从工厂车间到客户门口，每一次互动、每一笔交易和每一项决策都会生成数据。这些数据可以帮助企业预测、了解并简化业务运营的各个环节，但前提是企业能够有效分析数据，并充分发挥数据的价值。

数据编织的定义

借助数据编织解决方案，企业可以实时连接并管理来自不同系统和应用的 所有 数据。这样，企业就可以创建统一的真实数据源，并随时随地使用和访问数据，实现数据管理流程大众化和自动化。数据编织还可以简化数据，尤其是在复杂的分散架构中。它能够统一、清理、丰富并保护数据，确保这些数据可用于分析、AI 以及机器学习应用。简而言之，借助数据编织架构和解决方案，企业能够充分利用数据并扩展系统，同时灵活适应瞬息万变的市场环境。

数据网格与数据编织

数据网格 和 数据编织 都属于数据架构概念，旨在加强不同系统、应用和用户之间的数据管理和集成。它们都可以简化数据管理，但二者之间仍有一些区别。

数据网格是一种去中心化的数据架构，旨在赋能团队掌控自己的数据和服务。数据网格倡导的是“数据自治”理念，即不同的团队可以认领并管理自己的数据和服务，并根据数据和自身需求独立制定决策。数据网格鼓励团队构建自己的微服务，并提倡利用 API 与其他团队共享数据。

数据编织是指数据架构和专门的软件解决方案的组合，能够集中、连接、管理和治理来自不同系统和应用的数据。这样，企业就可以实时访问和使用数据，创建统一的真实数据源并自动执行数据管理流程。

这两种方法各有优势。一旦整合了数据编织基础架构，数据网格通常被视作一项后续计划。数据编织提供集中统一的数据视图，能够帮助企业从所有系统数据中获取洞察。从企业的角度来看，这种基础架构可以优化整个企业的运营，堪称理想之选。

让“业务”融入数据编织架构中

业务数据编织是对传统数据编织方法的进一步发展。业务数据编织依然可以简化复杂的数据环境，并为每位数据消费者提供有意义的数据。在此基础上，它还可以完好地保留数据中的业务逻辑和应用情境（从本质上讲，也就是保留了数据的 DNA），为企业带来更多收益和价值。换句话说，借助业务数据编织技术，企业无需重建在数据提取和复制过程中丢失的所有业务情境。无论数据存储在哪里或采用何种设计，业务利益相关方和数据消费者都能全面了解自己的数据，因此他们可以胸有成竹地加快制定决策。

数据编织架构

数据编织架构可以连接、管理并治理来自不同系统和应用的数据，提供集中统一的数据视图。这点适用于企业内部的所有团队和系统。以下是数据编织架构的一些关键组成部分：

• 数据连接器： 数据连接器可以作为连接纽带，将各种数据存储系统（例如数据库、应用、传感器）集中到统一的位置。这样，企业就可以一站式分析所有分散的数据集。
• 数据管理功能： 实施数据管理的目的就是要确保数据整洁、安全且质优。数据管理流程包括数据集成（整合来自不同数据源的数据）、数据治理（确立数据使用和管理规则）以及数据安全保护（防止未经授权访问敏感数据）等活动。
• 数据建模和语义层：数据建模是指为来自不同系统的数据创建一种通用语言，帮助企业充分利用数据。要执行数据建模，企业需要创建一个用于描述数据的模型外加一个语义层。这个语义层的作用就是讲述数据背后故事的统一用语。
• 数据处理和分析： 这部分组件负责处理和分析数据，为企业提供洞察。数据处理和分析流程包括数据仓储（存储大量数据）、流式数据处理（持续处理生成的数据）和数据可视化（以易于理解的方式显示数据）等任务。
• 数据管理自动化： 数据分析可以为不同业务领域实现自动化提供洞察，但作为一个架构术语，自动化能够确保实现高效、一致的数据管理。具体而言，数据管理自动化涵盖了实现数据集成、数据治理和数据安全等任务自动化。实现自动化后，企业能够降低错误率，节省时间并提升数据质量。

数据编织的业务优势

部署数据编织技术后，企业能实现更准确、更高效、更智能的业务运营。当云解决方案有了 AI 和机器学习技术的双重加持，企业将迎来无限可能。为什么？这是因为随着越来越多的数据用于 AI 分析，企业能获得更准确、更深刻的洞察。以下列举了数据编织解决方案为企业带来的一些主要业务优势。

