处理孤立数据的企业在跨各种业务职能利用AI功能时经常会遇到困难。碎片化的数据格局阻碍了AI技术的无缝集成。创新的需求至关重要，在不断发展的数据管理领域，企业越来越倾向于数据网格体系结构这一突破性的范例，这种将数据视为产品并促进跨域协作的战略已经成为重塑无数行业的关键力量。
要开始实施数据网格，企业需要迈出关键的第一步——对其现有数据环境进行彻底分析。仔细检查数据源、格式和使用模式对于使关键业务功能与潜在领域保持一致至关重要。通过评估其当前数据基础架构的优势和局限性，企业可以做出明智的决策，为无缝过渡奠定基础。
关键是要认识到，虽然技术发挥着至关重要的作用，但仅靠技术并不能解决企业面临的孤立数据的所有复杂挑战。因此，必须在数据治理框架内建立所有权和责任，强调将治理流程持续集成到域工作流中，以确保与最高质量、安全和法规遵从性标准保持一致的同步和精心编排的数据管理。将治理流程持续集成到领域工作流中是至关重要的，它促进了一种同步和精心编排的数据管理方法，这种综合方法强化了在数据治理方面追求卓越的承诺，认识到技术和战略流程的结合对于持续成功至关重要。
数据网格的基础
数据网格架构的设计强调创建一个可扩展且具有弹性的框架，以支持数据产品的分发和消费。利用云原生技术、微服务和集装箱化增强了敏捷性和适应性。通过将数据视为域团队(例如，会计、消费者满意团队等)使用的一组产品，企业可以培养面向服务的方法，从而在域中培养灵活性和自主性。
在企业探索数据管理解决方案时，认识到传统集中式体系结构的局限性是至关重要的，这些方法在应对当今动态和数据密集型环境的不断变化的需求方面经常面临挑战，包括可扩展性限制、复杂性增加以及难以适应不同的领域需求，这种理解推动了对数据网分散和协作性质的日益增长的需求，在这种情况下，集中化的缺点被降至最低，使企业能够利用现有投资，并采用更具适应性和响应性的数据管理范例。需要强调的是，数据网格不是抛弃已建立的集中式系统，而是将它们作为基本组件，将数据环境转变为更具可扩展性和灵活性的生态系统。
具有代表性领域的分阶段部署方法在试点阶段允许根据吸取的经验教训进行增量调整。授权领域团队拥有、管理和治理其数据产品的技能和工具是成功部署的关键。跨域的增量部署可将中断降至最低，并通过持续的监控和反馈收集实现与不断变化的需求和挑战保持一致的迭代改进。
例如，假设一家大型医疗保险公司拥有一个管理患者记录、索赔数据和提供者信息的集中式数据库。传统上，访问和利用这些关键数据需要通过集中的渠道导航，从而阻碍不同业务部门的响应能力。通过实施数据网状方法，企业形成了跨职能团队，每个团队负责特定领域，如索赔处理、成员服务和医疗保健提供者关系。这些团队拥有分散的所有权，可以直接管理和发展他们的领域特定数据。现有的集中式数据仓库可以保持不变，作为基础存储库。然而，数据网格引入了特定于领域的数据平台，使这些团队能够无缝地贡献、访问和分析数据。
从更广泛的背景来看，数据网格适用于不同的行业。从集中式数据管理到分散式数据管理的转变，侧重于增强领域专家和协作能力，这在医疗保健和生命科学、零售、消费品、制造和金融服务等行业巨头的成功案例中可见一斑。
好处比比皆是
数据网格的优势超越了行业孤岛，实现了数据民主化，打破了障碍，促进了协作和创新。大规模采用AI变得无缝，使企业能够实现AI支持的预测性维护、质量控制、供应链优化、客户洞察、可持续性和创新等关键绩效指标。
当企业考虑采用数据网格时，行动的号召是明确的：聘请久经考验、知识渊博的数据专业人员，并从在实施数据网格方面具有实际经验和公认成功的企业、团队或个人那里寻求灵感，这种变革性方法的成功取决于那些了解数据管理、治理和协作的细微差别的人的专业知识。在由数据驱动的世界中，迈向数据网格的战略举措是邀请企业释放其全部潜力，推动创新，并获得跨行业的竞争优势。
