從以應用為中心的架構向以數據為中心的架構轉變

在人類歷史的大部分時間裡，人們普遍認為地球是一切的中心。

Nicolaus Copernicus 於 1543 年發表了他確定的日心太陽係數學模型。Galileo Galilei 在 1600 年代初為它辯護。 艾薩克牛頓在 1600 年代後期為它辯護。 但天主教會直到 1822 年才正式接受太陽在太陽系中心的位置。

這與您的企業架構有什麼關係？

一切。

因為這些年來人類看待地球的方式與今天的開發人員和架構師看待應用程序的方式完全相同——將其視為一切事物的不可變中心。 但事實是他們錯了。

屬於企業架構中心的是數據，而不是應用程序。 它是一種以數據為中心的方法，將為您現在和未來的業務帶來難以置信的優勢。

為什麼現代企業必須接受以數據為中心

現代企業架構演變為採用以應用程序為中心的方法有一個簡單但有點令人印象深刻的原因。 它可以追溯到 1970 年代出現的第一個關係數據庫，以及它們將數據綁定到特定應用程序的方式。

無論大小，每個應用程序都有自己特定的數據模型，開發人員必須圍繞該模型進行構建。 這從來都不是真正的問題……直到它成為一個主要問題。

以應用程序為中心的企業架構的激增創造了一個新的解決方案需要自定義訪問控制、冗長的集成項目以及大量數據複製的世界。 每次您想要創建新解決方案或引入新功能時，您都不得不執行複制數據和集成系統的這些加速任務。

因此，企業架構是脆弱的和反复無常的，企業 IT 團隊的一大規則是不惜一切代價避免對遺留系統進行更改，以免破壞關鍵的東西。 這不是當今先進企業的經營方式。

一直以來，應用程序實際上只是獲取真正重要的東西的一種方式：數據。 如果沒有它處理的名稱、數字和其他數據，您最複雜（也是最昂貴）的應用程序將幾乎毫無價值，對吧？ 同時，無論您使用什麼應用程序訪問這些數據，同樣的數據對您的業務同樣重要。

您對特定應用程序的依賴並非來自應用程序本身，而是您在該應用程序之上構建的眾多解決方案和集成，每一個都使切換平台變得更加困難。 但是，如果您可以立即將這些新數據用於不同的應用程序，而無需進行集成工作，那麼它在您的新系統中的價值將與現在一樣大。

以數據為中心將數據置於其所屬架構的核心。

以數據為中心解決持久的業務問題

通過將數據置於企業架構的中心，您將釋放在舊的、以應用程序為中心的範式下不可能實現的運營效率，並解決許多以前似乎無法解決的問題。 以下是您將體驗到的一些主要差異。

數據複製

數據複製是現代企業 IT 團隊要管理的最大問題之一，但每一個都是以應用為中心的架構的基本必要條件。 幾乎每個新項目都需要所有這些集成工作，包括建立新數據庫和復制舊數據。 因此，您的 IT 團隊將大部分時間用作一台非常昂貴的數據複製機器。 這不是對他們的時間或能力的有效利用。

最重要的是，您的數據僅與其最易受攻擊的副本一樣安全，這使得如此猖獗的數據複製成為明顯的責任。 現代企業可以擁有數百甚至數千份數據，即使失去對單個副本的控制也可能是災難性的。

但是由於以應用程序為中心的思維模式已經確立，企業已經接受了廣泛的數據複製作為一種必需品，並且它的許多缺點只是開展業務成本的一部分。

這有點像所有維持太陽系地心觀點的心理體操，儘管所有可觀察的證據表明，如果你接受太陽作為事物的中心，事情就會變得更有意義。

以數據為中心標誌著數據複製的結束，因為數據不再與創建它的特定應用程序相關聯。 相反，它提供了單一的事實來源，並使用鏈接而不是副本在多個應用程序之間共享數據。 這使您可以“重用”數據而無需複制，並解放您的 IT 團隊，以便他們可以專注於構建解決方案而不是複制數據。

數據孤島

您第一次聽說打破數據孤島的重要性是什麼時候？ 十年前？ 十五？ 每個人都知道數據孤島很糟糕，為什麼它們仍然無處不在？

由於以應用程序為中心的設計，數據孤島的存在和持續存在也就不足為奇了。 只要數據與創建它的應用程序相關聯，您在開發新軟件時總是需要新的數據庫。 正因為如此，“打破”數據孤島實際上只是意味著“從較小的孤島移動到更大的孤島”。

雖然建立一個更大的筒倉提供了一個臨時解決方案，但最終您會發現您需要再次擴大規模以“打破”您一直在創建的大筒倉。 真正停止構建數據孤島的唯一方法是轉向以數據為中心的架構。

無需建立新的數據庫並因此構建更大的孤島，以數據為中心允許您將數據從應用程序中分離出來，並將其移動到稱為數據協作平台或數據結構的網絡中。 這些平台允許數據以網絡形式存在，這種網絡化方法意味著數據可以在各種應用程序之間共享和重用，而無需複制。

