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面向领域、联合数据所有权的力量
在当今竞争异常激烈的环境中，越来越多的公司选择使用能够实现实时流和批量数据可用性的数据湖。组织采用这种方式的目的是通过集中式平台提取、丰富、转换和提供数据。
然而，对于大多数组织来说，这种架构有几个缺点：
- 数据是孤立的，仅限于那些团队和用例，限制了共享的能力。
- 缺乏整体视野和发现整个组织数据的能力，限制了实验和创新的能力。
- 集中式存储库仅限于其能够服务的角色和相关用例。
- 由于中央团队对传入数据源的了解有限，这种架构在保护和管理数据的能力方面面临着挑战。
- 不可避免的是，这些架构成本高昂、不灵活、速度慢，限制了它们支持不断变化的业务的能力。
混乱的数据湖不仅导致数据团队积压，还导致数据消费者缺乏耐心且缺乏联系。这会导致数据漂移，进一步形成数据孤岛，因为用户希望通过其他方式获取数据和见解。
我们的数据网格服务为领域和业务领域带来了范式转变，无需集中式数据架构即可执行增强的分析。该系统将控制权交到您的企业手中，使其能够负责管理自己的数据质量、治理、安全性和可用性。
Trianz 数据网格成熟度模型
Trianz 创建了数据网格成熟度模型，以帮助客户评估和规划其数据网格部署。这提供了一条清晰的途径，可以从大处着眼，从小处着手，让组织能够根据其成熟度、文化和能力，按照自己的节奏逐步采用和学习。
实验。利用数据联合，业务人员可以立即访问数据以进行探索、理解和获得洞察力。此阶段将多个独立的数据孤岛连接在一起，为所述数据创建单一面板。
第 1 阶段的特点是数据利用率高，但缺乏数据开发。企业在其数据孤岛内按原样使用数据，但缺乏跨领域识别洞察以提取更多洞察和价值的能力。由于数据孤岛架构，分析是临时的，为洞察生成设置了障碍。由于数据治理能力有限，数据含义的可见性（单一事实来源）导致数据信任面临挑战。
通常，每个孤岛的数据策略都由 IT 部门拥有和开发，并听取业务利益相关者的意见。真正以业务为中心的数据方法更加困难，因为每个孤岛都有不同的治理规则和符合其需求的访问方法。这导致数据访问和洞察生成的组织和文化障碍。
在第 2 阶段，企业必须开始尝试数据所有权的要素，即数据孤岛负责或“拥有”该数据。换句话说，它负责其域内数据的质量、安全性、治理、一致性和可用性。
在此阶段，企业开始认识到数据策略对其业务战略至关重要，因此开始更多地掌握该策略。为了支持此类战略，数据敏捷性成为一个关键焦点。为了支持这种敏捷性，跨域的数据连接和共享变得势在必行。然而，这一阶段仍然涉及集中控制，集中团队执行围绕数据操作的大部分活动。
企业已形成了数据治理和访问的总体框架。下一步是努力联合这一治理和访问控制框架，以便企业能够成熟地实现联合所有权和数据产品的开发。
各个领域正在积极掌握和管理数据产品的开发和共享。联合数据所有权的概念和实践开始成熟。随着数据产品的建立，这些产品在各个领域之间共享，并用于创造新的客户体验、产生新的见解、探索新的机会并提高运营效率。
第四阶段不仅能实现自我配置功能、减少数据团队的工作量，还能提高产出，从而缩短分析的上市时间并降低成本。
治理已融入数据产品和数据访问的开发中并实现自动化，灵活的治理和安全框架支持数据即服务模式以及 DataOps。用户体验得到极大改善，IT 成为组织实现数据驱动的真正推动者。
在此阶段，企业已达到完全数据网格成熟度。所有数据都被视为产品，其治理和所有权由原始数据所有者联合和管理，同时具有集中护栏的灵活性。数据和分析 (D&A) 是更广泛的业务战略的核心支柱，数据指导着大多数重要的业务决策。洞察是日常决策和接触点，可提高意识和敏捷性。
组织能够随心所欲地快速访问新数据源，集成并创建或增强数据产品以加速数据优势。自动化治理和安全功能加上绝对的透明度大大降低了风险。域真正对其域内的数据产品负责。通过提高数据质量建立数据信任，这可以减少歧义，同时还可以提供明确的所有权以快速解决问题。
我们服务的客户
有效、高效地传递有影响力的数据
数据是当今企业的一个简单而又复杂的方面。企业经常面临诸多挑战，例如无法实时访问整个企业的数据（有些在本地，有些在多云环境中）、应用服务无法查询正确的数据以满足分析需求、创建集中式数据湖的成本高昂以及数据所有权被稀释等。
Trianz 的数据网格服务将帮助您有效、高效地克服这些痛点。我们的数据网格服务包括：
以安全且可控的方式将希望共享数据的人与希望使用数据的人联系起来，建立数据社区。
提高面向未来的数据能力。利用您现有的资源立即获得数据红利，同时充分利用未来的能力，而无需进行重大中断或转型。
通过确保您的数据能力具有所需的敏捷性、弹性和灵活性来支持数字化转型和数字化体验。
提供业务主导的自助服务功能，为人类和机器等多种数据角色提供服务。
大大降低提供功能和维护现有平台的成本，同时也大大降低了数据产品和见解的上市速度。
创新
我们的服务有助于：
实现由分析主导的数字化转型。
采用联合的计算数据治理能力。
通过市场空间确保基于领域的数据产品的互操作性。
促进领域的发展以创建和共享数据产品，提高数据治理、安全性以及数据和分析的质量。
减少分析程序和计划的成本以及总体负担。
使IT成为业务洞察的推动者而不是数据交付者。
开发组件化的、面向未来的架构。
最佳适配
我们评估数据网格的使用案例分为五大类：
实验。商业角色需要立即访问数据以进行探索、理解和获得洞察力。
轻松访问。为所有角色提供简化的数据访问和分析访问点。
自助服务。使业务用户能够以安全且受管控的方式进行访问、编目、转换、准备和共享。
敏捷性。对分析操作、处理和共享的不同要求，产生了跨生态系统的数据。
法规。当法规禁止部门、公司和地区之间传输数据时，就会限制共享的能力。
Trianz Extrica 简介：通往分析和人工智能的高速公路
数据网格不仅仅是一个概念，更是企业转型的催化剂。它通过迭代执行模型塑造了企业架构和组织运营模式的未来。Extrica 利用这一数据网格概念的力量，为全球企业量身定制分析解决方案。
Extrica 以数据网格概念为基础，配备了大量连接器、高级分析和 Gen AI 功能，旨在彻底改变我们管理数据、洞察 AI 的方式。
Extrica 是数据的Netflix®——一个强大的、零代码的自助服务平台，可以到达任何地方的来源并创建可重复使用的数据产品，以极少的时间、精力和成本提供有目的的见解和人工智能。
® NETFLIX 商标归 Netflix, Inc. 和 Trianz 所有，其服务与 Netflix, Inc. 没有任何关联，也未得到其认可。
该解决方案的核心原则是联合数据所有权，Extrica 支持创建数据社区。在这里，技术和非技术用户都可以创建和共享数据产品，以发现整个企业中无数数据点所蕴含的隐藏机会和见解。这涉及拥有和共享数据的数据生产者，以及在日常工作流程中使用这些数据的数据消费者。
Extrica 处于中间位置，使用标准化框架管理生产者的所有权和数据共享，以及消费者的数据访问。
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