好马还需要配好鞍-现代化数据体系架构是企业在大数据时代取胜的关键

随着世界经济变得更加复杂和相互交织，全球生成、存储和使用的数据量呈指数级增长，到2021年已达到惊人的59 ZB。因此，采用能够应对不断增长的数据量的现代数据体系结构是当今企业的竞争需要。
对于大多数场景来说，数据体系结构的演变在很大程度上受到运营和业务需求变化的指导。然而，数据架构中一些常见的大数据架构方案，确是放之四海皆有效的。例如，改善传统的软件体系架构，让整套架构具有更好的性价比（比如上云，各种云建设）。此外，对一些数据管理工具的应用，其中包括经典数据仓库、数据湖和实时流。
无论什么行业以及使用场景，数据体系结构现代化的道路都涉及到以数据为中心的技术的革命。这包括将孤立的数据从复杂的遗留数据库，敏捷、高效，尽量无损迁移到现代的基于云的数据池。

1. 现代化数据体系结构的需求

在我们深入探讨为什么企业需要更新其数据系统之前，让我们先简要讨论一下遗留数据管理工具的工作原理。传统的数据栈涉及各种各样的工具，这些工具需要相互完美地协调，以交付结果。这些系统旨在处理来自固定来源的静态和可预测数据。

然而，随着结构化和非结构化数据源的多样化，数据的不可预测性和复杂性呈指数级增长。这种转变导致传统的数据管理工具被认为是复杂的、昂贵的，并且无法解决现代数据问题。

优秀的数据和分析平台可以帮助企业创建灵活、可扩展的数据堆栈。数据现代化通过彻底改变企业收集、处理、分析和使用数据的方式，快速做出更好的业务决策，从而提高了生产率。
一个先进的数据架构，一般需要满足以下几点：
1 集成不同的数据资产，并提供一个统一的视图，并为用户提供了一个统一的接口，降低数据异构带来的复杂性。
2 在确保遵守数据保护和隐私法规的前提下，进行更高级的数据治理。
3 确保在正确的时间访问正确的数据，通过将来自不同来源点的数据汇集在一起，架起组织的桥梁。
4 提供有价值的、可实施的架构方案，以满足多变动态业务环境的需要。
5 降低成本、减少数据延迟、加快企业数据类产品的迭代速度及上市时间。
6 能支持非结构化数据，拥抱开源。
从数据决策方使用的角度看，先进的数据架构具体更多的优势，数据更实时化，更方便的企业各流程数据自治，更好的数据安全性，更低的运维成本，和更高的数据质量，这都是先进的工程架构带来的诸多好处。
混合部署基础架构：随着企业数据的持续快速增长，公司需要有意识地围绕这些数据制定强健的数据存储战略和治理策略。其中，最重要的就是，公司需要找出可以实施的数据存储架构，无论是多云还是混合云和边缘计算的数据节点，以确保最佳的分析交付。
跨国数据： 驱动数据架构更新的的另一个关键驱动因素是围绕数据实践的跨国监管要求的频繁变化。今天，大多数公司的业务并不局限于一个特定的地点或国家。离岸和近支撑业务模式的兴起迫使公司将自己的数据外围扩展到境外。这将企业数据纳入了不同但严格的数据法规的范围。例如，在美国，州和联邦关于数据保留的规定从5年到30年不等。这取决于数据类型和监管性质。在这种情况下，依赖其中某些无法再访问的数据的公司或者相关业务，可能会在数据查询方面遇到重大障碍，最终导致收入损失和不合规。
监控数据使用情况：跨境操作还需要多个团队从不同的位置对相同的数据进行评估。为了各个团队确保无缝数据访问，公司需要完整审核数据并监控系统的资源使用情况。通过对不同的团队和业务类型，定制不同的监控指标，来帮助各个团队保持清晰的审计跟踪来维护透明度。

2. 云在数据现代化架构中的应用
当我们谈论当代IT领域时，我们看到了两个非常戏剧性的变化。其中之一是数据现代化。另一个是云的兴起。两者的融合为数字变换的最新发展奠定了基础。
云数据仓库是数据现代化的有利因素。根据德勤的调查，55%的组织将数据现代化视为云迁移的关键组成部分。
云以合理的成本提供更好的性能，并确保高可扩展性以及：
提高容量：拥有无服务器的基础架构带来了好处。完全管理的云平台可以帮助用户无缝扩展，而无需担心标准数据库操作。
更大的灵活性：云平台有助于根据需求自动化资源分配过程。这确保了更大的灵活性。
更好地访问工具：云平台消除了数据孤岛，专注于提供跨业务功能的统一数据视图
更深入的见解：云计算自动化了数据管道，并在单个云存储库下统一了数据源。这样可以获得更深入、更快和更好的见解。
更好的安全性：使云成为所有数据现代化计划的理想启动平台的另一个关键方面是其最先进的安全管理功能，该功能通常设计为允许组织充分利用云应用程序和网络的潜力，同时缓解潜在的威胁向量和安全问题。例如，大多数云平台都配有加密密钥管理，通过加密关键数据和保护连接，帮助公司限制数据丢失并确保数据完整性。
支持瞬态和无状态应用程序架构：最后，云的扩散帮助现代技术堆栈显著模块化。它为瞬态和无状态应用程序体系结构的繁荣提供了一个灵活的平台。无状态应用程序体系结构允许无缝部署更简单、更小的微服务，并帮助公司摆脱过去笨重的单片应用程序。

3. 从旧的数据架构升级到先进架构的建议步骤
在对遗留数据系统进行现代化改造时，不一定需要采用全有或全无的方法。企业可以保持竞争力和相关性，而无需从头开始构建数据栈。设计良好的混合系统可以解决遗留系统带来的许多问题。
以下是根据此原则更新旧版系统的几个步骤：
评估：从定义挑战、目标和需求开始。不要对系统的全面检修感到不知所措或过于热情。相反，请评估新IT技术栈的功能、业务价值以及客户接受更改的意愿。最终，您将能够更好地决定是需要完全过渡还是混合采用。
迁移：即使你不热衷于完全取代现有的IT栈，你也应该考虑云。将数据迁移到云平台可以使您摆脱技术限制，并且是实现传统现代化的良好一步。您可以研究了解哪些云工具与市场上的竞争对手相关和使用，然后采用它们。
架构和程序分离：采用将基础架构与应用程序分离的容器化应用程序。这将确保灵活性和可移植性。
为未来投资：为未来的增长和可能的变化做好准备。这将帮助您在动态的市场条件下保持长期相关性。您可以记录KPI和基准，并为将来的更新制定计划，以确保相同。
选择先进合作伙伴和云技术提供商：根据您的需求和预算选择合适的技术合作伙伴。理想的技术合作伙伴会帮您将您的遗留系统与云基础设施集成，或者在需要时完全替换它们。

数据是现代企业的核心。因此，业务领导者不能再忽视能够提高数据价值的功能。数据现代化是企业加速数字化转型所必需的有效数据管理解决方案的一个演进方面。

轻松一刻