传统数据湖和数据仓库的**“中心化瓶颈”**，主要是由于其架构设计和治理模式的局限性，无法有效应对现代企业中数据规模的快速增长和组织复杂性。以下是具体表现：
1. 单点瓶颈（Single Point Bottleneck）
传统数据湖/仓库通常由中心化的数据平台团队负责，所有的数据集成、清洗、建模和治理工作都集中在这一个团队中，导致：
- 工作负载过重：数据平台团队需要处理所有领域的数据需求，响应速度慢。
- 扩展性差：随着数据量和数据需求的增长，单一团队难以高效扩展。
- 资源争夺：平台资源有限，不同部门间的数据需求容易互相冲突。
2. 跨领域协作困难
在传统架构下，数据通常是孤立的，集中存储在一个数据仓库或数据湖中，各部门对数据的需求需要通过平台团队的统一协调。
- 数据孤岛问题：不同领域的数据之间缺乏统一的标准，难以共享或整合。
- 需求响应缓慢：跨领域的数据集成依赖平台团队完成，响应时间长，无法快速支持业务创新。
3. 缺乏领域知识
中心化的数据团队通常对具体业务领域的理解有限，这导致：
- 建模不准确：缺乏领域知识的数据建模容易导致数据产品无法满足业务需求。
- 数据治理失效：没有领域团队的参与，数据治理可能流于形式，无法真正解决业务问题。
4. 技术和架构限制
- 资源集中：传统架构需要统一的计算、存储资源，随着数据量的增加，单一资源池难以扩展，性能下降。
- 复杂度上升：当数据规模达到一定程度时，传统集中式架构变得难以维护，尤其是复杂的 ETL 管道和数据治理规则。
- 工具单一：通常绑定于单一工具或技术栈（如 Hadoop、传统 RDBMS），难以灵活采用最新技术。
5. 数据生产者与消费者之间的脱节
在传统模式中，数据生产者（生成数据的业务系统）和数据消费者（使用数据的分析团队）之间隔着数据平台：
- 责任不清：数据生产者不负责数据质量，数据平台团队只能被动修复问题。
- 数据产品化不足：数据消费者无法直接定义所需的数据服务，而是通过中间团队间接获取。
6. 数据治理的规模化困难
传统集中式数据架构的治理问题主要体现在：
- 标准难以统一：组织内不同团队对数据质量、元数据、访问控制的标准各不相同，难以协调。
- 治理成本高：所有数据治理工作集中在中心化团队，随着数据规模增加，治理成本和复杂度迅速上升。
DataMesh 如何解决这些瓶颈？
DataMesh 提倡通过领域驱动和去中心化治理，从根本上解决上述问题：
- 领域自治：每个领域团队对自己生成的数据负责，包括数据质量、建模和维护，避免中心化团队的单点瓶颈。
- 数据产品化：数据被视为一种产品，由领域团队设计和交付，明确满足数据消费者的需求。
- 自助式平台：提供统一的技术支持和工具，降低领域团队构建数据产品的技术门槛。
- 联邦式治理：在保持灵活性的同时，定义全局标准（如安全、合规和数据发现），实现规模化的有效治理。
这种转变需要不仅仅是技术升级，更需要组织文化和治理模式的深刻变革。
