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今天的大數據發展到何種狀態？ 我們需要做些什么，才能讓大數據應用變得更加成熟？

從各種應用分析和調查來看，雖然企業的數據量呈爆發趨勢增長，也更重視信息的來源和使用價值，但在實際的商業價值推動上，并沒有帶來顯著成果。 雖然大數據概念炒得很火熱，但應用上仍停留在如何將正確的信息在正確的時間發送給正確的人。

為了收集、獲取海量數據，各種數據存儲和管理系統如雨后春筍般誕生，包括數據倉庫、數據湖和數據管理架構等，開始加快走向企業應用場景中。

只是，當企業的解決方案以及平臺架構開始增多，業務的復雜性也隨之增加，企業需要一個標準的數據管理架構，去整合所有的數據以及多樣的應用工具，包括能實現跨環境以及混合應用的管理。 以往集中式架構，已經不能滿足企業的業務需求了。 或者說，企業需要更強大的數據分析能力，能對不同的數據源進行訪問。 這也是以 Data Fabric 為核心的數據管理架構，變得越來越流行的最根本原因。

理論上講，企業需要一個核心數據庫，能確保所有的數據都是最新、易管理，并且是干凈數據； 但之前的數據架構模式不可能實現，而 Data Fabric 則能幫助企業實現不同數據的管理，并且能把各種數據之間的關系關聯起來，而不是將所有的數據傾倒在一個數據湖中。

所以，在數據的整個治理過程中，所有相關的應用都很重要。 比如： 我們可以通過數據倉庫實現高性能、可重復的分析； 而數據湖可以存儲用于開發和測試的數據； Data Mesh 這種基于領域驅動和自服務的數據架構設計模式，可以用來管理分布式數據，因為該服務本身借鑒了微服務和 Service Mesh 分布式架構思想。 提到 Data Mesh，有人可能要問 Data Mesh 和 Data Fabric 是什么關系？ 其實，Data Mesh 和 Data Fabric 在概念上都差不多，都是一種新型的數據管理架構，都致力于讓數據互聯互通。

當企業業務上升到一定量，構建大數據平臺成為必須品。 問題是，大數據平臺如何構建？ 不同企業有不同選擇！

有專家建議，最好采用兩種策略構建 企業大數據平臺 ， 即一個用于生產，另一個用于分析。 但筆者認為，基于一個標準的數據架構構建大數據平臺，更有利于數據管理。 如果每個業務部門都建自己的平臺，需要支持多個數據庫，還得需要一個 ETL 平臺完成數據之間的轉換。 這時，數據的真實性、實時性都會出現挑戰。 構建大數據平臺，最終的目標是為了整合數據，讓所有的數據實現可視化管理，并且無論數據在企業內部還是云端，都能實現統一管理。 多一個數據平臺，就意味著企業在進行數據整合時，會增加額外的成本，并且容易出現數據安全隱患。

?慧日云企 是一家以企業云應用、華為云、大數據技術、IDC基礎設施為核心的高科技企業。 涵蓋了醫療，教育等多個行業。 可以提供較為全面有多種定制化的解決方案。

如果企業選型選對，基于標準的數據架構來打造打造大數據平臺，那意味企業擁有了先天的一站式大數據平臺管理能力，后期可以通過各種工具和手段進行數據的標準化管理。