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Datablau创始人王琤2021 DAMA中国峰会主题演讲《数据中台架构与模型管控》(下)

“十四五”规划和2035年远景目标纲要指出,“迎接数字时代,激活数据要素潜能”、“加快建设数字经济、数字社会、数字政府”。健全的数据治理体系有利于数据要素市场化配置,将在推动数字经济高质量发展中发挥重要作用。2021年10月22日,主题为“数据治理和数字化”的2021DAMA中国数据管理峰会在上海召开,为中国数据治理和数字化贡献全球智慧。


Datablau数语科技创始人王琤作为受邀专家,分享主题演讲《数据中台架构与模型管控》。


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数据中台的概念在过去几年热炒,在热炒的大浪退去后,我们发现最终沉淀下来的不是各种光鲜却不知所云的新概念,而是对业务及数据的深刻理解,这些都沉淀在数据模型中,这才是企业最宝贵的数据资产。


决定数据中台项目成败的关键是中台的数据架构,尤其是DWS/DWD的设计,是否标准化、规范化,是否得到合适的管控,是否足够灵活支持各种数据分析、数据应用的场景,是否数据资产化、是否可以开放给业务部门灵活获取数据服务。


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互联网早期野蛮生长的数据开发强调的是敏捷,与发展了几十年的传统企业复杂的环境完全不同。传统企业存量系统多、数据债务重,采用敏捷数据开发反而是雪上加霜,常常是临时表再拉宽表,很快就表爆炸,数据湖变成了数据沼泽。


因此,需要将SQL纯代码开发方式转变为数据模型驱动的开发模式。数据架构、数据模型统一规范化管理。


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另一方面,提到架构就不得不提The Open Group的TOGAF 4A架构。这是架构领域的经典方法论。我也是The Open Group本地化专家组的成员。


4A架构即BA业务架构、DA数据架构、AA应用架构、TA技术架构。现在很多企业都成立企架办(企业架构办)专门提供企业架构的管控和服务。AA应用架构和TA技术架构企业过去几年提的比较多,如:SOA,微服务架构等。而BA业务架构和DA数据架构是很多企业欠缺,却是数字化转型中最关键的部分。


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通过Datablau DDM的数据模型管控解决方案,可以将数据架构与业务架构拉通。实现数据中台架构的线上化管理,变更管理,审批管理。企业级模型、标准落标、核标,监督管理。以及后督管理:数据模型基线与生产库元数据的一致性管理。


针对模型管控解决方案大规模推广的几点经验


01

是否需要具备完备的企业数据标准才可以推广?

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02

 使用模型设计工具会不会降低开发效率?

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03

是否所有系统都要遵从强管控?

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除了数据中台模型管控机制,行业可参考的数据模型也是必不可少的。这里有个数据模型开源社区datamodeling.cn。有很多各行业的模型可以参考。您也可以在社区创建组织,拉一票人马共创一个行业模型。


我们在datamodeling.cn上面提供了一个免费社区版的建模工具,可以支持最多五个人协作建模。


社区上也会陆续推出数据建模培训,共同推进数据架构、数据模型的相关课程,推进数据人才的培养。


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