出于同样不太明显的原因，太多的数字化转型努力未能达到预期：在匆忙实现基础设施和应用程序现代化的过程中，数字化转型领导者忽视了转变底层数据的关键步骤。这是一个疏忽，导致了解决方案的不足和自我限制，即数字化转型应该以某种方式基于旧有的非敏捷数据管理系统。
幸运的是，CIO和他们的团队正在学习如何利用多种可用的方法和工具集，这些方法和工具集可以消除信息孤岛，实现更统一的数据视图。让我们来看看这些选项是如何消除有关数据限制的瓶颈的，以及高层领导在做出关键决策以支持整个企业更广泛的数字化转型工作时应该考虑哪些因素。
数字化转型对任何企业来说都是一项重大任务——其中有很多挑战，数字化转型转型团队有时会因为数据限制而阻碍数字化转型的进展。
许多企业错误地认为，在进行任何设计之前，他们必须进行数据清理，并将所有内容格式化为原始状态。这种信念可能会将必要的数字化转型举措推迟数年。事实是，这些活动可以与正确的数据管理方法同时进行。
数字化转型团队通常认为他们的遗留应用程序不能现代化，并且遗留数据将永远受到跨多个不协调系统的低可见性和检索的影响。大多数人错误地认为，“淘汰和更换”是实现投资回报的唯一方法。在现实中，访问遗留数据的正确方法可以使构建现代应用程序更具战略性和敏捷性。
即使数字化转型团队对如何整合他们的数据有很好的想法，他们也可能会认为他们的应用程序基础设施没有现代化到足以利用这些预期的变化的程度。这是一个难题，可以通过在数据驻留的地方处理数据而不是将数据加载到特定的应用程序中进行分析来快速解决。
在孤立的应用程序和数据中苦苦挣扎的企业，也将在孤立和不协调的合规性信息中苦苦挣扎。这让合规性感觉像是减慢数字化转型努力的额外步骤。现实情况是，高级数据管理技术可以将合规性无缝集成到整个业务的流程和工作流中。
以下是使用灵活的数据体系结构助力数字化转型的一些方法。
以上所有误解都是自我限制的，因为它们低估了当今在整个企业中解锁和连接数据的可能性。幸运的是，数字化转型团队现在有越来越多的选择，以便在整个IT产业实现更具活力和更互联的数据生态系统，从而实现更好的可见性、可用性和敏捷性。
对于权衡今天的选项的高管来说，记住过时的信念最初来自哪里是有帮助的;它们是企业可以在传统本地数据仓库的静态和竖井体系结构上生存的时代的遗留问题。
从那时起，一系列更灵活的数据框架，包括数据湖、数据网格和数据交换矩阵架构已经发展，以利用现代云部署的潜力和云中可能发生的API驱动、以应用为中心的DevOps的灵活性。
数据湖代表着超越传统数据仓库的最早飞跃之一，它消除了在加载数据之前对数据进行清理、格式化和转换的需要。数据湖允许你首先加载数据，然后通过各种分析过程确定数据的相关性和业务潜力。
取舍或限制是，数据湖仍然涉及到将数据加载到某个地方，加载后分析仍然是编码密集型的，需要高技能(和高薪)的数据科学家。
数据网格方法不需要加载或移动数据，而是直接连接到数据源。微服务、容器化相关技术，然后将单一服务分解为更小的数据组件，并通过强大的API集成来管理和定制这些数据连接，以根据业务或运营需求进行管理。
其结果是使用DevOps实现更大的灵活性和更强的创新能力，但代价是仍需要复杂的数据工程来运行数据网格架构。
最后，数据结构本质上是一个数据网格，带有一个附加的“抽象层”，它将所有数据虚拟化为一个集中的平台。好处是所有数据都可以通过单一管理平台进行虚拟化和情景处理，以便更广泛的业务用户使用。
需要权衡的是，这种突如其来的可见性可能会让新的数字化转型团队望而却步，这些团队的任务是解决所有以前看不见的依赖项、漏洞、治理问题以及突然出现的合规性或安全漏洞等问题。
所有这三种方法在当今的市场中仍然具有代表性，供企业选择。虽然根据每个公司的数字化转型目标和技术专长水平，做出选择的考量会有所不同，但成功的一个共同因素是通过尽可能的自动化和低代码来确定可扩展和可重复的流程的优先级。
自动化对于数据湖和数据网格实施中的开发人员尤其有用，以加速和扩展技术流程。低代码平台可进一步节省时间;尤其是在部署数据交换矩阵架构时，低代码平台可使更广泛的企业用户群体的访问变得大众化，并使采用曲线更加平缓。
选择正确的底层数据体系结构需要不断权衡各种方法的优缺点，以满足企业的特定业务和运营需求。
无论确切的战略和实施方法如何，使用更灵活的数据架构发展业务将帮助企业摆脱有关数据灵活性的自我限制的误区——将数据转变为整个企业数字化转型工作的强大驱动力。
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