最近Data Fabric、Data Mesh、DataOps等话题非常火。其实，信息供应链谈的也是同样的东西，那就是如何将数据治理与数据集成整合在一起的解决方案。

下图虽然简单但涵盖了非常大的信息量。将4A架构进行了拆解，应用架构与技术架构主要是支撑业务，业务架构与数据架构驱动企业进行数字化变革，在这个过程中靠数据架构打通数据与业务。

下面讲述如何设计一个数据产品。类似敏捷开发的Use Case设计，数据产品的设计也可以用一张画布来展示，包括数据产品的输入、输出接口设计，元数据设计，使用场景设计等。

接下来是一个具体的数据产品的画布例子。《设备错误修复》这样一个数据产品，输入是IoT数据，通过过滤与加工，捕获异常数据，并进行修复。

回到信息供应链，从经典的Bill Inmon数仓体系，从贴源层到数仓到数据集市也在逐步升级，越来越多数仓模型采用更为灵活的Data Vault模型。数据集市变化更大，除了传统的维度模型支撑BI报表和数据可视化，也输出面向数据挖掘平台的数据资产目录，面向AI的知识图谱，面向SOA的流式数据输出等。 

最后我们看一下信息供应链全景图

第一：数据产品的设计，包括数据产品业务需求（Use Case）设计和数据模型设计（业务逻辑模型）

第二：从数据生产到数据消息，中间分为三层：贴源层、中间层Data Vault、信息访问层（多种形态）

总结一下，信息供应链的核心是数据产品，数据产品的核心是设计（业务需求与数据模型）。