IBM-多云市界数据蓝图_12页_1mb

多云世界数据蓝图总结

核心内容

随着企业越来越多地采用多云环境，数据战略和架构的重要性日益凸显。多云环境为企业带来了更高的创新能力和灵活性，但也伴随着数据孤岛、管理复杂性和成本挑战等问题。IBM 商业价值研究院提出“数据整体架构”（Data Fabric）作为应对这些挑战的解决方案，帮助企业实现数据的统一管理、可视化和高效利用。

主要观点

• 数据孤岛问题：企业因不同云环境的数据存储方式不同，导致数据难以访问、重复和不一致，影响业务流程的协同与效率。
• 数据蓝图的必要性：数据蓝图是企业数据管理的正式架构，它不依赖于特定云平台，而是以业务需求为核心，指导数据的组织与管理。
• 多云环境的挑战：企业需要在多云环境中整合传统IT系统，避免供应商锁定，同时确保数据安全、合规和成本效率。
• DataOps与DevOps的结合：企业应借鉴DevOps在应用开发中的成功经验，将DataOps引入数据科学流程，以自动化数据准备和清理，提升数据科学家的生产力和价值创造能力。
• 业务转型与数据迁移同步：企业应将业务转型与数据迁移同步进行，确保数据战略能够支持业务目标，同时适应技术变化。

关键信息

数据整体架构（Data Fabric）

• 数据蓝图是企业数据管理的统一架构，帮助企业在多云环境中实现数据的可视化、可用性和一致管理。
• 数据被组织为“中心”或“湖”，便于跨云环境访问和使用。
• 该架构有助于解决数据孤岛、低可靠性、低可扩展性等问题。

多云环境中的数据管理挑战

• 数据孤岛：不同云环境中的数据存储方式不一致，导致数据难以整合和使用。
• 成本与性能问题：数据迁移和跨云交互可能产生高昂的费用和性能瓶颈。
• IT与业务协同：数据迁移不仅是技术问题，更是业务需求驱动的过程，需IT与业务部门紧密合作。

企业迁移策略

• 原则一：业务转型之时，向云迁移之日
  企业应在业务转型过程中进行数据迁移，确保数据战略与业务目标一致，同时避免因技术选择不当导致的成本上升。

• 原则二：预测并规划未来发展、变化和创新
  企业应采用容器化、无服务器架构和数据设计策略，以适应未来变化，提升灵活性和可扩展性。

• 原则三：将DataOps添加到DevOps
  通过自动化数据准备和清理流程，释放数据科学家的时间，使其专注于高价值的数据模型和创新工作。

案例：Yara 数字农业平台

• Yara 是一家全球领先的化肥生产商，通过构建独立于云平台的数据蓝图，实现了对多云环境的统一数据治理。
• 采用按使用量付费的模式，结合DataOps，Yara 提供了 Weather Data 和 Crop Yield as a Service 等创新数据服务，支持全球7%的耕地。

如何开始

企业可以按照以下步骤制定并实施数据战略：

1. 制定业务转型战略：明确哪些核心业务流程优先迁移，并结合多云能力进行优化。
2. 选择合适的技术架构：确保数据存储靠近使用位置，同时实现跨云环境的数据监管。
3. 自动化低价值任务：识别数据科学家的瓶颈，引入DataOps实现自动化，提升整体效率。

专家介绍

• Tony Giordano：IBM Services 高级合伙人兼副总裁，专注于信息管理与大数据，拥有丰富的行业经验。
• Mehdi Charafeddine：IBM Services 副合伙人，技术领导，擅长复杂项目实施和新技术探索。
• Dan Sutherland：IBM Services 数据平台首席技术官，专注于数据架构和边缘技术。
• Becky Carroll：IBM Services 副合伙人，专注于认知业务决策支持，推动企业流程数字化转型。

结语

多云环境正在成为企业运营的主流，但其复杂性也要求企业必须重新思考数据管理方式。通过制定数据蓝图、采用DataOps、预测未来变化并推动业务与技术的协同，企业可以更好地应对多云挑战，实现数据驱动的创新和增长。