Eine Datenarchitektur skizziert die Organisationsstruktur und einzelne Komponenten der Datensysteme eines Unternehmens.
Effektive Datenverwaltung, -verarbeitung und -archivierung sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Die aktuellsten zentralisierten Datenarchitekturmodelle wie Data Fabric und Data Mesh gewinnen an Popularität, da sie herkömmliche Methoden übertreffen können.
Datenstruktur betont die Datenintegration, Virtualisierung und Abstraktion, während sich Data Mesh auf die Demokratisierung, den Besitz und die Produktion von Daten konzentriert. Für Unternehmen, die versuchen, ihre Datenmanagementstrategien zu optimieren, die Datenqualität zu steigern und die Entscheidungsfindung zu verbessern, ist das Verständnis dieser Modelle von entscheidender Bedeutung.
Organisationen können das Modell auswählen, das ihren Zielen am besten dient und ihre technologischen und kulturellen Anforderungen berücksichtigt, indem sie die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen Data Mesh und Data Fabric verstehen.
In diesem Beitrag werden wir uns Data Mesh und Data Fabric sowie die Unterschiede zwischen ihnen und vieles mehr genau ansehen.
Was ist Data Mesh?
Data Mesh ist ein hochmodernes Datenarchitekturkonzept, das der Demokratisierung, dem Besitz und der Produktion von Daten Priorität einräumt. Daten werden in Data Mesh als Produkt angesehen, daher ist jedes Team für die Genauigkeit und Nützlichkeit seiner eigenen Daten verantwortlich.
Das Ziel ist die Bereitstellung einer Self-Service-Plattform, die es Teams ermöglicht, auf die von ihnen benötigten Daten zuzugreifen und sie zu nutzen, ohne sich auf zentralisierte Teams verlassen zu müssen. Self-Service-Datenplattformen bieten Teams eine Methode zur Kontrolle und Verwaltung ihrer Datenressourcen, wodurch die Datenqualität verbessert und Innovationen beschleunigt werden.
Damit Teams die gewünschten Daten im gesamten Unternehmen finden und darauf zugreifen können, sind Datenmarktplätze ebenfalls ein wesentlicher Bestandteil von Data Mesh. Data Mesh ermöglicht es Teams, zu kontrollieren und ihre Datenbestände verwalten Gleichzeitig wird der Zugriff auf Daten demokratisiert und Unternehmen dabei unterstützt, datengesteuerter und agiler zu werden.
Funktionsweise von Data Mesh
Domänengesteuertes Design und Microservices-Architektur sind die Grundlagen von Data Mesh. Der Aufbau einer dezentralen Datenarchitektur und der Abbau von Datensilos sind die Hauptziele.
Jedes Team in Data Mesh ist für seine eigene Datendomäne verantwortlich, daher sind sie diejenigen, die die Daten, die Datenqualität und die Datenausgaben kontrollieren. Die Teams verwalten und verteilen ihre Daten über Self-Service-Datenplattformen und Datenmärkte. Die Tatsache, dass die Datenprodukte als APIs generiert werden, macht es für andere Teams einfach, darauf zuzugreifen und sie zu nutzen.
Um die Einheitlichkeit und Kontrolle im gesamten Unternehmen zu wahren, werden die APIs von einem einzigen API-Managementteam verwaltet. Ein Data-Governance-Framework ist ebenfalls Teil von Data Mesh und umreißt die Regeln und Richtlinien für Dateneigentum, Datenqualität und Datensicherheit.
Vorteile
- Data Mesh fördert die Demokratisierung von Daten, indem es Teams ermöglicht, ihre Datenbestände zu kontrollieren und zu verwalten.
- Es ermöglicht jedem Team, die Verantwortung für seine eigene Datendomäne zu übernehmen, was die Qualität der Daten erhöht.
- Ohne auf zentralisierte Teams angewiesen zu sein, bietet es Self-Service-Datenplattformen, mit denen Teams auf die von ihnen benötigten Daten zugreifen und diese nutzen können.
- Es ermöglicht Teams, mit ihren Datenprodukten zu experimentieren und zu iterieren, was Innovationen beschleunigt.
