现代数据堆栈的挑战与数据优先解决方案

介绍

现代数据堆栈在当今数据驱动的企业环境中备受推崇。这并不意外，因为该堆栈由云原生工具驱动，旨在支撑人工智能、机器学习和高级分析应用。它承诺提供可扩展性、模块化设计以及高速处理能力。

由于全球数据生成量呈指数级增长，管理数据的需求变得日益迫切。Statista预测，到2028年，全球数据总量将突破394 ZB，这进一步凸显了对高操作门槛的先进堆栈的依赖。

理论上看似完美，但实践却大相径庭。随着企业采纳这种数据堆栈，实际情况发生变化，团队常常需要依赖多个管道和平台。虽然初衷是简化流程，结果却催生了新的“孤岛”，例如复杂性和碎片化问题加剧。

这是因为同一组织内的团队会采用多种工具来实现不同数据功能。尽管这些工具功能存在重叠，但互操作性却远低于预期水平。

结果如何？

• 冗余的数据管道、孤立的工作流以及增加的集成开销，对成本造成显著影响。
• 维护和集成需要持续投入资源和精力。
• 基础设施和工具成本持续上升。
• 陡峭的学习曲线和专业技能需求，使得引入新人才或实现数据民主化变得困难。

现代数据堆栈旨在加速洞察生成，但由于一些明显的权衡，它可能成为瓶颈。对于希望扩大数据和人工智能规模的组织而言，清晰认识数据堆栈的挑战至关重要，这样才能使其成为助力而非阻碍。

现代数据堆栈挑战

数据堆栈持续演进，但如上所述，一些重大挑战阻碍了其潜力充分发挥。

1. 工具碎片化

工具碎片化是当前现代数据栈中最紧迫的挑战之一。典型数据栈包含用于数据采集、转换、存储、编排、商业智能、机器学习和反向ETL等工具，每种工具具备特定功能。然而，这种方法构建了一个臃肿的生态系统，工具间集成度不足。

工具之间缺乏互操作性增加了整体复杂性，团队耗费大量时间正确集成这些工具，而非解决实际业务痛点。

功能重叠的工具引发冗余工作流，给团队决策带来困扰。最终，配置一致性、数据沿袭和访问权限的管理变得异常困难。

2. 运营复杂性

碎片化导致运营复杂性上升。原因何在？每种工具都需要专属的监控、专业知识和配置。这加重了数据团队的负担，他们必须维护基础设施、处理突发问题、优化性能，并确保整个数据堆栈稳定运行。

这种复杂性最显著的影响之一是开销急剧增加。更多工具意味着更多需要调试的管道、更多需要监控的集成，以及在不同团队间分配更多任务。模块化架构可能变得混乱，责任过多，拖慢进度，并使一切处于风险之中。

3. 数据质量和信任差距

提升数据质量是任何数据堆栈的核心目标。然而，标准验证不一致、数据所有权模糊以及管道故障会导致数据信任度下降。缺乏测试和可观察性，团队往往对质量问题反应迟缓，直到这些问题以不利方式影响决策时才介入。

传统数据质量生命周期。质量监控和数据契约等方面仍处于早期阶段，尚未与工作流紧密集成。结果如何？用户对数据的及时性、完整性和准确性产生质疑。若无绝对信任，后果将是重复工作、项目延迟以及对手工电子表格的依赖。整个技术栈的价值被削弱。

4. 元数据债务

元数据管理是现代数据堆栈中最未被充分开发的领域之一。随着新工具进入数据生态系统，元数据往往首当其冲，变得过时或碎片化。

简单来说，元数据是数据的上下文，解释数据的含义和相关性。它讲述数据背后的故事：这些数据意味着什么？来自何处？更新频率如何？存储位置？谁在使用？用途是什么？使用频率？等等。

简而言之，没有元数据，数据就失去价值，陷入混乱。毫不奇怪，大多数组织都积累了大量无用数据，因为它们与核心语义模型脱节。通俗而言，这被称为“暗数据”。暗数据不仅指存储成本，更指因未能充分利用丰富、有价值的数据而浪费的资金。

元数据的三条规则：

部分元数据仅释放数据的部分价值。

彼此不通信的元数据流不会生成新的、有价值的元数据。

当从整个旅程而非有限边界或组件中提取元数据时，元数据最有意义。

因此，元数据收集过程本身影响元数据潜力。仅仅收集元数据不够，正确收集元数据才是关键。

以下是两种收集方法的比较概述。

现代数据堆栈上的组装系统或元数据

元数据部分由外部集成的不同组件注入。这些组件之间缺乏足够交互空间，无法从密集网络中生成丰富元数据。

这种情况导致元数据债务，是现代数据堆栈面临的最大挑战之一。代价是数据定义不明确、缺乏上下文、可发现性差，因为数据分析师需花费大量时间定位和验证数据。此外，由于现有资产缺乏可视性，工程师不得不绕过管道。

统一系统

统一架构由松散耦合但紧密集成的组件组成，这些组件彼此高度互操作/联网，并在过程中生成和捕获密集元数据，这些元数据在统一平面上循环回组件中。

5. 缺乏明确的所有权

现代数据堆栈的整个前提是通过工具提升灵活性。然而，这在明确数据团队所有权方面造成了许多混乱。

用于数据采集、转换、编排和其他功能的不同工具导致不同团队和角色之间责任分散。在端到端数据生命周期的背景下，每个功能缺乏责任制。碎片化架构引发混乱，削弱责任制，并降低问题解决速度。

