如何破解企業數據管理難題？Gartner認為4項變革技術將顛覆現狀

當前企業內外產生的數據越來越龐大，多個系統間更加離散存儲，如何將數據有效存儲、管理和利用，成為企業構建數據生態和實現數字化業務前必須跨過的障礙。企業的需求也催生了此方面的大數據公司出現，大數據公司幫助企業在內部構建內聚性數據管理生態系統，實現企業數據資產化方面，正發揮越來越大的作用。

近期Gartner副總裁兼分析師Donald Feinberg表示：「在邁向數字化業務的過程中，數據管理仍會處在核心地位，而技術成熟正推動數據管理現代化。」10月13日Gartner發布的數據管理技術成熟度曲線*（Hype Cycle for Data Management），揭示了2017年企業數據管理技術成熟現狀。

2017年數據管理技術成熟度曲線

眾多新技術接近成熟應用

報告中指出，近年來很多新技術不斷被納入技術成熟度曲線，比如數據虛擬化（data virtualization）、數據即服務（data as a service）、機器學習（machine learning）、非關係型資料庫（non-relational）等。其中數據虛擬化、資料庫即服務將在2內年成熟應用，而企業目前對分散式賬本、自助式數據準備等技術期望頗高，技術走向成熟應用需要2到5年；同時企業對資料庫加密、內存數據網路、數據集成工具包等技術期望正在恢復，並且這些技術可在2年內成熟應用。

雲計算促進數據管理技術成熟應用

雲計算（cloud computing）對於數據管理領域所影響力是巨大的。包括分散式數據存儲Hadoop和對象存儲SQL等雲計算技術，也在數據管理領域有廣泛應用。但尷尬的是，Gartner認為由於整個Hadoop堆棧的複雜性與可用性，導致許多企業重新考慮是否將其納入基礎架構規劃中。因此，Hadoop被認為在到達「生產成熟期」之前已經過時。很多企業目前更青睞便宜、按需定價的雲端選項。

另一面向雲的對象存儲SQL介面已處於「技術萌芽期」，並且將在2內年走向成熟應用。Feinberg認為：「我們預計這些介面代表著雲資料庫平台即服務（PaaS）的未來，這是因為它們是該領域內大部分雲提供商及產品的重心。此類介面可以讓各企業機構運用熟悉的SQL語法與雲端存儲的數據進行互動。對象存儲非常適用於存儲大量多結構數據，而這正是數據湖（data lake）的典型特徵。」

4項技術將帶來數據管理變革

在「2017年數據管理技術成熟度曲線」所列的其它35項技術中，有4項被認為具有變革性。

物聯網技術核心：事件流處理（Event Stream Processing）

事件流處理是數字化業務、演算法業務（algorithmic business）與智能商業運作（intelligent business operation）的主要支持性技術之一。包括分散式的事務流計算平台(DSCPs)，可使用並行體系結構來處理高倍率的數據流，以執行例如實時分析和模式識別的任務。目前事件流處理正處在期望膨脹期，這項技術將在2年內成熟。

上千倍擴大數據交易速度：運營性內存計算資料庫管理系統（Operational In-Memory DBMS）

內存計算曾被Gartner列為2013年10大戰略性技術，內存資料庫意味著從內存中運行整個資料庫，可將數據交易速度從100倍提升至1000倍。因此面向交易的運營性內存計算資料庫管理系統仍有望對商業價值產生重大影響。

但目前支持運營性內存計算資料庫管理系統（IMDBMS）技術的基礎架構仍然比較昂貴，並且行業未解決如何滿足聯機交易SLA所需要的高可用性。預計這些問題將在2-5年內解決並走向成熟商用。

確保數據主權：區塊鏈（Blockchain）

區塊鏈先成熟應用的領域是比特幣，因為區塊鏈具有的不可篡改、可信任、去中心化存儲的特質，使其在數字貨幣領域率先得到應用。但Gartner認為在數據管理領域，區塊鏈仍然缺乏成熟案例，成熟商用需要5-10年時間。

Gartner的建議是短期內，各企業機構極可能通過共享信息及基礎架構而利用分散式賬本提高運營效率。長期來看，隨著可編程經濟的發展和賬本促進新生態系統的貨幣化，整個行業與商業活動將發生徹底變革。

交易可信化：分散式賬本（Distributed Ledgers）

2016年Hyperledger項目意圖建立一個跨行業、開放標準的開源開發程序庫，使商業用戶可建立自定義的分散式賬本方案。然而目前分散式賬本仍無法應用於大規模的關鍵任務情景，但由於有望改變行業運營模式並克服困擾公共賬本的某些可擴展性、風險管理及治理問題，私有分散式賬本概念正得到推動。Gartner對這一技術成熟應用也並不樂觀，預計分散式賬本技術將在5-10年內商用。

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