数据湖、数据湖仓和数据编织等集中式数据架构越来越受欢迎，用于管理海量数据并实现数据驱动的决策。然而，该领域的许多项目面临挑战，甚至无法实现预期成果。

事实上，这些失败背后的一个重要原因是架构师主要关注功能需求而忽略了同样重要的非功能性需求。这些非功能性需求，例如可扩展性、性能、安全性和数据质量，对于数据架构项目的成功至关重要。

不幸的是，如果不能充分满足这些非功能性需求，就会导致项目失败。例如，根据Gartner发布的一份报告，大约85% 的大数据项目会失败，这通常是由于缺乏研究和规划，以及架构师忽视了这些关键的非功能性方面。

在本文中，我们将探讨可能导致数据湖、数据湖仓和数据编织项目失败的常见错误。通过了解这些错误并实施预防措施，可以增加成功的机会并最大限度地提高数据项目的价值。

错误 1：缺乏明确的业务目标和用例

项目失败的主要原因之一是缺乏明确的业务目标和用例。如果没有明确的目的和与组织目标的一致性，项目可能会缺乏方向并且无法产生有意义的成果。

例子：

想象一下，ABC 公司想要建造一个巨大的仓库来存放他们所有的东西。但他们没有计划好要用它做什么，而是不断地添加越来越多的东西。衣服最后堆在电子产品旁边，家具堆在箱子上——一片混乱！

当没有明确目标时，数据湖、数据湖仓和数据编织就会出现这种情况。ABC 公司的数据解决方案最终获得了各种各样的信息，但没有人确切知道他们需要这些信息做什么。不同的人想要不同的东西，数据并没有根据任何人的特定需求进行组织。最后，数据解决方案更像是一个垃圾抽屉——很难找到任何有用的东西！

预防措施：

• 明确定义数据架构计划旨在解决的业务目标和用例。
• 让不同业务部门的利益相关者参与进来，了解他们的具体数据需求并确保满足他们的需求。

错误二：数据治理和数据质量保证不足

忽视数据治理和数据质量会导致不可靠的见解并阻碍决策。数据治理实践不足和数据质量差会导致对数据架构失去信任，从而导致项目失败。

例子：

ABC 公司将其数据解决方案构建为办公室的公共冰箱。任何人都可以添加任何他们想要的东西，无需检查或贴标签。这意味着优质食品最终会与神秘的容器和过期的酸奶放在一起。没有人知道他们能信任什么，所以没有人用冰箱来做任何重要的事情。

同样，ABC 的数据解决方案也因没有数据“规则”而受到影响。不准确或不一致的信息最终混入了好信息中。由于没有人知道该相信什么，有价值的数据变得毫无用处。如果对数据不信任，ABC 就无法根据数据做出正确的决策。

预防措施：

• 建立强大的数据治理框架，明确角色、职责和政策。
• 实施数据质量保证流程，包括数据分析、数据清理和数据验证技术。
• 定期监控并改进数据质量，以确保准确性和可靠性。

错误 3：数据集成不良和数据管道不足

数据集成是集中式数据架构的一个关键方面。如果数据集成处理不当，项目可能会失败，从而导致数据孤岛、数据不一致和数据可访问性受限。

例子：

ABC 公司计划举办一场盛大的聚会，但他们没有安排客人和食物的顺畅流动，而是依靠人们一件一件地搬运东西。这造成了混乱！来自不同部门（营销、销售）的人最终把他们的零食（数据）藏了起来。任何零食（见解）都花了很长时间才到达聚会（决策），一些美味的食物（有价值的数据）甚至从未送达！

与 ABC 的派对类似，数据解决方案中缺乏数据集成就像信息被困在孤岛中。如果没有适当的管道（如组织良好的服务员！），来自不同来源（部门）的数据就无法连接。这使得很难快速访问所有信息（数据延迟），一些有价值的数据可能会完全丢失（访问受限）。

预防措施：

• 采用现代数据集成方法，例如数据管道、数据虚拟化和数据编排工具。
• 建立强大的数据提取和转换流程，以确保数据顺利流入架构。
• 实施支持可扩展性、性能和实时数据处理的数据集成技术。

错误4：忽视安全和隐私措施

不适当的安全和隐私措施可能会使敏感数据暴露给未经授权的访问，并损害数据完整性。未能优先考虑安全和隐私可能会导致项目因不遵守法规和失去信任而失败。

例子：

ABC 公司的数据解决方案就像没有保安的公共公园一样。任何人都可以走进去拿走他们想要的任何东西！这意味着敏感信息（如客户地址和购买历史）会暴露给任何路过的人。这不仅会导致数据被盗，还会让 ABC 公司看起来对个人信息不负责任。他们甚至可能惹上法律麻烦！

