Arhitektura podataka ocrtava organizacionu strukturu i pojedinačne komponente sistema podataka kompanije.
Efikasna administracija, obrada i arhiviranje podataka ključni su za kompanije da donose odluke zasnovane na podacima. Najnoviji modeli centralizovane arhitekture podataka, kao što su Data Fabric i Data Mesh, dobijaju na popularnosti kao rezultat njihove sposobnosti da nadmaše tradicionalne metode.
Data Fabric naglašava integraciju podataka, virtualizaciju i apstrakciju, dok se Data Mesh fokusira na demokratizaciju podataka, vlasništvo i proizvodnju. Za kompanije koje pokušavaju optimizirati svoje strategije upravljanja podacima, poboljšati kvalitet podataka i poboljšati vještine donošenja odluka, razumijevanje ovih modela je ključno.
Organizacije mogu odabrati model koji najbolje služi njihovim ciljevima i uzima u obzir njihove tehnološke i kulturne zahtjeve razumijevanjem razlika i sličnosti između Data Mesh-a i Data Fabric-a.
U ovom postu ćemo pomno pogledati Data Mesh i Data Fabric, kao i razlike između njih i još mnogo toga.
Šta je Data Mesh?
Data Mesh je vrhunski koncept arhitekture podataka koji daje prioritet demokratizaciji, vlasništvu i proizvodnji podataka. Podaci se posmatraju kao proizvod u Data Mesh, stoga je svaki tim zadužen za tačnost i korisnost svojih podataka.
Cilj je osigurati samouslužnu platformu koja će omogućiti timovima da pristupe i koriste podatke koji su im potrebni bez oslanjanja na centralizirane timove. Samouslužne platforme podataka daju timovima metod za kontrolu i upravljanje svojim resursima podataka, što poboljšava kvalitet podataka i ubrzava inovacije.
Kako bi timovi pronašli i pristupili podacima koje žele iz cijelog poduzeća, tržišta podataka su također vitalni dio Data Mesh-a. Data Mesh omogućava timovima da kontrolišu i upravljaju svojim podacima istovremeno demokratizujući pristup podacima, pomažući preduzećima da postanu više vođeni podacima i agilniji.
Rad Data Mesh-a
Dizajn vođen domenom i arhitektura mikroservisa su temelji Data Mesh-a. Izgradnja decentralizovane arhitekture podataka i demontaža silosa podataka su glavni ciljevi.
Svaki tim u Data Mesh-u je zadužen za svoju domenu podataka, stoga su oni ti koji kontroliraju podatke, kvalitet podataka i izlazne podatke. Timovi upravljaju i distribuiraju svoje podatke putem samouslužnih platformi podataka i tržišta podataka. Činjenica da se proizvodi podataka generiraju kao API-ji olakšava drugim timovima da im pristupe i koriste ih.
Kako bi se održala uniformnost i kontrola u cijeloj kompaniji, API-jima upravlja jedan tim za upravljanje API-jem. Okvir upravljanja podacima je također dio Data Mesh-a i navodi pravila i smjernice za vlasništvo nad podacima, kvalitet podataka i sigurnost podataka.
prednosti
- Data Mesh podstiče demokratizaciju podataka omogućavajući timovima da kontrolišu i upravljaju svojim podacima.
- Omogućava svakom timu da preuzme kontrolu nad svojim domenom podataka, što podiže kalibar podataka.
- Bez ovisnosti o centraliziranim timovima, nudi samouslužne podatkovne platforme koje omogućuju timovima pristup i korištenje podataka koji su im potrebni.
- Omogućava timovima da eksperimentišu i ponavljaju sa svojim proizvodima podataka, što ubrzava inovacije.
- On eliminiše silose podataka i uspostavlja decentralizovanu arhitekturu podataka, povećavajući fleksibilnost i agilnost.
- Sastoji se od tržišta podataka koja timovima daju metod da pronađu i pristupe podacima koji su im potrebni iz cijele kompanije.
- Može podržati sve veće zahtjeve organizacije za podacima i skalabilan je.
- Data Mesh je ovlastio timove za podatke da preuzmu kontrolu nad svojim podacima i donose odluke s njima.
- Timovi mogu lakše pristupiti i koristiti podatke koji su im potrebni zahvaljujući Data Mesh pristupu baziranom na API-ju proizvodima podataka.
nedostaci
- Organizacija mora proći kroz velike tehnološke i kulturološke promjene prije implementacije Data Mesh-a.
- Ako se ne održava na odgovarajući način, decentralizovana priroda Data Mesh-a može dovesti do dupliciranja podataka.
- Ako timovi nisu ispravno raspoređeni, Data Mesh može dovesti do konfliktnih definicija podataka.
- Možda će biti teško upravljati upravljanjem podacima i bezbednošću u celom preduzeću zbog decentralizovane strukture Data Mesh-a.
- U poređenju sa konvencionalnim centralizovanim strukture podataka, mreža podataka može biti komplikovanija.
