Datová architektura nastiňuje organizační strukturu a jednotlivé součásti podnikových datových systémů.
Efektivní správa, zpracování a archivace dat jsou pro firmy zásadní pro rozhodování na základě dat. Nejaktuálnější modely centralizované datové architektury, jako jsou Data Fabric a Data Mesh, získávají na popularitě díky své schopnosti překonat tradiční metody.
Data Fabric klade důraz na integraci dat, virtualizaci a abstrakci, zatímco Data Mesh se zaměřuje na demokratizaci dat, vlastnictví a produkci. Pro společnosti, které se snaží optimalizovat své strategie správy dat, zvýšit kvalitu dat a zlepšit schopnosti rozhodování, je pochopení těchto modelů zásadní.
Organizace si mohou vybrat model, který nejlépe vyhovuje jejich cílům a zohledňuje jejich technologické a kulturní požadavky tím, že pochopí rozdíly a podobnosti mezi Data Mesh a Data Fabric.
V tomto příspěvku se podrobně podíváme na Data Mesh a Data Fabric, stejně jako na rozdíly mezi nimi a mnohem více.
Co je Data Mesh?
Data Mesh je špičkový koncept datové architektury, který upřednostňuje demokratizaci dat, vlastnictví a produkci. Data jsou v Data Mesh vnímána jako produkt, proto je každý tým zodpovědný za přesnost a užitečnost svých vlastních dat.
Cílem je poskytnout samoobslužnou platformu, která týmům umožní přístup a využití dat, která potřebují, aniž by se spoléhaly na centralizované týmy. Samoobslužné datové platformy poskytují týmům způsob kontroly a správy jejich datových zdrojů, což zlepšuje kvalitu dat a urychluje inovace.
Aby týmy mohly nacházet a přistupovat k požadovaným datům v rámci celého podniku, jsou důležitou součástí Data Mesh také datová tržiště. Data Mesh umožňuje týmům řídit a spravovat svá datová aktiva a zároveň demokratizuje přístup k datům a pomáhá podnikům stát se více orientovanými na data a agilními.
Práce s datovou sítí
Design řízený doménou a architektura mikroslužeb jsou základy Data Mesh. Hlavním cílem je vybudovat decentralizovanou datovou architekturu a demontovat datová sila.
Každý tým v Data Mesh má na starosti svou vlastní datovou doménu, proto jsou to oni, kdo kontroluje data, kvalitu dat a datové výstupy. Týmy spravují a distribuují svá data prostřednictvím samoobslužných datových platforem a datových trhů. Skutečnost, že datové produkty jsou generovány jako API, usnadňuje ostatním týmům přístup a používání.
Aby byla zachována jednotnost a kontrola v celé společnosti, jsou API spravována jediným týmem pro správu API. Součástí Data Mesh je také rámec správy dat, který nastiňuje pravidla a pokyny pro vlastnictví dat, kvalitu dat a zabezpečení dat.
Výhody
- Data Mesh podporuje demokratizaci dat tím, že umožňuje týmům řídit a spravovat svá datová aktiva.
- Umožňuje každému týmu převzít kontrolu nad vlastní datovou doménou, což zvyšuje kvalitu dat.
- Bez závislosti na centralizovaných týmech nabízí samoobslužné datové platformy, které týmům umožňují přistupovat k požadovaným datům a používat je.
- Umožňuje týmům experimentovat a opakovat své datové produkty, což urychluje inovace.
- Odstraňuje datová sila a zavádí decentralizovanou datovou architekturu, což zvyšuje flexibilitu a agilitu.
- Skládá se z datových trhů, které poskytují týmům metodu, jak najít a získat přístup k požadovaným datům z celé společnosti.
- Může podporovat rozšiřující se požadavky organizace na data a je škálovatelný.
- Datové týmy jsou zmocněny Data Mesh převzít kontrolu nad svými daty a rozhodovat se s nimi.
- Týmy mohou snadněji přistupovat a používat data, která potřebují, díky přístupu Data Mesh k datovým produktům založenému na API.
Nevýhody
- Před implementací Data Mesh musí organizace projít velkými technologickými a kulturními změnami.
- Pokud není správně udržována, může decentralizovaná povaha Data Mesh vést k duplikaci dat.
- Pokud týmy nejsou správně zarovnány, Data Mesh může vést ke konfliktním definicím dat.
- Vzhledem k decentralizované struktuře Data Mesh může být obtížné spravovat správu a zabezpečení dat v celém podniku.
- Ve srovnání s konvenčními centralizovanými datové struktury, datová síť může být složitější.
