比来业内时髦一种说法： 数据中台迫近炒做峰值。
果实如斯么？我觉得其实也差不多
以至，有些圈里的甲方大佬也产生了一些苍茫：自家的数据中台，是不是建错了，莫非被忽悠了？！
想昔时建中台的时候，各人可都是等待满满呀： 搭好那个“台”，就能开出标致的数据之花，企业聚数、用数、赋智的目标都搞得定~
但实正建完上线以后再看看，咦？！也无风雨也无晴。并没有想象中那种化陈旧迂腐为神异、点数成金的效果。
企业的用数之路，仍然步履蹒跚…
“蹒跚”也很一般，无论是数据中台，仍是数据仓库、数据湖、湖仓一体，那些手艺或者架构，都不是处理企业聚数、用数问题的银弹。
他们在差别的汗青阶段、针对差别的用数场景，都有积极意义，搀扶帮助企业往完成 数据摘集、数据清洗、数据阐发、数据可视化、数据发掘等各项工做↓
甲方“挖湖建仓搭台”，一顿操做猛如虎，也拥有了那么多功用和价值，为什么心里还想要个“自行车”？
那因为，有些用数需求，确实已经处理了，好比针对大规模数据集，集中存储、继续集成，并停止数据展现和数据阐发。
可还针对有些诉求，却还差点意思↓
好比：决策层灵敏用数、实时阐发的需求
“湖仓台”们，往往比力依靠于ETL/ELT手段，停止数据的抽取、转换和加载，然后才气用于阐发和发掘，需要较长的周期。
有时候，很难响应那些高速改变的营业需求，也应付不了某些急不成耐要看数的老板们。
好比：企业数据类型日益复杂，数据源愈发分离
构造化的、非构造化的、实时的、回档的、湖里的、仓里的、云上的、自产的、第三方的……，企业要面临的是千头万绪的数据整合。
曾经有人说，别管用得上用不上，先挖个湖，全都倒进往再说。实操一下才发现，工作并没有那么简单。
好比：较高的建立和庇护成本，让老板看着不爽的ROI
数仓/湖仓/中台计划，一般都是摘用“中心存储库”形式，空间成本、人效、时效，在面临小快灵的灵敏用数需求时，都略显粗笨和高贵。
好比：手艺门槛相对较高，营业人员自助阐发有点难
那个问题也十分现实，越来越多的营业侧人员，期看本身搞定一些暂时性或者个性化的阐发需求，不需要太专业的才能，更不需要“求爷爷告奶奶”地往找数据工程师们帮手。
好比：合规新政策，给数据挪动按下了停行键
那个趋向比来几年愈加明显，跟着企业数据平安意识的加强，以及行业监管力度的加大（GDPR、数据庇护法…），越来越多的数据，不是你想“移”就能“移”的。
因而，良多时候，企业做停止数据阐发的时候，只能毗连数据（ Connect），不克不及搜集数据（ Collect）。
讲到那里，你可能就大白了吧，数仓、湖仓的架构不是欠好，国内数据中台的办法论也不是不牛，但企业用数需求千变万化，上面那些新改变，就比力棘手。
那有没有所谓的“自行车”，可以拉上企业一把，把那些新问题一股脑处理了？
还实有一项新兴的热门手艺，专门应对如许的场景。
那就是Data Fabric——数据编织手艺↓
啥？又整出了神乎其技的小词儿，莫不是炒做的新概念？莫慌，听我认真掰扯下，到底怎么个编织法，事实能不克不及处理那些问题。
数据编织手艺，最核心的一点是“不移数据”，而是“毗连数据”，通过数据虚拟化手段，实现快速供数、用数。
“不移数据”，意味着，省往复杂、耗时、耗神的ETL/ELT过程，间接从数据泉源“搞工作”。
同时，也不需要建立中心存储库，存储浩荡的数据集，无论从合规仍是成本效率上，都有明显优势。
数据编织改进了数据仓库和数据湖的概念，利用基于收集的架构而不是点对点的毗连来处置数据，实现了从数据源层面到阐发、洞察力生成、协调和利用的一体化数据构造。
上面说的有点难懂，仍是看图吧
通过“ 编织”，编出一个“ Fabric”，那个Fabric相当于一个虚拟的取数和供数层，屏障了各类数据源的复杂性和差别性（位置、类型），然后给上游部分同一的数据赐与接口。
据说，摘用 数据编织手艺，能够将 数据预备时间更高缩短67%，比拟ETL速度更高提拔65%，6个月内到达盈亏平衡点。（来源：Forrester 2021年陈述《数据虚拟化的总体经济影响》）
实有那么好用吗？随意“编织”一下就能如斯高效？！不只甲方不信，传统湖仓台们，也是相当不平气。
其实，在「 数据编织」化繁为简的背后，是一系列的关键支持组件。
通过那些关键组件，数据编织搞成了一张大网，向下毗连「 任何数据源」，向上毗连「 任何数据利用者」。
那此中， 「数据虚拟化」是最关键的一个组件，做为整个 Data Fabric的核心，它负责着数据的 毗连、整合和发布。
它在 毗连各类数据源时，不会受位置和数据类型的影响， 屏障底层差别，并供给针对每种数据源的特定适配器，让用户能够生成“ 根本视图”，并以表状构造提赐与上层利用。
接下来，能够将那些提取自差别数据源的对象 整合起来，创建出“ 虚拟数据模子”，那个模子，对营业侧“友好”，便于数据消费者能够轻松理解和利用。
随后，关键一步，是完成数据 发布，上层数据消费者能够没必要关心数据的原始位置，通过 同一的“肆意门”（基于本身熟悉的API），就能够平安的挪用、查询、阐发，停止各类用数行为。
