企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型之旅時不斷發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方法就是將數(shù)據(jù)整合到一起，以中心化的形式對其進行管控 - 清洗、建模、分析。然而，隨著數(shù)據(jù)量的增加、企業(yè)上云、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的分散式存在和存儲將使傳統(tǒng)型方法給企業(yè)帶來諸多挑戰(zhàn)。
那么，如何解決這種挑戰(zhàn)？在Gartner 2022年重要戰(zhàn)略技術(shù)趨勢分析演講中，第一個提到的即數(shù)據(jù)編織（Data Fabric），一種新型的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)整合的理念和架構(gòu)。
Denodo認為數(shù)據(jù)編織架構(gòu)將成為分布式企業(yè)的基礎(chǔ)。隨著數(shù)字業(yè)務(wù)和在線銷售渠道激增以及遠程辦公成為常態(tài)，形成了一個由設(shè)備、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)組成的復(fù)雜多樣的生態(tài)系統(tǒng)。尤其值得一提的是，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)可涵蓋本地部署、單云、多云、混合云或這些部署的組合，可跨越區(qū)域邊界，任何單一的解決方案都無法將所有這些數(shù)據(jù)整合在一起。
2022 年，許多組織都將創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)編織架構(gòu)，用以促進整個企業(yè)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進行整合和分析，并實現(xiàn)許多數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)準備、探索任務(wù)的自動化。數(shù)據(jù)編織架構(gòu)使用邏輯、物理或混合方法統(tǒng)一分布在不同位置、具有不同格式和傳輸時間的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。若各組織能夠選擇最合適的方法，利用這些數(shù)據(jù)編織架構(gòu)就可以縮短交付時間并可以將其作為來年的首選數(shù)據(jù)管理方法。
事實上，F(xiàn)orrester 最近的一項 TEI 研究表明，“數(shù)據(jù)編織架構(gòu)技術(shù)使用人工智能/機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)管理功能自動化，并通過數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)準備和數(shù)據(jù)建模提供其他語義功能，從而使數(shù)據(jù)虛擬化的發(fā)展更上一層樓�！�
除了數(shù)據(jù)編織，Denodo預(yù)計 2022 年還將出現(xiàn)以下幾大趨勢：
1. 決策智能化可以更好地支持企業(yè)范圍的決策制定。各組織一直在獲取大量數(shù)據(jù)，并需要利用這些信息來推動業(yè)務(wù)成果的產(chǎn)出。人工智能/機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的決策支持系統(tǒng)使常規(guī)控制面板和商業(yè)智能平臺變得更加強大，決策智能化在企業(yè)中的應(yīng)用隨之變得越來越普遍。決策智能化是增強版（通過人工智能/機器學(xué)習(xí)）常規(guī)商業(yè)智能控制面板的組合，借助該組合，企業(yè)可以預(yù)測一組特定行動的成果并建議一個相對更好的行動，從而為決策支持系統(tǒng)提供幫助。
鑒于機器生成的決策能達到人類無法企及的處理速度，2002 年，決策智能化有望提升評估質(zhì)量、加快評估速度。注意：機器仍缺乏意識，無法理解決策成果的含義。希望各組織能將決策智能化納入其商業(yè)智能堆棧，以便持續(xù)衡量成果，進而通過相應(yīng)地調(diào)整決策參數(shù)來避免不符合預(yù)期的后果。
2. 數(shù)據(jù)網(wǎng)格架構(gòu)將變得更具吸引力。隨著各組織規(guī)模不斷擴大，復(fù)雜程度越來越高，中央數(shù)據(jù)團隊不得不與一系列職能部門和相關(guān)數(shù)據(jù)使用者打交道。因此，很難理解所有跨職能團隊的數(shù)據(jù)需求，也難以向其使用者提供正確的數(shù)據(jù)產(chǎn)品集。數(shù)據(jù)網(wǎng)格是一種用于數(shù)據(jù)分析的新型去中心化的數(shù)據(jù)架構(gòu)方法，旨在消除瓶頸，使了解數(shù)據(jù)的人員更容易做出數(shù)據(jù)決策。
