大数据的兴起，为各行各业的数字化转型注入了新动力，数据量的激增已成为不争的事实。在过去的十年中，我们见证了数据总量的近十倍增长，不同类型、格式和结构的数据不断涌现，数据的来源也变得极为广泛，涵盖了地理区域、系统、平台、设备和应用程序等多个方面，如集团总部与地方分支、云端与本地、软硬件设备或平台等，这导致了数据存储方式、逻辑结构和语义表达的多样性，进而形成了所谓的"多源异构"现象。
面对如此庞大、复杂且混乱的数据海洋，如何实现数据的高效、统一且成本低廉的管理与价值挖掘，已成为企业面临的一大挑战。在这种背景下，整合多源异构数据已成为一种必然趋势。
在进行多源异构数据的集成过程中，关键步骤包括对不同来源、不同格式和结构的数据进行综合处理、净化、标准化、统一和深入分析，以构建一个统一且连贯的数据视角，以消除数据中的杂质，如噪声、异常值、不一致性和冗余信息，从而提升数据的纯净度和可靠性。
数据的整合、标准化和统一过程还在于解决数据在格式、数据类型和度量单位上的兼容性问题，确保数据能够有序、安全和合规地流转，同时维护数据的一致性和完整性。
企业在实施这一流程时，将面临多种挑战，包括但不限于：数据来源的多样性、数据语义的歧义性、数据质量的不一致性、数据安全性的层次差异、数据隐私保护的复杂性、数据集成技术的差异性、数据访问权限的多样性等。这些挑战需要通过综合的技术手段和策略来克服，以确保数据融合过程的顺利进行。
在此背景下，Data Fabric 架构理念得以兴起。Gartner 将其选为"2021年十大数据和分析技术趋势"之一，其主要思想是利用数据虚拟化技术实现数据在逻辑层面的集中管理，从而优化对多源异构数据的发现和访问。这种方法能够灵活地、以业务可理解的方式交付数据，减少了传统上大量不必要的数据迁移、存储和处理工作，有效降低了成本。
而由于这种数据集成是逻辑上的，可以在统一的平台上进行数据治理和控制，确保数据的安全性、合规性以及可控的流通，不仅提高了数据管理的效率，也加强了数据的安全性和合规性，为企业的数据管理和分析提供了强有力的支持。
Aloudata 大应科技作为 Data Fabric 理念的实践者和引领者，成功构建了国内首个逻辑数据平台——Aloudata AIR。该平台采用关系投影、智能数据编排、增强查询下推等前沿技术，实现了对预计算和即席计算的灵活适应，有效克服了传统技术在处理多源异构数据时面临的性能和规模限制。
Aloudata AIR 为企业提供了一种创新的多源异构数据整合解决方案，使用户能够轻松实现全域数据的逻辑整合、快速访问和高效查询。它支持根据业务分析的具体需求，进行跨数据源的数据整合，并能够灵活地开展数据分析和应用开发，极大地提升了数据处理的灵活性和效率。通过 Aloudata AIR 逻辑数据平台，企业可以更加高效地管理和利用其数据资产，加速数据驱动的决策制定，推动业务创新和增长。
- 多源异构的数据融合：支持 50 种不同的数据连接方式，包括传统数据库、数据湖、数据仓库、各类 API 服务和应用，以及非同步数据和用户本地数据。这使得连接全域各类数据并进行快速分析变得异常简单。
- 逻辑化数据整合：不需要关注底层技术细节，可以通过 SQL 语言去表达和定义需求，或通过拖拽式界面来实现数据准备；支持跨源、多级逻辑视图定义，大大简化了各种复杂场景下的数据整合工作。
- 自适应数据加速：内置的 MPP 引擎可用于提高某些高性能场景的数据源查询性能。此外，自适应物化加速和智能下推功能，确保在大规模数据量下依然能实现秒级的交互式响应速度。
- 集中数据治理与控制：管理人员可以在 Aloudata AIR 中集中设置安全和合规的访问策略，包括细致的访问控制和对敏感数据的动态脱敏处理，确保数据的安全性。
- 统一的数据资产目录：提供统一的数据资产目录，它不仅有技术语言描述，还包括符合业务语言的描述。用户可以使用自然语言轻松找到所需数据，甚至系统会根据用户角色和需求主动推荐相关数据。
- 标准开放的数据服务：找到所需数据后，可以通过标准化的数据服务将这些数据连接到各种工具上，无论是用于可视化分析的工具，还是更高级的数据科学或 AI 工具，都可以在自己熟悉和喜爱的环境中进行工作。
Aloudata AIR 逻辑数据平台架构
目前，Aloudata AIR 已在金融、制造、能源、医疗等行业交付了多个成功案例，经真实场景验证，逻辑数据平台相较于传统数据集成方案，可以 10 倍提升数据交付效率，降低 50% 以上的存算成本，同时减少 70% 左右的数据开发与管理工作量。
如果您现在计划推进多源异构数据的融合，或者考虑通过统一数据服务平面屏蔽底层引擎的差异性，提升业务用数的效率，那不妨先了解下 Aloudata AIR 逻辑数据平台，或许能为您带来新的思路。
