Datu-arkitektura batek enpresa baten datu-sistemen antolaketa-egitura eta osagai indibidualak zehazten ditu.
Datuen administrazio, prozesatu eta artxibatze eraginkorrak funtsezkoak dira enpresek datuetan oinarritutako erabakiak hartzeko. Datu arkitektura zentralizatuen egungo ereduak, hala nola, Data Fabric eta Data Mesh, ospea irabazten ari dira metodo tradizionalak gainditzeko duten gaitasunaren ondorioz.
Datuen ehuna Datuen integrazioa, birtualizazioa eta abstrakzioa azpimarratzen ditu, Data Mesh-ek datuen demokratizazioan, jabetzan eta produkzioan zentratzen den bitartean. Datuak kudeatzeko estrategiak optimizatzen, datuen kalitatea hobetzen eta erabakiak hartzeko gaitasunak hobetzen saiatzen ari diren enpresentzat, funtsezkoa da eredu horiek ulertzea.
Erakundeek beren helburuei hobekien betetzen dien eredua hauta dezakete eta haien eskakizun teknologikoak eta kulturalak kontuan hartzen ditu, Data Mesh eta Data Fabric-en arteko desberdintasunak eta antzekotasunak ulertuz.
Argitalpen honetan, Data Mesh eta Data Fabric arretaz aztertuko ditugu, baita haien arteko bereizketak eta askoz gehiago ere.
Zer da Data Mesh?
Data Mesh abangoardiako datuen arkitektura kontzeptua da, eta datuen demokratizazioa, jabetza eta produkzioa lehenesten ditu. Datuak Data Mesh-en produktu gisa ikusten dira, beraz, talde bakoitza bere datuen zehaztasuna eta erabilgarritasunaz arduratzen da.
Helburua da autozerbitzurako plataforma bat eskaintzea, taldeek behar dituzten datuak atzitu eta erabiltzeko aukera emango diena, talde zentralizatuetan fidatu gabe. Autozerbitzuko datu-plataformek taldeei beren datu-baliabideak kontrolatzeko eta kudeatzeko metodo bat eskaintzen diete, eta horrek datuen kalitatea hobetzen du eta berrikuntza bizkortzen du.
Taldeek enpresa osoan nahi dituzten datuak aurkitzeko eta atzitzeko, datu-merkatuak ere ezinbestekoak dira Data Mesh-en. Data Mesh-ek taldeek kontrolatzeko eta kudeatu haien datu-aktiboak datuetarako sarbidea demokratizatzen duen bitartean, enpresei datuetan oinarrituta eta arinagoak izaten laguntzen die.
Datu-sarearen funtzionamendua
Domeinuak gidatutako diseinua eta mikrozerbitzuen arkitektura dira Data Mesh-en oinarriak. Datuen arkitektura deszentralizatua eraikitzea eta datu siloak desegitea dira helburu nagusiak.
Data Mesh-en talde bakoitzak bere datu-domeinuaz arduratzen da, beraz, haiek dira datuak, datuen kalitatea eta datuen irteerak kontrolatzen dituztenak. Taldeek beren datuak kudeatzen eta banatzen dituzte autozerbitzuko datu-plataformen eta datu-merkatuen bidez. Datu-produktuak API gisa sortzen direnez, beste taldeentzat erraza da horiek atzitzea eta erabiltzea.
Enpresa osoan uniformetasuna eta kontrola mantentzeko, APIak API kudeaketa talde bakar batek kudeatzen ditu. Datuen gobernu-esparru bat ere Data Mesh-en parte da, eta datuen jabetzarako, datuen kalitaterako eta datuen segurtasunerako arauak eta jarraibideak zehazten ditu.
Abantailak
- Data Mesh-ek datuen demokratizazioa bultzatzen du, taldeei beren datuen aktiboak kontrolatzeko eta kudeatzeko aukera emanez.
- Talde bakoitzak bere datu-domeinuaren ardura hartzea ahalbidetzen du, eta horrek datuen kalibrea igotzen du.
- Talde zentralizatuen menpe egon gabe, autozerbitzuko datu-plataformak eskaintzen ditu, taldeek behar dituzten datuak atzitu eta erabiltzeko aukera ematen dietenak.
