揭开数据网的神秘面纱：加快实现金融服务的商业价值

通过与全球大型金融机构合作的经验，我们发现了三个基本的数据挑战。无论是银行、保险机构还是资产管理公司，这些挑战在金融服务机构中仍然普遍存在。

数据网格是一种数据管理框架，它允许企业拥有其创建的数据，并将其提供给整个企业的消费者，同时确保正确的控制和协议到位，从而使这些数据始终掌握在正确的人手中。数据网格包括四个关键要素：数据所有权；将数据视为产品；建立自助服务数据平台；以及实施联合治理。实施这些要素意味着可以跨数据域负责任地使用数据，并实现分散的数据决策。

数据网的每个支柱都能全面管理和解决金融服务公司面临的最常见的数据问题，所有这些问题都会阻碍数字化转型。

自助式数据平台通常是实现民主化和克服传统架构挑战所需的基础。云驱动的数据平台可实现有针对性的数据访问，同时保持透明的合规控制，并提供开发数据应用程序和数据产品所需的灵活、可扩展的架构。(Artefact 在快速交付数据平台方面有着良好的记录，并对业务价值、可用性和信息安全有着明确的关注。)

在数据、业务和 IT 之间定义数据所有权至关重要，因为这样可以实现有序的数据共享并改善业务成果。此外，采用企业范围的数据域和子域视图有助于防止瓶颈，并确保与不断变化的业务需求保持一致。因此，企业数据模型（EDM）是为业务数据所有权奠定基础的下一个重要步骤，它可以打破孤岛，建立明确的数据所有权和理解。

以数据产品为导向的方法使数据转换对企业用户来说变得有形，确保了实现价值的清晰路径，并使数据更加民主化。数据产品可以被视为向 "内部客户 "提供的打包服务：数据即服务（data-as-a-service）提供标准化的干净数据；分析即服务（analytics-as-a-service）提供高级统计或机器学习计算；KPI 即服务（KPI-as-a-service）提供关键的业务绩效指标。这些数据产品由跨职能的产品小组负责维护，他们将业务和技术资源结合起来，以满足组织的需求。

数据转型需要运营模式和管理结构的支持，这种模式和管理结构可以在保持安全性和合规性要求的同时，实现适度的权力下放。尽管 "正确的 "运营结构会因金融服务公司的不同而有所差异，但所有组织都需要从集中化过渡到有控制的民主化，这一转变需要由业务而非 IT 主导。

在金融服务领域采用数据网格方法需要几个重大转变--从传统系统到可扩展的云基础设施，从集中数据管理到受控数据民主化，从 IT 主导数据到业务主导数据。所有这些都需要进行技术和组织上的变革，这可能会给任何组织带来挑战。

然而，采用一种实施良好的数据网格方法来涵盖所需的变化，可以使金融服务公司打破各自为政的局面，有效利用数据，并做出以数据为导向的决策，从而推动业务增长和创新。这样，它们就能帮助自己转型为面向未来的组织。