Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Tietoarkkitehtuuri linjaa yrityksen tietojärjestelmien organisaatiorakenteen ja yksittäiset komponentit.
Tehokas tiedonhallinta, käsittely ja arkistointi ovat ratkaisevan tärkeitä yrityksille datalähtöisten päätösten tekemisessä. Uusimmat keskitetyt tietoarkkitehtuurimallit, kuten Data Fabric ja Data Mesh, ovat saamassa suosiota niiden kyvyn ylittää perinteiset menetelmät.
Tietokangas painottaa tietojen integrointia, virtualisointia ja abstraktiota, kun taas Data Mesh keskittyy tiedon demokratisointiin, omistamiseen ja tuotteistamiseen. Yrityksille, jotka yrittävät optimoida tiedonhallintastrategioitaan, parantaa tietojen laatua ja parantaa päätöksentekotaitojaan, näiden mallien ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää.
Organisaatiot voivat valita mallin, joka parhaiten palvelee tavoitteitaan ja ottaa huomioon niiden tekniset ja kulttuuriset vaatimukset ymmärtämällä Data Meshin ja Data Fabricin erot ja yhtäläisyydet.
Tässä viestissä tarkastelemme tarkasti Data Meshiä ja Data Fabricia sekä niiden eroja ja paljon muuta.
Mikä on Data Mesh?
Data Mesh on huippuluokan tietoarkkitehtuurikonsepti, joka asettaa etusijalle tiedon demokratisoinnin, omistamisen ja tuotteistamisen. Data nähdään Data Meshissä tuotteena, joten jokainen tiimi vastaa oman datansa tarkkuudesta ja hyödyllisyydestä.
Tavoitteena on tarjota itsepalvelualusta, jonka avulla tiimit pääsevät käsiksi ja hyödyntämään tarvitsemaansa dataa ilman keskitettyjen ryhmien käyttöä. Itsepalvelutietoalustat antavat tiimeille menetelmän hallita ja hallita tietoresurssejaan, mikä parantaa tiedon laatua ja nopeuttaa innovaatioita.
Jotta tiimit voivat löytää ja käyttää haluamiaan tietoja koko yrityksestä, datamarkkinapaikat ovat myös tärkeä osa Data Meshiä. Data Meshin avulla tiimit voivat hallita ja hallita tietoresurssejaan demokratisoimalla tietojen saatavuuden ja auttamalla yrityksiä muuttumaan datalähtöisemmiksi ja ketterämmiksi.
Data Meshin toiminta
Verkkotunnuslähtöinen suunnittelu ja mikropalveluarkkitehtuuri ovat Data Meshin perusta. Hajautetun tietoarkkitehtuurin rakentaminen ja datasiilojen purkaminen ovat päätavoitteita.
Jokainen Data Meshin tiimi vastaa omasta tietoalueestaan, joten he hallitsevat dataa, tiedon laatua ja tulosteita. Tiimit hallinnoivat ja jakavat tietojaan itsepalvelutietoalustojen ja datamarkkinoiden kautta. Se, että datatuotteet luodaan API-liittyminä, helpottaa muiden tiimien pääsyä ja hyödyntämistä.
Yhdenmukaisuuden ja hallinnan ylläpitämiseksi koko yrityksessä API:ita hallinnoi yksi API-johtoryhmä. Datan hallintakehys on myös osa Data Meshiä, ja se määrittelee säännöt ja ohjeet tietojen omistajuudelle, laadulle ja tietoturvalle.
edut
- Data Mesh kannustaa datan demokratisointiin antamalla tiimeille mahdollisuuden hallita ja hallita tietoresurssejaan.
- Se mahdollistaa sen, että jokainen tiimi voi ottaa vastuun omasta tietoalueestaan, mikä nostaa datan kaliiperia.
- Riippumatta keskitetyistä tiimeistä se tarjoaa itsepalvelutietoalustoja, joiden avulla tiimit pääsevät käsiksi tarvitsemaansa dataan ja voivat käyttää niitä.
- Sen avulla tiimit voivat kokeilla ja toistaa datatuotteitaan, mikä nopeuttaa innovointia.