在现实利用中，「数据虚拟化层」拥有“天主视角”，对所有数据源的拜候，都要通过那一层来实现，所以，它能够“捕获”各类拜候活动。（数据拜候人员、时间、体例、东西……）
那些拜候法例颠末沉淀和总结，好比引进机器进修和常识图谱，就能够将 传统元数据扩展和加强，构成 主动元数据。
主动元数据治理是Data Fabric的另一个核心组件，用来支持更智能的数据集成和数据阐发。好比数据发现定见、查询加速定见，以及更精巧的平安审核、数据治理和治理等等。
同时， 传统元数据还会被进一步停止「语义扩展」，酿成 语义元数据，以便于让上层营业用户更一致天文解底层数据。
说白了， 主动元数据和 语义元数据，都是对 传统元数据的扩展和加强，前者促进了智能化和主动化，然后者则提拔了数据的可理解性。
而最末，在面向数据消费者的同一“窗口”处，Data Fabric一般会供给一个强大的 数据目次，供广阔“用数群寡”曲看、轻松地找到数据。
一个优良的 数据目次，能够清晰的展现可用的数据全景、数据血缘，供给高级搜刮和个性化定见，数据受欢送水平以及数据集预览等等。
总之，那种 加强版数据目次，能够让非专业人员（好比营业人员），也能够快速上手，降低对数据工程师的依靠。
小结一下， 数据编织手艺是一种逻辑数据集成架构，通过「数据虚拟化层」完成各类异构数据的毗连、整合与发布，大大削减数据移运量和ETL/ELT操做。
同时， 主动元数据、 语义元数据和 加强版数据目次，能够大大进步数据集成的智能化和简易性，为上游用数者供给更大的便当性。
大致的架构，我们已经讲了个七七八八，可是，有些小伙伴仍是半信半疑。
好比：数据编织要长途拜候各类异构的数据源，性能怎么能包管？少量数据集还行，面临大数据集能搞定？远水若何解近渴，总不如从当地大湖里间接捞便利吧。
所以接下来，不讲理论，讲讲实战，我们拿数据编织范畴的招牌公司举例子，看看人家是若何搀扶帮助客户处理现实问题的。
那家公司喊做 Denodo，数据集成范畴的王牌公司，也是逻辑数据编织手艺的引领者之一。
D家的数据编织平台，详细若何高效整合数据呢？
起首，数据编织手艺，摘用的一般都是“schema-on-read”形式，自己具备十分快速的初始数据加载，更重要的是，Denodo在数据虚拟化层，特殊供给了专门的 施行引擎和优化器。
那个关键组件负责造定查询施行方案，并以更优体例检索数据，面临多个数据源，能够毗连/聚合和查询重写。
举个例子，某公司有200万客户信息存在CRM中，同时在数仓中存了2.9亿行年度销售数据，Hadoop系统中还有汗青销售数据30亿行。
假设老板要求通过客户姓名，汇总查询过往两年的销售额，通俗的办法，需要通收集传输 6亿9200万行数据，那将是漫长的期待…
而基于Denodo数据编织平台，通过查询优化器的聚合，只需要传输 600万行数据，省了超越100倍，几乎是立等可取。
假设查询需求进一步复杂，数据集进一步浩荡，Denodo平台还有更详尽的优化操做。
好比利用缓存或者聚合感知摘要来进一步加强性能，假设合规要求容许数据副本，Denodo平台还能够立即运行ETL/ELT功课。
so，在Denodo平台摘用了一系列的办法（智能优化和拜候加速），即使面临散布式的数据源和大型数据集，也能够表示出优良的实时性能，让用数人“立等可取”。
别的，业界诸如湖仓一体化（LakeHouse）等计划，都是存算一体架构，在应对较高的阐发负载时，不随便零丁扩展。
Denodo的逻辑数据编织平台是典型的存算别离架构，能够便利的独立扩展性能，处置高工做负载，应对上层各类阐发和数据发掘需求。
同时，Denodo平台完美适配多云混合架构，无论数据源散布多么“零星”，都能够轻松拿捏。通过内置的150+毗连适配器，平台可以搞定各类异构数据。
别的，在数据合规和平安层面，企业也完全没必要担忧，Denodo平台供给集中式平安和治理。由 数据编织治理员和 系统治理员来停止同一的权限掌握（平安权限和营业权限）。
各类营业角色和上层利用，按需取数、用数即可，既不会影响一般营业，也不会形成平安风险。
我们来看一下Denodo数据编织平台的完全架构↓
不管数据源若何分离和异构（云上、多云、混合），不管客户的数据根底设备建立现状若何（已有湖仓台相关建立或者相对空白），不管上层的用数需求若何（BI、数据科学、开发、数据交易），都能「 编织」在一路，完成高乖巧、智能化、主动化的数据集成。
以Denodo为代表的逻辑数据编织平台，正在引领数据集成和数据治理手艺的新标的目的。
企业数据无缝集成、高效治理，原有的湖仓台的建立功效，也能够被继续下来，并实现价值更大化。
差别角色的用数人员，都能在平台上编织出本身的“幸福感”，老板称心，CIO称心，数据专家增效，数据工程师减负，营业人员舒坦…，如许的“香饽饽”，又有谁不爱呢？
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雨落琴弦微凉