就像公园需要安全措施来保护人们及其财物一样，数据解决方案也需要安全措施来保护敏感数据。如果没有适当的保护措施，有价值的信息就会面临风险，公司本身也可能面临法律后果。

预防措施：

• 实施强大的安全措施，例如访问控制、加密和数据匿名化技术。
• 遵守数据保护法规和行业最佳实践，以保护敏感数据。
• 定期进行安全审计和评估，以识别和解决漏洞。

错误5：忽略可扩展性和性能要求

数据架构必须设计为能够处理不断增长的数据量和用户需求。忽视可扩展性和性能考虑可能会导致瓶颈、查询响应时间缓慢和系统故障。

例子：

想象一下，ABC 公司建了一个小棚子来存放他们的园艺工具。但他们对园艺的热爱导致他们收集了大量设备！棚子很快就堆满了东西，耙子和铲子缠在一起，软管堵住了门。试图找到任何东西都成了一件令人沮丧的苦差事。

同样，ABC 的数据解决方案并非为处理日益增长的信息量而构建的。随着他们收集的数据越来越多，系统变得超负荷。就像满溢的仓库一样，您需要花很长时间才能找到所需的任何内容（查询响应时间缓慢），有时系统会完全崩溃（系统不稳定）。这使得它无法跟上不断增长的数据流。

预防措施：

• 设计架构时考虑可扩展性，利用分布式文件系统和可扩展存储解决方案。
• 采用 Apache Spark 或云原生服务等技术进行并行处理和高效数据分析。
• 持续监控和优化性能以确保响应能力和可靠性。

错误6：缺乏利益相关者的参与和用户采用

成功的数据架构项目需要利益相关者的积极参与和用户的接受。未能让利益相关者参与并确保用户接受可能会导致阻力并阻碍项目的成功。

例子：

想象一下，ABC 公司建造了一座巨大的图书馆，但却从未告诉过任何人！他们在书架上摆满了书，但没有人知道这些书在那里。人们不断去他们熟悉的老书店（电子表格和报告）获取信息。新图书馆（数据解决方案）仍然空着，无人使用。

当利益相关者（不同部门）没有参与构建数据解决方案时，就会发生这种情况。ABC 构建系统时没有询问用户（员工）他们实际需要什么信息。结果，没有人知道如何使用数据解决方案，甚至不知道它的存在！如果没有用户采用，解决方案中的宝贵数据将无法得到利用，无法用于做出更好的决策。

预防措施：

• 从一开始就让利益相关者参与，让他们参与决策并收集他们的反馈。
• 向利益相关者和最终用户传达架构的优势和价值。
• 提供培训、支持和持续参与，以促进采用和利用。

错误七：变更管理和项目治理不足

忽视变更管理和项目治理会影响进度并导致项目失败。如果没有适当的监督和管理，项目可能会面临延误、范围蔓延和缺乏问责制。

例子：

想象一下，ABC 公司决定翻新他们的厨房。他们首先拆除墙壁，但由于没有明确的计划或负责人，事情很快就变得一团糟。他们不断添加新想法（购买精美的烤箱，安装天窗），却忘记了最初的目标（修理漏水的水龙头）。这个项目拖延了很久，花费远远超出预期，而厨房仍然无法使用。

与 ABC 的厨房改造类似，没有适当变更管理的数据解决方案项目是灾难的根源。没有明确的方向（项目治理）和明确的步骤（变更管理），项目就会失去重点。新功能和请求（范围蔓延）不断增加，导致延误和成本膨胀。没有人知道谁负责什么，导致混乱，最终导致项目失败。数据解决方案最终无法使用，就像半拆毁的厨房一样。

预防措施：

• 制定强有力的变革管理策略来管理组织和文化转变。
• 建立具有明确角色、职责和决策流程的有效项目治理。
• 定期评估项目进度，识别风险，并采取纠正措施，以确保项目成功。

小结

避免这些常见错误对于数据湖、数据湖仓和数据架构项目的成功至关重要。通过解决与业务目标、数据治理、数据集成、安全性、可扩展性、利益相关者参与和项目治理相关的问题，您可以降低风险并提高实现预期结果的可能性。采取预防措施，根据具体项目情况进行调整，并持续监控和改进数据架构计划，以充分发挥数据资产的潜力。