22、传统方法的总体挑战：非统一治理

传统方法的总体挑战：非统一治理

1. 传统治理方案的不足

在现代数据工程和治理需求面前，传统非统一治理方法显得力不从心。随着企业数据量的增加和数据应用场景的复杂化，传统治理方法暴露出许多不足之处。以下是几个主要问题：

1.1 合规性较弱

传统治理方法中，数据隐私控制在多个供应商之间较为分裂，导致合规性较弱。例如，当企业使用多个不同的云服务提供商时，每个供应商都有自己的一套安全和隐私政策，企业很难确保所有供应商都能遵循一致的标准。这不仅增加了合规成本，还可能引发法律风险。

1.2 数据孤岛问题

数据和AI工作负载在不同系统中孤立存在，难以统一管理和利用。企业内部的数据通常分散在多个数据库、数据仓库和对象存储系统中，导致数据孤岛现象严重。这种分散的数据存储方式使得跨系统查询和分析变得复杂且低效，进而影响业务决策的速度和准确性。

1.3 成本指数级增长

随着数据量和复杂性的增加，传统治理方法的成本呈指数级上升。例如，企业在不同平台上存储和管理数据，需要购买多个许可证，支付多个平台的使用费用。此外，管理和维护这些分散的数据资产需要大量的人力和时间成本，进一步增加了企业的负担。

1.4 丧失机会和收入

由于数据治理不当，可能导致业务机会和收入的流失。例如，数据孤岛使得企业难以快速获取全面的数据视图，从而错过市场机会。此外，数据质量问题可能导致错误的业务决策，进而影响企业的收入和竞争力。

2. 引入Databricks Unity Catalog的必要性

面对传统非统一治理方法的诸多挑战，引入Databricks