软信天成：面对数据网格和数据湖，企业该如何取舍？

近年来，数据网格、数据湖这一类数据概念迅速蹿红，原因是它们可以有效解决数据管理所带来的挑战，使企业更加敏捷、智能地使用数据。但它们究竟是如何实现？之间有何区别？以及企业该如何选择？下文将为大家揭晓。

一、数据网格

数据网格主要是用于企业收集、管理和共享整个数据资产的组织框架，有助于快速满足企业内部数据需求，实现业务价值交付。

1、数据网格方法论的四大原则

• 域所有权

• 将数据视为产品

• 作为平台的自助式数据基础设施

• 联合计算治理

2、数据网格的作用

支持可扩展性

在使用传统的数据管理方法时，数据消费者理解并使用数据变得困难。因为迅速增加的数据量，让数据管理的复杂性随之增加，若不能及时进行有效的数据管理，数据消费者就需要不断溯源，找到数据生产者再尝试理解和使用数据，这大大降低了工作效率。

而数据网格架构基于域所有权的原则，在每个团队中设立数据所有权，以创建、处理和储存数据，便于数据消费者使用数据。此外，这种集中式数据的分离使得企业级扩展成为可能。

提高数据质量

基于将数据视为产品的原则，域所有者需要创建和管理他们的领域数据，对数据产品全权负责，确保数据质量，让数据具有可发现性、可理解性、可使用性、可依赖性等。

二、数据湖

数据湖是一种技术堆栈，它为原始数据统一创建存储库，以实时或者批量的模式进行数据处理，使组织能够完整储存所有的数据。数据科学家和数据操作团队可以使用SQL、Python或任何其他数据库管理语言分析数据。

1、数据湖的工作原理

数据湖使用平面架构和对象存储，将带有元数据标记和唯一标识符的数据整合到一个中心位置进行存储，更有利于数据团队定位和检索数据。

2、数据湖的作用

强大的存储能力

无论是结构化数据还是半结构化或非结构化数据，数据湖都能够轻松存储，而大多数数据库和数据仓库无法实现。且数据湖的存储方式灵活，无需进行特殊的数据转换和预处理，极大程度上提高了数据处理的效率。

便捷的检索能力

自动提取元数据信息并统一进行存储，可快速支持数据团队进行数据检索、数据访问、数据分析。

三、数据网格vs数据湖

1、数据网格和数据湖的区别

如上所述，数据网格是一个社会技术框架，用于收集、管理和共享整个企业的数据资产，有利于改善IT工作流的沟通、集成和自动化。

而数据湖是一种技术堆栈，旨在以任何格式存储企业的所有数据，并用元数据对其进行标记，以便数据团队准确搜索所需要的数据。

2、数据网格和数据湖如何取舍？

如果您的企业处于数字化转型的起步阶段，那么数据湖是一个很好的起点，无论企业的数据是以何种形式或结构构建，它都可以提供一个存储和查询所有数据的地方；如果您的企业已经采取措施开发数据基础架构，那么选择数据网格则更有优势。它能够更好地支持企业级扩展，有助于您的数据团队加速数据检索、改进数据集成以及增强数据分析能力。

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总的来说，选择数据网格还是数据湖，需要根据企业的具体情况进行综合考虑。企业可以选择一个阶段性的方法，将数据湖和数据网格结合使用，以满足企业不断变化的数据需求。