数据网格：它是什么，以及它如何改变数据架构的格局。

当我们谈论数据创新时，大多数讨论仍然围绕工具、集成或数据量展开。但实际上， 限制企业数据发展的，是更深层次的结构性问题：架构模型。

几十年来，数据集中化一直是主流策略。 其理念很简单：将所有信息集中到一个地方，由一个专门的技术团队进行管理。这种模型最初体现在 数据仓库，即用于历史分析和报告的大型结构化存储库。随后出现了 数据湖，它允许大规模存储不同格式的原始数据，从而带来了更大的灵活性。

尽管取得了进步，但 这种集中化仍然存在局限性。例如，许多 数据湖最终变成了名副其实的“数据沼泽” ——结构混乱、难以探索，数据失去了上下文和可靠性。这是因为，即使采用了更现代的技术，这种模型仍然基于将所有数据集中到一个点，并将决策权和责任集中在少数几个团队手中。

随着企业各个领域数据的指数级增长，这种逻辑成为了瓶颈。正是在这种背景下， 数据 网格 应运而生： 它提出了一种逻辑变革的方法，将数据管理分散 到组织的各个领域，并将数据视为战略资产。

市场已经开始关注这一趋势。 报告》 《2024 年数据湖屋现状， 84% 的组织已经全部或部分采用了 数据网格，97% 的组织计划在未来几个月内扩大采用范围 全球基于 数据网格 将以每年 17.5% 的速度增长，这主要得益于那些需要以更高的自主性和敏捷性扩展规模的企业。 Advisors 门户网站预测，但是

，是什么支撑着这种转变？要理解它，就必须了解数据架构的发展历程以及支撑这一新愿景的原则。

数据架构的演变

数据 仓库 是最早的大规模结构化数据模型，它以集中且安全的方式组织信息，用于分析和报告。随后， 数据湖 带来了更大的自由度：可以存储各种类型的数据，无论是原始数据还是结构化数据，并且具有高度可扩展性。

然而，这种自由度，如果没有清晰的结构，又会带来另一个问题。许多 数据湖 失去了对数据质量和使用的控制，因此被戏称为“数据沼泽”。也就是说，它们拥有庞大的数据量，但缺乏清晰度、实用性和治理。

转折点在于我们意识到数据是由各个领域生成和使用的，因此 将数据管理权下放给那些了解上下文的人更为合理。这便引出了 数据网格（Data Mesh），它正是提出了这样的理念：分发、赋能和集成。

的基本原理 数据网格

数据 网格 基于 四大支柱，这些支柱超越了技术层面，直接针对组织的数据文化：

1. 领域作为数据所有者：这里，“领域”指的是公司的各个部门，例如 市场营销部、人力资源部、财务部等等。每个部门都对其自身的数据负责，从数据收集到数据可用性，并拥有自主权和清晰的上下文；
   
2. 将数据视为产品不将数据视为附属品或技术性的东西， 数据网格 而是将其视为产品，保证质量、提供文档、易于使用，并专注于内部客户——就像公司提供的任何其他服务一样；
   
3. 数据平台 自助式：团队可以获得标准化且安全的工具，自主操作数据，无需完全依赖 IT 团队。这可以加快工作流程并减少瓶颈。
   
4. 联邦式治理：治理不会消失。它以共享的形式存在，因为每个领域都遵循公司准则，从而确保数据安全、合规且可互操作，即使在去中心化的环境中也是如此。

不仅仅是一种新的架构， 数据网格 它还提出了 一种全新的数据思维方式：分布式、协作式，并专注于持续创造价值。在下一节中，我们将了解这些原则如何转化为实践，也就是如何融入组织的日常运营中。

如何 数据网格 在实践中

脱离实际应用的理论无法改变企业。因此， 理解 数据网格 转化为企业的日常运营， 对于评估其战略潜力至关重要。

毕竟， 如何构建 一个数据不再集中、而是由各个部门共同负责的模型？ 如何确保 这种去中心化不会损害安全性、质量和治理？

关键在于， 数据网格 实际 始于文化转变，并体现在 业务领域、IT和公司治理之间的新动态中。让我们来看看具体是如何实现的。

域的自主性和去中心化

在传统模式下，技术团队集中负责数据的摄取、处理和交付。这 形成了一个单一的流程 ，所有需求都需经过该流程——这不可避免地 会导致延迟、优先级难以确定以及 与业务环境脱节。

而 数据网格彻底改变了这种结构。每个业务领域（例如销售、运营或 市场营销）都负责管理其产生的数据。这些领域不再需要请求报告或 管道， 开发并提供自己的数据产品，确保其质量、可用性和清晰的文档。

