什么是 Operational Data Hub？它因何而生，又为何能够在当下成为技术共识？

在不久前的 MongoDB 用户大会·新加坡站，TapData 联合创始人兼 COO Robin Losey 分享了企业在构建实时数据平台过程中所面临的关键挑战，并提出了“Live Operational Data Hub”这一架构思路——这并不是一个新的概念，即通过一个可查询、可复用的实时数据层，打通多个系统之间的数据壁垒，服务于运营系统与业务团队的实时决策需求。本文将围绕 ODH 这一架构范式，探讨它为何在当下重新受到关注，又如何演进为解决企业数据孤岛与集成成本的现实路径。

作为一名企业架构师，你一定对企业数据管理（EDM）所消耗的大量时间与成本再熟悉不过。但如果你的公司和大多数企业一样，约 60% 的 IT 成本都花在了 ETL 和相关的数据集成任务上——这些工作不仅价值有限，而且极其耗时耗力。企业往往只是为了在多个系统之间复制数据，就投入了巨大的资源和预算。

然而，事情可以有另一种做法。Operational Data Hub（ODH，可理解为：业务数据中心）作为一种相对较新的概念，已经成为现代企业架构中的关键模式。它代表了一种支撑多个业务线的统一数据架构设计，被越来越多的企业采纳。

正如 Erie Insurance 的高级解决方案工程师 Brian Novacek 所说：“Hub 正在取代数据集市、数据仓库……所有那些传统组件。它作为核心系统之外，统一、可信的数据记录来源，为各类应用提供实时支撑。”

ODH 不仅仅是另一种集成方案，更是一个贯穿数据采集、同步、处理与交付的战略性平台，为企业提供更清晰、更统一、更高效的数据架构选择。

Operational Data Hub：构建现代数据驱动架构的关键

Operational Data Hub 是一个强大的数据管理平台，位于数据消费与数据交付的交汇点，专为实时或近实时数据依赖的敏捷业务场景而设计。ODH 从各类源系统中摄取数据，并将其高效传递给数据消费者，包括各类应用、业务流程或职能团队。作为数据流动的核心枢纽，ODH 能够无缝接入、处理来自多源的数据，助力企业构建现代化的数据驱动应用，开展运营分析，获取实时洞察。

整体而言，数据中枢架构帮助企业提升运营效率、改善数据一致性，并为关键业务操作提供更快的响应能力。它能够打破信息孤岛，将来自多个系统的数据统一聚合，并以运行时可用的形式支持实时事务处理与业务操作，成为企业实现数据资产活化与实时智能的关键一环。

ODH 因何而生？

ODH 这一架构模式的出现，源于企业技术基础从传统关系型数据库向新型架构的转变。关系型数据库要求在数据接入之前，先进行大量的模型设计和严格的模式定义——每一条数据都必须在模型中预留明确位置，才能被写入。这种高昂的前期建模成本，尤其在应对复杂、多变的数据集成需求时，显得极不经济，也极不灵活。

而 ODH 架构则摆脱了这种限制，其基础通常是多模型（multi-model）的 NoSQL 数据库。通过文档型数据模型，多模型数据库具备“模式无关”但“可感知模式”的特性——无需预定义复杂模式结构，就能以更低的成本加载多源异构数据，极大地提升了集成灵活性与效率。

ODH 所依赖的多模型数据库，具备以下关键特性：

• 灵活的文档型数据模型：支持任意类型的数据结构，无需结构约束，适应业务的快速变化。

• 强大的索引能力：数据一经摄取即可被查询，甚至在尚未清洗完成之前，也能快速响应分析请求。

• 复杂语义关系建模能力：支持在数据内部及跨数据之间构建丰富的语义关系，满足高级分析与数据关联需求。

• 数据与元数据共存机制：使数据治理更具可操作性，便于权限管理、审计追踪与合规控制。

• 弹性扩展能力：可横向扩展以支撑企业级海量数据处理。

• 安全与加密机制完善：支持数据的安全聚合与共享，确保敏感信息在整合过程中受到保护。

正是由于这一系列技术特性，ODH 成为传统数据集成架构的理想替代方案，为现代企业构建高效、敏捷、可持续演进的数据底座提供了全新路径。

为什么越来越多的企业开始转向 ODH？

ODH 通过提供对最新数据的即时访问能力，使企业能够在关键时刻做出信息充分的决策。这种实时的数据获取能力，使企业能够灵活应对市场变化、客户需求波动以及新兴商机，把握先机、快速响应。