- Ako timovi nisu pravilno usklađeni, Data Mesh može postati fragmentiran.
- Implementacija Data Mesh-a može koštati više od konvencionalnih centralizovanih sistema podataka.
Sada morate imati jasnu sliku o Data Mesh-u. Vrijeme je da pogledamo Data Fabric praćen sličnostima i razlikama između njih. Počnimo.
Dakle, šta je Data Fabric?
Data Fabric je arhitektura podataka koja daje jedinstven prikaz svih sredstava podataka unutar organizacije, bez obzira na to gdje su smješteni. Razvoj ovog sistema motivisan je savremenim okruženjem podataka koje je definisano povećanjem količine, brzine i raznovrsnosti podataka.
Organizacije mogu lako povezati svoje podatke iz niza izvora, uključujući aplikacije u oblaku, lokalne baze podataka i jezera podataka, zahvaljujući Data Fabric-u, koji nudi fleksibilno i skalabilno rješenje za integraciju podataka.
Štaviše, nudi stepen apstrakcije koji univerzalno čini podatke dostupnim nezavisno od osnovne tehnologije.
Distribuirana arhitektura Data Fabric-a omogućava obradu i analizu podataka u realnom vremenu, pružajući organizacijama pristup dodatnim informacijama i kapacitetu za donošenje odluka. Privatnost, tačnost i usklađenost podataka dodatno su osigurani kroz njegove komponente upravljanja podacima i sigurnosti.
Data Fabric je nova tehnologija koja brzo dobija na popularnosti među organizacijama koje pokušavaju da poboljšaju svoje prakse upravljanja podacima i steknu konkurentsku prednost.
Rad strukture podataka
Data Fabric funkcioniše tako što nudi jedinstven prikaz svih resursa podataka organizacije, bez obzira na to gde su smešteni. Integracija podataka, apstrakcija podataka i distribuirano računanje se koriste u tandemu da bi se to postiglo.
Integracija podataka podrazumijeva spajanje informacija iz mnogih izvora, uključujući lokalne baze podataka, aplikacije u oblaku i jezera podataka, i čini ih dostupnim na jedinstven način.
Manipulacija podacima i pristup omogućeni su procesom uspostavljanja sloja apstrakcije koji prikriva složenost osnovne arhitekture podataka. Distribuirano računarstvo ima za cilj obradu i analizu podataka u realnom vremenu kroz disperzovanu mrežu računarskih resursa.
Poduzeća sada mogu brzo dobiti uvid iz svojih podataka i poduzeti mjere zahvaljujući tome. Data Fabric uključuje komponente za upravljanje podacima i sigurnost kako bi se osigurala privatnost podataka, usklađenost i kvalitet.
Data Fabric je način upravljanja podacima koji je fleksibilan i skalabilan i razvijen je da se prilagodi sadašnjem okruženju podataka.
prednosti
- Preduzeća mogu donijeti brži i informiraniji izbor na osnovu podataka u realnom vremenu korištenjem strukture podataka, što može povećati dostupnost i pristupačnost podataka.
- Kako bi se upravljalo i analiziralo ogromne količine podataka, struktura podataka omogućava besprijekornu integraciju podataka iz mnogih izvora, uključujući lokalne podatke i podatke u oblaku.
- Preduzeća mogu koristiti strukturu podataka za izgradnju centralizirane platforme za upravljanje podacima koja olakšava razmjenu podataka u realnom vremenu i suradnju među mnogim timovima i odjelima.
- Mogućnosti upravljanja podacima i sigurnosti koje nudi mreža podataka pomažu firmama u održavanju privatnosti podataka i usklađenosti sa propisima.
- Data tkanina može uštedjeti više troškova i dupliranja napora uklanjanjem silosa podataka, što će povećati proizvodnju i efikasnost.
- Preduzeća mogu uspostaviti jedan izvor istine koristeći strukturu podataka, smanjujući nepodudarnosti i netačnosti podataka koje mogu biti rezultat nekoliko izvora podataka.
- Preduzeća mogu proširiti svoju arhitekturu podataka po potrebi uz pomoć strukture podataka, omogućavajući rast i širenje bez ugrožavanja performansi ili stabilnosti.
- Preduzeća mogu poboljšati tačnost podataka i smanjiti potrebu za ručnom intervencijom automatizacija protoka podataka i procesi uz upotrebu strukture podataka.
- Preduzeća mogu koristiti različite alate i platforme za svoje potrebe upravljanja podacima i analitike zbog fleksibilnosti strukture podataka u smislu integracije i analize podataka.
nedostaci
- Proces postavljanja strukture podataka može biti težak i dugotrajan, zahtijevajući značajnu posvećenost i resursima i znanju.
- Početni troškovi instaliranja strukture podataka mogu biti značajni, uzimajući u obzir cijenu potrebnog osoblja, softvera i hardvera za postavljanje i održavanje sistema.
