企业数据战略规划 - 方法和实践 0730.pdf
这份PPT主要探讨了数字化转型中的数据战略和技术趋势，核心内容可以概括为以下几个方面：
**1. 技术发展引发的架构演进趋势：**
* **数据中心趋势：** 走向私有云和云原生，推动算力密集度加速、存算分离和异构计算。
* **架构趋势：** 数据运营从传统的DataOps演进到批流一体，最终走向湖仓一体，云原生是核心。
* **技术生态趋势：** Hadoop作为包容性技术栈，不断发展和完善，包含了容器化、微服务化、持续交付和AIops等云原生基础技术。
**2. 数据驱动创新的数据架构特点：**
* **从过去到现在：** 从数据中心部署到云化部署；从批处理加工为主到批流合一；从大需求/大项目/粗模块到碎片化需求，细粒度/灰度演进；从点到点的数据访问到数据的去中心化，统一数据访问；从传统企业数仓统一架构到领域驱动的设计开发，强调业务灵活性；从固定甚至僵化的数据模型到灵活变化的数据模型。
**3. 数据架构的趋势：**
* **碎片化需求、产品化设计、集中式产能。**
* **集中产能，提供去中心化的产线，应对碎片化的业务需求。**
* **核心概念：**
* **Data Mesh（数据网格）：** 将数据去中心化，业务方自助使用。
* **Data Fabric（数据编织）：** 将分布于不同应用的数据链接起来，实现数据编织。
* **湖仓一体：** 集成数据仓库和数据湖，支持多功能分析。
* **混合云环境：** 支持混合云和多云环境的基础设施。
**4. 为什么会出现Data Mesh：** 应对技术复杂度与业务复杂度的分离。康威定律影响下，需要新的组织架构模式。
**5. 针对数据产品的工业化敏捷生产和闭环优化：**
* 构建工业化敏捷生产体系，实现数据产品的全生命周期管理。
* **核心理念：** 数据用户负责制定目标、质量标准、架构规范，由业务数据团队自助定义产品。
**6. 数据Fabric - 数据应用的层次化架构：** 重点在于数据管理、数据安全、数据治理和数据的应用。
**7. 从数据仓库到云原生的“数据湖仓”：**
* **云原生数据湖仓的特点：** 具有云原生特性、存算分离、支持多种存储引擎、扩展性和灵活性、SaaS化服务等。
* **数据湖仓（Data Lakehouse）优势：** 云原生的数据湖仓具备了云原生、多云部署、云原生、容器化、存算分离、多种存储和计算引擎支持、扩展性和灵活性等优势，提供了统一的元数据和数据目录。
**8. 从数仓/数据湖到Data Lakehouse（数据湖仓）：** 传统数据仓库、数据湖和Data Lakehouse在数据源、数据格式、数据量级、存储方式、可扩展性和计算引擎等方面的区别。Data Lakehouse在多个方面都做了优化和提升。
**9. 从数据架构的演进看大数据Hadoop生态的发展：** Hadoop生态从Hadoop 1.0到Hadoop 3.0，各个阶段对存储、计算、治理等方面的支持和演进。
**10. 湖仓一体的实现：**
* 湖仓一体的核心是灵活的“动态表结构”。
* **关键技术：** 开放表格式、ACID支持、灵活Schema、分区演进和不依赖特定存储。
**11. 分别适配各种数据存储方式，适应不同类型数据和场景：** 贴源、基础和历史数据HDFS；准实时分析和探索数据Kudu；海量明细查询数据HBase；对象存储Ozone等存储方式的特性。
**12. 云化数据湖存储： Apache Ozone高性能对象存储：** 解决混合云、多云部署的存储扩展性问题。
**13. 从技术到业务 - 数据战略的定位：**
* 战略工程化：通过技术驱动战略实现。
**14. 数据战略包含的常见内容：** 数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生命周期。
**15. 数字化转型的指导纲领：** 重点关注十四五规划中的相关内容，包括加快企业数字化转型升级，支持大型企业打造一体化数字平台。
**16. 上云、赋智、用数：** 构建数据治理体系，保障数据的安全、质量和价值的充分发挥。
**17. 针对数据产品的工业化敏捷生产和闭环优化：** 数据团队在平台和应用上要做的业务自助和技术自洽。
**18. 数据驱动的新业务，也需要新的数据管理策略：** IT从运动员到组织者+裁判员，面临的挑战在于数据在业务和技术两个角度如何统一；Dev和Ops 两个流程如何统一；数据在成本和收益两个层面如何计算。
**19. 传统数据治理面临的挑战：** 数据标准嵌入的闭环，数据资产的实时状态和治理状态匹配，业务人员参与程度，数据资产的价值量化等。
**20. 充分自助和自治，提高业务参与度：** 强调数据治理平台化，促进业务用户对数据治理形成自发行为和习惯，实现去中心化治理，自助化体验。
**21. 面向领域、面向用户的数据标准和操作规范：** 数据治理要随着业务反馈逐步完善。
**22. Data Fabric中实现数据治理的五个工作：** 实时化、统一数据确权、元数据管理图谱化、数据资产的成本/价值盘点，数据评价的社区式民主协作。
**23. 数据驱动业务的战略考虑：**
* **Joseph Fuller的观点：** 战略的关键在于干掉假设。
* **核心竞争力的钻石模型：** 资源优势，需求，生产力方式，战略和组织。
**24. 基于数据建立竞争力的钻石模型：** 构建以用户为中心，以大数据为基础的商业模式。包括零售业务转型、研究业务提速、运营优化和法规遵从。
**25. 麦肯锡: 银行数字化金融创新的“3+1”战略：**
* 三个策略: 建设全新商业模式；以客户为中心的现有业务数字化转型；利用战略合作机会或者风投机会，进行布局。
* 一套基础能力。
**26. 例子：数字化转型之数据体系整体规划：** 数据推动业务模式创新的目标、平台+应用双轮驱动推动业务发展。
**27. 例子：数据体系规划：** 数据体系的规划架构
**28. 技术能力建设优先级分析与设定：** 结合业务价值、技术复杂度和风险等因素，对技术能力进行优先级分析和设定。
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