第十三屆金融業CIO高峰會春季場 會後報導
礙於缺乏明確治理策略、缺乏整合與標準化、有限的數據治理意識、傳統儲存技術限制，導致企業內部不斷生成暗數據、製造碳足跡，與 ESG 背道而馳。此時須借助數據虛擬化技術，嘗試破解此一難題。
文／明雲青
數位化越深，衍生更多碳足跡？精誠資訊數據中台發展處資深協理于正之指出，因為企業有許多暗數據，也就是無法再利用的數據，或稱 ROT 數據（冗餘／過時／瑣碎的數據），棲身於機房裡的資料庫或磁碟，既耗電也佔空間。
「2022年世界經濟論壇（WEF）呼籲大家正視數位碳足跡問題，」于正之說，數位化發展導致更多碳足跡，所衍生的溫室氣體排放於2020年已佔全球4%。假使企業每天產生 3TB 暗數據，等於倫敦、紐約間六趟班機飛行的碳排放量。
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為何有暗數據？綜觀企業使用數據的方式，扣除頭尾的資料來源端、使用端，中間經過 Staging、資料倉儲、資料超市等三個轉換層，從頭到尾都在「複製」資料。為此 Forrester 曾倡議將上述三層抽象化，成為數據抽象層（Abstract Layer），以虛擬化技術重新組裝數據，避免因數據複製或搬移而造成重製。
Gartner年於2020年提出 Data Fabric 概念架構，為現今流行的「數據中台」。利用數據中台編織一張網，連接底下各種資料源，前端使用者可自由在網上組裝數據。而 Gartner 也提出對應框架，內含數據目錄、數據血緣、元數據管理、結構推薦引擎、數據準備與整合、數據服務運維等六層，惟此定義偏向管理角度。
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若從技術角度來看 Data Fabric，需將資料採集至中介層、即 Persistence Layer；往上匯聚到 Orchestration Layer，即自由組裝數據的地方；再到 Discovery Layer，即建構與發布數據服務的地方。Forrester 認為，Orchestration、Discovery 兩層即是數據抽象層。其實無論 Data Fabric 架構或數據抽象層，在金融業都有莫大想像空間。首先可建立標準化的數據抽象層，讓使用者自由組裝資料。其次滿足「讀寫分離」轉型需求，讓主機的資料重新再利用，而非禁錮在主機中，徹底解放數據孤島問題。再者依序提供數據即服務、建立邏輯數據倉庫。
擁有豐富數據中台實作經驗的精誠，以 TIBCO 資料虛擬化商用平台為基底，借助直覺化圖形介面，可協助金融業技術單位，依據業務需求於適當時機提供適當數據API服務。期望協助金融機構迎合 Data Fabric 概念、打通數據多元宇宙，從而建立永續金融數據中台。
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