数字化转型白皮书(2021)(五)-设计混合云的数据架构重点考虑因素

    混合云数据架构重点考虑因素

    来源:中国企业数字化联盟

    在混合云数据架构设计中,重点考虑以下几个方面:

    一是以支撑业务目标为核心进行数据规划。不要为了汇聚数据而汇聚数据,一切要以业务为核心进行规划和建设,发挥数据战略资源的价值,用数据流引导业务活动,同时需要综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素,规划混合云云上和云下的数据存储与数据流动。业务域决定了数据的分类、语义和分布;业务规则决定了数据的流动方向:业务活动的输入输出决定了数据对象。

    二是聚焦数据管理的核心问题。随着数据量的增长、数据来源途径的多元化,企业用户需要考虑到混合云数据的统一管理,混合云数据管理的核心问题是数据权责以及数据可用性。在数据权责方面,混合云云上云下的数据需要有共同的发展目标和方同,进行统一的协调和统一的管理,建立数据资源目录并明确数据管理责任的界定。在数据可用性方面,要解决数据的完整性,一致性、准确性问题,制定数据分级分类、数据标准化等数据管理机制.

    三是利用混合云数据服务有效推进数据治理。数据架构的优化和实施就是数据治理的过程,当前混合云提供了适用于多种场景的数据集成、管理、应用的云服务、工具及APl,充分利用混合云数据及计算服务,能够加快数据治理的建设实施。

    四是以数据为中心,数据与应用松耦合。传统的企业信息化建设围绕着一条业务线,开发出许多应用系统,并为每个业务系统提供专属的数据库:随着企业业务逐步上云,虽然部分应用使用了统一的云数据库资源,但是逻辑上还是独立的数据库。应用系统之间没有共同的数据基础,最终成为一个个孤岛。要破除这种局面,需要以数据为中心,坚持数据与应用解耦,以数据视图对待应用需求和数据需求,从而实现一数多用,充分发挥数据的价值。

    五是全面系统的建立数据安全防护体系。从技术架构上,构建大数据安全防护体系,包括云和大数据基础平台安全防护、接入网络与大数据网络安全防护、接入设备与用户安全防护等;从管理制度上,明确组织、管理角色职责、管理制度与流程,使用安全管控工具提升数据安全保障能力;从数据管控上,建立数据的分类分级、数据生命周期安全防护、数据脱敏处理、数据备份、数据加密、数据防护和审计、数字签名和数字水印等能力保障。

    数据是新的生产要素。国家把数据与土地、劳动力、资本、技术并列为生产要素,并提出“健全生产要素由市场评价贡献,按贡献决定报酬的机制”,这毫无疑问是具有划时代意义并且顺应时代要求的正确决策。

    消费者的需求和智能制造的要求,关于产品生产的数据以有序可控的方式更广泛地流动同时成为了新工业时代产业链、创新链和价值链的底盘逻辑,我们围绕产业链部署创新链,围绕创新链布局产业链,围绕价值链构建数据链,新工业时代的生产力发展离不开越来越厚重的数字底座基础,混合云就是要解决这个基础性问题。

    新工业时代的生产力发展和生产关系变革都需要依靠数据要素,数据生产力归根到底还是要释放人的生产力,新时代人的生产力就由每个人的创新意识、创新思锥和创新能力所决定,人类的创新不管发展到哪一步,都不能完全离开我们所身处的物理世界,所以数字世界归根到底也是为了让我们所身处的物理世界变得更好,这是从新工业时代生产力发展的角度理解数据要素的根本原则。

    土地和劳动力是农业经济时代重要的生产要素,工业革命后,资本成为工业经济时代重要的生产要素,并且衍生出管理、技术等生产要素。随着数字经济时代的到来,各类组织越来越多的生产和业务场景已经越来越数字化,生产活动中涉及到了运用大量的数字化系统、设施、设备、装备、工艺、仪表、测试等环节均需要采集各种类型的电子数据资源,而这些数据资源毫无疑问已经成为开展有关生产活动的前提条件,没有它们则直接影响这些生产活动,从而给相关生产力形成造成制约和瓶颈,特别是在一些需要广泛协同的跨地域生产场景之中,正是通过网络中流动的数据驱动了产业链和价值链的形成和对应的生产力要素倍增,由此数据资源成为新时代经济发展的新引擎,数据是新的生产要素。