Una arquitectura de datos describe la estructura organizativa y los componentes individuales de los sistemas de datos de una empresa.
La administración, el procesamiento y el archivo de datos efectivos son cruciales para que las empresas tomen decisiones basadas en datos. Los modelos de arquitectura de datos centralizados más actuales, como Data Fabric y Data Mesh, están ganando popularidad como resultado de su capacidad para superar los métodos tradicionales.
Tejido de datos hace hincapié en la integración, la virtualización y la abstracción de datos, mientras que Data Mesh se centra en la democratización, la propiedad y la producción de datos. Para las empresas que intentan optimizar sus estrategias de gestión de datos, aumentar la calidad de los datos y mejorar las habilidades de toma de decisiones, comprender estos modelos es crucial.
Las organizaciones pueden seleccionar el modelo que mejor se adapte a sus objetivos y tenga en cuenta sus requisitos tecnológicos y culturales mediante la comprensión de las diferencias y similitudes entre Data Mesh y Data Fabric.
En esta publicación, veremos de cerca Data Mesh y Data Fabric, así como las distinciones entre ellos y mucho más.
¿Qué es la malla de datos?
Data Mesh es un concepto de arquitectura de datos de vanguardia que prioriza la democratización, la propiedad y la producción de datos. Los datos se ven como un producto en Data Mesh, por lo tanto, cada equipo está a cargo de la precisión y la utilidad de sus propios datos.
El objetivo es proporcionar una plataforma de autoservicio que permita a los equipos acceder y utilizar los datos que necesitan sin depender de equipos centralizados. Las plataformas de datos de autoservicio brindan a los equipos un método para controlar y administrar sus recursos de datos, lo que mejora la calidad de los datos y acelera la innovación.
Para que los equipos encuentren y accedan a los datos que desean de toda la empresa, los mercados de datos también son una parte vital de Data Mesh. Data Mesh permite a los equipos controlar y gestionar sus activos de datos mientras democratiza el acceso a los datos, ayudando a las empresas a ser más ágiles y basadas en datos.
Funcionamiento de malla de datos
Diseño impulsado por el dominio y arquitectura de microservicios son los cimientos de Data Mesh. Los objetivos principales son construir una arquitectura de datos descentralizada y desmantelar los silos de datos.
Cada equipo en Data Mesh está a cargo de su propio dominio de datos, por lo tanto, son ellos quienes controlan los datos, la calidad de los datos y las salidas de datos. Los equipos gestionan y distribuyen sus datos a través de plataformas de datos de autoservicio y mercados de datos. El hecho de que los productos de datos se generen como API hace que sea sencillo para otros equipos acceder a ellos y utilizarlos.
Con el fin de mantener la uniformidad y el control en toda la empresa, las API son gestionadas por un único equipo de gestión de API. Un marco de gobierno de datos también forma parte de Data Mesh y describe las reglas y pautas para la propiedad de los datos, la calidad de los datos y la seguridad de los datos.
Ventajas
- Data Mesh fomenta la democratización de los datos al permitir que los equipos controlen y administren sus activos de datos.
- Hace posible que cada equipo se haga cargo de su propio dominio de datos, lo que eleva el calibre de los datos.
- Sin depender de equipos centralizados, ofrece plataformas de datos de autoservicio que permiten a los equipos acceder y utilizar los datos que necesitan.
- Permite a los equipos experimentar e iterar con sus productos de datos, lo que acelera la innovación.
- Elimina los silos de datos y establece una arquitectura de datos descentralizada, mejorando la flexibilidad y la agilidad.
- Consiste en mercados de datos que brindan a los equipos un método para encontrar y acceder a los datos que necesitan de toda la empresa.
- Puede soportar las crecientes demandas de datos de una organización y es escalable.
- Los equipos de datos están facultados por Data Mesh para tomar el control de sus datos y tomar decisiones con ellos.
- Los equipos pueden acceder y utilizar más fácilmente los datos que necesitan gracias al enfoque de productos de datos basado en API de Data Mesh.
Desventajas
- Una organización debe experimentar importantes cambios tecnológicos y culturales antes de implementar Data Mesh.
- Si no se mantiene adecuadamente, la naturaleza descentralizada de Data Mesh podría resultar en la duplicación de datos.
- Si los equipos no están alineados correctamente, Data Mesh puede generar definiciones de datos en conflicto.
- Puede ser difícil administrar el gobierno y la seguridad de los datos en toda la empresa debido a la estructura descentralizada de Data Mesh.
- En comparación con centralizado convencional estructuras de datos, la malla de datos puede ser más complicada.
- Si los equipos no están alineados correctamente, Data Mesh puede fragmentarse.
