多云世界数据蓝图_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，如何有效管理跨云的数据成为关键挑战。IBM 商业价值研究院指出，数据战略和架构的整合对于实现业务转型至关重要。多云环境虽然带来了创新和灵活性，但也伴随着数据孤岛、性能下降、成本上升和管理复杂性等问题。为应对这些挑战，IBM 提出“数据整体架构”（Data Fabric）的概念，即一种能够跨云环境统一管理和使用数据的蓝图。

主要观点

• 多云环境的普及：85% 的受访企业已经在多云环境中运营，96% 的企业计划在未来三年内使用多个云服务。
• 数据孤岛问题：不同云环境的数据组织方式不同，导致数据难以访问、重复和不一致，影响业务决策和效率。
• 数据整体架构（Data Fabric）：这是一种跨云的数据管理架构，使数据在企业范围内保持统一的可视性和可用性，同时避免依赖单一云平台。
• 云迁移需以业务为导向：企业应以业务需求为出发点，评估成本和性能，避免因技术缺陷导致成本上升。
• DataOps 与 DevOps 的结合：DataOps 可以像 DevOps 一样提升数据科学的效率，自动化数据准备、验证和清理流程，使数据科学家专注于高价值工作。
• 企业文化和人员支持：成功的数据战略不仅需要技术，还需要培养数据文化，确保员工具备必要的技能，并能够从数据中获得最大价值。

关键信息

• 数据整体架构：提供统一的数据视图，避免数据孤岛，支持跨云环境的数据治理和安全策略。
• DataOps 方法：通过自动化数据准备流程，提高数据科学家的工作效率，推动业务创新。
• 容器化与无服务器能力：帮助企业灵活迁移应用和数据，降低资源成本和运营复杂性。
• 数据结构设计：应考虑不同云环境的兼容性，确保数据生命周期管理、安全性和合规性。
• Yara 案例：作为全球领先的数字农业平台，Yara 采用独立于云平台的数据战略，实现数据驱动的业务转型。

数据战略指导原则

1. 业务转型之时，向云迁移之日

   • 云迁移应以业务需求为导向，确保成本控制和性能优化。
   • 避免因技术缺陷导致成本上升，例如数据孤岛带来的高昂传输费用。

2. 预测并规划未来发展、变化和创新

   • 企业应避免“供应商锁定”，采用灵活的技术架构。
   • 容器化、无服务器能力和适当的数据结构设计是关键要素。
   • 数据存储应靠近使用位置，以减少网络流量和成本。

3. 将 DataOps 添加到 DevOps

   • 自动化数据准备流程，释放数据科学家的创造力。
   • 数据科学家应专注于高价值的模型设计和创新工作。

如何开始

企业可采取以下步骤制定与多云环境整合的数据战略：

1. 制定业务转型战略，明确多云能力的应用场景。
2. 选择合适的技术方案，确保数据存储和使用位置的匹配。
3. 自动化低价值的数据准备任务，提高数据科学家的生产力。

专家简介

• Tony Giordano：IBM Services 全球主管，拥有丰富的信息管理与行业经验。
• Mehdi Charafeddine：IBM Services 解决方案主管架构师，擅长处理复杂数据架构问题。
• Dan Sutherland：IBM Services 数据平台首席技术官，专注于边缘技术和数据架构设计。
• Becky Carroll：IBM Services 认知业务决策支持副合伙人，拥有跨行业和多技术领域的丰富经验。

结语

在多云环境中，企业需要构建一个统一、灵活且安全的数据蓝图，以支持业务转型和创新。这不仅涉及技术架构的设计，还包括企业文化、人员技能和数据治理策略的全面优化。通过遵循 IBM 提出的三项指导原则，企业可以更有效地应对多云环境带来的复杂性和挑战。