6、数据网格：适用场景与替代方案解析

数据网格：适用场景与替代方案解析

1. 数据网格适用的组织特性

数据网格适用于具有复杂数据需求的社会技术型组织。在考虑是否引入数据网格时，需要从多个维度评估组织的适配性。

1.1 数据成熟度

可以借助 Gartner 分析优势模型对数据成熟度进行分类，该模型将数据成熟度分为四个阶段：
- 描述性阶段 ：描述已经发生的事情。
- 诊断性阶段 ：了解事情发生的原因。
- 预测性阶段 ：预测将会发生的事情。
- 规范性阶段 ：知道如何利用即将发生的事情。

引入数据网格的公司至少应能够在这个量表上进行评分，即拥有数据收集和存储系统以及相应的文化，以确保能够可靠地访问历史数据。若不具备这些条件，公司应逐步学习如何使用现有数据，而非直接追求大规模的变革。而且，在该模型中数据成熟度越高，从引入数据网格中获取的价值就越大。

1.2 软件工程成熟度

数据网格是公司运营中的一种社会技术变革，技术部分需要与社会部分相匹配。为评估软件开发团队能否有效引入必要的变革，需要考虑以下工程成熟度因素：
- 测试自动化水平
- DevOps 文化（业务运营和开发团队之间共享理解和责任）
- CI/CD
- 开发过程中安全因素的嵌入程度
- 专注于产品开发而非项目开发

如果这些概念并非开发团队的日常工作内容，那么他们将难以实现优秀的数据产品。因此，在进行数据网格转型之前，建议先提升工程成熟度