隨著人工智慧（AI）應用的快速發展，數據資料是 AI 應用背後最重要的基礎，如何管理資料也成為現今企業數位轉型重要一環，企業在選擇最適合的資料架構時，應考慮其業務需求、資料治理策略以及技術基礎設施，從而確保資料能夠高效、安全地被管理和利用。
身為企業的雲端數位長 CKmates 協助企業劃分資料網格與資料湖的差異，並指引企業如何選擇最適合自己的資料管理模式，建構專屬於自己的數據資料結構。
什麼是資料網格
資料網格是一種更靈活、更具應變能力的資料策略，它主要免除了傳統平台的「資料中心化」的一些限制，將資料管理責任分散到各個業務領域，增強資料的管理以及使用效率，能夠更好應對巨量資料的營運需求。
資料網格的設計概念主要聚焦在以下 4 個大原則：
1.以領域導向的設計原則
資料所有權從大數據中心下放到各個業務領域，每位負責自己的資料集，這樣各領域專家可更好管理數據資料，如：零售業者其擁有兩個資料集，一個包含所有服裝產品資料；另一個則是紀錄網站訪客路徑行為資料，若要分析顧客網站行為模式，僅要觀看網站行為的網域數據即可，縮短治理資料的時間。
2.把數據視為產品
將資料視為產品，需將每個資料產品包裝完整，其中需包含資料所有人、標準化的產品定義（如結構、內容和用途）、服務級別協議（SLAs），並擁有一致性的命名方法，使資料方便進行探索。按造以上方式就像是把資料打包成一個產品提供給資料使用者，這也就是把數據視為產品的概念。
3.自助基礎架構平台管理
使用視覺化平台工具，無需寫程式，各領域專家即可設定自己的資料清理步驟，來自動化清理、篩選和載入資料數據。
4.制定聯合治理方法
由於資料所有權下放，為了避免形成資料孤島，制定聯合資料治理相關規範，提升資料透明度和易用性，其特色是站在「使用者」的角度，了解資料是如何被應用以及分析，以此制定相關的治理規範。
資料網格與資料湖的差異
那資料網格與我們熟悉的資料湖（Data Lake）差別在哪裡呢？以下以架構管理與數據管理層面來做說明。
架構管理
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資料湖為集中式架構，通常較為扁平，也就是說所有數據都儲存在同一個大型儲存庫中，存放所有結構化和非結構化資料，無需任何預先處理，通常在雲端或是地端環境中集中管理。
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資料網格則是將數據資料的管理工作分散到各個團隊，資料湖不再是整個架構的核心，話句話說可將此視為實行「去中心化」的理念，讓使用者能獨立使用這些資料，有效發揮數據價值。
數據管理
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由於資料在資料湖中集中管理，其旨在以基本格式儲存資料，因此運用前需要將巨量數據經過清理、轉換和分析（ETL）程序，將有效數據彙整出來，以進行機器學習等應用。
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資料網格因實現「數據及即產品」的設計理念，因此各團隊可直接管理並運用數據資料，如：業務行銷單位可快速提取近一個月的資料進行商業分析，以適應變化萬千的市場。
如何判斷企業適合哪種資料架構？
評估資料使用以及目標
企業在進行數據清理分析前，可以先評估資料的使用需求以及目標，如：若要進行機器學習，需要大規模的巨量資料，資料湖可以運用原始形式儲存和分析數據，而不需要預先定義模式，這種靈活性使企業能夠節省分析前的整理時間，更可以輕鬆整合新的資料來源；而若是需要靈活應對和快速響應的業務環境，特別是需要不同部門靈活運用數據的情況下，如電商等產業，則較為適合使用資料網格的方式管理數據。
數據治理的合規要求
企業可從架構合規性、數據隱私以及安全等需求去考量使用何種資料治理方式，資料湖提供集中式的數據管理，比起採取「聯邦式的數據治理方式」的資料網格，資料湖更便於實施統一的策略以及合規要求，因此適合需要嚴格控管資料合規性的企業。
分析現有資料治理遇到的挑戰
資料湖能會遇到數據檔案以及質量不一致的問題，據調查顯示，僅有45%的結構化資料有被應用到業務，更有82%的企業正面臨數據孤島的阻礙，若遇到這樣的問題，選擇將中央控管權下放的資料網格可有效解決此問題。
企業可依造以上幾點方式，來評估自己最適切的資料治理架構規劃。在現今 AI 的時代，掌握資料治理才能搶先掌握商機，銓鍇國際致力於提供卓越的資料治理服務，為您部署最適切的資料架構，幫助企業克服資料孤島、資料質量問題和數據安全挑戰！
