数据孤岛

数据编织 Data Fabric：解决“数据孤岛”的新思路一个不争的事实是，企业内部数据孤岛的形成，根因在于业务发展的复杂性与技术迭代的快速性导致。具体而言，随着企业业务快速增长，如新生产线的引入或外部公司的并购，这些活动往往伴随着新系统上线与独立数据体系的融入，自然催生了新的数据孤岛。此外，技术革新亦是促成数据孤岛的另一重要因素，尤其在大型企业中尤为显著，如金融头部企业，为追求效率与竞争力，不断采纳业界新技术，导致系统多样性与数据沉淀加剧，进而加剧了数据孤岛现象。

打破数据生产力的桎梏，打造数据分析驱动的新型组织在当前的经济环境下，各行业面临着前所未有的挑战，降本增效成为企业普遍追求的目标。数字化转型被视为实现这一目标的关键路径。通过数字化手段，企业能够探索新的增长机会，提升运营效率，并有效控制成本支出。在这一转型过程中，数据分析的重要性日益凸显，它为企业提供了深入了解市场、优化运营策略、提升产品服务质量等关键洞察。然而，随着数据量的爆炸性增长和数据来源的多样化，数据问题也逐渐成为企业亟待解决的核心难题。

破除“数据孤岛”新策略：Data Fabric（数据编织）和逻辑数据平台今天，我们已经进入到一个数据爆发的时代，仅 2022 年，我国数据产量就高达 8.1ZB，同比增长 22.7%，数据产量位居世界第二。数据作为新型生产资料，是企业数智化运营的基础，已快速融入到生产、分配、流通、开发、应用、服务等各环节之中，深刻改变着企业的生产方式、管理方式和经营模式。通过数据驱动，能够帮助企业不断提高业务决策效率和质量，适应快速变化的商业环境，构建新质生产力。

从“数据孤岛”、Data Fabric（数据编织）谈逻辑数据平台提到逻辑数据平台，其核心在于“逻辑”，与之相对的便是“物理”。在过去，为了更好地利用和管理数据，我们通常会选择搭建数据仓库和数据湖，将所有数据物理集中起来。但随着数据量、用数需求和用数人员的持续激增，数据架构的复杂度和组织架构的复杂度对物理集中的方式带来诸多挑战。