怎么實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)找人而不是人找數(shù)據(jù)”的夢(mèng)想？“數(shù)據(jù)編織”（Data Fabric）悄然登場(chǎng)。2018年“Data Fabric”首次出現(xiàn)在Gartner的十大數(shù)據(jù)與分析技術(shù)趨勢(shì)中，以后每年它都會(huì)出現(xiàn)在其中。10年前大數(shù)據(jù)概念在國(guó)外興起后，不到3年就被中國(guó)用戶(hù)廣泛接受，而今天大多數(shù)中國(guó)廠商則是按兵不動(dòng)，這又是為何呢？

從“數(shù)據(jù)經(jīng)緯”到“數(shù)據(jù)編織”

Data Fabric的中文名字到底怎么翻譯，IBM公司與Gartner有了分歧。IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部云計(jì)算與認(rèn)知軟件部數(shù)據(jù)與人工智能信息架構(gòu)產(chǎn)品總監(jiān)王積杰將其稱(chēng)為“數(shù)據(jù)經(jīng)緯”，而Gartner高級(jí)研究總監(jiān)孫鑫認(rèn)為“數(shù)據(jù)編織”更為合適，因?yàn)樗J(rèn)為數(shù)據(jù)編織更凸顯“動(dòng)態(tài)”。

在Data Fabric出來(lái)之前，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)主要部署成靜態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施，而在未來(lái)將需要采用更動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)網(wǎng)格方法全面重新設(shè)計(jì)。

孫鑫在接受記者采訪時(shí)表示，Data Fabric不是一個(gè)產(chǎn)品而是一種設(shè)計(jì)理念，是利用AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的功能，訪問(wèn)數(shù)據(jù)或支持?jǐn)?shù)據(jù)動(dòng)態(tài)整合，以發(fā)現(xiàn)可用數(shù)據(jù)之間獨(dú)特的、與業(yè)務(wù)相關(guān)的關(guān)系。

而IBM對(duì)Data Fabric的看法，與Gartner專(zhuān)家提到的“動(dòng)態(tài)”“數(shù)據(jù)網(wǎng)格”和AI賦能并無(wú)沖突。IBM中國(guó)研發(fā)中心首席技術(shù)官趙軍偉解釋說(shuō)：“經(jīng)緯作為名詞，本意為織物的直線與橫線，引申為連接萬(wàn)物的規(guī)律，作為地理概念，經(jīng)緯度可以定位地球上任何一個(gè)位置，而‘?dāng)?shù)據(jù)經(jīng)緯’則可以在紛繁復(fù)雜的企業(yè)數(shù)據(jù)目錄里定位任意一個(gè)數(shù)據(jù)源。經(jīng)緯用作動(dòng)詞，是規(guī)劃治理的意思，《周書(shū)·靜帝紀(jì)》中提到的‘經(jīng)天緯地’就是治理天下的意思?！?/span>

“我們可以把Data Fabric想象成一張?zhí)摂M的網(wǎng)，這張網(wǎng)并不能理解為一種點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的連接，而是一種虛擬的連接，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以是不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，不同系統(tǒng)上的數(shù)據(jù)在網(wǎng)上都可以迅速地被定位和找到。Data Fabric的主要功能是把正確的數(shù)據(jù)，在正確的時(shí)間里，給到正確的人。通過(guò)DataFabric，對(duì)的人可以從對(duì)的地點(diǎn)，在對(duì)的時(shí)間里，獲取對(duì)的數(shù)據(jù)?！?王積杰對(duì)記者說(shuō)。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)連接的架構(gòu)設(shè)計(jì)還主要是“人找數(shù)據(jù)”，而Data Fabric設(shè)計(jì)核心是“數(shù)據(jù)找人”，在合適的時(shí)間、將合適的數(shù)據(jù)推送給需要的人。

為什么Data Fabric將會(huì)成為一種趨勢(shì)，為什么越來(lái)越多的企業(yè)將在未來(lái)采用這樣的方式進(jìn)行部署？王積杰談及了數(shù)據(jù)利用結(jié)構(gòu)模式的變化。傳統(tǒng)IT時(shí)代，無(wú)論是早年的“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)”還是近幾年的“數(shù)據(jù)湖”和“大數(shù)據(jù)”時(shí)代，其實(shí)數(shù)據(jù)利用都是集中式的架構(gòu)，把數(shù)據(jù)收集到一起，讓企業(yè)的數(shù)據(jù)分析師、BI（商業(yè)智能）分析師對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但在云計(jì)算時(shí)代，用戶(hù)業(yè)務(wù)部署在多云的環(huán)境下，要想將分布在不同云上的數(shù)據(jù)集中在一起成本很高，也很費(fèi)勁，于是采用去中心化、分布式的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)就成為了必然選擇。