- Es eliminiert Datensilos und etabliert eine dezentrale Datenarchitektur, was die Flexibilität und Agilität erhöht.
- Es besteht aus Datenmärkten, die Teams eine Methode bieten, die benötigten Daten aus dem gesamten Unternehmen zu finden und darauf zuzugreifen.
- Es kann die wachsenden Datenanforderungen eines Unternehmens unterstützen und ist skalierbar.
- Datenteams werden durch Data Mesh in die Lage versetzt, die Kontrolle über ihre Daten zu übernehmen und damit Entscheidungen zu treffen.
- Teams können dank des API-basierten Ansatzes von Data Mesh für Datenprodukte einfacher auf die benötigten Daten zugreifen und diese verwenden.
Nachteile
- Eine Organisation muss sich vor der Implementierung von Data Mesh großen technologischen und kulturellen Veränderungen unterziehen.
- Bei nicht angemessener Wartung kann die dezentrale Natur von Data Mesh zu einer Datenduplizierung führen.
- Wenn Teams nicht richtig ausgerichtet sind, kann Data Mesh zu widersprüchlichen Datendefinitionen führen.
- Aufgrund der dezentralen Struktur von Data Mesh kann es schwierig sein, Data Governance und Sicherheit im gesamten Unternehmen zu verwalten.
- Im Vergleich zu herkömmlichen zentralisierten Datenstrukturen, Data Mesh könnte komplizierter sein.
- Wenn Teams nicht richtig ausgerichtet sind, kann Data Mesh fragmentiert werden.
- Die Implementierung von Data Mesh kann mehr kosten als herkömmliche zentralisierte Datensysteme.
Jetzt müssen Sie ein klares Bild von Data Mesh haben. Es ist an der Zeit, sich Data Fabric anzusehen, gefolgt von den Ähnlichkeiten und Unterschieden zwischen ihnen. Lass uns anfangen.
Also, was ist Data Fabric?
Data Fabric ist eine Datenarchitektur, die einen einheitlichen Überblick über alle Datenbestände innerhalb einer Organisation bietet, unabhängig davon, wo sie sich befinden. Die Entwicklung dieses Systems wurde durch die moderne Datenumgebung motiviert, die durch eine Zunahme der Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt von Daten definiert ist.
Dank Data Fabric, das eine flexible und skalierbare Lösung für die Datenintegration bietet, können Unternehmen ihre Daten aus einer Reihe von Quellen, einschließlich Cloud-Apps, lokalen Datenbanken und Data Lakes, problemlos verbinden.
Darüber hinaus bietet es einen Abstraktionsgrad, der Daten unabhängig von der zugrunde liegenden Technologie universell zugänglich macht.
Die verteilte Architektur von Data Fabric ermöglicht Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit und verschafft Organisationen Zugriff auf zusätzliche Informationen und Entscheidungskapazitäten. Der Datenschutz, die Genauigkeit und die Konformität von Daten werden außerdem durch die Data-Governance- und Sicherheitskomponenten gewährleistet.
Data Fabric ist eine neue Technologie, die bei Organisationen, die versuchen, ihre Datenverwaltungspraktiken zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, schnell an Popularität gewinnt.
Die Funktionsweise von Data Fabric
Data Fabric funktioniert, indem es eine einzige Ansicht aller Datenbestände eines Unternehmens bietet, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind. Datenintegration, Datenabstraktion und Verteiltes rechnen werden zusammen verwendet, um dies zu erreichen.
Bei der Datenintegration werden Informationen aus vielen Quellen, einschließlich lokaler Datenbanken, Cloud-Apps und Data Lakes, zusammengeführt und auf einheitliche Weise zugänglich gemacht.
Datenmanipulation und -zugriff werden durch den Prozess der Einrichtung einer Abstraktionsebene ermöglicht, die die Komplexität der zugrunde liegenden Datenarchitektur verschleiert. Distributed Computing zielt darauf ab, Daten in Echtzeit über ein verteiltes Netzwerk von Rechenressourcen zu verarbeiten und zu analysieren.
