Una arquitectura de dades descriu l'estructura organitzativa i els components individuals dels sistemes de dades d'una empresa.
L'administració, el processament i l'arxiu de dades eficaços són crucials perquè les empreses prenguin decisions basades en dades. Els models d'arquitectura de dades centralitzada més actuals, com Data Fabric i Data Mesh, estan guanyant popularitat com a resultat de la seva capacitat per superar els mètodes tradicionals.
Data Fabric posa l'accent en la integració de dades, la virtualització i l'abstracció, mentre que Data Mesh se centra en la democratització, la propietat i la producció de dades. Per a les empreses que intenten optimitzar les seves estratègies de gestió de dades, millorar la qualitat de les dades i millorar les habilitats de presa de decisions, entendre aquests models és crucial.
Les organitzacions poden seleccionar el model que millor compleixi els seus objectius i tingui en compte els seus requisits tecnològics i culturals entenent les diferències i similituds entre Data Mesh i Data Fabric.
En aquesta publicació, veurem de prop Data Mesh i Data Fabric, així com les distincions entre ells i molt més.
Què és Data Mesh?
Data Mesh és un concepte d'arquitectura de dades d'avantguarda que prioritza la democratització, la propietat i la producció de dades. Les dades es veuen com un producte a Data Mesh, per tant, cada equip s'encarrega de la precisió i utilitat de les seves pròpies dades.
L'objectiu és proporcionar una plataforma d'autoservei que permeti als equips accedir i utilitzar les dades que necessiten sense dependre d'equips centralitzats. Les plataformes de dades d'autoservei ofereixen als equips un mètode per controlar i gestionar els seus recursos de dades, cosa que millora la qualitat de les dades i accelera la innovació.
Perquè els equips trobin i accedeixin a les dades que volen de tota l'empresa, els mercats de dades també són una part vital de Data Mesh. Data Mesh permet als equips controlar i gestionar els seus actius de dades alhora que democratitzem l'accés a les dades, ajudem les empreses a ser més àgils i orientades a les dades.
Funcionament de Data Mesh
Disseny basat en dominis i arquitectura de microserveis són els fonaments de Data Mesh. Construir una arquitectura de dades descentralitzada i desmuntar les sitges de dades són els objectius principals.
Cada equip de Data Mesh s'encarrega del seu propi domini de dades, per tant, ells són els que controlen les dades, la qualitat de les dades i les sortides de dades. Els equips gestionen i distribueixen les seves dades mitjançant plataformes de dades d'autoservei i mercats de dades. El fet que els productes de dades es generin com a API facilita que altres equips hi puguin accedir i utilitzar-los.
Per tal de mantenir la uniformitat i el control a tota l'empresa, les API són gestionades per un únic equip de gestió d'API. Un marc de governança de dades també forma part de Data Mesh i descriu les regles i directrius per a la propietat de les dades, la qualitat de les dades i la seguretat de les dades.
avantatges
- Data Mesh fomenta la democratització de les dades permetent als equips controlar i gestionar els seus actius de dades.
- Fa possible que cada equip es faci càrrec del seu propi domini de dades, la qual cosa augmenta el calibre de les dades.
- Sense dependre d'equips centralitzats, ofereix plataformes de dades d'autoservei que permeten als equips accedir i utilitzar les dades que necessiten.
- Permet als equips experimentar i iterar amb els seus productes de dades, la qual cosa accelera la innovació.
- Elimina les sitges de dades i estableix una arquitectura de dades descentralitzada, millorant la flexibilitat i l'agilitat.
- Consisteix en mercats de dades que ofereixen als equips un mètode per trobar i accedir a les dades que necessiten de tota l'empresa.
- Pot donar suport a les demandes de dades en expansió d'una organització i és escalable.
- Els equips de dades estan facultats per Data Mesh per prendre el control de les seves dades i prendre decisions amb elles.
- Els equips poden accedir i utilitzar més fàcilment les dades que necessiten gràcies a l'enfocament dels productes de dades basat en API de Data Mesh.
Desavantatges
- Una organització ha de patir grans canvis tecnològics i culturals abans d'implementar Data Mesh.
- Si no es manté adequadament, la naturalesa descentralitzada de Data Mesh pot provocar la duplicació de dades.
- Si els equips no estan alineats correctament, Data Mesh pot donar lloc a definicions de dades conflictives.
- Pot ser difícil gestionar el govern i la seguretat de les dades a tota l'empresa a causa de l'estructura descentralitzada de Data Mesh.
- En comparació amb la centralitzada convencional estructures de dades, la malla de dades pot ser més complicada.
- Si els equips no estan alineats correctament, la malla de dades es pot fragmentar.