1. 集中和简化数据管理： 如果数据四处分散、杂乱无章，将给企业造成难以承受的后果。数据编织解决方案可以帮助企业打破数据壁垒，随时随地查找所有系统的数据，并将这些数据整合至统一的位置。
2. 快速获取洞察： 企业不再需要耗时耗力地等待分析结果，也不用再为分析结果是否准确而忐忑不安。有了数据编织基础架构，没有数据会成为“漏网之鱼”，所有数据都能得到实时且一致的处理。
3. 建立统一可靠的信息源： 高效的业务数据管理系统可以整合不同业务领域的数据和系统，创建统一的视图。此外，这些解决方案还可以构建数据模型，确保用户不仅可以充分理解数据，还能立即采取相应行动。
4. 实施自动化数据管理： 借助数据编织架构，企业可以让原本容易出错且运行缓慢的手动流程实现自动化。这样，他们就可以更敏锐地洞察趋势，捕捉异常情况，并且尽可能地降低出错风险。
5. 提高适应能力和扩展能力： 现代企业不仅要具备快速应变能力，还要能够无缝调整运营和业务模式。数据编织解决方案能够助力企业统一流程，推动实现快速精准的变革。
6. 加强数据控制： 借助业务数据编织解决方案，企业可以充分利用数据质量检查、数据追踪以及数据保护等功能，更好地掌控数据，确保数据的合规性、一致性和安全性。

企业数据编织用例

我们已经探讨了数据编织架构带来的常见业务优势，包括速度、准确性、自动化水平和可扩展性方面的提升。那么，它还有哪些更具体的用途？无论从事哪个行业，大多数成长型甚至更大规模的企业都有一些共通的基本业务。那么，数据编织解决方案究竟能够对这类核心业务产生哪些影响？以下列举了部分要点：

• 客户服务： 每天都有大量新的客户数据快速涌入企业。从企业自身的 CRM 系统到社交媒体和客户评论，企业一直在捕获有价值的情报，但手动整理和分析数量如此庞大且分散的数据集几乎是天方夜谭。借助数据编织解决方案，企业可以从容应对汹涌的数据洪流。它可以帮助你构建期望的分析参数，并定义你需要对比或关注的数据类型和性质。此外，你还可以轻松地实现流程自动化，查看不同的数据集，获取不同的分析结果，并确保不会错漏任何重要的客户数据源。
• 欺诈检测和风险管理： 网络犯罪和网络钓鱼攻击每年让企业损失数十亿美元。一些不可预见的严重风险甚至会导致企业声誉受损，这种情况更是令企业苦不堪言。借助数据编织解决方案，你可以全方位了解企业内外部业务环境，提前发现威胁和高风险行为，防患于未然。这意味着，你能够分析来自不同系统和数据源的数据，包括交易、客户反馈、支出报告以及成本中心项目和公开记录，甚至是可能对业务运营影响有警示意义的社交媒体信息和新闻。数据编织解决方案可以运用 AI 和机器学习算法，检测和识别大型数据集中的模式和异常情况，这些工作是人类无法胜任的。这样，你就可以提前收到欺诈和风险预警，确保团队、客户以及企业利润免受影响。
• 销售预测： 借助业务数据编织架构，企业可以实时集成并分析来自各种内外部数据源的数据，继而改进销售预测流程。这有助于企业获取销售数据的全方位视图，并在此基础上作出可靠、准确的预测。如果可以轻松利用尽可能广泛且全面的销售数据，企业就能更好地分配资源，做好应对市场波动的准备，最终为客户交付优质的服务。
• 更顺畅的 HR 运营： 业务数据编织架构能够整合现有员工以及求职者和新员工的数据，提供从工时追踪到员工满意度的企业级 HR 运营视图，帮助企业赢得竞争优势。HR 团队还能获取所需的情报，提前发现和解决小问题，避免酿成大祸。此外，借助统一的员工数据视图，企业还能够营造极具吸引力、鼓舞人心且令人愉悦的工作环境。
• 合规： 过去两年间，无论是独立诉讼还是集体诉讼，企业的员工诉讼和解率都创下了新高。随着越来越多的人居家办公，企业办公场所日益分散，再加上文化敏感度的普遍提升，很多企业感到难以紧跟各种地方、国家和国际法规的合规要求。依靠手动方式解决此类合规问题越来越不切实际。但是，数据编织解决方案可以帮助企业自动援引最新的本地和全球法规，对所有系统和记录执行端到端检查，并通知企业是否存在合规风险。

数据编织应用实例

现在，我们对数据编织解决方案如何支持基础业务运营有了大致了解。下面，我们将深入各个行业，看看它们如何充分利用数据管理创新技术，推动业务创新并提高竞争力：

• 医疗卫生行业： 借助数据编织解决方案，医疗服务提供商创建了集中的实时患者数据视图。集成来自多个数据源的电子健康档案数据后，医疗服务提供商能够更全面地了解患者病史，提供更准确的诊疗计划。通过将不同来源（例如患者数据和实验室结果）的数据整合至统一的位置，他们还能提高临床试验的效率，更轻松地追踪和分析试验进度。
• 制造行业： 纵观从原材料采购到产品送达客户的全流程，制造行业拥有大量的数据生成点，总数超过了绝大多数行业。如今，客户不仅希望提高供应链流程的透明度，还希望产品原产地的运营方式符合道德规范。为了满足这些需求，许多制造企业将 RFID 数据和区块链追踪解决方案整合到了海外生产部门。基于供应链的端到端视图，他们还可以更全面地审视供应链，尽早发现瓶颈并预测供应短缺问题。另外，物联网网络也有助于企业了解所有制造资产和机器的运行情况，比如何时需要维护设备，避免因停机事件造成巨大损失。最后，考虑到产品生命周期越来越短，企业必须实时掌握最新趋势。而通过分析市场和社交媒体数据，企业可以敏锐地洞察未来趋势，将设计变动实时传达给研发团队。