有效的数据治理也受到影响，因为政策和数据标准的执行往往跨越团队界限。正确的数据所有权需要的不仅仅是为数据集或仪表板分配名称，才能真正赋能。

6.合规性、安全性和访问控制方面的差距

随着数据量增长，相关风险也随之上升。Cyber security Insiders的一份报告指出，91% 的网络安全专业人士认为他们的系统尚未准备好应对零日漏洞或新发现的漏洞。这表明，现有合规实践在渐进式数据堆栈方面已经滞后。

是的，所用工具各有自己的访问控制，但若无混合治理框架，漏洞很快显现。诸如角色访问不一致、审计环节薄弱、不符合个人信息保护法等标准以及加密不足等问题逐渐累积，并随时间削弱流程和管道。

7. 孤岛和影子流

颇具讽刺意味的是，用于统一数据的数据堆栈最终重新创建了原本旨在消除的“孤岛”。这是因为不同团队拥有各自的工具、管道和流程，导致冗余工作流和不一致的数据访问。

当数据治理薄弱时，就会引发影子工作流，其中未经授权的数据集、未定义的管道和孤立的仪表板超出定义的治理控制，带来合规风险、重复逻辑以及报告不一致等挑战。

现代数据堆栈挑战对投资回报率的影响

现代数据堆栈看似是制胜法宝，因为它优先考虑可扩展性、敏捷性和数据民主化。然而，一旦组织开始采用多种功能有限的工具，整体复杂性就会使投资回报率受到质疑。

虽然速度和敏捷性是关键关注点，但包含太多不连贯工具会导致集成脱节、新孤岛以及运营开销急剧增加。

这里最大的挑战在于，受影响的不仅仅是数据团队，而是整个组织。用户在获取正确洞察方面面临延迟，对数据的信任被稀释，数据治理变成被动反应而非主动出击。诚然，每种工具都带来一些好处，但监控、编排和合规性方面的成本不断攀升。

堆栈变得“现代化”，但效率和投资回报率却受到影响。由于团队需花费大量时间整合零散管道，而非确保积极战略成果，获取可行洞察的时间增加。为了获得正确价值，组织需要将数据战略与产品思维原则同步。这对创造正确业务影响力至关重要。

现代数据堆栈的未来：数据优先的方法

随着各组织应对现代数据堆栈的复杂性，一种数据优先于各种工具和架构影响的版本应运而生。这就是“数据优先”堆栈的方法，整个数据生态系统围绕数据生命周期、可访问性和数据价值构建，而不仅仅是通过不同技术统一数据。

数据开发者平台(DDP)是一个自助式基础设施标准，它是这一转变的关键要素，作为一个框架，赋能团队高效创建、管理和扩展数据产品。DDP 深深植根于自助式原则，每个领域团队无需特定基础设施知识即可拥有所有权。自助式特性将现代数据堆栈从碎片化工具集合转变为运转良好的机器。

用于构建统一基础架构的数据开发者平台标准。

数据优先堆栈的基本要素

数据优先堆栈中有很多重要因素在起作用：

• DDP 可以将操作简单性作为内置功能，在整个数据生命周期内提供集中监控、策略实施和沿袭跟踪。
• 借助 DDP 的模块化乐高积木，技术堆栈变成一组松散耦合、紧密集成的组件，而不是硬编码的工具集成，从而使整个组织的摄取、转换、访问控制和存储变得无缝。
• 数据优先方法确保治理深入嵌入到每一层，从访问控制到元数据，以确保合规性、安全性和信任。
• 结合数据驱动交付 (DDP) 功能，数据优先方法可在短短几周内（而非数月）带来显著成果。数据网格的原则包括去中心化所有权和中心化标准，以实现无缝交付。

解决方案，而不是结论

现代数据堆栈中的“现代”不仅仅是一个形容词，而是一个亮点，它倾向于一个自助服务平台，帮助企业快速提供数据解决方案，成为数据网格方法的必需品。

借助此数据堆栈，企业可以借助标准化集成、访问、资源优化以及其他低优先级的复杂性，充分发挥其所有服务和工具的潜力。所有这些都通过数据开发者平台 (DDP) 实现。

它允许开发团队通过一套工具和服务轻松构建和部署应用程序，从而更好地管理和分析数据。DDP 的统一功能是其最大优势之一，提供一个单一管理点，实现完整管控。

信息很明确：现代数据堆栈面临的挑战是巨大的，但根植于数据优先理念的思维过程对于解决这些挑战至关重要。

结论

2025年充满新机遇：各行各业的人工智能将更加专业化，自主系统将更深入集成，对实时、注重隐私的解决方案的需求也将激增。今年，我们不仅要关注更智能的人工智能，更要关注能够行动、适应并在各个领域创造切实价值的人工智能。

2025 年，数据工程领域必将迎来一些令人振奋的更新，几乎每天都会出现新的技术更新，该领域的合并、收购和资金都预示着更光明的未来。