丨内容简介

企业期望通过机器学习和人工智能技术将所有数据转化为有价值的信息，以作为制定各种决策的依据。在这一 过程中，数据本应驱动企业数字化转型。

实际情况如何呢?用于产生数据洞见的传统方法已经不能令各个利益相关方满意。其中的原因包括数据质量存 在问题、数据工程人才难以获得、数据平台团队工作量过大，以及似乎没完没了的一个又一个昂贵的数据基础 设施项目。

正因为如此，很多企业的数据创新举措未能交付承诺过的商业价值，大部分致力于建设数据驱动的智慧企业的 组织正在经历一场数据信心危机。

传统的数据架构通常涉及某种形式的中心化系统。聚焦于领域和数据的产品可以帮助企业避免此类数据孤岛的 产生，并创造商业价值。Thoughtworks 提出了分布式数据平台架构 Data Mesh，即数据网格，这是一种基于 成熟软件工程原理的数据架构新范式。它针对组织变革应运而生，是一种领域驱动数据架构方法。它代表了真 正的范式转变，是成功打造数据驱动型组织和通过数据创造商业价值的契机。

诚然，实现新的数据架构是一项艰巨的任务。我们为什么要陷入此番境地这样做?为什么不能仅仅优化现有的 方法呢 ?

当今有两大数据管理方法，要么依赖于数据仓库技术，要么依赖于数据湖技术。数据仓库通常以可查询的格式 存储结构化数据。数据湖则以其最简单的形式存储来自各种不同数据源的原始数据。采用这种方法，在进行分 析之前，数据可以保留为源系统所定义的任何模式。