专题演讲嘉宾：唐建法

过去的 20 多年，传统企业投入了大量资源在信息化系统的建设上。这些信息化系统往往是由应用程序和其对应的数据库系统组成一体，互相之间并不联通，逐渐形成一个个的企业内数据孤岛。最近几年的微服务化，更加深了孤岛式数据的现象。 数据孤岛对企业最大的影响就是数据不统一、不完整、不一致，小的影响用户体验，大的直接导致新业务无法开展，阻碍了企业数字化转型的进展。

传统的解决方案有数据仓库、数据湖，以及最近风头较火的数据中台。但是这些解决方案大都还是基于批量数据同步到数据平台，然后进行一些离线的分析和治理，导致他们解决的问题还是偏 AP 场景。但实际上企业 90% 的业务价值都围绕在 TP 型业务场景。如何将各个数据孤岛的数据统一管理，“真正” 为 TP 型业务提供数据支持，让数据为企业带来更大的价值，成为了关键。

Real Time DaaS，基于“数据即服务(Data as a Service，简称 DaaS)”理念，为 TP 型业务打造的一个数据管理平台。采用数据虚拟化技术，通过实时采集各个数据系统的数据并同步到一个中央数据平台，治理建模后再通过零代码 API 快速将数据交付给业务前端。本次演讲将为大家阐述这个新的数据架构的技术特点、方案的优势以及对企业的价值点。

演讲提纲：

1. 数据孤岛的形成及影响
2. 经典的解决方案
3. 企业数据的主要场景分类：OLTP & OLAP
   • TP / AP 定义
   • OLTP VS OLAP (Use Cases)
   • OLTP VS OLAP (Technicality)
   • OLTP VS OLAP (Budgetary)
4. Real Time DaaS：新的数据孤岛解决思路
   • 实时数据服务平台：面向 TP 业务的主数据平台
   • 技术架构：数据虚拟化、主数据管理、统一数据服务、分布式存储
   • 数据虚拟化：Federation / Data Sync
   • 分布式存储：HDFS VS 分布式数据库
   • 主数据管理
   • 统一数据服务
   • 方案优势
5. 零售业 DaaS 平台案例
6. 数据中台 VS DaaS
7. 总结

你将获得：

• 对数据孤岛概念深入理解
• 了解常见数据平台的技术形式及区分点
• 了解新一代实时数据架构的业务价值
• 了解新一代实时数据架构的技术特性