数字化转型之数据工厂
随着云计算、大数据、人工智能等IT技术迅速发展，以及其与传统行业实现快速融合，一场由数字化和智能化转型带来的产业变革正在全面展开。但对于企业来说，面对各信息系统中累积的海量数据，如何深挖和利用存在诸多问题亟待解决。
01 数字化转型的“困难重重”
丨数据管理方面，存在大量数据孤岛，数据存储分散，应用、系统、设备及网络数据割裂，未能集中管理；
丨数据质量方面，未能形成运维数据整体视图，数据质量存在不规范、不完整、可访问性不足等问题，无法满足复杂问题分析应用需要；
丨数据分析方面，涉及功能范围广，分析需求多且迫切，分析工具缺少数据共享和互联互通。
02 数字化转型的“必经之路”
数据资产是企业数字化转型的基石，数据资产的标签化、价值化、应用化和可持续是企业数字化转型的必经之路。
03 数字化转型的利器—数据集中服务管理平台
面对堆积如山的数字，企业期待着能够挖掘出其巨大的潜能。明易达经历多年的经验积累和产品打磨，推出了“数据集中服务管理平台V6.0”数据中台理念产品系列（如下图）。
数据服务集中管理平台V6.0，围绕多源异构数据的集成、核查、加工、服务和运维的主题来进行,以高质量的数据服务为核心，可针对企业大数据管理、数据资产管理提出一套全方位解决方案，为企业提供数据汇聚、数据加工、数据质量核查、数据服务等的数据集中管理手段，推行数据资产的管理方法，从而提高企业的整体数据资产的价值。
数据服务集中管理平台V6.0具有以下多项特性：
丨支持连续迭代开发，保障业务的稳定访问：通过灰度发布的方式，最小化降低服务更新对使用者的影响，有效保障服务更新过程中使用用户的业务稳定。
丨少量或无编码大数据计算开发：通过设置参数或者以创建组合服务、在线编辑器的方式，短短几分钟即可实现服务的创建与部署，并将服务通过服务市场的方式传递推广给众多开发者。
丨高效、快速、易用的落地业务：找到与业务相关的原子服务，直接调用实现业务分析；或者以组合服务的方式，参照推荐方案或自主组合，以极优的操作体验实现业务创新，快速完成业务落地。
丨降低服务注册与管理的时间和技术门槛：支持服务授权与认证对服务进行访问，提供多种技术组件实现对服务的管理。
丨多种技术组件，降低开发成本：提供多种消息组件、缓存组件、ORM组件、脚本初始化，满足用户敏捷开发需求，提升开发效率与系统整体兼容性。
丨自动化部署，安全高效：提供自动部署和运维能力，解决手工部署效率低、错误率高、升级困难、业务中断、监控定位难等应用运维问题。
丨完整的应用生命周期管理：分布式应用生命周期管理机制，包括海量应用创建、部署、启动、回滚，扩容和停止下线等。
丨多环境、多归属的开放、互通、管控：以云服务总线的方式，协助传统行业开放行业云生态，兼容主流同步、异步，一对多广播等消息订阅分发模式。
丨严格的鉴权体系，保障服务的归属安全：保证用户每一次分布式调用的稳定与安全。在服务注册、服务订阅以及服务调用等每一个环节，都进行严格的服务鉴权。
丨精细化的服务安全监控体制：平台提供完善的监控体制，从服务创建到服务的管理，都拥有完整的链路跟踪、心跳监测、状态检测。
丨提供标准化API，实现内部系统集成：通过API网关提供的规范化、标准化的API接口，快速完成企业内部系统的解耦及前后端分离。同时，复用已有能力，避免重复开发造成的资源浪费。
04 数据服务管理平台之数据工厂
其中，数据工厂作为数据服务集中管理平台V6.0的核心组件之一，可通过聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务并提供给前台支撑业务，加速从数据资产到业务价值创造，提高企业的响应能力。
数据工厂可帮助企业对海量的多源数据进行采集、计算、存储、加工，同时形成标准数据存储并集中管理和计算，最终形成大数据资产层，进而为企业提供高效的数据服务。 这一数据资产是企业独有且能复用的，是企业业务和数据的沉淀，不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是企业差异化竞争优势之所在。
数据工厂具有如下产品特性：
丨全新的Data on DevOps体系
• 数据开发基于DevOps，开发、调试、构建、部署、作业管理、自运维一站式应用；
• 开发与管理低代码图形化操作，数据服务定制化；
• 数据开发表达形式丰富，适合不同人员能力和不同场景深度的数据加工；
• 开放式、可扩展平台，多引擎适配，引擎可插拔，作业可移植；
丨丰富的加工与服务能力
• 系统集成了Mysql、Oracle、ClickHouse、Redis、Kafka、Hive、Elasticsearch、Neo4j引擎、覆盖关系型、文档型、关系型引擎；
• 系统集成了54个计算类函数，10个集合类操作，满足绝大部分场景的应用，可以通过UDF定制个性化应用；
• 通过http协议与json数据结构可以定制丰富的数据服务。