技术编程|快速实施现代化数据架构的五点建议( 二 )
4.解耦数据访问
通常情况下 ， API可以帮助我们解除数据访问时的耦合性问题 ， 并能够通过封装 ， 确保对数据进行直接访问和查看时的限制与安全 。 有了API ， 我们不但能够实现对通用数据集的快速访问 ， 而且方便了团队之间对于数据的重用 ， 以及高效的无缝协作 。
关键技术：API网关 – 您可以创建和发布以数据为中心的API ， 进而实现访问控制 ， 实施使用策略 ， 以及衡量服务的性能 。 数据缓冲 – 许多组织都会用到某个数据平台 ， 来缓冲核心系统外部的事务 。 该平台的实现方式既可以是针对每个团队预期工作负荷的一种数据湖 ， 又可以是基于数据存储架构的一种存储库 。
5.转向基于域的数据架构
【技术编程|快速实施现代化数据架构的五点建议】许多组织不再将所有的企业数据都存储在某个单一的位置 ， 而是会过渡到基于域的架构中 ， 将数据集的所有权转移给使用它们的业务职能团队 。 此举的好处不但可以让那些业务域的数据能够以一种面向消费的方式推送给用户 ， 而且能够有效地应对不断变化的流动性需求 ， 并遵守持续更新的法律法规 。
关键技术：数据基础设施即平台 – 此类服务平台提供了用于存储和管理通用工具的功能 。 数据生产者能够快速地实现其数据需求 ， 且无需自行构建平台 。 数据分类工具 – 此类工具可以在无需获取完全访问权限的情况下 ， 对数据进行搜索和浏览 。 该工具的数据目录通常还提供了对于元数据的定义 ， 简化的界面 ， 以及可以从任何地方访问到数据资产 。
如何实现现代化的数据架构
数据和技术领导者需要能够通过快速地评估和部署新的技术 ， 以确保跟上现代化数据创新的步伐 。 目前 ， 业界有如下三种技术准备与实践 ， 可方便企业构建出数据转发型组织(data-forward organization)架构：对于组织而言 ， “测试和学习(test-and-learn)”是DevOps的敏捷实践方法 。 通过尝试不同的组件和概念 ， 我们能够快速地确定出对于本组织行之有效的方法 。 DataOps是DevOps针对数据的增强 。 它有助于加速新组件的设计、开发和部署 ， 能够方便团队快速地实施变更 ， 并按需更新方案与文档 。 确保获得高级管理层的支持 ， 并致力于打造积极的数据文化(data-positive culture) 。 据此 ， 技术人员不但能够提高工作效率并简化准备流程 ， 还能够确保数据策略与组织的业务目标相一致 。
随着数据、分析、以及AI等元素被嵌入企业的日常运营之中 ， 我们需要通过灵活的数据架构 ， 以确保本组织在瞬息万变的市场中保持敏捷性、鲁棒性和竞争力 。
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