- Pokud týmy nejsou správně sladěny, Data Mesh se může roztříštit.
- Implementace Data Mesh může být dražší než běžné centralizované datové systémy.
Nyní musíte mít jasnou představu o Data Mesh. Je čas podívat se na Data Fabric a následně na podobnosti a rozdíly mezi nimi. Pojďme začít.
Co je tedy Data Fabric?
Data Fabric je datová architektura, která poskytuje jediný pohled na všechna datová aktiva uvnitř organizace, bez ohledu na to, kde jsou umístěna. Vývoj tohoto systému byl motivován moderním datovým prostředím, které je definováno nárůstem množství, rychlosti a diverzity dat.
Organizace mohou snadno propojit svá data z celé řady zdrojů, včetně cloudových aplikací, místních databází a datových jezer, díky Data Fabric, která nabízí flexibilní a škálovatelné řešení integrace dat.
Navíc nabízí určitý stupeň abstrakce, který univerzálně zpřístupňuje data nezávisle na základní technologii.
Distribuovaná architektura Data Fabric umožňuje zpracování a analýzu dat v reálném čase a poskytuje organizacím přístup k dalším informacím a rozhodovací kapacitě. Soukromí, přesnost a soulad údajů jsou dále zajištěny prostřednictvím složek správy dat a zabezpečení.
Data Fabric je nová technologie, která si rychle získává oblibu mezi organizacemi, které se snaží zlepšit své postupy správy dat a získat konkurenční výhodu.
Fungování datové tkaniny
Data Fabric funguje tak, že nabízí jediný pohled na všechna datová aktiva organizace bez ohledu na to, kde jsou uložena. Integrace dat, abstrakce dat a Distribuované výpočetní techniky se k tomu používají v tandemu.
Integrace dat znamená sloučení informací z mnoha zdrojů, včetně místních databází, cloudových aplikací a datových jezer, a zpřístupnění je jednotným způsobem.
Manipulaci s daty a přístup k nim umožňuje proces vytvoření vrstvy abstrakce, která zakrývá složitost základní datové architektury. Distribuované výpočty se snaží zpracovávat a analyzovat data v reálném čase v rozptýlené síti výpočetních zdrojů.
Firmy nyní mohou rychle získat informace ze svých dat a díky tomu jednat. Data Fabric zahrnuje také komponenty pro správu a zabezpečení dat, aby byla zajištěna ochrana dat, dodržování předpisů a kvalita.
Data Fabric je způsob správy dat, který je flexibilní a škálovatelný a byl vyvinut tak, aby vyhovoval současnému datovému prostředí.
Výhody
- Podniky mohou dělat rychlejší a informovanější rozhodnutí na základě dat v reálném čase pomocí datové struktury, což může zvýšit dostupnost a dostupnost dat.
- Aby bylo možné spravovat a analyzovat enormní množství dat, datová struktura umožňuje bezproblémovou integraci dat z mnoha zdrojů, včetně místních dat a dat z cloudu.
- Podniky mohou využít datovou strukturu k vybudování centralizované platformy pro správu dat, která usnadňuje výměnu dat v reálném čase a spolupráci mezi mnoha týmy a odděleními.
- Možnosti správy a zabezpečení dat, které nabízí datová struktura, pomáhají firmám udržovat soukromí dat a dodržování předpisů.
- Datová struktura může ušetřit více nákladů a zdvojení úsilí odstraněním datových sil, což zvýší produkci a efektivitu.
- Podniky mohou vytvořit jediný zdroj pravdy pomocí datové struktury, čímž se sníží nesrovnalosti a nepřesnosti v datech, které by mohly vyplývat z několika zdrojů dat.
- Podniky mohou podle potřeby rozšiřovat svou datovou architekturu pomocí datové struktury, což umožňuje růst a expanzi bez ohrožení výkonu nebo stability.
- Podniky mohou zlepšit přesnost dat a snížit potřebu ručního zásahu automatizace datových toků a procesy s využitím datové struktury.
- Podniky mohou využívat různé nástroje a platformy pro své požadavky na správu dat a analýzu, protože datová struktura je flexibilní, pokud jde o integraci a analýzu dat.
Nevýhody
- Proces zavádění datové struktury může být obtížný a časově náročný a vyžaduje značné nasazení jak v oblasti zdrojů, tak znalostí.
- Počáteční náklady na instalaci datové struktury mohou být značné, vezmeme-li v úvahu cenu potřebného personálu, softwaru a hardwaru pro nastavení a údržbu systému.