Data Fabric可以同時(shí)給業(yè)務(wù)和技術(shù)團(tuán)隊(duì)帶來(lái)明確的價(jià)值，王積杰表示，從業(yè)務(wù)層面來(lái)看，由于企業(yè)能更容易地獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，從而能更快和更精確地獲得企業(yè)數(shù)據(jù)洞察。從技術(shù)層面來(lái)說(shuō)，由于數(shù)據(jù)復(fù)制的次數(shù)和數(shù)量較少，從而減少了數(shù)據(jù)集成的工作，方便維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)，也減少了硬件架構(gòu)和存儲(chǔ)的開(kāi)銷(xiāo)。由于減少了數(shù)據(jù)復(fù)制和大大優(yōu)化了數(shù)據(jù)流程，加快并簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理過(guò)程，從而通過(guò)實(shí)施自動(dòng)化的整體數(shù)據(jù)策略，減少了數(shù)據(jù)訪問(wèn)管理的工作。

Gartner認(rèn)為，隨著數(shù)據(jù)的日益復(fù)雜以及數(shù)字化業(yè)務(wù)的加速發(fā)展，Data Fabric已成為支持組裝式數(shù)據(jù)分析及其各種組件的基礎(chǔ)架構(gòu)。由于在技術(shù)設(shè)計(jì)上能夠使用/重復(fù)使用及組合不同的數(shù)據(jù)集成方式，Data Fabric可縮短30%的集成設(shè)計(jì)時(shí)間、30%的部署時(shí)間和70%的維護(hù)時(shí)間。IBM 7月發(fā)布的Cloud Pak for Data4.0的軟件組合增加了智能化的Data Fabric功能，其中AutoSQL（結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言），可以通過(guò)AI來(lái)自動(dòng)訪問(wèn)、整合和管理數(shù)據(jù)，可以幫助客戶(hù)以8倍的速度、不到一半的成本，獲得分布式查詢(xún)的答案。

變“人找數(shù)據(jù)”為“數(shù)據(jù)找人”

要實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)找人而不是人找數(shù)據(jù)”，Data Fabric究竟如何“編織”？

王積杰認(rèn)為，Data Fabric至少需要四個(gè)維度的能力。一是能夠在數(shù)據(jù)之間建立虛擬鏈接，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)的模式，從而減少數(shù)據(jù)復(fù)制的數(shù)量。二是需要建立一個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)目錄，并需要利用AI技術(shù)，自動(dòng)化地實(shí)現(xiàn)基于語(yǔ)義和知識(shí)的分析，理解數(shù)據(jù)及其業(yè)務(wù)含義，并建立知識(shí)圖譜， 從而使數(shù)據(jù)目錄變得智能化和自動(dòng)化。能夠讓需要數(shù)據(jù)的用戶(hù)，隨時(shí)了解到需要的數(shù)據(jù)在哪里、數(shù)據(jù)質(zhì)量如何等。三是建立自動(dòng)化數(shù)據(jù)平臺(tái)，允許用戶(hù)通過(guò)自服務(wù)的方式，訪問(wèn)并獲取數(shù)據(jù)。四是通過(guò)提供整體的自動(dòng)化策略，確保數(shù)據(jù)安全，增加數(shù)據(jù)的隱私和權(quán)限保護(hù)，并提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

數(shù)據(jù)編織是一種新的設(shè)計(jì)理念，它是數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)收集理念的變化，與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖等技術(shù)并不是替代的關(guān)系，既可以運(yùn)用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中樞、數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)和技能，也可以在未來(lái)加入新的方法和工具。

孫鑫談到了實(shí)現(xiàn)Data Fabric的一些關(guān)鍵技術(shù)，比如增強(qiáng)型數(shù)據(jù)目錄，要想實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)找人，而不是人找數(shù)據(jù)，需要增強(qiáng)的數(shù)據(jù)目錄，它要涵蓋用戶(hù)使用數(shù)據(jù)的頻度與機(jī)制，了解數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的關(guān)系，還包括知識(shí)圖譜，通過(guò)知識(shí)圖譜找到數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間的關(guān)系，找到元數(shù)據(jù)利用的整合策略，也包括推薦引擎以及在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的低代碼等工具，低代碼工具的作用在于降低數(shù)據(jù)使用的門(mén)檻，加速數(shù)據(jù)產(chǎn)品化。

