Gartner《如何有效融合Data Fabric 与Data Mesh数据战略》学习心得

在当今数字化时代，数据已成为企业最为重要的战略资产之一。企业对于高效的数据管理架构的需求日益迫切，以确保能够从海量数据中提取有价值的信息，支持业务决策和创新。近年来，数据编织（Data Fabric）和数据网格（Data Mesh）成为了数据管理领域的两个热门概念，在行业内引发了广泛讨论与实践探索。该研究从数据架构的演变历程出发，深入剖析数据编织与数据网格的特点、优势以及相互之间的关系，并探讨如何通过两者的互补融合来满足企业不断发展的数据管理需求。

一、数据架构的演进历程

1. 企业数据仓库（EDW）时代

   • 大约在 2000 年左右，企业数据仓库凭借其能够通过数据建模、数据集成和报表功能，从众多数据源提供统一的数据视图，取得了巨大成功。它为企业的数据分析提供了一个集中式的存储和处理平台，使得企业能够对来自不同业务系统的数据进行整合和分析，从而支持决策制定。

   • 然而，随着时间的推移，数据分析需求日益复杂和多样化，数据仓库的局限性逐渐显现。数据仓库通常依赖于固定的数据模型和预定义的查询，难以适应快速变化的业务需求和灵活多变的数据分析场景。此外，数据仓库的构建和维护成本较高，对企业的技术能力和资源投入提出了较高要求。

2. 逻辑数据仓库（LDW）的兴起

   • 自 2010 年起，逻辑数据仓库作为一种领先的架构方法崭露头角。它通过通用语义层（即从数据的位置和系统中抽象出数据，以业务术语表达并通过数据虚拟化访问）实现统一的数据分析。逻辑数据仓库允许多个数据源在逻辑层面上进行集