这种新模式 降低了对 IT 部门的依赖，使数据更贴近其生成的上下文，并加快了 决策速度。但值得注意的是：自主并不意味着孤立行动。该模式需要 进行持续集成 与共享标准和最佳实践

而这正是第二个实用支柱的所在：智能协作的治理。

治理与协作是两大支柱

当我们谈到去中心化时，一个常见的担忧是： 如何维护数据的一致性和安全性 如果每个领域独立运作，

的答案 数据网格 在于 联邦治理。这种模型并非由中心位置控制一切，而是 建立一套组织准则来指导所有领域 ——例如命名规范、质量标准、访问规则和合规性。

这些准则 为安全的去中心化奠定了共同基础， 在保护数据完整性的同时，又不影响运营。与此同时，它们 促进了各领域之间的协作，鼓励最佳实践的交流，并持续就哪些内容应该优先考虑、记录和共享达成一致。

这种 自主性和协调性之间的平衡 ，使得数据战略能够在不失去控制或速度的前提下进行扩展。正如我们将在下一节中看到的，它带来了一系列切实的好处，从运营效率到更持续的创新。

益处 数据网格 对企业的

如果我们管理数据的方式正在发生变化，那是因为业务需求也随之改变。如今， 速度、互操作性和情境智能不再是差异化因素，而是竞争的先决条件。

在这种情况下， 数据网格 不仅仅是一种架构，更 是一种变革推动者，能够以更高的精准度和自主性将技术与战略相融合。其 益处远不止于数据领域，更会渗透到整个组织的运营、文化和决策层面。

下文我们将探讨这种去中心化方法最切实的影响。

数据流程的可扩展性和效率

最大的障碍之一 是其扩展速度无法与业务发展同步。业务领域、系统和需求越多，在单一架构下维持一个连贯、快速且可靠的数据运营就越困难。

数据 网格 打破了这一限制。通过将职责分配到各个领域（每个领域负责各自的数据产品）， 公司可以实现自然扩展。无需增加IT部门或重复工作： 每个领域都按照通用标准为生态系统贡献自己的一份力量。

最终形成了 一个更轻量级、更敏捷的架构，最重要的是，它更能契合 实际运营节奏。效率并非仅仅来自自动化，而是来自缩短数据生产者和数据使用者之间的距离。

质量和持续集成

当数据被视为产品时，其交付过程中所投入的精力便会融入企业文化。 这不仅仅意味着创建 仪表盘 ：它意味着从源头确保数据质量，清晰记录，验证共享内容，并使其适用于其他领域。

这种理念 提升了质量标准，并促进了 不同领域和系统之间的持续集成。借助定义完善的接口（例如 API），数据流通 更加流畅可靠 ，减少了返工或后续修正的依赖。

这种优势是系统性的。 数据变得更有用、更可靠、更易于操作。 而这直接体现在决策的质量和速度上。

但要实现所有这些优势，仅仅依靠工具是不够的。因此，在下一节中，我们将着重探讨：为了 数据网格 可持续地、长远地

采用 数据网格

任何结构性变革都难免摩擦， 数据网格（Data Mesh）虽然前景广阔，但也难免遭遇 阻力。

因为它是一种分散责任、深刻改变组织内部数据处理方式的方法，所以它的应用并非仅仅取决于技术。它 需要战略协调、文化准备，以及最重要的——长远的愿景。

因此，在考虑平台或 框架， 必须先审视自身：公司是否准备好分散 权 是否 清晰明确 在这种新的架构中，业务和技术的角色 至关重要的问题 对于任何想要开启这段旅程的组织而言，

文化、传承与组织准备

文化或许是首要且最深刻的挑战。在许多公司， 数据仍然以集中式视角看待，IT部门是信息的唯一守护者，而其他部门则只是被动的消费者。

提出的模型 数据网格（Data Mesh） 打破了这种逻辑。它要求业务部门 主动承担起自身产生的数据责任，这意味着在日常工作中，他们需要彻底改变思考、确定数据优先级和处理数据的方式。

要实现这一点， 必须做好组织层面的准备 ——而这并非一朝一夕就能完成。它需要坚定的领导、技术培训、流程审查，以及最重要的，持续不断地努力 在各部门之间建立信任。

除了人为因素之外， 技术遗留问题也不容忽视的关键所在 Skyone方法论：我们并非要抛弃一切现有的东西，而是要 搭建连接 传统与未来的桥梁。

这条道路在于循序渐进的演进。 选择 首先 构建 一个可行的治理框架， 测试 进行小规模 学习 快速 数据网格 并非强加于人，而是通过战略、积极主动和持续改进才能实现。