- Taldeei beren datu-produktuekin esperimentatzeko eta errepikatzeko aukera ematen die, eta horrek berrikuntza bizkortzen du.
- Datu-ziloak ezabatzen ditu eta datu-arkitektura deszentralizatua ezartzen du, malgutasuna eta arintasuna hobetuz.
- Datu-merkatuek osatzen dute, taldeei konpainiaren inguruan behar dituzten datuak aurkitzeko eta atzitzeko metodoa ematen dietenak.
- Erakunde baten datu-eskaeraren hedapena onartzen du eta eskalagarria da.
- Datu-taldeei Datu Mesh-ek ahalmena ematen die beren datuen kontrola hartzeko eta horrekin aukerak egiteko.
- Taldeek errazago atzitu eta erabil ditzakete behar dituzten datuak Data Mesh-en datu-produktuen APIan oinarritutako ikuspegiari esker.
Desabantailak
- Erakunde batek aldaketa teknologiko eta kultural handiak jasan behar ditu Data Mesh ezarri aurretik.
- Behar bezala mantentzen ez bada, Data Mesh-en izaera deszentralizatuak datuak bikoiztea eragin dezake.
- Taldeak behar bezala lerrokatzen ez badira, Data Mesh-ek datuen definizio gatazkatsuak sor ditzake.
- Zaila izan daiteke datuen gobernua eta segurtasuna enpresa osoan kudeatzea Data Mesh-en egitura deszentralizatua dela eta.
- Ohiko zentralizatuarekin alderatuta datu egiturak, datu-sare konplikatuagoa izan daiteke.
- Taldeak behar bezala lerrokatzen ez badira, Data Mesh zatikatu egin daiteke.
- Baliteke datu-sareak ezartzea ohiko datu-sistema zentralizatuak baino gehiago kostatzea.
Orain, Datu Sarearen argazki argia izan behar duzu. Data Fabric-a aztertzeko garaia da, eta haien arteko antzekotasunak eta desberdintasunak aztertzeko. Has gaitezen.
Beraz, zer da Data Fabric?
Data Fabric erakunde baten barruan dauden datu-aktibo guztien ikuspegi bakarra ematen duen datu-arkitektura bat da, non kokatuta dauden kontuan hartu gabe. Sistema honen garapena datu-ingurune modernoak bultzatu zuen, datuen kantitatea, abiadura eta aniztasuna handitzeak definitzen baitu.
Erakundeek erraz konekta ditzakete euren datuak hainbat iturritatik, hodeiko aplikazioetatik, datu-base lokaletatik eta datu-lakuetatik barne, Data Fabric-i esker, datuen integrazioari irtenbide malgu eta eskalagarria eskaintzen diona.
Gainera, abstrakzio maila bat eskaintzen du, datuak unibertsalki eskuragarri bihurtzen dituen azpiko teknologiatik independentea.
Data Fabric-en arkitektura banatuak denbora errealean datuak prozesatzea eta aztertzea ahalbidetzen du, erakundeei informazio osagarria eta erabakiak hartzeko ahalmenerako sarbidea eskainiz. Datuen pribatutasuna, zehaztasuna eta betetzea gehiago bermatzen dira bere datuen gobernantza eta segurtasun osagaien bidez.
Data Fabric, datuen kudeaketa praktikak hobetzen eta abantaila lehiakorra lortzen saiatzen ari diren erakundeen artean ospea lortzen ari den teknologia berria da.
Data Fabric-en funtzionamendua
Data Fabric-ek erakunde baten datu-aktibo guztien ikuspegi bakarra eskaintzen du, non kokatuta dauden edozein dela ere. Datuen integrazioa, datuen abstrakzioa eta informatika banatua elkarrekin erabiltzen dira hori lortzeko.
Datuen integrazioak iturri askotako informazioa batzea dakar, besteak beste, datu-base lokalak, hodeiko aplikazioak eta datu-lakuak, eta modu uniforme batean eskuragarri jartzea.
Datuen manipulazioa eta sarbidea azpian dagoen datu-arkitekturaren konplexutasuna ezkutatzen duen abstrakzio-geruza bat ezartzeko prozesuak ahalbidetzen ditu. Banatutako informatikak datuak denbora errealean prozesatzea eta aztertzea du helburu informatika-baliabideen sare sakabanatuan zehar.
