2024 年 11 月 27 日，國內 Data Fabric 架構理念實踐者與引領者 Aloudata 大應科技聯合 DataFUN 成功舉辦了“數據編織價值評估研討會”，重磅發布了《數據編織價值評估指南》白皮書，提出業界首個數據編織價值評估框架。該白皮書不僅深度解析了數據編織（Data Fabric）的價值主張、實現機制，更結合應用場景提供了切實可行的落地路徑，給出詳盡的價值評估方法與量化指標，為企業應用數據編織，實現更加敏捷、高效的數據交付與管理提供了極具操作性的實踐指南。
Aloudata 創始人&CEO 周衛林、Aloudata 技術副總裁余俊、康明斯中國區首席架構師徐志蔚、西卡中國 BI 和數據負責人袁鶯一同亮相出席。
現如今，在企業內部，業務存在大量且多變的分析需求，要求能夠更加便捷、靈活、自主地實現“看數、用數”，而傳統的分布式數據湖倉、數據中臺工程體系過度依賴專業的 ETL 團隊及相關工具，使用門檻高、不靈活，且需要先投資或持續投資建設大規模計算引擎等基礎設施，回報周期長，給企業數據管理造成極大成本。因此，從“技術的業務匹配度、技術的組織就緒度、技術的ROI”三大評估要素來看，企業迫切需要一種更加敏捷靈活的數據管理架構。
數據編織（Data Fabric）作為一種創新的數據管理架構理念，自 2019 年起 Gartner 便在其數據技術趨勢報告中多次提及，并在 2024 年的數據管理技術成熟度曲線中顯著提升了其成熟度，預測在未來 2-5 年內將實現廣泛應用。余俊表示：“不同于 ETL 人工進行數據管理，數據編織利用數據虛擬化技術，無需復制數據，邏輯化實現多源異構數據的集成整合，能夠將正確的數據，在正確的時間，給到正確的人，成功地解決了企業用數的效率、成本、組織、合規等各個方面的問題。”
然而，在眾多企業積極探索數據編織（Data Fabric）的應用場景和落地路徑過程中，卻苦于缺乏清晰可參考的實踐方法論與價值評估框架。
為此，Aloudata 基于“NoETL”創新理念，以及自主研發的國內首個邏輯數據編織平臺——Aloudata AIR 及其在金融、制造等行業的落地實踐，重磅推出了《數據編織價值評估指南》白皮書，并提出了業界首個數據編織價值評估框架。具體來看，該框架緊緊圍繞“讓業務及時用上好數據”的出發點，包含了“提升數據交付效率”、“降低數據膨脹系數”、“減少數據管理成本”三個評估維度，并提供了“當天需求滿足率”和“當天數據動銷率”兩個關鍵指標，以幫助業務進行量化評估。
提升數據交付效率：能否端到端地提升數據集成、整合到服務的交付效率，把數據需求的響應周期從周提升到天，10 倍提升數據交付效率。
降低數據膨脹系數：能否從機制設計上系統化地減少數據拷貝，節省存算資源，提升存算的有效性和經濟性，至少節省 30% 的存算成本。
減少數據管理成本：能否簡化系統技術概念，降低數據平臺上手門檻和減少運維成本，提升數據管理的自動化水平和逐步增強數據平臺的“智駕”能力，至少節省 70% 的數據管理成本。
白皮書還指出，與傳統的數據中臺相比，數據編織（Data Fabric）最大的突破在于數據虛擬化技術，無需物理搬運數據即可實現數據的統一訪問與管理。其中，Aloudata 數據虛擬化技術的核心機制，包括智能查詢下推、智能數據投影等關鍵技術。這些核心機制共同構成了數據編織的強大技術支撐，在邏輯集成的基礎上幫助企業實現高效、靈活的數據管理，也能夠顯著降低數據開發、任務運維和存算成本。與業界相對成熟的數據虛擬化方案多側重在數據集成與查詢場景不同，Aloudata AIR 將 NoETL 作為數據虛擬化技術的核心能力，強調其在數據集成、加工與服務全流程中的價值：無需事前搬運數據、無需事中運維 ETL 任務、無需事后計存治理，幫助企業實現“零搬運、免運維、自治理”。
此外，白皮書還介紹了首創證券、某頭部車企、某跨國企業采用 Aloudata AIR 落地數據編織的實際案例，闡述了數據編織在敏捷數據分析、全域數據邏輯整合，以及跨境數據合規查詢場景下的實踐路徑和業務價值。通過這些案例，結合數據編織價值評估框架，企業可以清晰地了解數據編織在提升數據響應速度、降低存算成本和管理成本方面的實際效果。
正如 Aloudata 創始人&CEO 周衛林所說：“我們希望能夠將數據編織這樣一個前沿的架構理念，變成一個更成熟的產品和方案，引導和推動數據編織在更多行業、更多場景的落地，為企業的數據管理變革和數智化業務創新提供有力支撐。”
康明斯中國區首席架構師徐志蔚對此則表示：“數據編織能夠賦能自服務場景，因為最懂數據的還是業務自己，無需依賴 ETL 開發，將數據分析的能力給到業務，及時得到數據價值。”西卡中國 BI 和數據負責人袁鶯表示贊同，她認為，前端的業務需求變化很快，運用傳統的數據管理方式，整體響應速度將大打折扣，而引入數據編織，整個數據整合鏈路將大幅縮短，能夠快速且靈活響應前端數據應用需求，也能提供即時數據服務，實現數據的民主化。