- Puede costar más implementar Data Mesh que los sistemas de datos centralizados convencionales.
Ahora, debe tener una imagen clara de Data Mesh. Es hora de analizar Data Fabric seguido de las similitudes y diferencias entre ellos. Vamos a empezar.
Entonces, ¿qué es Data Fabric?
Data Fabric es una arquitectura de datos que brinda una vista única de todos los activos de datos dentro de una organización, independientemente de dónde estén alojados. El desarrollo de este sistema fue motivado por el entorno de datos moderno, que se define por un aumento en la cantidad, velocidad y diversidad de datos.
Las organizaciones pueden conectar fácilmente sus datos desde una variedad de fuentes, incluidas aplicaciones en la nube, bases de datos locales y lagos de datos, gracias a Data Fabric, que ofrece una solución flexible y escalable para la integración de datos.
Además, ofrece un grado de abstracción que hace que los datos sean universalmente accesibles independientemente de la tecnología subyacente.
La arquitectura distribuida de Data Fabric permite el procesamiento y análisis de datos en tiempo real, brindando a las organizaciones acceso a información adicional y capacidad de toma de decisiones. La privacidad, la precisión y el cumplimiento de los datos se garantizan aún más a través de sus componentes de seguridad y gobierno de datos.
Data Fabric es una nueva tecnología que está ganando popularidad rápidamente entre las organizaciones que intentan mejorar sus prácticas de gestión de datos y obtener una ventaja competitiva.
El funcionamiento de Data Fabric
Data Fabric funciona al ofrecer una vista única de todos los activos de datos de una organización, independientemente de dónde estén alojados. Integración de datos, abstracción de datos y Computación distribuída se utilizan en tándem para lograr esto.
La integración de datos implica fusionar información de muchas fuentes, incluidas bases de datos locales, aplicaciones en la nube y lagos de datos, y hacerla accesible de manera uniforme.
La manipulación y el acceso a los datos son posibles gracias al proceso de establecimiento de una capa de abstracción que oscurece la complejidad de la arquitectura de datos subyacente. La computación distribuida tiene como objetivo procesar y analizar datos en tiempo real a través de una red dispersa de recursos informáticos.
Las empresas ahora pueden obtener rápidamente información de sus datos y tomar medidas gracias a esto. Data Fabric también incluye componentes de seguridad y gobernanza de datos para garantizar la privacidad, el cumplimiento y la calidad de los datos.
Data Fabric es una forma de administrar datos que es flexible y escalable y se desarrolló para adaptarse al entorno de datos actual.
Ventajas
- Las empresas pueden tomar decisiones más rápidas e informadas basadas en datos en tiempo real mediante el uso de estructuras de datos, lo que puede aumentar la disponibilidad y accesibilidad de los datos.
- Para administrar y analizar enormes cantidades de datos, la estructura de datos permite la integración perfecta de datos de muchas fuentes, incluidos datos locales y basados en la nube.
- Las empresas pueden utilizar la estructura de datos para crear una plataforma de gestión de datos centralizada que facilite el intercambio de datos en tiempo real y la colaboración entre muchos equipos y departamentos.
- Las capacidades de seguridad y gobierno de datos que ofrece el tejido de datos ayudan a las empresas a mantener la privacidad de los datos y el cumplimiento normativo.
- La estructura de datos puede ahorrar más gastos y la duplicación de esfuerzos al eliminar los silos de datos, lo que aumentará la producción y la eficiencia.
- Las empresas pueden establecer una única fuente de verdad utilizando la estructura de datos, lo que reduce las discrepancias e imprecisiones de datos que podrían resultar de varias fuentes de datos.
- Las empresas pueden expandir su arquitectura de datos según sea necesario con la ayuda de la estructura de datos, lo que permite el crecimiento y la expansión sin comprometer el rendimiento o la estabilidad.
- Las empresas pueden mejorar la precisión de los datos y reducir la necesidad de intervención manual mediante automatizar flujos de trabajo de datos y procesos con el uso de tejido de datos.
- Las empresas pueden emplear una variedad de herramientas y plataformas para sus requisitos de análisis y gestión de datos debido a la flexibilidad de la estructura de datos en términos de integración y análisis de datos.
Desventajas
- El proceso de poner en marcha la estructura de datos puede ser difícil y llevar mucho tiempo, lo que requiere un compromiso considerable tanto en recursos como en conocimientos.
- El costo inicial de instalar la estructura de datos puede ser significativo, teniendo en cuenta el precio del personal, el software y el hardware necesarios para configurar y mantener el sistema.