Enpresek orain azkar lor ditzakete euren datuetatik eta neurriak har ditzakete honi esker. Data Fabric-ek datuen gobernantza eta segurtasun osagaiak ere biltzen ditu datuen pribatutasuna, betetzea eta kalitatea bermatzeko.
Data Fabric datuak malgua eta eskalagarria den eta egungo datu-inguruneari egokitzeko garatu zen datuak kudeatzeko modu bat da.
Abantailak
- Enpresek aukera azkarragoak eta informatuagoak egin ditzakete denbora errealeko datuetan oinarrituta datu-eremua erabiliz, eta horrek datuen erabilgarritasuna eta irisgarritasuna areagotu ditzake.
- Datu-kopuru izugarriak kudeatu eta aztertzeko, datu-ehunak iturri askotako datuak ezin hobeto integratzea ahalbidetzen du, lokalak eta hodeian oinarritutako datuak barne.
- Enpresek datu-ehuna erabil dezakete datuen kudeaketa zentralizatuko plataforma bat eraikitzeko, talde eta sail askoren arteko denbora errealeko datuen trukea eta lankidetza errazten duena.
- Datu-eremuak eskaintzen dituen datuen gobernu- eta segurtasun-gaitasunek enpresei laguntzen diete datuen pribatutasuna eta araudia betetzen.
- Datu-ehunak gastu gehiago eta esfortzuaren bikoizketa aurreztu ditzake datu-siloak kenduz, eta horrek produkzioa eta eraginkortasuna areagotuko ditu.
- Enpresek egia-iturri bakarra ezar dezakete datu-ehuna erabiliz, hainbat datu-iturriren ondorioz izan litezkeen datuen desadostasunak eta zehaztasun ezak murriztuz.
- Enpresek beren datu-arkitektura heda dezakete beharrezko datu-ehunaren laguntzaz, hazkuntza eta hedapena ahalbidetuz, errendimendua edo egonkortasuna arriskuan jarri gabe.
- Enpresek datuen zehaztasuna hobetu dezakete eta eskuzko esku-hartzearen beharra murriztu dezakete datuen lan-fluxuak automatizatzea eta datu-ehuna erabiliz prozesuak.
- Enpresek hainbat tresna eta plataforma erabil ditzakete datuen kudeaketarako eta analisirako eskakizunetarako, datuen ehunaren malgutasuna datuen integrazioari eta analisiari dagokionez.
Desabantailak
- Datu-ehuna ezartzeko prozesua zaila izan daiteke eta denbora luzea izan daiteke, eta konpromiso handia eskatzen du bai baliabideetan bai ezagutzan.
- Datu-ehuna instalatzearen hasierako kostua garrantzitsua izan daiteke, sistema konfiguratzeko eta mantentzeko beharrezko langileen, softwarearen eta hardwarearen prezioa kontuan hartuta.
- Baliteke lehendik dauden datuen kudeaketa eta analisi-prozedurak nabarmen aldatu behar izatea datu-ehuna egokitzeko, eta horrek enpresa-eragiketak eten eta aldaketen aurkako erresistentzia sor dezake.
- Baliteke enpresek erabiltzaileei laguntza eta hezkuntzan gastatu behar izatea datu-ehunaren konplexutasunaren ondorioz, eta horrek zaildu egin diezaieke erabiltzaileei berau hartzea eta trebatzea.
- Baliteke datu-iturri eta formatu asko dituzten enpresek beren datu-egiturak estandarizatu behar izatea datu-ehuna erabiltzeko, eta hori zaila izan daiteke.
- Baliteke datu-eremuak eraginkortasunez ez konektatzea antzinako sistemekin, eta enpresa-inbertsioa beharrezkoa da sistema berrien garapenean edo egungo sistemen sistema eguneratzean.
- Datu-ehunak segurtasun-urraketak eta datuen pribatutasuna kezkatzeko joera izan dezake, eta enpresek segurtasun-neurri sendoak ezarri behar dituzte datuak babesteko.
- Baliteke datu-eremua egokia ez izatea datu edo analitikoen erabilera-kasu guztietarako, baliteke datu-formatu guztiak edo datu-analisi mota guztiak ez onartzea.
