的《Gartner 2024数据、分析和AI技术成熟度曲线报告》认为,“数据编织”在数据、分析和AI成熟度曲线中处于创新驱动的快速上升期,是一个具有前瞻性的技术,足以影响企业转型。报告预测数据编织在未来2到5年内将实现广泛应用。

　　数据编织技术让异构数据“归一”

　　数据编织为什么对建设数据库、数据池等基础设施要求不高?余俊解释,数据编织的核心理念是通过优化跨源异构数据的发现与访问,将可信数据以灵活且可理解的方式交付给所有相关数据消费者,让数据消费者自助服务和高效协作,实现敏捷数据交付。

　　与传统数据中台体系相比,数据编织通过数据虚拟化技术创建逻辑数据层,将分散在不同系统中的数据汇聚在一个“逻辑点”上,为数据使用者提供一个统一的、抽象的和封装的逻辑数据视图,用户通过这个逻辑数据视图能够查询和操作存储在异构数据源中的数据,把多个异构数据源当成一个同构数据源使用,而无需在意数据位置、数据类型和数据格式。

　　“由于无需事前搬运数据、无需事中运维、无需事后治理(零搬运、免运维、自治理),数据编织为企业的数据资源利用提供了巨大的便利。”浙江大应科技CMO刘靓表示,众多企业已经开始积极探索数据编织的应用场景和落地路径,却苦于缺乏清晰可参考的实践方法论与价值评估标准。此次白皮书的发布希望给行业提供一些具体的实践案例,和评估标准以供探讨和参考。

　　据介绍,白皮书在深度解析数据编织价值主张、实现机制、数据价值评估方法与量化指标的同时,还通过多个实际案例,阐述了数据编织在不同行业、不同场景下的最佳实践。结合白皮书,企业可以清晰地了解数据编织在提升数据响应速度、降低存算成本和管理成本方面的实际效果。

　　业内专家认为,随着企业数字化转型的深入推进,数据编织正逐渐展现出其巨大的潜力和价值,《数据编织价值评估指南》白皮书的发布,不仅为企业提供了一套全面、系统的数据编织价值评估框架,更为企业的数据管理变革和数智化业务创新提供了标准化支撑。