- Es posible que sea necesario cambiar significativamente los procedimientos de análisis y gestión de datos existentes para adaptarse a la estructura de datos, lo que podría interrumpir las operaciones corporativas y crear resistencia al cambio.
- Es posible que las empresas deban gastar en asistencia y educación del usuario como resultado de la complejidad de la estructura de datos, lo que puede dificultar que los usuarios lo adopten y se capaciten.
- Es posible que las empresas con muchas fuentes y formatos de datos necesiten estandarizar sus estructuras de datos para poder utilizar la estructura de datos, lo que puede ser difícil.
- Es posible que la estructura de datos no interactúe de manera efectiva con los sistemas heredados, lo que requiere una inversión corporativa en el desarrollo de nuevos sistemas o la actualización de los sistemas actuales.
- El tejido de datos puede ser propenso a violaciones de seguridad y problemas de privacidad de datos, lo que requiere la implementación de medidas de seguridad sólidas por parte de las empresas para proteger sus datos.
- Es posible que la estructura de datos no sea adecuada para todas las formas de datos o casos de uso de análisis, ya que es posible que no admita todos los formatos de datos o todos los tipos de análisis de datos.
Malla de datos frente a estructura de datos
Dos nuevos diseños arquitectónicos para la gestión de datos contemporánea son la malla de datos y la estructura de datos. Tienen algunas variaciones significativas en sus enfoques, aunque ambos se esfuerzan por facilitar el intercambio y el análisis de datos efectivos dentro de una organización.
Similitudes
Para administrar enormes cantidades de datos en muchos sistemas y equipos de manera escalable y eficaz, se han desarrollado dos enfoques: Data Mesh y Data Fabric. Ambos enfatizan el valor del gobierno y la seguridad de los datos para preservar la privacidad y el cumplimiento de los datos. Además, ambos diseños dependen de una SOA, donde los datos se suministran a los clientes a través de API y se consideran como un producto.
Diferencias
Sus enfoques de propiedad y gestión de datos son la principal diferencia entre Data Mesh y Data Fabric.
Los equipos de dominios individuales están a cargo de los datos en sus respectivos dominios en Data Mesh, que descentraliza la propiedad y la administración de los datos. Aunque se adhiere a un conjunto compartido de reglas para el gobierno y la seguridad de los datos, cada equipo es libre de seleccionar sus propias herramientas y tecnologías para administrar sus datos.
Un sistema de administración de datos centralizado, como Data Fabric, almacena todos los datos en un solo lugar y asigna un solo equipo para administrarlos. Aunque este método hace que la administración y el análisis de datos sean más consistentes, puede limitar la capacidad de los diferentes equipos para utilizar sus propias herramientas elegidas.
Sus enfoques para la integración de datos son otra distinción entre Data Mesh y Data Fabric. Una colección de contratos de API que especifican cómo se deben transferir los datos entre dominios permiten la integración de datos en Data Mesh. Esta estrategia garantiza la interoperabilidad entre dominios al tiempo que permite a los equipos diseñar sus propios canales de datos y métodos de análisis.
Por el contrario, Data Fabric adopta un enfoque más centralizado para la integración de datos, integrando datos de antemano y haciéndolos accesibles a través de una única interfaz.
Si bien esta estrategia podría ser más efectiva, podría restringir la capacidad de los equipos para diseñar sus propias canalizaciones de datos únicas.
Data Mesh y Data Fabric emplean técnicas distintas para el procesamiento de datos. El procesamiento de datos está a cargo de equipos de dominio en Data Mesh, y son libres de utilizar las herramientas y tecnologías que deseen.
El procesamiento de datos ahora está a cargo de un equipo dedicado; sin embargo, Data Fabric proporciona un método más centralizado. Aunque este enfoque podría tener más éxito, también podría dificultar que los equipos realicen sus propias evaluaciones distintivas.
Conclusión
En conclusión, Data Fabric y Data Mesh proporcionan métodos novedosos para la gestión de datos contemporánea, cada uno con ventajas y desventajas específicas.
Data Mesh pone un fuerte énfasis en la propiedad y administración descentralizada de datos, dando a cada equipo la libertad de manejar sus propios datos mientras sigue un conjunto compartido de estándares.
Data Fabric, en comparación, proporciona una solución de gestión de datos centralizada con personal especializado a cargo de la administración y el análisis de datos. La decisión entre estos patrones se basará en los requisitos y objetivos únicos de cada empresa, teniendo en cuenta elementos como el volumen de datos, la estructura del equipo y las demandas comerciales.
La eficacia de cualquier plan dependerá en última instancia de qué tan bien se ponga en práctica y se incorpore a la estrategia de gestión de datos más amplia de la empresa.
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