Unternehmen können jetzt schnell Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen und dadurch Maßnahmen ergreifen. Data Fabric umfasst auch Data-Governance- und Sicherheitskomponenten, um Datenschutz, Compliance und Qualität zu gewährleisten.
Data Fabric ist eine flexible und skalierbare Methode zur Verwaltung von Daten und wurde entwickelt, um der aktuellen Datenumgebung gerecht zu werden.
Vorteile
- Unternehmen können schnellere und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten treffen, indem sie Data Fabric verwenden, was die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Daten erhöhen kann.
- Um enorme Datenmengen zu verwalten und zu analysieren, ermöglicht Data Fabric die nahtlose Integration von Daten aus vielen Quellen, einschließlich lokaler und cloudbasierter Daten.
- Unternehmen können Data Fabric verwenden, um eine zentralisierte Datenverwaltungsplattform aufzubauen, die den Datenaustausch und die Zusammenarbeit zwischen vielen Teams und Abteilungen in Echtzeit erleichtert.
- Data Governance- und Sicherheitsfunktionen, die von Data Fabric angeboten werden, unterstützen Unternehmen bei der Wahrung des Datenschutzes und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
- Data Fabric kann weitere Kosten und Doppelarbeit sparen, indem Datensilos entfernt werden, was die Produktion und Effizienz steigert.
- Unternehmen können mithilfe von Data Fabric eine einzige Quelle der Wahrheit einrichten und Datenabweichungen und Ungenauigkeiten reduzieren, die aus mehreren Datenquellen resultieren könnten.
- Unternehmen können ihre Datenarchitektur mit Hilfe von Data Fabric nach Bedarf erweitern und so Wachstum und Erweiterung ohne Kompromisse bei Leistung oder Stabilität ermöglichen.
- Unternehmen können die Datengenauigkeit verbessern und den Bedarf an manuellen Eingriffen reduzieren, indem sie Automatisierung von Datenworkflows und Prozesse unter Verwendung von Data Fabric.
- Aufgrund der Flexibilität der Datenstruktur in Bezug auf Datenintegration und -analyse können Unternehmen eine Vielzahl von Tools und Plattformen für ihre Datenverwaltungs- und Analyseanforderungen einsetzen.
Nachteile
- Der Prozess der Einrichtung einer Datenstruktur kann schwierig und zeitaufwändig sein und einen beträchtlichen Einsatz an Ressourcen und Wissen erfordern.
- Die anfänglichen Kosten für die Installation von Data Fabric können erheblich sein, wenn man den Preis für die erforderlichen Mitarbeiter, Software und Hardware zum Einrichten und Warten des Systems berücksichtigt.
- Bestehende Datenverwaltungs- und Analyseverfahren müssen möglicherweise erheblich geändert werden, um die Datenstruktur zu berücksichtigen, die den Unternehmensbetrieb stören und Widerstand gegen Änderungen hervorrufen kann.
- Aufgrund der Komplexität der Datenstruktur müssen Unternehmen möglicherweise für Benutzerunterstützung und Schulungen ausgeben, was es für Benutzer schwierig machen kann, sie anzunehmen und geschult zu werden.
- Unternehmen mit vielen Datenquellen und -formaten müssen möglicherweise ihre Datenstrukturen standardisieren, um Data Fabric verwenden zu können, was schwierig sein kann.
- Data Fabric lässt sich möglicherweise nicht effektiv mit Legacy-Systemen verbinden, was Unternehmensinvestitionen in die Entwicklung neuer Systeme oder System-Upgrades bestehender Systeme erforderlich macht.
- Die Datenstruktur kann anfällig für Sicherheitsverletzungen und Datenschutzbedenken sein, was die Implementierung starker Sicherheitsmaßnahmen durch Unternehmen zum Schutz ihrer Daten erforderlich macht.
- Data Fabric ist möglicherweise nicht für alle Arten von Daten- oder Analyseanwendungsfällen geeignet, da es möglicherweise nicht alle Datenformate oder alle Arten der Datenanalyse unterstützt.
Data Mesh vs. Data Fabric
Zwei neue Architekturdesigns für zeitgemäßes Datenmanagement sind Data Mesh und Data Fabric. Sie haben einige signifikante Unterschiede in ihren Ansätzen, obwohl beide bestrebt sind, einen effektiven Datenaustausch und eine effektive Analyse innerhalb einer Organisation zu ermöglichen.
