核心观点与关键数据
数据仓库与数据湖
- 数据仓库：存储多源历史数据，用于分析报表，减轻生产系统压力，整合数据，保留历史记录，提高数据质量，确保单一真实版本，便于商业智能解决方案。
- 数据湖：低成本存储原始数据，支持多种规模实例，补充企业数据仓库，释放EDW资源，支持数据探索、高级分析、IoT数据等，提供高可用性和灾难恢复。
现代数据仓库与数据湖屋
- 现代数据仓库：结合传统数据仓库与数据湖的优势，支持ELT、实时处理、高级分析等。
- 数据湖屋：统一数据仓库和高级分析，解决数据湖和仓库的一致性、数据陈旧、高级分析支持有限、总体拥有成本等问题，支持ACID事务、时间旅行、流批统一等。
数据网格与数据网格体
- 数据网格：分布式数据架构，通过域所有权、数据作为产品、自助数据基础设施等原则，实现数据驱动的价值，解决数据质量、所有权、组织扩展、技术扩展等问题。
- 数据网格体：在Azure上实现数据网格的架构方法，支持跨数据中心、Lakehouse、Data Fabric和Data Mesh，提供可扩展的分析框架和部署模板。
云规模分析
- 云规模分析：支持大规模有效构建和运营化着陆区，与Azure路线图和云采用框架保持一致，提供可扩展的分析框架和主题专家设计。
数据结构与数据网格比较
- 数据结构：专注于数据架构，拥有域数据的数据产品并应用安全性和治理。
- 数据网格：关注数据架构、语义消费，通过广泛使用本体实现统一治理层，支持数据虚拟化、元数据和知识图谱。
成功的数据网格关键
- 面临当前痛点，企业文化开放接受变革，拥有丰富的人员经验，关注Data Mesh的相关顾虑，不盲目追逐最新潮流术语，不严格遵循Data Mesh教条，具备长远发展视角。
数据复制需求
- 原因：安全、治理、数据谱系、性能、数据版本控制、主数据管理、数据清理、语义层和星型模式等。
- 优势：性能提升、数据所有权解决、减少数据重复、减少ETL/ETL数据管道、快速上市、原型制作成本较低、减少数据陈旧/刷新、安全性集中。
- 劣势：数据所有权未解决、影响源系统性能、不支持数据版本控制、不支持MDM、如何管理数据清理等。
研究结论
数据网格将成为集中式数据解决方案的扩展，适用于一小部分解决方案，部分概念将在更大比例的解决方案中使用。成功实施数据网格需要面对当前痛点，推动企业文化变革，拥有丰富的人员经验，并具备长远发展视角。
