幸運的是，CIO和他們的團隊正在學習如何利用多種可用的方法和工具集，這些方法和工具集可以消除信息孤島，實現更統一的數據視圖。讓我們來看看這些選項是如何消除有關數據限制的瓶頸的，以及高層領導在做出關鍵決策以支持整個企業更廣泛的數字化轉型工作時應該考慮哪些因素。
數字化轉型對任何企業來說都是一項重大任務——其中有很多挑戰，數字化轉型轉型團隊有時會因為數據限制而阻礙數字化轉型的進展。
以下是四個最常見的問題：
誤解1：在開始之前，數據必須是干凈的和整合的
許多企業錯誤地認為，在進行任何設計之前，他們必須進行數據清理，并將所有內容格式化為原始狀態。這種信念可能會將必要的數字化轉型舉措推遲數年。事實是，這些活動可以與正確的數據管理方法同時進行。
誤解2：遺留應用阻礙了真正的現代化
數字化轉型團隊通常認為他們的遺留應用程序不能現代化，并且遺留數據將永遠受到跨多個不協調系統的低可見性和檢索的影響。大多數人錯誤地認為，“淘汰和更換”是實現投資回報的唯一方法。在現實中，訪問遺留數據的正確方法可以使構建現代應用程序更具戰略性和敏捷性。
誤解3：所有架構決策都必須事先做出
即使數字化轉型團隊對如何整合他們的數據有很好的想法，他們也可能會認為他們的應用程序基礎設施沒有現代化到足以利用這些預期的變化的程度。這是一個難題，可以通過在數據駐留的地方處理數據而不是將數據加載到特定的應用程序中進行分析來快速解決。
誤解4：認為合規是一個復雜的事項
在孤立的應用程序和數據中苦苦掙扎的企業，也將在孤立和不協調的合規性信息中苦苦掙扎。這讓合規性感覺像是減慢數字化轉型努力的額外步驟。現實情況是，高級數據管理技術可以將合規性無縫集成到整個業務的流程和工作流中。
以下是使用靈活的數據體系結構助力數字化轉型的一些方法。
以上所有誤解都是自我限制的，因為它們低估了當今在整個企業中解鎖和連接數據的可能性。幸運的是，數字化轉型團隊現在有越來越多的選擇，以便在整個IT產業實現更具活力和更互聯的數據生態系統，從而實現更好的可見性、可用性和敏捷性。
對于權衡今天的選項的高管來說，記住過時的信念最初來自哪里是有幫助的;它們是企業可以在傳統本地數據倉庫的靜態和豎井體系結構上生存的時代的遺留問題。
從那時起，一系列更靈活的數據框架，包括數據湖、數據網格和數據交換矩陣架構已經發展，以利用現代云部署的潛力和云中可能發生的API驅動、以應用為中心的DevOps的靈活性。
數據湖方法
數據湖代表著超越傳統數據倉庫的最早飛躍之一，它消除了在加載數據之前對數據進行清理、格式化和轉換的需要。數據湖允許你首先加載數據，然后通過各種分析過程確定數據的相關性和業務潛力。
取舍或限制是，數據湖仍然涉及到將數據加載到某個地方，加載后分析仍然是編碼密集型的，需要高技能(和高薪)的數據科學家。
數據網狀網方法
數據網格方法不需要加載或移動數據，而是直接連接到數據源。微服務、容器化相關技術，然后將單一服務分解為更小的數據組件，并通過強大的API集成來管理和定制這些數據連接，以根據業務或運營需求進行管理。
其結果是使用DevOps實現更大的靈活性和更強的創新能力，但代價是仍需要復雜的數據工程來運行數據網格架構。
數據交換矩陣方法
最后，數據結構本質上是一個數據網格，帶有一個附加的“抽象層”，它將所有數據虛擬化為一個集中的平臺。好處是所有數據都可以通過單一管理平臺進行虛擬化和情景處理，以便更廣泛的業務用戶使用。
需要權衡的是，這種突如其來的可見性可能會讓新的數字化轉型團隊望而卻步，這些團隊的任務是解決所有以前看不見的依賴項、漏洞、治理問題以及突然出現的合規性或安全漏洞等問題。
所有這三種方法在當今的市場中仍然具有代表性，供企業選擇。雖然根據每個公司的數字化轉型目標和技術專長水平，做出選擇的考量會有所不同，但成功的一個共同因素是通過盡可能的自動化和低代碼來確定可擴展和可重復的流程的優先級。
自動化對于數據湖和數據網格實施中的開發人員尤其有用，以加速和擴展技術流程。低代碼平臺可進一步節省時間;尤其是在部署數據交換矩陣架構時，低代碼平臺可使更廣泛的企業用戶群體的訪問變得大眾化，并使采用曲線更加平緩。
你為什么要釋放互聯數據的轉型潛力?
選擇正確的底層數據體系結構需要不斷權衡各種方法的優缺點，以滿足企業的特定業務和運營需求。
無論確切的戰略和實施方法如何，使用更靈活的數據架構發展業務將幫助企業擺脫有關數據靈活性的自我限制的誤區——將數據轉變為整個企業數字化轉型工作的強大驅動力。
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