将数据湖转变为数据集市，莫让数据“流浪地球”
《流浪地球》，2000000000！而这只是截止到2月10日的票房数据，2019年的春节，被中国科幻电影《流浪地球》刷屏。安土重迁的中国人 能否舍得丢下生活了300多万年的“祖宅”地球呢？我们是否有勇气，带着地球去流浪？
诚然，在这个数据大爆炸时代的我们
真正了解数据
懂得我们与数据的关系、
和数据对人类未来的意义和影响吗？
我们该如何安放数据，不让数据流浪呢？
本期Informatica从数据湖到数据集市
和您一起探索如何“安放”数据、释放数据潜能~
什么是数据集市
数据集市是一种新型的信息管理体系结构， 它扩展了传统的数据湖概念，通过标准化和 工业化的流程将原始数据资产转化为可信赖 的信息，并以协作和自助式的模式与最终用 户产生交互，以便数据消费者能够快速轻松地购买他们需要的数据。
从数据湖到数据集市
毫无疑问，数据湖为您创造了巨大的机遇，让您可以从新旧来源的海量数据中获取新的洞察。
然而，企业也正面临着构建、维护和有效利用数据湖环境的难题，由此导致企业难以利用数据驱动的洞察，可能面临错失新机遇的风险。与此同时，数据湖也可能沦为被动的数据存储空间，无法主动将数据以零售形式推介给参与的数据消费者。
随着一系列新技术能力和组织实践不断涌现，由此形成了将数据湖转变为数据集市的基础。而其中的核心原则便是注重敏捷性设计，搭建数据供应链机制，以及采用有助于提高速度和协作的组织方式。
本文分享一些有用的建议和最佳实践，帮助您了解如何最大程度发挥企业数据湖环境的价值，并通过数据集市来挖掘以数据驱动的智能颠覆的潜能。
注重敏捷性设计
数据集市环境能够更快速地发掘新洞察。但有三大因素阻碍数据集市有效实施：
– 陈旧的数据管理流程阻碍项目速度、灵活度和协作的展开。
– 过多的 IT 部门控制，降低项目进度。
– 缺乏有效的协作工具。
一旦这些障碍被清除，由 IT 部门的数据工程师和数据架构师组成的跨职能团队,以及来自数据分析和管理团队的业务线利益相关者组成的跨职能团队，共同努力完成同一个业务项目，这二者便会显得尤为重要。数据湖项目需要数据工程实施方面的知识，数据管理员的业务环境分析能力以及数据科学家和分析人员的专业分析技能。拥有多方面的视角有助于及时地获取准确一致的商业洞察，确保每个人都能够对可用数据达成共识。
这些年来，Tableau、Qlik 和 Zoomdata 等自助服务数据可视化工具已经变得非常流行，让业务分析人员得以直接访问数据。自助服务数据是构建数据集市的核心原则之一，让您的数据科学家能够获取完成数据准备所需的数据。
人们往往认为，数据湖可以不用管理。这是一种危险又没有事实根据的说法，如果企业用数据湖来处理敏感数据，比如患者数据或消费者数据，那么有效的数据管理方式就变得至关重要。协作式的筛选和众包智慧便是数据集市的另一项核心原则。通过众包和标记的方式来管理数据资产，可以提高数据质量，确保遵循敏感数据的标准和保护要求。
搭建数据供应链引擎
快速发现新的商业洞察是数据湖环境的一项核心优势，也是搭建数据集市的基础。但人工和专业化流程的问题，往往会影响业务逻辑的长期可维护性，因此，保证快速的流程是数据集市的又一项核心原则。
在任何数据湖环境中，最有策略意义的便是数据摄入和转换的自动化。实现数据摄入和转换的自动化可以实现快速迭代，灵活应对并支持不断变化的业务需求。
企业管理层深知，如果不及早发现问题，便会导致更严重的后果。
利用基于规则的数据验证和数据计分来提早发现数据质量问题，便可以极大地提高商业洞察的可靠度。
利用机器学习来进行数据发现和数据管理，搭建一个数据资产的全方位视图，可以让业务分析人员发现新资产。
采用有助于提高速度和协作的组织方式
企业往往面临着与不同地域和组织边界的 IT 部门 和业务线 (LOB) 利益相关者合作的团队孤立、分散难题。遵循协同定位的原则，是将数据湖的优势最大化的关键。
采用鼓励集中化管理和协作的设计，尽可能减少不必要的重复，避免增加管理的风险和难度。
追求数据管理流程标准化并推动建立一致的体系结构，可以保障您的企业资源集中在创新和分析上，为您的业务提供最具价值的洞察。
制定分类和分级标准，从而让所有团队保持一致，最大程度发挥数据资产在全企业范围内使用的效力，从根本上简化合规审计和跟踪工作。
数据湖哪家强 Informatica响当当
数据湖为快速高效地获取全新的商业洞察提供了独一无二的方式。将最佳实践应用于解决方案和流程中，可以让企业更快地获取新的洞察。此外，通过在流程中促进协作，可以将数据湖从被动的存储空间定位中解放出来，打造主动面向数据消费者的数据集市。
与Informatica联系，帮助您避免许多常见的陷阱，协助您以正确的方式构建数据湖环境帮助您解决数据湖难题，从中获取更加准确一致的洞察。