为什么我们要做数据服务

    随着信息化和数字化建设规模不断扩大，连接了大量用户手机和pc终端智慧应用向着深度和广度上的不断延伸和扩展，应用场景不断丰富，过程中产生和沉淀的大量数据的治理要求也越来越高，很大程度上制约数据所有者智慧化建设过程中的更深一步的发展，具体体现在如下方面。      

1. 不断增加的孤岛式数据给使用者带来了管理上的困扰。             

    数据孤岛是指一个组织内部的信息化系统应用因开发年代、开发标准和开发团队的不同，业务逻辑聚焦场景的局限性限制因素影响，导致这些应用产生的数据存储在不同的系统或平台上，或者因存在的格式或安全性方面的限制，导致数据难以整合和共享，即使在同一机构内部，不同的项目的应用场景，产生的数据之间都不能建立有效的关联彼此孤立，智慧化功能的迭代工作始终是功能重构、数据人工清洗和迁移，二次上线这种重复、繁琐和高成本的工作流程。         

    在项目建设不同阶段中不同的项目团队，在不同的系统中进行维护和管理数据，缺乏有效、专业的工具打通数据孤岛，其结果无法获得全面、准确和完整的数据，导致数据洞察、快速分析和决策的管理要求受到了“天花板”式的发展限制。    

2. 投资单位在智慧项目建设和运营过程中，项目建设和运营的过程管理和成本预算控制手段缺乏，项目建设和管控能力不足。          

    具体体现在智慧化建设过程中因数据孤岛的存在，不能有效兼容前期成果和经验，导致重复投入。又因不能兼容前期的成果，导致未知和不确定的影响项目安全的风险事件随时可能发生，结果导致客户在安全防患上要不断加大科技人力的投入。  

3. 长效对接多元化数据源的管理手段缺乏   构建可以持续发展的智慧管理管理平台是机构智慧化建设必走之路，在初始版本交付上线运营以后，项目仍然需要多元化的数据源长期对接提供多样化的时时运营数据，历史分析数据，来满足平台智慧化场景的功能不断拓展、完善和更新的需要，就必须配套第三方数据源数据管理的数据中间件服务，能高效低成本地支撑平台可持续的建设和运营。      

4. 机构自有的数据治理和运营管理规范没有支撑机制  投资单位对建设单位的智慧化成果交付管控，仅仅体现在功能的实现上，在成果交付和后期运营过程中，缺乏数据质量控制和管理标准，软件迭代过程中没有成体系的数据资料，运营团队在软件运营等方面缺乏配套的软件工具化服务，导致与之配套的工作方法和管理手段无章可循。 技术开发团队作版本迭代和升级过程中，数据迁移、治理工作繁杂，杂乱数据转变为可版本化的规范管理的数据范本模式难以建立，数据的有效治理存在障碍。      

5. 机构云计算运维工作团队价值提升缺乏空间：目前机构的信息化团队大多还停留在在基础云计算网络设施维护保障服务上，应用服务多依赖于外包的开发团队，运维实现价值空间的提升也需要配套更专业的软件服务工具，使企业单位的运维能力从计算网络运维向计算网络数据支撑运维服务的转变，实现信息管理跨越和价值提升。      

6. 缺乏对自有数据实现增值化服务解决方案 私有数据为多个地址提供定向、定时、定量投放，达到共享数据，分布式服务的目的，为智慧项目形成协同运营，未来智慧化发展要想实现从量变向质变的转变，形成标准化的数据管理体系，也需要优秀的时时数据的中间件服务。        

7. 传统的人工化数据处理技术方案，很难满足未来智慧化应用场景快速高效实现并稳定运营。 传统方案多是获取数据库访问权限后，直接在原有数据库系统上使用。结果会导致对源库压力增大，并对已有业务产生干扰，同时新功能的应用，页因源库的数据结构难以修改而受到限制。      

    常用作法为新业务的数据需求，使用ETL工具编写程序进行数据抽取及同步。在每一个新的业务需要的时候，就去从各个源系统进行临时性的数据抽取，涉及到技术沟通和协调，系统账号幵通，数据需求沟通等一系列繁琐的步骤。并且常见的ETL工具都是基于批量定期抽数和字段配置的模式，难以实现一些对数据实时要求较高，数据需求变化频繁的业务场景，并且没有复用性和管控机制，新需求产生或者需求有改动的时候，都需要花费大量人力去重新同步或者修改同步程序。    

    因此，将应用产生的时时数据，建立同步存储、自足萃取和授权分发中间件数据服务，将对传统的信息化建设模式升级换代建立了一条全新的工作路径。