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          實施混合式數(shù)據(jù)分析平臺的三個步驟

          作者:Gartner高級研究總監(jiān) 顧星宇,Gartner高級首席分析師 費天祺 時間:2023-09-20 來源:電子產品世界 收藏

          過去八年間,數(shù)據(jù)中臺及其“統(tǒng)一數(shù)據(jù)、統(tǒng)一服務、統(tǒng)一身份(One data, one service, one ID)”理念的廣泛采用,推動了中心化數(shù)據(jù)平臺和職責的普及。2023年中國CIO調研顯示,80%的中國受訪者依賴中心化IT部門來提供IT架構能力、數(shù)據(jù)、網絡安全標準和政策。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202309/450755.htm

          然而,中心化IT放大了兩個問題:IT無法快速展示數(shù)據(jù)平臺投資的業(yè)務價值,IT對高速變化的業(yè)務需求的響應較為緩慢、被動。關于是否采用數(shù)據(jù)中臺/數(shù)據(jù)網格(Data Mesh)的許多爭論,實際上都指向一個更為根本的問題:企業(yè)的數(shù)據(jù)分析平臺和職責,適合怎樣的中心化/去中心化程度。

          中國企業(yè)機構在數(shù)據(jù)驅動轉型中很難兼顧的兩個需求,是數(shù)據(jù)和分析(D&A)的過程敏捷性和成果可靠性。為此,中國D&A領導者應采用混合式分析平臺及其配套計劃,成功實現(xiàn)由數(shù)據(jù)驅動的機構轉型。

          根據(jù)企業(yè)機構需求確定中心化程度

          定義了數(shù)據(jù)和分析旅程的三個階段:后企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫(EDW)階段、邏輯數(shù)據(jù)倉庫(LDW)階段和數(shù)據(jù)編織階段(見圖1)。

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          圖1 從企業(yè)數(shù)倉向邏輯數(shù)倉和數(shù)據(jù)編織的演變

          與北美和歐洲相比,亞太和中國由于存在更大的行業(yè)差距、地域差距和其他影響因素,企業(yè)機構的數(shù)據(jù)分析成熟度差異更大。除數(shù)據(jù)分析成熟度之外,企業(yè)業(yè)務組合的多元化程度、行業(yè)競爭激烈程度等很多因素也影響著數(shù)據(jù)和分析職責的中心化程度。

          D&A領導者應全面評估企業(yè)機構的數(shù)據(jù)分析成熟度和相關其他因素,確定最佳適用原則以及優(yōu)先度最高的數(shù)據(jù)分析任務。

          運用雙模概念進化數(shù)據(jù)分析平臺

          除了涉及混合數(shù)據(jù)分析原則外,另一個關鍵而困難的任務是在細粒度層面上實現(xiàn)業(yè)務線和IT之間各項技術權責的最佳平衡?!皹I(yè)務部門對數(shù)據(jù)治理項目的參與度有限”和“分析交付成果等待時間過長、業(yè)務滿意度低”等負面評價,是平衡失調的典型跡象。

          IT擁有的企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫/湖和業(yè)務線擁有的數(shù)據(jù)集市/沙箱,并不互相排斥。兩類平臺有各自適用的數(shù)據(jù)分析用例,可通過Gartner雙模概念進行區(qū)分。

          雙模IT旨在為兩種IT工作負載實施不同的交付策略:

          ●   模式1:傳統(tǒng)模式,強調可靠性、安全性和準確性,通常是中心化的。

          ●   模式2:探索模式,強調敏捷性和時效性,通常是去中心化的。

          在數(shù)據(jù)和分析領域,模式1用例優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)可復用性,而不是敏捷性。這些用例應在中心化數(shù)據(jù)分析平臺上交付,遵循嚴格的數(shù)據(jù)治理規(guī)則以及由中心化IT部門主導的詳細測試流程。

          模式2用例具有探索性和時效性,其洞察提供時效性優(yōu)先于數(shù)據(jù)治理標準。應用/結果可在原型開發(fā)環(huán)境中交付,使用戶能在有限的IT參與度下靈活完成探索和調查。根據(jù)數(shù)據(jù)敏感度和隱私級別,部分新的源數(shù)據(jù)可繞過數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)湖,直接采集到目標應用或數(shù)據(jù)集市中。

          持續(xù)調整數(shù)據(jù)分析角色和職責分配

          隨著技術架構的發(fā)展,不同數(shù)據(jù)分析角色的責任也應不斷變化,以適應各類用例的不同價值偏好。在復雜的用例中,數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)治理、報表/應用交付等端到端任務通常由不同的部門完成。2023年Gartner中國CIO調研顯示,對于“制定企業(yè)數(shù)字變革愿景時面臨的主要困難”這一問題,得票最高的四項有三項與跨部門協(xié)調有關,這反映了IT和業(yè)務部門之間的責任不匹配。

          原則上,與數(shù)據(jù)基礎設施關聯(lián)較為緊密的任務,如數(shù)據(jù)獲取和元數(shù)據(jù)變更協(xié)調,應由IT集中管理。與洞察消費者關聯(lián)較為緊密的任務,如BI報表交付和自助服務分析,則應更多地由業(yè)務端參與或由業(yè)務領導者負責。

          用例責任分配不當,會造成預期價值偏好與現(xiàn)實情況不匹配,進而導致業(yè)務價值稀釋。D&A領導者應不斷調整責任歸屬,使之符合企業(yè)機構的數(shù)據(jù)分析成熟度、數(shù)據(jù)分析平臺發(fā)展進度以及新的數(shù)據(jù)分析用例模式。



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