数据的系统性思维为什么如此重要？

作者：Amit Walia

Informatica产品和营销部总裁

“出于工作需要，我走遍了世界各地，与那些希望将数据转化为战略优势的人们会面、交流。他们都认识到，市场正处于一个颠覆性的时代，他们希望在数据3.0时代获得成功，让数据能够真正地为数字化转型提供动力。然而，有效管理数据是一件富于挑战性的工作。幸运的是，我们找到了解决问题的方法。我们称之为数据的系统性思维，它表达了一种端到端的企业愿景，即：数据、应用、过程和人怎样才能共同发挥作用，以推动创新和改变。在这里，我将围绕系统性思维理念以及今天它对于数据主管的必要性做一次更深入的探讨。”

 

 

解决当今数据挑战的战略方法

对于数据驱动型企业而言，需要处理的数据在规模和复杂性方面都是前所未有的。所有数据均分散在多云和混合环境中，而且，数据的生成速度非常快。

 

既然数据是催生业务成果的动力，企业就需要拥有可靠和始终可用的数据管道，使用这些数据管道可以为任何应用场合提供所有类型数据的访问、集成、清洗、管控、保护和交付。在整个企业中，还存在更多的数据消费者以及新类型用户。但是，你不能因为数据量太大或涉及步骤过多，就简单地将问题抛给用户。因此，自动化和协同工具就变得必不可少。除此之外，处理规模化数据的新技术不断出现并发展，企业也必须要处理不断增多的各项法规，这些法规是为了确保数据的可治理性、遵从性和数据隐私而制定的。没有比漫不经心地处理客户数据更能损害企业名誉的事情了。因此，企业面对的指数量级不断增多，复杂度也随之成倍增加。

 

系统性思维针对所有这些问题提供了一个框架，你可以通过该框架实现今后由数据驱动的业务目标。遵循这些原则，你就有能力适应任何新的技术、生态系统、法规和其它需求。以下是将系统性思维投入实用的几项基本要素。

 

 

系统性思维的五大支柱

有五大支柱为系统性思维提供支撑，并帮助数据驱动型企业改进业务成果。它们是：

● 平台——平台是支撑系统性思维方法的基石。从性能、可用性、可靠性和业务量的角度而言，它必须是企业级的，并能支持所有的数据管理模式。

 

● 数据的可运营能力——为了执行系统性思维，企业必须将DevOps的理念延伸到数据领域，从而实现数据平台的可运营化。DevOps建立在三个主要原则之上：持续集成、持续交付和持续部署。

 

● 人工智能——由于数据的爆炸式增长，为了提高工作效率，人工智能必不可少。将那些耗时、乏味的工作交给人工智能去处理，你就可以将腾出来的时间用在人与人之间的协作和更高价值的工作上。

 

●元数据管理——在数据管理领域，贯穿整个企业的元数据管理让人工智能变得更加高效。人工智能是数据平台的基础，帮助所有组件无缝协同，并促进数据专业人员之间的高效合作，它还能增强知识在特定背景和关联关系中的作用。

 

● 数据治理和数据隐私——数据治理和数据隐私必须作为设计原则嵌入到数据平台之中，不能事后才给予关注。数据治理和数据隐私为数据的*化赋能，这是因为如果对数据和数据安全性缺乏信任，数据将失去作用或变得无法理解。

 

 

当然，人将在其中发挥核心作用。工作会涉及到很多利益相关方，例如：业务线分析人员、数据科学家、数据工程师、数据管理员、数据治理委员会、信息安全分析人员、系统管理员等。为使所有人均能高效协同工作，系统性思维是关键。

 

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