2022 年及以后，擁有分布式數(shù)據(jù)環(huán)境的大型組織將會實施數(shù)據(jù)網(wǎng)格架構(gòu)。由于大型組織內(nèi)的不同職能部門或領(lǐng)域更理解其數(shù)據(jù)的正確使用方式，因此，讓各領(lǐng)域定義和實施自己的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)可減少迭代次數(shù)，最終幫助滿足業(yè)務(wù)需求并獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)。由此還可以消除集中式基礎(chǔ)架構(gòu)的瓶頸，并賦予各個領(lǐng)域針對具體情況使用最佳工具的自主權(quán)。數(shù)據(jù)網(wǎng)格會創(chuàng)建一個統(tǒng)一的基礎(chǔ)架構(gòu)，使各領(lǐng)域能夠創(chuàng)建并共享數(shù)據(jù)產(chǎn)品，同時執(zhí)行可互相操作性、質(zhì)量、管理和安全的標準。
3. 組織將采用可組合數(shù)據(jù)和分析，為數(shù)據(jù)使用者提供支持。一體化架構(gòu)已過時，但在縮小占用量方面仍值得期待。全球許多公司都要處理分布于不同區(qū)域、云和數(shù)據(jù)中心邊界的數(shù)據(jù)，因此幾乎不可能把這些數(shù)據(jù)整合到一個中心位置。鑒于此，至關(guān)重要的是組織可以從可組合數(shù)據(jù)架構(gòu)中挑選特定工具，來構(gòu)建其部分或全部數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)，也為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)帶來更多靈活性。數(shù)據(jù)編織架構(gòu)是可組合架構(gòu)一個很好的例子，可以使用數(shù)據(jù)目錄工具、語義工具、數(shù)據(jù)集成工具和元數(shù)據(jù)工具來創(chuàng)建此數(shù)據(jù)編織架構(gòu)。
數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)架構(gòu)多種多樣，各組織通常使用多個系統(tǒng)或模塊，共同構(gòu)成了其數(shù)據(jù)管理環(huán)境。能夠構(gòu)建低代碼、無代碼數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)，使企業(yè)用戶可以將所需數(shù)據(jù)管理堆棧組合在一起，降低其對 IT 的依賴，從而提高數(shù)據(jù)靈活性和用戶友好度。
2022 年，預(yù)計各組織將加快構(gòu)建可組合數(shù)據(jù)和分析環(huán)境的步伐，這樣，組織根據(jù)自身需求將數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)堆棧組合在一起之后，就可以避免供應(yīng)商的束縛，獲得更大的靈活性。
4. 小型、廣泛的數(shù)據(jù)分析將開始流行。人工智能/機器學(xué)習(xí)正在改變組織的運營方式，但要獲得成功，還要依賴于歷史數(shù)據(jù)分析，即大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析仍有其作用，但在許多情況下，此類陳舊的歷史數(shù)據(jù)發(fā)揮的價值將再衰三竭。
2022 年，各組織將利用小型數(shù)據(jù)分析為其個人客戶創(chuàng)造高度個性化的體驗，以在短時間內(nèi)了解客戶對特定產(chǎn)品或服務(wù)的看法。廣泛的數(shù)據(jù)分析需要結(jié)合不同數(shù)據(jù)來源的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，且是相對較新的概念，同時考慮到各組織結(jié)合使用地理空間數(shù)據(jù)、機器生成數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)和各種其他數(shù)據(jù)類型的速度，因此此概念尚未得到廣泛采用。但我們進入嶄新的一年之后，預(yù)計小型、廣泛的數(shù)據(jù)分析在組織中將會獲得更大的吸引力。
5. 進一步采用云
2022 年，我們可以預(yù)計云采用率會進一步提高。這是順理成章的事情，因為最近的研究表明，將高級工作負載轉(zhuǎn)移到云的企業(yè)，其比例同比增加了 25%。
盡管云越來越流行，應(yīng)用也越來越廣泛，但許多企業(yè)仍面臨一些困難。比如，要將數(shù)據(jù)存儲在多個位置會尤為棘手。由于涉及的數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，且數(shù)據(jù)處理機制多種多樣，因此，將所有數(shù)據(jù)整合到同一位置的傳統(tǒng)集成方法已不可行。
明年，云項目的重點將轉(zhuǎn)向集成。構(gòu)建統(tǒng)一的基礎(chǔ)架構(gòu)，從而實現(xiàn)跨多個位置訪問和管理數(shù)據(jù)，這將成為未來的優(yōu)先選項。因此，各企業(yè)將轉(zhuǎn)向可視化的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)，來支持與供應(yīng)商無關(guān)的架構(gòu)。從長遠來看，這將使企業(yè)變得更加靈活智能。
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