- Pot costar més implementar Data Mesh que els sistemes de dades centralitzats convencionals.
Ara, heu de tenir una imatge clara de Data Mesh. És hora d'estudiar Data Fabric seguit de les semblances i diferències entre ells. Anem a començar.
Aleshores, què és Data Fabric?
Data Fabric és una arquitectura de dades que ofereix una visió única de tots els actius de dades dins d'una organització, independentment d'on estiguin allotjats. El desenvolupament d'aquest sistema va ser motivat per l'entorn de dades modern, que es defineix per un augment de la quantitat, velocitat i diversitat de dades.
Les organitzacions poden connectar fàcilment les seves dades des de diverses fonts, com ara aplicacions al núvol, bases de dades locals i llacs de dades, gràcies a Data Fabric, que ofereix una solució flexible i escalable per a la integració de dades.
A més, ofereix un grau d'abstracció que fa que les dades siguin accessibles de manera universal independentment de la tecnologia subjacent.
L'arquitectura distribuïda de Data Fabric permet el processament i l'anàlisi de dades en temps real, proporcionant a les organitzacions accés a informació addicional i capacitat de presa de decisions. La privadesa, la precisió i el compliment de les dades es garanteixen encara més gràcies als seus components de seguretat i govern de dades.
Data Fabric és una nova tecnologia que està guanyant popularitat ràpidament entre les organitzacions que intenten millorar les seves pràctiques de gestió de dades i obtenir un avantatge competitiu.
El funcionament de Data Fabric
Data Fabric funciona oferint una vista única de tots els actius de dades d'una organització, independentment d'on estiguin allotjats. Integració de dades, abstracció de dades i informàtica distribuïda s'utilitzen conjuntament per aconseguir-ho.
La integració de dades implica fusionar informació de moltes fonts, incloses bases de dades locals, aplicacions al núvol i llacs de dades, i fer-la accessible de manera uniforme.
La manipulació i l'accés a les dades són possibles gràcies al procés d'establiment d'una capa d'abstracció que oculta la complexitat de l'arquitectura de dades subjacent. La informàtica distribuïda té com a objectiu processar i analitzar dades en temps real a través d'una xarxa dispersa de recursos informàtics.
Les empreses ara poden obtenir informació ràpidament de les seves dades i prendre mesures gràcies a això. Data Fabric també inclou components de seguretat i governança de dades per garantir la privadesa, el compliment i la qualitat de les dades.
Data Fabric és una manera de gestionar les dades que és flexible i escalable i es va desenvolupar per adaptar-se a l'entorn de dades actual.
avantatges
- Les empreses poden prendre decisions més ràpides i informades basant-se en dades en temps real mitjançant l'ús del teixit de dades, que pot augmentar la disponibilitat i l'accessibilitat de les dades.
- Per gestionar i analitzar enormes quantitats de dades, Data Fabric permet la integració perfecta de dades de moltes fonts, incloses dades locals i basades en núvol.
- Les empreses poden utilitzar el teixit de dades per crear una plataforma de gestió de dades centralitzada que faciliti l'intercanvi de dades en temps real i la col·laboració entre molts equips i departaments.
- Les capacitats de seguretat i governança de dades que ofereix el teixit de dades ajuden les empreses a mantenir la privadesa de les dades i el compliment de la normativa.
- El teixit de dades pot estalviar més despeses i duplicar esforços eliminant les sitges de dades, cosa que augmentarà la producció i l'eficiència.
- Les empreses poden establir una única font de veritat mitjançant el teixit de dades, reduint les discrepàncies i les imprecisions de dades que podrien derivar-se de diverses fonts de dades.
- Les empreses poden ampliar la seva arquitectura de dades segons sigui necessari amb l'ajuda del teixit de dades, permetent el creixement i l'expansió sense comprometre el rendiment o l'estabilitat.
- Les empreses poden millorar la precisió de les dades i reduir la necessitat d'intervenció manual automatització dels fluxos de treball de dades i processos amb l'ús de data fabric.
- Les empreses poden utilitzar una varietat d'eines i plataformes per als seus requisits de gestió i anàlisi de dades a causa de la flexibilitat del teixit de dades en termes d'integració i anàlisi de dades.
Desavantatges
- El procés de posar en marxa el teixit de dades pot ser difícil i requereix molt de temps, i requereix un compromís important tant en recursos com en coneixement.
- El cost inicial d'instal·lar el teixit de dades pot ser important, tenint en compte el preu dels membres del personal, el programari i el maquinari necessaris per configurar i mantenir el sistema.
- És possible que els procediments d'anàlisi i gestió de dades existents s'hagin de canviar significativament per tal d'adaptar-se al teixit de dades, que podria interrompre les operacions corporatives i crear resistència al canvi.
