企业转型成功的关键之一，就是从海量的数据中挖掘洞见，将数据价值发挥得淋漓尽致。

　　现代企业需要拥有能够支持快速开发与部署应用程序的基础设施，从而为自动化、自助式资源分配以及无处不在的数据访问奠定基础。这一点很重要，因为企业能既快又巧地利用数据是其在当今的商业市场中能够立足的基础。

　　对企业首席信息官（CIO）而言，一项关键的任务就是提供数据服务以助力DevOps团队、数据科学家及业务线人员轻松存取、探索和挖掘数据，从而满足各种企业应用程序与使用需求。如若CIO们在三年后还无法提供无处不在的数据即服务（Data as-a-Service），他们的职位也就难保了。

　　但是，把 "数据 "这个词理解为一个总括性的术语并没有太大帮助。对于 "数据 "这个概念，需要像对于“基础设施”一样进行深刻洞察，来为你的网络、计算或存储创建策略。

　　一探究竟

　　大多数现代企业都已开始构建云基础设施，以快速响应不断变化的需求。在如今一个主要由应用程序所驱动的世界里（比如甲骨文和SAP），所有企业的下一个前沿就是让员工和客户广泛并方便地使用数据。

　　革新者开始认识到，以数据取胜的关键在于为应用程序尽可能提供最优数据。企业已经开始从仅拥有一个应用程序到为应用程序提供最佳数据的转变。最美妙的境界是你能将公司的专有数据与全球的数据融为一体，从而产出更为深入的洞察来助力企业实现巨大的飞跃。例如，位置情报软件即服务（SaaS）供应商美国环境系统研究所公司（Environmental Systems Research Institute，简称Esri）运用容器与Kubernetes为客户提供服务，以满足COVID-19案例追踪、火灾定位、灾害管理等各种需要整合大量地理定位信息的需求。

　　五大关键管道

　　CIO必须提供数据服务来支持应用程序开发、机器学习项目、数据探索以及其他高级数据需求。在我看来，应用程序会访问到五项关键的“即服务”（as-a-Service）管道，从而构成一个完整的服务目录。每项“即服务”都应为用户提供一键式数据管道，让用户可以轻松地获取数据，使其能专注于作为重点的应用程序，而无须费心建立和管理基础设施。

　　五大管道包括：

　　●数据库即服务（Database as-a-Service）：提供跨团队、跨应用程序的可扩展数据资源库。

　　●数据搜索即服务（Data search as-a-Service）：提供即席查询以了解产品的使用情况并加以改进。

　　●分析即服务（Analytics as-a-Service）：通过Tableau或Excel等工具挖掘商业信息。

　　●机器学习／人工智能即服务（ML / AI as-a-Service）：提供智能个性化服务，并了解通过TensorFlow等不同工具来挖掘海量数据的多种使用模式。

　　●流媒体数据和信息传递即服务（Streaming data and messaging as-a-Service）：鉴于如今数据皆分布在边缘，此项“即服务”向需要依赖实时数据来为用户提供信息或机器操作的应用程序提供支持。

　　MySQL、MongoDB、Cassandra、PostgreSQL等开源数据库已经得到了广泛采用，对支持及提供这一套数据服务目录至关重要。全球CIO对此类的投资已高达数十亿美元。

　　在过去十年里，全世界诞生的各种应用程序数不胜数。现在是时候对数据给予同样的关注了。

　　关于作者

　　何与晖先生于2015年加入Pure Storage，现担任大中华区技术总监，负责公司在大中华区产品的技术咨询顾问及客户支持工作，同时协助业务团队将Pure Storage的云端数据平台推广到大中华区各行各业的组织与企业。在此之前，何与晖先生曾在甲骨文公司服务多年，先后担任程序设计师、系统设计师、项目经理、产品经理、核心技术讲师以及首席技术顾问等职位。在其担任技术顾问期间，主要职责为大中华区客户及业务团队提供产品的培训及技术支持。在多年的技术支持历练中，何与晖先生曾参与过多次大型数据库迁移及数据库不停机升级项目，也为研究机构、大学院校、政府、制造业、医疗业等领域打造数据中心以及生产线数据库系统的高可用性架构。