因為應用程序可以通過鏈接而不是副本重用該網絡中的數據，所以您永遠不需要“更大的孤島”。 您連接到數據協作平台的任何應用程序都將能夠利用平台上已有的任何數據。 根本沒有其他方法可以創建數據孤島的永久替代方案。

有限的業務敏捷性

無論您的 IT 部門有多優秀，或者您的技術有多先進，企業都只能在其技術堆棧允許的範圍內以最快的速度運營。 對於以應用程序為中心的企業，任何新項目都需要集成工作和其他基礎工作，然後才能將現有數據應用於新解決方案。 對於任何給定項目，這項基礎工作通常會佔用 IT 團隊高達 50% 的時間和預算。

系統越複雜，改變就越困難。 這就是為什麼遺留架構通常是脆弱且難以改變的——如果不是不可能的話——改變一個部分，你就有可能破壞整個事物。

從前端的角度來看，低代碼和“無代碼”技術可以實現更快的交付，但它們無助於消除問題的根本原因或實際上使您的企業更加敏捷。 充其量，它們只是提供一種提高效率的假象。 但是，除非您首先解決限制您的靈活性的複雜性，否則您不會創造有意義的變化。

以數據為中心為企業模式引入了可塑性，這意味著實時更改和適應的能力。 這是您需要進行的有意義的更改，以便永久並立即創建企業敏捷性。 這樣做的效果是顯著的。

通過消除數據複製和集成工作，可以在幾天而不是幾週內構建新的解決方案。 突然之間，在以應用程序為中心的方法下只是幻想的時間線上實施新技術成為可能。

例如，業務敏捷性對於通過人工智能打擊金融欺詐至關重要。 欺詐檢測算法變得越先進，犯罪分子為了逃避算法變得越狡猾和創造性。

當雙方都使用以應用程序為中心的方法時，任何一方都很難獲得顯著優勢。 但是，當一方使用以數據為中心來突然減少實施變更所需的時間時，另一方幾乎無法跟上。

實施以數據為中心的重要性

《哈佛商業評論》最近一項涉及 1,500 家公司的研究發現，當人類和機器協同工作時，性能會顯著提高。 但是，使用當今以應用程序為中心的技術實現這種共生並不容易。 通過以數據為中心和數據協作平台，它變得更加容易。

其關鍵在於以數據為中心允許人類和人工智能輕鬆利用彼此的互補優勢。 人類擅長團隊合作、創造力和社交互動，而機器則提供無與倫比的計算速度和可擴展性。 企業需要這兩種技能，並從最大限度地發揮每種技能的情況中受益。

以數據為中心是一個理想的解決方案，通過簡化對數據的訪問並允許人類和系統和諧地合作，充分利用人與人工智能之間的協作。 它使數據民主化，賦予數據所有者前所未有的控制權，並賦予新的解決方案和新的業務洞察力。 它消除了使 AI 難以使用的障礙，為 AI 驅動的解決方案徹底改變您的業務方式鋪平了道路。

以數據為中心如何提高對新數據隱私保護的合規性

以數據為中心的最大好處之一是它改善了合規官員的生活，尤其是在數據法規日益嚴格的時代。 隨著公司被迫遵守歐盟通用數據保護條例 (GDPR) 等規定，控制企業數據變得更加重要。

例如，GDPR 賦予消費者就任何基於算法的決定獲得解釋的權利。 這包括諸如信用卡或抵押貸款的利率優惠之類的東西。 您的企業使用多少數據來做出此類決策？ 如果被要求提供此類數據，您有多難？

加利福尼亞的消費者隱私法 (CCPA) 賦予消費者“被遺忘的權利”，例如要求公司刪除與該用戶相關的所有數據。 當今的數據複製環境可能使這樣的請求在功能上無法滿足，因為公司只是擁有如此多的數據副本，以至於他們甚至不知道所有這些副本存在於何處。

數據合規官必須確保他們為此類法規做好準備，並為未來某個時候幾乎確定的國家數據隱私改革做好準備。 通過以數據為中心的方法消除數據副本，滿足這些標準變得容易得多。

以數據為中心是前進的方向

就像太陽一直是太陽系的中心一樣，數據也一直是您企業的中心。 終於是時候開始這樣對待它了。 那些認識到這一事實並迅速接受它的人會發現自己處於革命的前沿，但他們會發現自己與公司同在。

世界上一些最複雜的組織，包括受到高度監管的金融機構，已經開始向以數據為中心的過渡。

這些企業正在加速他們的解決方案交付，降低他們的數據安全風險，並釋放真正的業務敏捷性。 每天，他們都在增加與仍然以應用程序為中心的公司相比的優勢。

如果您仍然堅持 40 年以來以應用程序為中心的方法，那麼隨著現代、以數據為中心的企業數量不斷增長，幾乎不可能與之競爭。 畢竟，成功的企業已經盡可能高效地運營，從你的架構中擠出有意義的改變是極其困難的。

與其勉強實現百分之一的改進，不如擁抱以數據為中心的範式變革。 當您可以消除集成工作並立即為任何項目釋放 50% 的 IT 資源時，您將擁有交付改變企業的創新所需的帶寬。