Datu-sarea Vs Datu-ehuna
Datuen kudeaketa garaikiderako bi diseinu arkitektoniko berri datu-sare eta datu-ehuna dira. Aldaketa nabarmen batzuk dituzte beren planteamenduetan, nahiz eta biek erakunde baten barruan datu-truke eta azterketa eraginkorra errazten ahalegintzen diren.
antzekotasunak
Sistema eta talde askotan datu kopuru izugarriak modu eskalagarrian eta eraginkor batean kudeatzeko, bi ikuspegi garatu dira: Data Mesh eta Data Fabric. Biek azpimarratzen dute datuen gobernuaren eta segurtasunaren balioa datuen pribatutasuna eta betetzea zaintzeko. Gainera, bi diseinu SOA baten menpe daude, non datuak bezeroei APIen bidez hornitzen zaizkien eta produktu gisa hartzen diren.
Desberdintasunak
Datuen jabetza eta kudeaketaren ikuspegiak Data Mesh eta Data Fabric arteko bereizketa nagusia dira.
Domeinu-talde indibidualak dagozkien domeinuetako datuez arduratzen dira Data Mesh-en, eta horrek datuen jabetza eta administrazioa deszentralizatzen ditu. Datuen gobernantzarako eta segurtasunerako arau-multzo partekatu bati atxikitzen bazaio ere, talde bakoitzak bere datuak kudeatzeko bere tresnak eta teknologiak hautatzea aske da.
Datuak kudeatzeko sistema zentralizatuak, Data Fabric adibidez, datu guztiak leku bakarrean gordetzen ditu eta talde bakarra esleitzen du kudeatzeko. Metodo honek datuen kudeaketa eta analisia koherenteagoa egiten badu ere, talde ezberdinek aukeratutako tresnak erabiltzeko gaitasuna mugatu dezake.
Datuen integrazioaren ikuspegiak Data Mesh eta Data Fabric arteko beste bereizketa bat dira. Datuak domeinuen artean nola transferitu behar diren zehazten duten API kontratuen bilduma batek datuen integrazioa ahalbidetzen du Data Mesh-en. Estrategia honek domeinuen arteko elkarreragingarritasuna bermatzen du, taldeek beren datu-hodiak eta analisi-metodoak diseinatzeko aukera ematen die.
Aitzitik, Data Fabric-ek datuen integrazioari buruzko ikuspegi zentralizatuagoa hartzen du, datuak aldez aurretik integratuz eta interfaze bakar baten bidez eskuragarri jarriz.
Estrategia hau eraginkorragoa izan daitekeen arren, baliteke taldeek beren datu-hodi bereziak diseinatzeko gaitasuna mugatzea.
Data Mesh-ek eta Data Fabric-ek teknika desberdinak erabiltzen dituzte datuak prozesatzeko. Datuen tratamendua domeinu-taldeek kudeatzen dute Data Mesh-en, eta nahi duten tresna eta teknologia erabiltzeko doakoak dira.
Datuen prozesatzea orain talde dedikatu batek kudeatzen du, baina Data Fabric-ek metodo zentralizatuagoa eskaintzen du. Planteamendu honek arrakasta handiagoa izan dezakeen arren, baliteke taldeei beren ebaluazio bereizgarriak egitea zailagoa izatea.
Ondorioa
Ondorioz, Data Fabric eta Data Mesh-ek biek metodo berriak eskaintzen dituzte datuen kudeaketa garaikiderako, bakoitzak abantaila eta desabantaila zehatzekin.
Data Mesh-ek datuen jabetza deszentralizatuan eta administrazioan garrantzi handia ematen dio, talde bakoitzari bere datuak kudeatzeko askatasuna emanez, estandar multzo partekatu bati jarraituz.
Data Fabricek, aldean, datuen kudeaketa zentralizatuko irtenbide bat eskaintzen du datuen kudeaketaz eta analisiaz arduratzen diren langile espezializatuekin. Eredu horien arteko erabakia enpresa bakoitzaren eskakizun eta helburu berezietan oinarrituko da, datuen bolumena, talde egitura eta negozio-eskaerak bezalako elementuak kontuan hartuta.
Edozein planen eraginkortasuna, azken finean, praktikan jarri eta konpainiaren datuak kudeatzeko estrategia zabalagoan txertatzen denaren araberakoa izango da.
Utzi erantzun bat