- Postojeće procedure upravljanja podacima i analitike će možda morati biti značajno izmijenjene kako bi se prilagodili strukturi podataka, što bi moglo poremetiti korporativne operacije i stvoriti otpor promjenama.
- Kompanije će možda morati da troše na pomoć korisnicima i edukaciju kao rezultat složenosti strukture podataka, što korisnicima može otežati da je prihvate i prođu obuku.
- Kompanije s mnogo izvora podataka i formata možda će morati standardizirati svoje strukture podataka kako bi koristile strukturu podataka, što može biti teško.
- Tkanina podataka možda neće biti efikasno povezana sa naslijeđenim sistemima, što zahtijeva korporativno ulaganje u razvoj novih sistema ili nadogradnju postojećih sistema.
- Tkanina podataka može biti sklona kršenju sigurnosti i zabrinutosti za privatnost podataka, što zahtijeva primjenu jakih mjera sigurnosti od strane preduzeća kako bi zaštitila svoje podatke.
- Tkanina podataka možda nije prikladna za sve oblike podataka ili slučajeva upotrebe analitike jer možda ne podržava sve formate podataka ili sve vrste analize podataka.
Data Mesh vs Data Fabric
Dva nova arhitektonska dizajna za savremeno upravljanje podacima su mreža podataka i mreža podataka. Oni imaju neke značajne varijacije u svojim pristupima, iako oba teže da olakšaju efikasnu razmenu podataka i analizu unutar organizacije.
sličnosti
Kako bi se upravljalo ogromnim količinama podataka u mnogim sistemima i timovima na skalabilan i efikasan način, razvijena su dva pristupa: Data Mesh i Data Fabric. I jedan i drugi naglašavaju vrijednost upravljanja podacima i sigurnost u očuvanju privatnosti i usklađenosti podataka. Štaviše, oba dizajna zavise od SOA-e, gdje se podaci dostavljaju kupcima preko API-ja i smatraju se proizvodom.
razlike
Njihovi pristupi vlasništvu i upravljanju podacima su glavna razlika između Data Mesh-a i Data Fabric-a.
Pojedinačni timovi domena zaduženi su za podatke u svojim domenima u Data Mesh-u, koji decentralizira vlasništvo i administraciju podataka. Iako se pridržava zajedničkog skupa pravila za upravljanje podacima i sigurnost, svaki tim je slobodan da odabere vlastite alate i tehnologije za upravljanje svojim podacima.
Centralizovani sistem za upravljanje podacima, kao što je Data Fabric, pohranjuje sve podatke na jednom mestu i dodeljuje jedan tim da ih administrira. Iako ova metoda čini administraciju i analizu podataka konzistentnijom, može ograničiti sposobnost različitih timova da koriste svoje vlastite odabrane alate.
Njihovi pristupi integraciji podataka su još jedna razlika između Data Mesh-a i Data Fabric-a. Kolekcija API ugovora koji specificiraju kako se podaci trebaju prenositi između domena omogućavaju integraciju podataka u Data Mesh. Ova strategija osigurava interoperabilnost između domena, a istovremeno omogućava timovima da dizajniraju vlastite kanale podataka i analitičke metode.
Nasuprot tome, Data Fabric ima centralizovaniji pristup integraciji podataka, integrišući podatke unapred i čineći ih dostupnim preko jednog interfejsa.
Iako bi ova strategija mogla biti učinkovitija, mogla bi ograničiti sposobnost timova da dizajniraju svoje jedinstvene cevovode podataka.
Data Mesh i Data Fabric koriste različite tehnike za obradu podataka. Obradom podataka upravljaju timovi domena u Data Mesh-u i oni su slobodni da koriste alate i tehnologije koje žele.
Obradom podataka sada upravlja namenski tim, međutim, Data Fabric pruža centralizovaniji metod. Iako bi ovaj pristup mogao biti uspješniji, mogao bi i otežati timovima da poduzmu vlastite karakteristične procjene.
zaključak
U zaključku, Data Fabric i Data Mesh obe pružaju nove metode za savremeno upravljanje podacima, svaka sa specifičnim prednostima i nedostacima.
Data Mesh stavlja snažan naglasak na decentralizirano vlasništvo i administraciju podataka, dajući svakom timu slobodu da rukuje vlastitim podacima dok slijedi zajednički skup standarda.
Data Fabric, u poređenju sa tim, pruža centralizovano rešenje za upravljanje podacima sa specijalizovanim osobljem zaduženim za administraciju i analizu podataka. Odluka između ovih obrazaca će se zasnivati na jedinstvenim zahtjevima i ciljevima svake firme, uzimajući u obzir elemente kao što su obim podataka, struktura tima i poslovni zahtjevi.
Učinkovitost svakog plana će na kraju zavisiti od toga koliko je dobro sproveden u praksi i inkorporiran u širu strategiju upravljanja podacima kompanije.
Ostavite odgovor