- Stávající postupy pro správu dat a analýzu bude možná nutné výrazně změnit, aby se přizpůsobily datové struktuře, což by mohlo narušit podnikové operace a vytvořit odpor vůči změnám.
- Firmy možná budou muset utrácet za uživatelskou asistenci a vzdělávání v důsledku složitosti datové struktury, což může uživatelům ztížit její přijetí a školení.
- Podniky s mnoha datovými zdroji a formáty mohou potřebovat standardizovat své datové struktury, aby mohly používat datovou strukturu, což může být obtížné.
- Datová struktura nemusí být efektivně propojena se staršími systémy, což vyžaduje podnikové investice do vývoje nového systému nebo upgradu stávajících systémů.
- Datová struktura může být náchylná k narušení bezpečnosti a obavám z ochrany osobních údajů, což vyžaduje zavedení přísných bezpečnostních opatření ze strany podniků k ochraně jejich dat.
- Datová struktura nemusí být vhodná pro všechny formy použití dat nebo analýzy, protože nemusí podporovat všechny formáty dat nebo všechny typy analýzy dat.
Data Mesh vs Data Fabric
Dva nové architektonické návrhy pro současnou správu dat jsou datová síť a datová struktura. Mají některé významné rozdíly ve svých přístupech, i když se oba snaží usnadnit efektivní výměnu dat a analýzu v rámci organizace.
Podobnosti
Aby bylo možné spravovat obrovské množství dat napříč mnoha systémy a týmy škálovatelným a efektivním způsobem, byly vyvinuty dva přístupy: Data Mesh a Data Fabric. Oba zdůrazňují hodnotu správy a zabezpečení dat při ochraně soukromí dat a dodržování předpisů. Navíc oba návrhy závisí na SOA, kde jsou data dodávána zákazníkům prostřednictvím API a jsou považována za produkt.
Rozdíly
Jejich přístupy k vlastnictví a správě dat jsou hlavním rozdílem mezi Data Mesh a Data Fabric.
Jednotlivé doménové týmy mají na starosti data ve svých příslušných doménách v Data Mesh, který decentralizuje vlastnictví a správu dat. Přestože dodržuje sdílenou sadu pravidel pro správu a zabezpečení dat, každý tým si může vybrat své vlastní nástroje a technologie pro správu svých dat.
Centralizovaný systém správy dat, jako je Data Fabric, ukládá všechna data na jedno místo a přiřazuje jeden tým, který je bude spravovat. Přestože tato metoda činí správu a analýzu dat konzistentnější, může omezit schopnost různých týmů využívat jejich vlastní zvolené nástroje.
Jejich přístupy k integraci dat jsou dalším rozdílem mezi Data Mesh a Data Fabric. Soubor smluv API, které určují, jak by se měla data přenášet mezi doménami, umožňuje integraci dat v Data Mesh. Tato strategie zajišťuje interoperabilitu mezi doménami a zároveň umožňuje týmům navrhovat vlastní datové kanály a analytické metody.
Naproti tomu Data Fabric zaujímá centralizovanější přístup k integraci dat, integruje data předem a zpřístupňuje je prostřednictvím jediného rozhraní.
Ačkoli by tato strategie mohla být efektivnější, mohla by omezit schopnost týmů navrhovat své vlastní jedinečné datové kanály.
Data Mesh a Data Fabric využívají odlišné techniky pro zpracování dat. Zpracování dat zajišťují doménové týmy v Data Mesh a mohou volně používat jakékoli nástroje a technologie, které chtějí.
Zpracování dat nyní zajišťuje specializovaný tým, nicméně Data Fabric poskytuje centralizovanější metodu. I když by tento přístup mohl být úspěšnější, mohl by týmům také ztížit provádění vlastních rozlišovacích hodnocení.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Závěrem lze říci, že Data Fabric a Data Mesh poskytují nové metody pro současnou správu dat, z nichž každá má specifické výhody a nevýhody.
Data Mesh klade velký důraz na decentralizované vlastnictví a správu dat, což dává každému týmu svobodu nakládat s vlastními daty a přitom dodržovat sdílený soubor standardů.
Data Fabric oproti tomu poskytuje řešení centralizované správy dat se specializovaným personálem, který má na starosti správu a analýzu dat. Rozhodování mezi těmito vzory bude založeno na jedinečných požadavcích a cílech každé firmy s přihlédnutím k prvkům, jako je objem dat, struktura týmu a obchodní požadavky.
Efektivita jakéhokoli plánu bude v konečném důsledku záviset na tom, jak dobře bude uveden do praxe a začleněn do širší strategie správy dat společnosti.
Napsat komentář