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數字經濟時代，數據已經成為繼土地、勞動力、資本、技術之外的第五大生產要素。數據價值的釋放成為各類主體正在實踐中的重要內容。在“2021中國數字化年會”的數據管理論壇上，Thoughtworks中國區數據與智能業務線解決方案總監張晶白帶來《邁向Data Mesh 以全新的數據架構范式，加速創造業務價值》的主題演講，以創新的技術架構的視角，講解了如何發揮企業的數據價值。本文根據主要演講內容整理。

探索企業數據平臺的成功要素

研究數據發現，幾乎100%的企業都不否認數據是有價值的，對于大數據與人工智能的投資也在持續增長，但是，人們對于這些投資所能產生的商業價值的信心實際正在下降。76%的企業不認可自身是數據驅動型組織的公司，90%的人員和流程都遇到各種問題，導致無法借助數據來完成組織轉型。這些問題可歸于四方面：

第一，不能清晰的了解數據在哪些業務場景可以發揮商業價值，數據項目啟動難;

第二，企業的數據平臺匯聚著各方面數據，數據源難以規模化;

第三，通過數據分析生成各種指標畫像，疲于應對業務人員需求，數據使用難以規模化;

第四，數據項目的負責人通常是IT人員，對業務理解有所欠缺，不具備站在企業全局視角思考的能力，難以實現數據商業化。

我們迎面這些問題，將企業數據平臺的成功要素集中于三個要點，即在錯綜復雜的企業技術環境中快速啟動;規模化地引入高價值的新數據源和使用場景;盡早實現數據對整個企業商業系統的價值(對內或對外)。

從微服務的視角思考數據架構

數據倉庫、數據湖和云上數據平臺是大家常見的數據架構模式，也是企業數據平臺演進三個重要階段，而這三種數據平臺架構存在一些共性的挑戰。例如，巨型的數據孤島和無法克服的技術瓶頸、數據所代表的業務知識無法在生產者和消費者之間傳遞、基礎設施無法響應業務彈性需求等。

數據架構所面臨的挑戰，與微服務架構之前的單體軟件陷入的境況十分相似。傳統的單體軟件難以實現復雜的業務需求，因此出現了微服務的概念，實現IT技術的復用，能夠持續快速的響應、部署和迭代。微服務已經成為事實上的軟件架構范式，被企業廣泛采用。如今，這股浪潮開始席卷數據領域，如果我們的數據架構能夠以微服務的架構思想來設計，會帶來什么樣的改變?基于此思考，thoughtworks提出了Data Mesh的概念。

Data Mesh超越技術的范式轉變

Data Mesh 采用高度分散的數據架構，分布式數據平臺定義為一組面向域的數據或機器學習產品，用自服務的方式使用數據基礎設施提供的數據流水線(清洗、組合、豐富等)或合規(數據鑒權、隱私、安全等)的公共服務并接受數據產品思維的設計和管理，以及和企業交付基礎設施深度集成 。在Data Mesh架構下，基礎框架仍然是數據平臺，由IT團隊維護，不同的是賦以產品思維和管理，使數據生產過程產品化。

Data Mesh架構遵循五方面原則：

數據域對齊業務域，即將業務解耦之后映射到數據，再將數據解耦，減少數據冗余度，使其和業務緊密集合;

將數據視為產品，就如同微服務，在合規的權限體系下，可以被直接訪問和調用;

自服務的基礎設施，而數據的基礎設施相對于微服務的成熟架構還有所缺失，這也是未來需要持續發力的地方;

在生態治理方面，發現數據互相調用過程中的問題，解決節點和節點間的問題;

通過網格編排的思想設計數據走向，使數據產品能夠支持不同模塊、不同域的銜接。

Data Mesh的邏輯架構

數據分為數據生產者和數據消費者兩個層面。生產者是數據的源頭，來源于很多的業務系統;消費者是數據的使用場景，比如標簽畫像、推薦引擎。數據從生產端到消費端的過程就是數據變現的過程。我們要經過數據獲取、數據計算、數據存儲、數據標準連接，最終形成數據產品。這要求業務人員是具備數據思維的人員，去發掘數據價值究竟如何在業務場景中實現，起到橋梁的作用。那么，IT人員做什么?上層的數據治理包含數據標準、數據安全、數據質量管控等一系列工作，以及上文中提到的自服務基礎設施，都需要IT團隊來完成。

關于Data Mesh的實施建議

Data Mesh 架構的技術理念尚處于實踐早期，可能引發大家許多不同的觀點。我們遇到的最大挑戰來自于數據加工，但企業中的業務人員對于這樣的方法接受度普遍較低。

關于Data Mesh的實施，我們提出四點建議：第一，去中心化的數據并不意味著去中心化的基礎設施;第二，好的架構不是設計出來的，而是根據企業業務愿景和數據現狀演進出來的;第三，汲取產品思維所提供的知識財富;第四，Data Mesh不僅是數據架構問題，更是戰略和組織問題。Thoughtworks希望隨著Data Mesh 架構的逐步成熟，數據產品能夠傾向簡單，使業務人員更易于接受，助力企業發揮數據價值。

報告下載：http://www.uykitab.cn/report/detail?id=76