• 石油、天然气和能源行业： 通过整合来自传感器及其他现场数据源的数据，企业能够识别预示潜在风险或机械问题的模式和趋势。通常来说，石油、天然气和能源行业的设备都非常专业，维修成本极高。能源产量下降易引发连锁负面反应。因此，石油、天然气和能源行业一旦出现设备故障，造成的损失将非比寻常。数据编织解决方案可以将来自不同数据源的数据整合至一处，例如整合传感器数据、市场数据以及气象数据等，帮助企业提高生产调度的效率。这样，能源提供商就可以更合理地分配资源并制定计划防范未然，应对意料之外的经济和政治动荡。
• 零售行业： 现在，我们应该都已经对全渠道零售有所耳闻，也知道实施全渠道零售战略意味着，企业需要在实体店、线上商店和配送服务方面提供无缝的互动体验。全渠道零售转型不仅仅在于 购物渠道 的变革，更在于在整个购物之旅中为客户提供个性化的零售体验，比如提供“智能”销售点系统（智能货架和购物车）、无接触式支付选项以及日益成熟的个性化功能。当然，所有这些接触点都会创建和捕获数据。借助数据编织技术，零售商可以整合客户购物数据与供应链和仓库数据集，构建精准的预测性零售生态系统。
• 金融服务行业： 金融服务企业可以通过各种渠道掌握有价值的客户数据，比如通过客户的银行卡和信用卡使用情况、投资、保险以及税务申请等。金融服务提供商可以利用数据编织技术，管理、分析并保护这些敏感且宝贵的数据。金融服务行业面临着极高的网络安全风险，任何一个微小的安全漏洞都可能迅速发展成大问题。借助数据编织解决方案，金融服务企业可以确保所有业务领域将安全协议落实到位，并提高可视性。这样他们就可以填补漏洞，并消除业务孤岛。

部署数据编织解决方案的后续步骤

借助企业级数据编织解决方案实施转型能够为企业带来诸多优势，但完成这种转型并非一日之功。与实施其他任何方案一样，企业首先需要进行周密的计划，开展良好的沟通，并制定切实可行的目标。以下列举了一些优秀企业的成功实践，帮助你了解他们如何开启通往统一数据管理的转型之旅。

1. 评估当前的数据架构： 要确立正确的目标，首先必须认清自身现状。你需要审计当前的流程和系统，充分了解现有数据源、系统和数据流。这样有助于发现亟待解决的问题和挑战，确保高效实施数据编织解决方案。
2. 确定数据治理框架： 如果计划管理、集成并治理整个企业的数据，你首先要明确相应的政策、流程以及标准。这样，你就能保障数据的准确性、一致性和安全性，同时规避风险，免除后顾之忧。
3. 设计数据编织架构： 完成前两个步骤之后，你需要设计数据编织架构。在这一步，你必须找出所有数据源并创建数据的语义模型。此外，你还需要定义并制定有关数据治理和安全协议的计划。
4. 实施数据集成： 设计好数据编织架构之后，下一步就是要连接企业内外的各种数据源，然后整合所有架构系统和用户的数据，创建统一的视图。
5. 实施数据治理和安全保护机制： 你已经按照自己的期望制定了数据治理和安全协议，现在必须将它们落到实处。也就是说，你需要实施数据质量、数据沿袭和数据脱敏流程，并制定访问和用户授权协议。
6. 实施数据分析： 成功实施数据编织解决方案后，下一步就是投入使用。高效的软件解决方案能够全程为你保驾护航，包括顺畅集成现有系统和应用，安全移动数据集，并生成 AI 驱动的洞察，帮助你开发、自动化并推广分析配置，交付可据以采取行动且有针对性的实时洞察和结果。
7. 革新管理和沟通： 若要成功实施数据编织架构，你还需要革新企业文化，确保企业已经准备好采用新的数据管理实践，并在各个团队和业务领域倡导充分发挥数据的价值。

数据就是信息，信息就是力量。数据编织解决方案可以帮助团队获取正确的信息，掌握由数据驱动的准确洞察，更轻松地开展协作。你的系统和团队蕴藏着巨大的潜能。立即联系我们，了解如何在整个企业内充分释放系统和团队的潜能。