從Data Fabric推動(dòng)的難點(diǎn)來(lái)看，“一是理念層面的難題，中國(guó)的用戶(hù)還沒(méi)有意識(shí)到，數(shù)據(jù)利用和使用的方式已經(jīng)發(fā)生改變，傳統(tǒng)的集中收集再利用的方式已經(jīng)不能滿(mǎn)足需要。二是目前很多企業(yè)對(duì)于元數(shù)據(jù)不夠重視。三是從人的角度看，需要提升企業(yè)數(shù)據(jù)工程師對(duì)知識(shí)圖譜、圖語(yǔ)言、圖建模等數(shù)據(jù)工具的能力培養(yǎng)。四是數(shù)據(jù)編織的實(shí)現(xiàn)并不是找到一個(gè)廠商就能夠完成，它是一個(gè)旅程，需要分幾步走?！睂O鑫認(rèn)為，從用戶(hù)的角度看，率先采用Data Fabric的是金融電信行業(yè)以及數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景比較復(fù)雜的用戶(hù)。

在這一點(diǎn)上，王積杰表達(dá)了與孫鑫一致的觀點(diǎn)——這是一個(gè)方向，但并不能一蹴而就，用戶(hù)需要分步實(shí)施，關(guān)鍵是要意識(shí)到趨勢(shì)，在后續(xù)的項(xiàng)目實(shí)施中，按照Data Fabric的理念來(lái)構(gòu)建。

國(guó)內(nèi)廠商為何按兵不動(dòng)？

盡管Gartner、Forrester等分析機(jī)構(gòu)在幾年前就提出Data Fabric是數(shù)據(jù)利用與分析領(lǐng)域的革命性變革，是未來(lái)方向，但記者聯(lián)系國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域企業(yè)進(jìn)行采訪時(shí)發(fā)現(xiàn)，對(duì)此了解或進(jìn)行布局的企業(yè)并不多，甚至找不到。

這與國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)廠商的分布有關(guān)?！皣?guó)內(nèi)有很多做數(shù)據(jù)庫(kù)的企業(yè)，也有很多做BI（商業(yè)智能）的企業(yè)，但做數(shù)據(jù)整合的企業(yè)很少。而事實(shí)上，在國(guó)外做數(shù)據(jù)編織的往往是數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)虛擬化的廠商，這就很好理解為什么國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)廠商遲遲未入場(chǎng)Data Fabric，因?yàn)檫@類(lèi)企業(yè)就不多。” 孫鑫告訴記者說(shuō)。

從公開(kāi)信息看，目前IBM、Informatica和Telend等推出了針對(duì) Data Fabric的解決方案，王積杰透露，IBM的Cloud Pak for Data針對(duì)上述Data Fabric必須具備的四個(gè)基本能力，都能給予很好的支持，而且在IBM內(nèi)部是以前所未有的力度在推動(dòng)。但除了IBM之外，那些傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、云數(shù)據(jù)庫(kù)的大公司們目前并沒(méi)有積極入場(chǎng)。

大廠商們沒(méi)有入場(chǎng)很好理解，因?yàn)樵贒ata Fabric的理念下，往往需要采用點(diǎn)和邊的新方式去描述數(shù)據(jù)關(guān)系，需要知識(shí)圖譜、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等，這往往是新銳公司在做的領(lǐng)域，而大廠商們往往有自己的數(shù)據(jù)整合工具，他們都希望在自己的平臺(tái)上進(jìn)行整合，但是這樣的局面一定會(huì)在之后的幾年發(fā)生變化。

“Data Fabric這個(gè)概念在國(guó)際上已經(jīng)熱起來(lái)了，但目前國(guó)內(nèi)的IT用戶(hù)知道的人還不多。10年前大數(shù)據(jù)的概念在國(guó)外興起后，不到三年就被中國(guó)用戶(hù)廣泛接受，未來(lái)這個(gè) Data Fabric概念，中國(guó)將需要多久接受并加以應(yīng)用呢？等待時(shí)間給出答案。“王積杰說(shuō)。