在数据管理领域的一次重要活动中,Aloudata大应科技与DataFUN携手举办了“数据编织价值评估研讨会”,会上正式发布了《数据编织价值评估指南》白皮书。这份白皮书由Aloudata主导,提出了业界首个针对数据编织(Data Fabric)的价值评估框架,为企业如何有效实施数据编织提供了明确的指导。
参与此次研讨会的嘉宾阵容强大,包括Aloudata的创始人兼CEO周卫林、技术副总裁余俊,以及康明斯中国区首席架构师徐志蔚、西卡中国BI和数据负责人袁莺。他们共同见证了这一数据管理领域的重要时刻。
当前,企业面临着数据管理的巨大挑战。业务需求的多样性和快速变化要求数据能够快速、灵活地响应,而传统的数据湖仓和数据中台体系往往依赖复杂的ETL流程和庞大的基础设施,不仅使用门槛高,而且成本昂贵,回报周期长。因此,企业急需一种更加敏捷、灵活的数据管理架构。
数据编织作为一种创新的数据管理架构理念,近年来受到了广泛关注。自2019年起,Gartner在数据技术趋势报告中多次提及数据编织,并在2024年的数据管理成熟度曲线中显著提升了其成熟度,预测其将在未来几年内广泛应用。数据编织利用数据虚拟化技术,无需复制数据,通过逻辑化的方式实现多源异构数据的集成和整合,能够高效、准确地满足企业的数据需求。
然而,尽管数据编织具有诸多优势,但在实际应用过程中,企业仍面临诸多挑战。如何评估数据编织的价值?如何找到适合的落地路径?这些问题一直困扰着企业。为此,Aloudata基于自主研发的国内首个逻辑数据编织平台——Aloudata AIR,结合在金融、制造等行业的实践经验,推出了《数据编织价值评估指南》白皮书。
该白皮书提出了业界首个数据编织价值评估框架,围绕“让业务及时用上好数据”的目标,从“提升数据交付效率”、“降低数据膨胀系数”、“减少数据管理成本”三个维度进行评估。其中,“当天需求满足率”和“当天数据动销率”被作为关键指标,以量化评估数据编织的实际效果。
具体而言,数据编织能够显著提升数据交付效率,将数据需求的响应周期从周缩短到天,实现10倍的数据交付效率提升。同时,通过机制设计上的优化,数据编织能够系统化地减少数据拷贝,节省存算资源,至少节省30%的存算成本。数据编织还能简化系统技术概念,降低数据平台上手门槛和运维成本,提升数据管理的自动化水平,至少节省70%的数据管理成本。
Aloudata的数据虚拟化技术是数据编织的核心支撑。该技术包括智能查询下推、智能数据投影等关键技术,能够在逻辑集成的基础上实现高效、灵活的数据管理。与传统的数据虚拟化方案相比,Aloudata AIR更强调其在数据集成、加工与服务全流程中的价值,无需事前搬运数据、无需事中运维ETL任务、无需事后计存治理,实现了“零搬运、免运维、自治理”的目标。
为了验证数据编织的实际效果,白皮书还介绍了多个成功案例。例如,首创证券、某头部车企、某跨国企业等均采用Aloudata AIR落地数据编织,在敏捷数据分析、全域数据逻辑整合以及跨境数据合规查询等场景下取得了显著成果。这些案例不仅展示了数据编织在提升数据响应速度、降低存算成本和管理成本方面的实际效果,也为其他企业提供了宝贵的借鉴经验。
在研讨会上,Aloudata的创始人兼CEO周卫林表示:“我们致力于将数据编织这一前沿架构理念转化为更成熟的产品和方案,推动其在更多行业和场景的落地应用,为企业的数据管理变革和数智化业务创新提供有力支撑。”康明斯中国区首席架构师徐志蔚也对此表示赞同,他认为数据编织能够赋能自服务场景,让业务自己掌握数据分析的能力,及时获取数据价值。
西卡中国BI和数据负责人袁莺同样对数据编织表示了认可。她指出,前端业务需求变化迅速,传统的数据管理方式往往无法及时响应。而引入数据编织后,整个数据整合链路大幅缩短,能够快速、灵活地满足前端数据应用需求,实现数据的民主化。