前言
在如今大模型时代和数字化的浪潮下，数据治理显得尤为关键，但现有的数据治理方案常常面临多种挑战。其中一个普遍的问题是缺乏有效可行的落地方案，比如，碎片化的数据要素很难统一理解和校验；实施数据治理方案往往需要大量的人力资源，且难以持续有效的后期跟进；许多方案的自动化程度不高，导致数据处理效率低下，对于快速变化的数据环境缺乏足够的应对能力。
数字孪生：数据胶囊的概念起源
数字孪生（Digital Twin）技术最早由美国国防部提出，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务荷载等
如今，数字孪生成为了工业互联网的一个重要概念，在将所有机器、传感器等在数字空间建立模型后，通过大数据的分析，企业可以完整地透视物理世界机器实际运行的情况。
随着数字化的进程不断深入，为解决数据治理过程中普遍遇到的数据孤岛、碎片化数据难以统一、数据系统自动化程度不高等困扰众多企业的数据问题，盈数以数字孪生为基础，提出了等同数据孪生的数据胶囊（Data Capsule）的概念。
数据胶囊：数据孪生的应用
数据胶囊具备数据保真和数据同频两个核心能力。
借鉴数字孪生的应用模式，数据胶囊的数据保真特性支撑企业构建一个统一的数据维度框架。利用规则引擎，创建出T+1的数据监控体系，确保数据在采集、传递、存储的过程中保持完整性，克服了碎片化数据管理的常见难题，并能迅速定位到出现问题的数据，及时反馈违规信息。
在决策环节，当企业需要迅速回溯到具体的历史数据节点时，传统数据系统往往因高频率的计算需求施加了额外的硬件压力。数据胶囊的数据同频特征确保数据在不同维度之间实现准确的一致性，以时间维度为中心，贯通整个数据体系，提供了完备和精确的信息。数据胶囊就如同一粒能够穿越时间的胶囊，赋予用户独一无二的数据管理功能，轻松访问并检索历史上任一时间点的数据。无论是昨日、一个月之前，还是数年前的数据，数据胶囊都能助用户高效获取并应用这些珍贵资讯。
数据胶囊的作用远不止是保证数据完整性和寻找历史数据的利器，它还带来了自校验的全新数据治理体验。我们诚挚邀请您关注“探秘数据治理”系列内容，深度解码数据胶囊如何重塑信息管理，并探究其如何助力企业构建长期的数据竞争力。让我们共同见证数据胶囊为企业带来的信息管理革命。