Gemeinsamkeiten
Um enorme Datenmengen über viele Systeme und Teams hinweg skalierbar und effektiv zu verwalten, wurden zwei Ansätze entwickelt: Data Mesh und Data Fabric. Beide betonen den Wert von Data Governance und Sicherheit bei der Wahrung des Datenschutzes und der Compliance. Darüber hinaus sind beide Designs auf eine SOA angewiesen, bei der Daten über APIs an Kunden geliefert und als Produkt betrachtet werden.
Differenzen
Ihre Ansätze für Datenbesitz und -verwaltung sind der Hauptunterschied zwischen Data Mesh und Data Fabric.
Einzelne Domänenteams sind für die Daten in ihren jeweiligen Domänen in Data Mesh verantwortlich, wodurch der Besitz und die Verwaltung von Daten dezentralisiert werden. Obwohl es sich an gemeinsame Regeln für Data Governance und Sicherheit hält, kann jedes Team seine eigenen Tools und Technologien für die Verwaltung seiner Daten auswählen.
Ein zentralisiertes Datenverwaltungssystem wie Data Fabric speichert alle Daten an einem Ort und weist einem einzigen Team die Verwaltung zu. Obwohl diese Methode die Datenverwaltung und -analyse konsistenter macht, kann sie die Fähigkeit verschiedener Teams einschränken, ihre eigenen ausgewählten Tools zu verwenden.
Ihre Ansätze zur Datenintegration sind ein weiterer Unterschied zwischen Data Mesh und Data Fabric. Eine Sammlung von API-Verträgen, die festlegen, wie Daten zwischen Domänen übertragen werden sollen, ermöglicht die Datenintegration in Data Mesh. Diese Strategie stellt die Interoperabilität zwischen Domänen sicher und ermöglicht es den Teams, ihre eigenen Datenpipelines und Analysemethoden zu entwerfen.
Im Gegensatz dazu verfolgt Data Fabric einen stärker zentralisierten Ansatz für die Datenintegration, indem Daten im Voraus integriert und über eine einzige Schnittstelle zugänglich gemacht werden.
Obwohl diese Strategie effektiver sein könnte, könnte sie die Fähigkeit von Teams einschränken, ihre eigenen einzigartigen Datenpipelines zu entwerfen.
Data Mesh und Data Fabric verwenden unterschiedliche Techniken für die Datenverarbeitung. Die Datenverarbeitung wird von Domänenteams in Data Mesh durchgeführt, und sie können frei wählen, welche Tools und Technologien sie wünschen.
Die Datenverarbeitung wird jetzt von einem dedizierten Team durchgeführt, Data Fabric bietet jedoch eine zentralisiertere Methode. Obwohl dieser Ansatz erfolgreicher sein könnte, könnte er es den Teams auch erschweren, ihre eigenen unverwechselbaren Bewertungen vorzunehmen.
Zusammenfassung
Zusammenfassend bieten Data Fabric und Data Mesh beide neuartige Methoden für ein zeitgemäßes Datenmanagement mit jeweils spezifischen Vor- und Nachteilen.
Data Mesh legt großen Wert auf dezentralen Besitz und Verwaltung von Daten und gibt jedem Team die Freiheit, seine eigenen Daten zu handhaben und gleichzeitig einem gemeinsamen Satz von Standards zu folgen.
Im Vergleich dazu bietet Data Fabric eine zentralisierte Datenverwaltungslösung mit spezialisierten Mitarbeitern, die für die Datenverwaltung und -analyse zuständig sind. Die Entscheidung zwischen diesen Mustern basiert auf den individuellen Anforderungen und Zielen jedes Unternehmens und berücksichtigt Elemente wie Datenvolumen, Teamstruktur und Geschäftsanforderungen.
Die Effektivität eines jeden Plans hängt letztendlich davon ab, wie gut er in die Praxis umgesetzt und in die umfassendere Datenverwaltungsstrategie des Unternehmens integriert wird.
Hinterlassen Sie uns einen Kommentar