Data 3.0: 让数据成为企业数字化转型基石

至顶网软件频道消息：在进入大数据时代的今天，数据对企业而言具有了越来越丰富的内涵：一方面，越来越多的企业依靠对数据的不断探索赢得了竞争优势；另一方面，一些新的商业模式依靠对数据的深入挖掘而诞生，数据已经成为企业是一种新的“能源”，并成为企业正在进行的数字化转型的基石和助推剂。很显然，企业对数据的“追求”，带动了数据处理和分析技术的进步，也促使一些新技术（如云数据管理等）应运而生，它们共同推动数据利用进入了一个新的时代——Data 3.0。

Data 3.0时代

根据Informatica的说法，自从IT进入企业以后，数据的处理经历了三个不同发展阶段。第一个阶段为Data 1.0，数据主要用于特定业务应用程序，主要特征是一个数据库服务于一个应用程序，完成每一个指定任务；第二阶段为Data 2.0，数据用于支持企业范围业务流程，主要特征是企业上线了ERP建立了企业内数据仓库，用以对企业内的数据统一进行分析和处理；第三个阶段是Data 3.0，数据用以驱动数字化转型，主要特征是企业建立了全数据（不只是企业内部，还包括企业外部的如上下游合作伙伴）的处理和分析，用以帮助企业家将企业转型至全新的业务模式。

“我们今天所处的阶段就是Data 3.0。”Informatica亚太及日本区市场副总裁柯恩婷告诉至顶网记者，在Data 3.0时代有一些重要特点。比如，数据量、数据类型和全球用户数都呈现爆炸性增长，其中全球数据中心每年新增数据量超过15.3 Z字节；全球商业数据用户达到3.25亿且还在持续增长；全球有200亿台互联设备，它们产生了丰富多彩的数据类型。

“在Data 3.0时代，还有一个典型特征是云端成为数据的主要来源，研究显示超过92%的数据中心流量来自云端。” 柯恩婷介绍说。

数据来源的这一显著变化对数据的分析和管理都提出新的挑战。比如，传统数据主要产生与企业内部，其管理有一个明确的边界，可以比较容易地实现安全管控。还有，企业原有数据以结构化数据为主，而且量可控，而云端数据无论是数据量还是数据类型都有很大程度的增加。

根据Informatica不久前联合合作伙伴共同完成的“2018年企业CIO最关注的云数据管理问题”调查结果，企业向云端扩展时主要面临以下三方面的数据管理问题，依次为数据安全与政策合规、混合架构带来的复杂性、节约部署成本却增加了集成难度；而企业在利用数据时主要的技术痛点则包括更难统一的数据标准、更复杂的数据接口、更难把握的数据安全；企业最关注的云数据管理问题，排名前三位的依次为运行的稳定性、数据整合能力、数据处理的效率。

这个调查还发现，云计算的普及使得企业不得不面对云端数据管理的难题，而这个难题目前在企业中没有得到有效解决，超过一半的受访者还在了解阶段，等待有合适的机会再进行部署。

从ETL工具到云数据管理方案

市场的需求是技术进步的最大动力，云数据管理也不例外。实际上，对于像Informatica这样长期在数据领域耕耘的厂商而言，很早就通过客户敏锐地感受到了市场的这一变化，并从企业战略层面做出了调整。去年5月，Informatica 发布了公司全新的品牌标识，并将企业战略从原来的ETL工具提供商提升为企业云数据管理领导者，明确云数据管理成为企业的核心市场。

“Informatica的发展战略从单一的ETL工具提升为企业云数据管理解决方案、满足客户创新需求的领先服务供应商，这是Informatica契合当下IT发展趋势的重要决策。” 柯恩婷表示。

伴随着新战略的出台，Informatica也面向云数据管理推出了新的产品和解决方案。据Informatica中国区资深产品专家孙大山介绍，Informatica首先推出了云平台iPaaS，帮助企业进行云数据的对接，比如与Salesforce、Workday 等提供的SaaS服务进行数据对接；其次是将Informatica在传统平台当中的一些数据处理能力，如数据转换、数据质量、数据安全等能力搬到云平台中。比如，Informatica原来在本地环境中所提供的企业数据目录管理、主数据管理、智能数据湖等解决方案，现在都可以一键部署到AWS、Azure等云中。

“在云方面，Informatica一方面通过自身iPaaS云平台来进行云数据和本地数据的交互、集成和管理。另一方面，我们也让更多的解决方案可以直接部署在一些大型的Iaas或者PaaS的平台上，帮助用户进行云端的数据管理。”孙大山总结说。

除了解决方案向云端转移，Informatica在技术领域的另一个变化是强化产品的智能化，将智能融入到所有产品和解决方案中。比如，Informatica将所有的产品统一地整合到一个大的平台中——智能化数据平台，这个平台有一个关键组成部分：CLAIRE，这是Informatica历经两年研发出来的一个基于元数据管理的人工智能引擎。它是整个智能化数据平台的基础，能对底层的数据对象之间的关系进行智能化的分析和智能化的识别，从而大幅减少人工的介入。比如，它能够根据数据的一些特征去自动扫描、自动发现哪些是敏感数据，哪些人在用它们，扩散的路径怎样？暴露的风险有多大等，从而帮助企业智能化地实现数据管理的需求。

“在今天，企业普遍面临数字化转型的压力下，Informatica也可以参与其中，助力企业进行数字化转型。而我们的切入点就是数据：提供更优秀的产品、更优秀的解决方案，帮助我们的客户进行更好的数据管理，从而发挥出数据中所蕴含的最大价值，然后助力企业业务模式变革和流程的改善，以加快企业数字化转型步伐。” 柯恩婷表示。