推动大规模业务价值的数据战略

企业比以往任何时候都拥有更多的数据和数据能力。然而，许多人仍在努力弥合理论上对数据价值的认识与实践中对数据价值的认识之间的脱节。无论是支持战略决策还是参与新兴行业生态系统，快速访问和实验临界量的相关和可信数据的能力都至关重要，这需要创新。

数据断开

i、 到处都是数据湖（一滴也喝不下）

一种传统的倾向，倾向于以数据湖或者说，仓库妨碍了组织开发有效的方法来大规模地处理他们需要的数据，也妨碍了向最需要它的团队传播具有战略意义的信息。整合还导致创建抵制更改的体系结构和组织结构，从而阻碍了企业的发展对市场发展进行测试和反应的能力。

二,。向网格移动

为了释放数据的价值，企业需要打破整体，让真正了解和使用数据的团队可以使用数据。基于面向领域的数据分发原则，并将数据视为令消费者满意的产品，mesh是数据体系结构的一种新方法，专门用于支持弹性数据，快速行动的数字业务。

三、技术基础

数据存储和计算的世界已经发生了变化，公司不再必然受到旧的约束。采用更为分布式的数据体系结构可能不像商业领袖认为的那样具有风险、昂贵或耗时。领先的企业已经在现有云技术的基础上开发出能够直接实现其战略目标的复杂平台。

数据平台模型

四、战略和人员

因为团队通常是围绕遗留数据资源构建的，所以要转移到数据网格不可避免地需要组织变革，以及仔细思考数据与业务战略之间的联系。业务领导者在重新制定数据控制和共享规则以及如何衡量某些团队的绩效时，可能会遇到阻力，但最终几乎肯定会证明这一方法是正确的。

v、 安全和治理

研究表明，在任何涉及数据的计划中，安全和风险管理几乎肯定是高管们最关心的问题。与人们的看法相反，从一个单一的集中控制塔手中接过数据的责任，并在域团队之间“联合”拥有权，这将创造积极的安全和治理通过将数据的控制权分配给最了解数据的人，并培养对数据准确性和隐私的更广泛关注，从而产生影响。

首席信息官/IT主管最关心的数据安全问题

六、应对数据人才短缺

尽管担心数据技能仍然供不应求，但许多公司还没有认识到他们已经掌握的资源。平台和模型正在以一种更加方便用户的方式发展，并为培训数据工程和数据管理等领域的非专家提供了可能数据科学. Data Mesh通过强调可访问性和消费者体验来支持这一趋势，有时还允许人们打破现状。

企业最大的技术技能短缺

七,。为勇敢的新方法做好准备

数据需求的加速将继续给企业带来挑战，但体系结构的发展只是对未来乐观的一个原因。计算和硬件正在以惊人的速度发展，而且还有大量的洞察丰富的数据尚未开发。在这场竞赛中，无畏的思想和建立合作关系的意愿将帮助企业获得回报。