以规模推动业务价值的数据策略

企业拥有更多的数据和数据能力，而不是以往任何时候。然而，许多人仍在努力在理论上弥合数据价值的认识之间的脱节，并在实践中实现价值。无论是支持战略决策还是参与新兴行业生态系统，都能够快速获取和实验的能力，致命的相关和值得信赖的数据至关重要 - 这需要重新感受。

数据断开连接

一世。任何地方的数据湖泊（而不是喝酒）

遗产偏向集中形式数据湖泊或仓库正在阻止组织在规模中开发他们所需要的数据的有效方法，以及将战略重要信息传播给需要最多的团队。整合还导致建筑物和组织结构，这些结构是抵抗变化的，阻碍企业对市场发展的能力进行测试和反应。

2转向网格

为了解锁数据的价值，企业需要突破整形单位，并为实际认识和使用它的团队提供数据。基于面向域的数据分布和处理数据的原则，作为令人喜悦其消费者的产品，网格是一种新的数据架构的方法，用于支持弹性，快速行动，数字业务的目的。

3技术基础

数据存储和计算的世界已经发生了变化，公司不必再受制于旧的约束。采用更分布式的数据体系结构可能不像业务领导认为的那样有风险、昂贵或耗时。领先的企业已经在现有云技术的基础上开发了能够直接实现其战略目标的复杂平台。

数据平台模型

iv.战略与人员

因为团队通常是围绕遗留数据资源构建的，迁移到数据网格不可避免地需要组织变革，以及仔细思考数据和业务战略之间的联系。商界领袖可能会遇到阻力，因为它们重绘了如何控制和共享数据的规则，以及如何测量某些团队的性能 - 但结束几乎肯定是为了证明手段。

v。安全和治理

在任何触及数据的举措中，研究表明安全性和风险管理几乎肯定是高管的首席问题。Contrary to perceptions, taking responsibility for data out of the hands of a single, centralized control tower and ‘federating’ ownership among domain teams creates positive security and governance impacts, by assigning control of the data to those who know it best, and fostering a broader focus on data accuracy and privacy.

cio /IT领导人最关心的数据安全问题

VI。处理数据人才短缺

虽然在短途供应中留下的数据技能，但许多公司尚未认识到已经处置的资源。平台和模型正在以一种使其更加用户友好的方式发展，并在数据工程和数据工程等领域的基础上打开培训非专家的可能性数据科学．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一些东西。

企业最大的技术技能短缺

VII。支撑勇敢的新方法

数据需求的加速将继续给企业带来挑战，但架构的发展只是对未来持乐观态度的一个原因。计算和硬件正在以令人难以置信的速度发展，还有大量具有深刻见解的数据尚未开发。在这场竞赛中，大胆的思考和合作的意愿将有助于企业获得回报。