当智能数据管理成为新时代的宠儿，数据网格服务似乎已“光环不再”。犹记当年，Netflix、Intuit这类科技巨头纷纷采用数据网状架构的时候，那场面叫一个震撼，就像一颗技术“核弹”，在数据管理的夜空中悄然“炸开”，大家都觉得这是下一个能改变游戏规则的重大突破。显然，那个时候的数据网格服务豪气满满，一时间成为行业的“顶流”。

　　可谁能想到，这才没过几年，好多企业开始对数据网格“粉转黑”，纷纷把它抛在一边。行业里的专家们也出来凑热闹，说数据网格就是个“过气英雄”，甚至有人直接断言，“Data Mesh已死”。

　　在这场热闹又有点混乱的喧嚣里，我猜不少朋友心里都在犯嘀咕：这数据网格服务到底能不能用？到底能不能经得住时间的考验？别急，今天咱就一起把这迷雾拨开，看看数据网格服务到底是个啥情况。

　　Data Mesh的“爆火出道”

　　咱把时间拉回到数据网格架构刚冒头的时候。2010年代末，数据湖的概念那叫一个火，好多公司都跟打了鸡血似的，拼命把数据往数据湖里搬，还精心搭建各种工作流程。数据湖架构就像一个装满宝贝的大仓库，对于那些想把所有数据都用来分析的公司来说，简直就是一个完美的集中存储库解决方案，感觉有了它，数据管理的难题都能轻松解决。

　　但好日子总是短暂的。到了20世纪20年代初，数据湖系统的毛病就开始一个一个地冒出来了，那些方法上的漏洞也成了大家关注的焦点。这里有个大问题，数据湖一般都是由一个独立的工程或者分析团队来搭建和维护的，可这个团队对数据的理解，哪有源团队那么深啊。这就导致了一个很常见的现象：同样的数据，出现了好多拷贝，或者是有一些小修改的版本，数据的准确性和完整性一下子就受到了严峻的挑战。

　　数据里要是出了个错，那可不得了，得经过好多次繁琐的讨论，最后还得找源团队来解决。而且，要是源表里添加了个新列，那好几个团队的工作流程都得跟着调整，数据才能到分析团队手里。源团队和分析团队之间这么一沟通不畅，就导致了实施延迟，甚至数据丢失。慢慢地，团队们开始对把数据放进集中式数据湖这件事变得小心翼翼起来。

　　就在这个时候，数据网状架构闪亮登场了，它就像一个救世主，承诺要解决这些问题。数据网和数据湖完全不一样，它把数据的所有权和分配数据集的责任都交给了源团队，其他团队直接从源系统获取数据，不用再从集中式数据湖里找了。数据网格就像一个精心设计的“数据生态系统”，有着数据湖系统没有的优势。说白了，对于数据管理人员而言，不用单独搞迁移工作流程，数据一致性检查的环节也少了，数据的准确性提高了，数据重复率降低了，数据问题处理得也更快了。最重要的是，每个数据集都由最了解它的团队来维护，数据的消费者对数据质量也就更有信心了。

　　“过山车式”增长曲线背后

　　不过呢，围绕数据网格的兴奋劲儿没持续多久，好多用户就开始觉得沮丧了。在数据网格那看似美好的表象下面，数据提供商和数据消费者之间的几乎每一个瓶颈，都成了实施过程中的大难题。

　　原来，数据网格方法可不是那种用了就能一劳永逸的解决方案，而是需要长期投入精力去制定数据架构的。虽然每个源团队都有自己的数据集，但他们得维护一种模式，让下游系统能读取数据，而不是简单地复制数据。可问题是，大家普遍缺乏培训，领导层也不怎么支持，这就导致模式规划得乱七八糟。这样一来，好几个团队都对相同的数据做类似的操作，数据重复了，工作量也增加了，计算成本也跟着上去了。

　　团队之间要是缺乏协调，那问题就更大了，常常会导致表格不完整，还断开。那些缺少列或者没办法相互连接的分析表，就像一座摇摇欲坠的大楼，把所有人都困在了里面。不完整的表格又触发了数据湖里那种老模式，每个团队都在源系统上面搭建自己的图层，还填充自己需要的列。这下好了，团队又开始重复这些数据集，这数据网格架构的初衷算是彻底被搞砸了。

　　“昙花一现”，还是“数据管理利器”？

　　那数据网格到底是不是只是昙花一现呢？答案肯定是否定的。数据网格可不是那种一阵风就过去的潮流；当然，也不是能解决所有数据问题的“万 能钥匙”。但它确实能大大降低数据管理的开销，还能提升好多公司的数据质量。

　　从本质上来说，数据网格是一种思维模式的转变，它彻底改变了我们看待数据的方式。团队得把数据当成一种产品，拥有对源团队拥有数据集的承诺，还得坚决阻止数据重复。在开发新功能的时候，团队得把分析数据需求当成最重要的，也就是说，他们得设计数据架构，满足所有下游的需求。

　　举个例子，要是你把制造数据数据集转换成数据网格架构，那你的采购订单表里就得有财务、营销、采购、运输和分析需要的所有列。任何团队都不应该要求再复制这个表格，或者必须在这个基础上调整才能用。

　　当然，数据网格并不是“万金油”，能适用于所有企业。对于那些数据集数量不多的小型团队来说，创建一个集中式数据湖，而不是给每个源团队都搞好多工作流程，这才是合理选择。但对于那些有庞大数据集的大型企业来说，好几个团队会定期对相同的源数据集进行修改，去中心化可能就特别有效了。源团队自己构建一个完整的数据集，比让每个团队都复制表格然后在上面转换要合理多了。

　　数据网格架构减少了访问数据需要的步骤，提高了数据的准确性。那些已经正确实施数据网格处理路线的公司，都取得了很不错的成果。比如说，有一家主要银行实施了数据网格架构，发现完成原来的运营活动支持需要的时间减少了45%。要是你的公司有合适的使用场景，也有正确的思维方式，数据网格就能给你的分析团队解锁更便捷、更高质量的数据，让你用更少的努力就能得到更好的结果。

　　结语

　　总结来说，数据网格可不是“过气网红”，它是一种很有潜力的数据管理方法。不过呢，它需要企业用正确的思维方式和实施策略去驾驭，这样才能在数据管理的道路上有所收获。