- És possible que les empreses hagin de gastar en assistència i educació dels usuaris com a resultat de la complexitat del teixit de dades, cosa que pot dificultar que els usuaris l'abracin i es formin.
- És possible que les empreses amb moltes fonts i formats de dades hagin d'estandarditzar les seves estructures de dades per utilitzar el teixit de dades, cosa que pot ser difícil.
- El teixit de dades pot no interactuar de manera eficaç amb els sistemes heretats, la qual cosa requereix una inversió corporativa en el desenvolupament de nous sistemes o l'actualització dels sistemes actuals.
- El teixit de dades pot ser propens a incompliments de seguretat i problemes de privadesa de dades, la qual cosa requereix la implementació de mesures de seguretat sòlides per part de les empreses per salvaguardar les seves dades.
- Pot ser que el teixit de dades no sigui adequat per a totes les formes de dades o casos d'ús d'anàlisi, ja que pot ser que no admeti tots els formats de dades o tots els tipus d'anàlisi de dades.
Data Mesh vs Data Fabric
Dos nous dissenys arquitectònics per a la gestió de dades contemporània són la malla de dades i el teixit de dades. Tenen algunes variacions significatives en els seus enfocaments, tot i que tots dos s'esforcen per facilitar l'intercanvi i l'anàlisi eficaç de dades dins d'una organització.
Similituds
Per gestionar enormes quantitats de dades en molts sistemes i equips d'una manera escalable i eficaç, s'han desenvolupat dos enfocaments: Data Mesh i Data Fabric. Tots dos destaquen el valor del govern i la seguretat de les dades per preservar la privadesa i el compliment de les dades. A més, ambdós dissenys depenen d'una SOA, on les dades es proporcionen als clients mitjançant API i es consideren un producte.
Diferències
Els seus enfocaments sobre la propietat i la gestió de les dades són la principal distinció entre Data Mesh i Data Fabric.
Els equips de dominis individuals s'encarreguen de les dades dels seus respectius dominis a Data Mesh, que descentralitza la propietat i l'administració de les dades. Tot i que s'adhereix a un conjunt de regles compartides per al govern i la seguretat de les dades, cada equip és lliure de seleccionar les seves pròpies eines i tecnologies per gestionar les seves dades.
Un sistema de gestió de dades centralitzat, com Data Fabric, emmagatzema totes les dades en un sol lloc i assigna un únic equip per administrar-les. Tot i que aquest mètode fa que l'administració i l'anàlisi de dades siguin més coherents, pot limitar la capacitat dels diferents equips d'utilitzar les seves pròpies eines escollides.
Els seus enfocaments a la integració de dades són una altra distinció entre Data Mesh i Data Fabric. Una col·lecció de contractes d'API que especifiquen com s'han de transferir les dades entre dominis permeten la integració de dades a Data Mesh. Aquesta estratègia garanteix la interoperabilitat entre dominis alhora que permet als equips dissenyar les seves pròpies canalitzacions de dades i mètodes d'anàlisi.
En canvi, Data Fabric adopta un enfocament més centralitzat per a la integració de dades, integrant les dades prèviament i fent-les accessibles mitjançant una única interfície.
Tot i que aquesta estratègia podria ser més eficaç, podria restringir la capacitat dels equips de dissenyar les seves pròpies canalitzacions de dades úniques.
Data Mesh i Data Fabric utilitzen tècniques diferents per al processament de dades. El processament de dades és gestionat pels equips de domini a Data Mesh, i són lliures d'utilitzar les eines i tecnologies que desitgin.
El processament de dades ara el gestiona un equip dedicat, però, Data Fabric ofereix un mètode més centralitzat. Tot i que aquest enfocament podria tenir més èxit, també podria dificultar que els equips facin les seves pròpies avaluacions distintives.
Conclusió
En conclusió, Data Fabric i Data Mesh ofereixen mètodes nous per a la gestió de dades contemporània, cadascun amb avantatges i desavantatges específics.
Data Mesh posa un gran èmfasi en la propietat descentralitzada i l'administració de les dades, donant a cada equip la llibertat de gestionar les seves pròpies dades tot seguint un conjunt d'estàndards compartits.
Data Fabric, en comparació, proporciona una solució de gestió de dades centralitzada amb personal especialitzat encarregat de l'administració i anàlisi de dades. La decisió entre aquests patrons es basarà en els requisits i objectius únics de cada empresa, tenint en compte elements com el volum de dades, l'estructura de l'equip i les demandes empresarials.
L'eficàcia de qualsevol pla dependrà, en última instància, de com es posa en pràctica i s'incorpora a l'estratègia de gestió de dades més àmplia de l'empresa.
Deixa un comentari