将数据经纬融入混合多云：使用互联数据大展身手_12页_2mb

IBM商业价值研究院：将数据经纬融入混合多云

核心内容

IBM商业价值研究院发布了一份关于Data Fabric（数据经纬）在混合多云环境中应用的报告，强调了其在企业数据管理和数字化转型中的关键作用。该报告指出，Data Fabric 不仅是一种技术，更是一种概念性的方法，旨在通过统一的数据服务和架构，解决企业在混合多云环境中面临的数据孤岛、存储成本高、数据访问受限等复杂问题。

主要观点

• Data Fabric 的价值：Data Fabric 能够在混合多云环境中提供一致的数据能力，使数据在适当的时间、地点和应用中可用，从而推动企业成为数据驱动型组织。
• 边界管理：Data Fabric 管理三个关键边界：数据平台之间的边界、云与云提供商之间的边界、事务性与分析性数据运营和社区之间的边界。这些边界管理对于实现数据的高效流动和利用至关重要。
• 超越数据库：Data Fabric 不将数据存储视为静态，而是将其视为动态流动的资源，支持跨平台、跨云环境的数据共享与分析。
• 与因陀罗网的隐喻：Data Fabric 被比喻为“因陀罗网”，即所有数据和应用通过网络相互连接，实现数据的无缝流动与价值传递。
• 敏捷实施与服务化：Data Fabric 的实施需要采用敏捷方法，并将其作为服务运行，以适应不断变化的业务需求和组织结构。

关键信息

1. 数据平台之间的边界

• 数据平台通常按业务单元划分，如客户数据平台、供应链数据平台等。
• 管理这些边界的方法包括整合、连接和控制，其中“控制”模式适合分布式混合云环境。
• 松散耦合是关键，使数据与应用之间可以灵活交互。

2. 云与云提供商之间的边界

• 混合云架构涉及多个云服务提供商，形成新的“孤岛”。
• Data Fabric 可以通过统一的治理和开放架构打破这些边界。
• 数据虚拟化和 API 集成是实现跨云数据流动的重要手段。

3. 事务性与分析性数据运营和社区之间的边界

• 事务性数据来自客户互动，分析性数据用于预测和决策。
• Data Fabric 使这两个社区能够协作，形成“提供商与客户”的关系。
• 通过打破边界障碍，可以提升整体运营效率和数据价值。

4. 实施 Data Fabric 的挑战

• 非技术性障碍：如组织文化、流程、治理等，是实现商业价值的关键。
• 投资方式：应将 Data Fabric 视为产品，而非项目，以支持其长期发展。
• 敏捷实施：采用“构建、测试、学习”的方式，以应对复杂性和不确定性。
• 服务化运行：Data Fabric 需要作为服务运行，以适应动态业务需求。

行动指南

1. 将 Data Fabric 视为产品

• 企业应将 Data Fabric 计划作为产品进行投资和管理，而非一次性项目。
• 需要持续的资金支持和人员配备，以实现长期价值。

2. 采用敏捷实施原则

• 鼓励跨学科团队协作，逐步构建和优化 Data Fabric。
• 建立覆盖所有相关计划的产品办公室，以促进整合和协同。

3. 将 Data Fabric 作为服务运行

• Data Fabric 应作为服务提供，使开发团队无需深入了解其内部机制。
• 服务化有助于自动扩展和适应业务需求变化。

专家贡献者

• Sandipan Sarkar 博士：IBM 全球企业咨询服务部混合云转型服务线全球数据 CTO，专注于数据驱动型组织的转型。
• Varun Bijlani：IBM 全球管理合伙人，领导混合云转型服务业务，具有丰富的战略和运营经验。
• Richard Warrick：IBM 商业价值研究院云计算全球研究负责人，专注于云与业务战略的融合。
• Subhendu Dey：IBM 高管架构师/副合伙人，数据和AI云顾问。
• Sujay Nandi：IBM 高管IT架构师，互联解决方案、物联网和云顾问。

总结

Data Fabric 是一种面向未来的企业数据管理方法，能够有效应对混合多云环境下的复杂性。它通过管理数据平台、云和云提供商、以及事务性和分析性数据之间的边界，帮助企业实现数据的统一治理与高效利用。企业应重视其非技术性障碍，采用产品化、敏捷化和服务化的实施方式，以最大化其商业价值。IBM 商业价值研究院通过深入研究和技术洞察，为企业提供了在数字化转型中构建和利用 Data Fabric 的战略指导。