企业还有时间使用开源数据技术吗

　　当今数据驱动的组织面临的挑战正在发生变化，但推动数字化转型并比竞争对手更快地进入市场仍然至关重要。即使在后 COVID 世界中，关于如何做到这一点的关键问题仍然是一样的。使用开源技术开发自己的数据工具，还是购买商业产品更好？

　　开源解决方案是构建、部署和支持数据流和其他流程的好方法，但要充分利用它们，您需要一种聪明的方法。它们非常复杂，需要大量的爱才能使它们正常工作。该技术提供了最新和最强大的功能。但是，让我们现实一点，我们都知道它的文档并不总是最好的，有时它的工具需要改进。发挥开源的潜力不仅需要高技能的人员来操作这些系统，还需要了解您的业务的人员。在选择开源或商业解决方案之前，请考虑这两种方法的一些优势。

　　时间在你身边吗？

　　开源与非开源是您的 IT、工程和业务领导者需要做出的业务决策。需要提出的一个大问题是：采用开源并具有竞争优势的好处是否高于使用商业软件的风险和较慢的上市时间（以及机会成本）？从我与组织的对话来看，尤其是自 COVID 以来，企业越来越需要解决特定用例的交钥匙云服务，并且可以在几天和几周内以低风险交付。他们首先需要加速数字化转型项目。

　　在某些情况下，这种对敏捷性的需求可能超过采用开源技术的优势和竞争优势。如果技术不是很成熟，在这种环境下机会成本可能会太大，无法证明使用它的合理性。时间至关重要，企业面临着加快供应链数字化、改进预测和自动化制造等举措的压力。同时，他们必须更新其网络安全和合规性，以跟上不断变化的威胁形势和新法规的步伐。这些类型的战略计划的风险非常高，甚至可能意味着企业成败之间的差异。

　　你准备好承诺了吗？

　　开源的主要挑战之一是它需要承诺来维护它。我与欧洲的一支主要使用开源技术工作的警察部队进行了交谈。如果他们的技术不能提供他们需要的功能，他们通常会构建变通办法、补丁和妥协来解决代码中的问题。他们不想分叉代码并在内部运行它，因为那样他们必须自己维护它。因此，他们最终围绕它进行建设，这需要时间并消耗宝贵的资源，否则这些资源可能会专注于改善警察行动和最大限度地提高公共安全。组织经常对开源感到兴奋，但他们往往最终要么围绕它进行构建，要么放弃它。

　　选择商业解决方案的优势之一是您已经签订了合同。您可以强迫您的供应商维持关系，向他们施加压力以构建新功能，并且在某些情况下，如果您需要使用它，您可以获取源代码。尽管有些人可能担心商业解决方案价格昂贵，但供应商作为值得信赖的业务合作伙伴也发挥着重要作用。当您迫切需要帮助时，与亲密伙伴联系的价值是巨大的——尤其是与独自解决问题相比。

　　您的解决方案安全且合规吗？

　　威胁环境是一个不断变化的目标，因此您始终希望将安全放在首位。尽管开源使您可以访问尖端技术，但它并不总是能满足安全性和合规性要求，尤其是当它们特定于特定行业时。根据Veracode最近的研究，70% 的应用程序都存在开源安全漏洞。大多数有缺陷的库最终都会间接地出现在代码中。

　　商业产品当然也可能缺乏足够的安全性，但如果它是为特定用例设计的，那么您会更幸运地找到具有符合您的合规性和治理需求所需功能的解决方案。大多数技术供应商都制定了严格的事件响应程序和 SLA，以最大限度地减少其软件中的漏洞。这些供应商明白，对商业软件的零日攻击不仅会影响客户，还会影响他们自己的声誉，因此他们非常重视安全威胁。

　　你有你需要的资源吗？你能保留它们吗？

　　获得支持数据工具和技术所需的技能和才能是一回事。但您还需要确保您制定了一项策略，通过提供卓越的体验来留住最优秀的人才。在最近的德勤调查中，研究表明，员工体验处于前四分之一的企业比员工体验处于后四分之一的企业实现了两倍的创新、双倍的客户满意度，并实现了 25% 的高利润。

　　工程师喜欢使用最新最好的技术，因此开源工具可以成为让他们保持参与和满意的有效方式。同时，您需要为他们提供明确的职业道路。如果您的工程师不断完善他们的简历并追求新技术，那么留住最优秀的专业人士并不容易。专注于在您的组织中建立一种参与和保留的文化，这样您就有了不仅了解您正在使用的技术而且了解您的业务优先事项的人员。

　　使用 DataOps 充分利用商业和开源

　　最终，应对当今行业挑战的最佳方法将是开放源代码与商业软件相辅相成的混合体。值得庆幸的是，数据技术领域现在包括 Apache Kafka 和 Kubernetes 等已获得广泛采用的技术。这些技术在成功克服大数据技术的早期挑战后证明了它们的价值。

　　然而，尽管这些技术已经成熟并被广泛采用，但它们只能由一群精英工程师或操作员操作，从一个小的人才库中拉出来。在我们的后 COVID 环境中，过于依赖高技术团队的数字化转型计划可能会导致组织未能履行其战略承诺。

　　商业工具现在可用于在 IT 和工程团队之外公开这些技术，并促进 DataOps 实践。DataOps 降低了使用数据的障碍，使一组新的数据消费者能够在没有深厚技术知识的情况下自行操作这些数据技术及其数据，从而使他们能够更好地控制其关键的数字化转型项目。DataOps 采用了 DevOps 的一些实践，但旨在适应业务用户。它可以帮助组织，让非工程团队接近他们的数据，让他们能够自助服务，同时确保最高标准的治理和合规性。

　　我们发现，采用 DataOps 实践的组织能够显着加快和改进其战略项目的交付。通过增强多渠道营销活动、数字化供应链、自动化制造和提供新的欺诈检测服务等方方面面，DataOps 使组织能够释放他们选择的技术的全部潜力，推动转型并保持竞争力。

　　审核编辑：郭婷