借助 ODH，企业可以统一整合来自多个异构系统的数据源，打破数据孤岛，实现集中式管理。统一的数据架构不仅提升了数据质量，也确保了各个应用系统之间的数据一致性与可复用性。

ODH 拥有出色的可扩展能力与高性能架构，能够应对海量数据的持续增长以及日益复杂的业务场景。无论是数据量激增还是访问频率上升，ODH 都能确保系统稳定运行，为企业提供持续、可靠的数据服务。

ODH 构建了一个面向实时数据的敏捷分析空间。企业可基于该平台应用数据挖掘、机器学习、复杂事件处理等先进技术，快速洞察业务模式与潜在问题，实现运营策略的持续优化与迭代。

通过集中化管理机制，ODH 确保了数据的一致性与合规治理。从数据质量控制、安全协议执行，到满足行业监管要求，ODH 提供了完善的治理框架，增强了企业对数据的信任度与透明度。

从“观察业务”到“运营业务”：ODH 的转型价值

传统数据仓库主要用于解决“观察业务”的问题，它侧重于分析和报告。而 ODH 则不同，它不仅能够支撑企业“运营业务”的核心场景，还在数据流经全企业的过程中提供实时可观测性和发现能力。ODH 架构的关键特性在于持续的数据加载与查询能力。

过去多年中，行业惯例往往迫使架构师将“运营类系统”与“分析类系统”进行严格分离，形成两套各自独立的数据架构。结果不仅导致数据孤岛长期存在，还在无形中积累了大量的“技术债务”。

所谓技术债务，是指在系统设计或开发过程中，由于追求快速上线、忽略架构审视或遵循错误经验等原因所造成的“未来必须返工”的技术问题。这种债务不一定是故意为之，很多时候是缺乏更优解决方案或盲目遵循行业旧有经验所致。

而 ODH 提供了一种快速修复技术债务的路径。作为打破数据孤岛、实现数据集成的出色方案，ODH 不仅释放了数据架构的灵活性，还让原本消耗在重复集成与维护上的资源，能够转而投入到更具创新价值的方向——如新应用的开发、运营智能的优化等。

对于正被企业数据管理难题困扰的组织来说，ODH 很可能正是那个突破口，让企业从繁琐低效的数据管理中解脱出来，转向高效、智能的数据驱动运营。

基于 ODH 架构的实践路径：TapData Live Data Platform 的能力优势

作为实现 ODH 架构的代表性数据平台，TapData Live Data Platform 帮助企业在多源异构系统之间构建统一、实时的数据服务能力，加速业务响应与数据共享。在实践中最大化释放了数据仓库的潜能，为追求高效数据管理与智能分析的企业带来了显著优势：

• 实时数据同步与处理：TapData 基于日志解析（CDC）机制，实现对主流数据库变更的实时捕获与传输，可在秒级延迟内将数据写入 MongoDB、Doris、ClickHouse 等目标系统，满足运行时数据更新和低延迟数据访问的需求。

• 高并发扩展与灵活调度：平台支持水平扩展与任务并发执行，可应对 TB/PB 级别的数据流量，并支持多任务链路调度、分布式部署，适配大中型企业复杂的集成场景。

• 面向分析与服务的多样输出：同步的数据不仅可用于实时分析，还可通过平台内置的物化视图与 API 发布能力，构建面向应用的自助数据服务接口，支撑如 Customer 360、运营看板、实时画像等场景。

• 数据可观测性：TapData 支持任务级监控、数据校验、链路追踪等，帮助企业实时掌握数据同步状态、保障数据质量，并快速定位问题来源，实现更可靠的数据运营管理。

总结与展望

随着企业对数据实时性、统一性和灵活性要求的不断提升，O 正在成为现代企业数据架构的关键核心。它不仅解决了传统数据仓库的局限，还为企业带来了敏捷、低延迟、具治理能力的统一数据平台。

在这一趋势下，TapData 提供的实时数据平台，正是帮助企业快速构建 ODH 架构的理想选择。无论是多源数据集成、秒级同步，还是低代码 API 服务构建，TapData 都为企业构建智能化、实时化的运营体系提供了可靠的实时数据支撑。