如何 Skyone 通过提供架构、技术和支持来加速这一进程，从而将 数据网格 变为现实。当然，这一切都将以安全、可扩展的方式进行，并专注于业务成果。快来了解一下吧！

Skyone 对未来数据架构的愿景。

谈论数据架构，如今越来越侧重于战略选择，而不仅仅是技术选择。因为归根结底，重要的不是数据存储在哪里，而是数据的 流动方式、数据触达的对象以及数据的使用影响。

在 Skyone，我们并不将 数据网格 视为最终目标，而是将其视为一个演进的过程，也是对一个古老问题的现代解答：“如何让数据为业务服务，而不是反过来？”。

数据必须位于 正确的位置，拥有 正确的质量 ，并且 在需要做出决策的当下 使用。而这并非通过增加控制层级就能解决，而是需要一种全新的架构： 紧密相连 与推动业务发展的人员

我们如何帮助企业利用 数据网格构建和扩展规模。

在 Skyone，我们的职责是与客户携手合作，根据每家公司的实际情况，设计出切实可行的方案。因为去中心化不仅仅是任务的划分，更重要的是 愿景、责任和信任的共享。

我们帮助企业安全地完成这一转变。我们首先 构建技术基础 （连接数据源、标准化访问、组织数据流），然后 制定战略：从哪里入手、由谁领导、如何扩展。

我们不仅是技术合作伙伴，更是战略思考的一部分。 我们鼓励各个领域的自主性，同时又不忽视治理。 我们加强 各领域之间的协作，同时又不牺牲一致性。 我们密切关注发展进程，因为我们深知这段旅程需要坚持不懈。

如果您对此感兴趣，并希望了解 数据网格 在实践中如何助力您的业务应对挑战、实现目标， 请与我们联系！ 我们期待与您携手共进。

结论

数据 网格 不仅仅是一种新的数据架构，它更是 一种范式转变 ，反映了现代企业需要 更加敏捷、协作和数据驱动的。通过将数据管理责任分散到各个领域，数据网格培育了一种 自主创新文化，这对于应对当今市场的挑战至关重要。

在本文中， 概念 的 数据网格、 基本原则、 优势 以及 挑战 。我们还将讨论 Skyone 如何看待这一演变，以及如何支持企业完成数字化转型之旅。

为了 更深入地了解 数据架构的演变及其对信息治理和安全的影响， 我们建议您阅读我们博客上的另一篇文章 《数据治理：它是什么以及为什么对您的公司至关重要。

这篇文章 讨论的补充 对 数据网格，阐述了在分散式环境中维护数据完整性和合规性的基本实践。祝您阅读愉快！

常见问题 数据网格的

的兴趣 数据网格 日益浓厚，随之而来的是诸多疑问。毕竟， 概念仍然相对较新 对于许多每天处理数据的公司和专业人士来说，数据网格的 以下这些简明扼要的解答将对您有所帮助。

什么是 数据网格？

数据网格 是一种去中心化的数据架构方法。它不将管理权集中在中央团队或平台，而是将责任分配给公司的不同部门（即所谓的领域），这些部门随后将各自的数据视为产品——注重质量、上下文和可用性。

的支柱是什么 数据网格？

数据 网格 基于以下四个原则： 

1. 域作为数据控制器 
2. 数据即产品 
3. 数据平台 自助 
4. 联邦治理

这些支柱确保了自主性和标准化之间的平衡，从而实现了可扩展的数据管理，兼具安全性和敏捷性。.

数据网格 取代 数据湖？

不一定。 数据网格 并非要取代 数据湖 或其他技术，而是提出了一种新的组织方式。实际上，许多公司 数据湖 在 数据网格，但采用分布式治理和更清晰的职责划分。

每家公司都需要 数据网格？

不。 数据网格 最适合那些在数据扩展、分发和协作方面已经面临挑战的组织。规模较小的公司或组织结构较为集中的公司，可以先尝试其他发展路径，然后再考虑这种模型。重要的是评估组织的成熟度和业务环境。

的第一步是什么 数据网格？

第一步是了解公司在数据文化方面的成熟度。然后，找到一个适合从小规模试点起步的领域，例如，一个已经日常处理数据并拥有自主权来测试模型的团队。同时，至关重要的是审查治理结构，制定最低标准，并投资于培训，以确保权力下放能够负责任地进行。.

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作者： Skyone