- Se eliminoi tietosiilot ja luo hajautetun tietoarkkitehtuurin, mikä lisää joustavuutta ja ketteryyttä.
- Se koostuu tietomarkkinoista, jotka antavat tiimeille menetelmän löytää ja päästä käsiksi tarvitsemaansa dataan eri puolilta yritystä.
- Se voi tukea organisaation kasvavia tietovaatimuksia ja on skaalautuva.
- Data Mesh antaa tietoryhmille valtuudet hallita tietojaan ja tehdä valintoja sen avulla.
- Tiimit pääsevät helpommin käsiksi ja käyttämään tarvitsemaansa dataa Data Meshin API-pohjaisen lähestymistavan ansiosta.
Haitat
- Organisaatiossa on tehtävä suuria teknologisia ja kulttuurisia muutoksia ennen Data Meshin käyttöönottoa.
- Jos sitä ei ylläpidetä asianmukaisesti, Data Meshin hajautettu luonne saattaa johtaa tietojen päällekkäisyyteen.
- Jos ryhmiä ei ole kohdistettu oikein, Data Mesh voi johtaa ristiriitaisiin tietomääritelmiin.
- Data Meshin hajautetun rakenteen vuoksi voi olla vaikeaa hallita tietojen hallintaa ja turvallisuutta koko yrityksessä.
- Perinteiseen keskitettyyn verrattuna Tietorakenteet, tietoverkko saattaa olla monimutkaisempi.
- Jos ryhmiä ei ole kohdistettu oikein, Data Mesh voi pirstoutua.
- Data Meshin käyttöönotto voi maksaa enemmän kuin perinteiset keskitetyt tietojärjestelmät.
Nyt sinulla on oltava selkeä kuva Data Meshistä. On aika tarkastella Data Fabricia ja sen jälkeen niiden välisiä yhtäläisyyksiä ja eroja. Aloitetaanpa.
Joten mikä on Data Fabric?
Data Fabric on tietoarkkitehtuuri, joka tarjoaa yhden näkymän kaikista organisaation tietoresursseista riippumatta siitä, missä ne sijaitsevat. Tämän järjestelmän kehittämisen motiivina oli nykyaikainen tietoympäristö, jonka määrittelee tiedon määrän, nopeuden ja monimuotoisuuden lisääntyminen.
Organisaatiot voivat helposti yhdistää tietonsa useista eri lähteistä, mukaan lukien pilvisovellukset, paikalliset tietokannat ja datajärvet, kiitos Data Fabricin, joka tarjoaa joustavan ja skaalautuvan ratkaisun tietojen integrointiin.
Lisäksi se tarjoaa tietyn tason abstraktiota, jonka ansiosta tiedot ovat yleisesti saatavilla riippumatta taustalla olevasta tekniikasta.
Data Fabricin hajautettu arkkitehtuuri mahdollistaa reaaliaikaisen tietojenkäsittelyn ja analysoinnin, mikä tarjoaa organisaatioille pääsyn lisätietoihin ja päätöksentekokykyyn. Tietojen yksityisyys, tarkkuus ja vaatimustenmukaisuus varmistetaan edelleen sen tiedonhallinta- ja tietoturvakomponenteilla.
Data Fabric on uusi teknologia, joka on saamassa nopeasti suosiota organisaatioiden keskuudessa, jotka yrittävät parantaa tiedonhallintakäytäntöjään ja saada kilpailuetua.
Tietokankaan toiminta
Data Fabric toimii tarjoamalla yhden näkymän kaikista organisaation tietoresursseista riippumatta siitä, missä ne sijaitsevat. Tietojen integrointi, tiedon abstraktio ja hajautettu laskenta käytetään yhdessä tämän saavuttamiseksi.
Tietojen integrointi edellyttää tietojen yhdistämistä monista lähteistä, mukaan lukien paikalliset tietokannat, pilvisovellukset ja datajärvet, ja niiden saamista saataville yhtenäisellä tavalla.
Tietojen käsittelyn ja käytön mahdollistavat prosessi, jossa luodaan abstraktiokerros, joka hämärtää taustalla olevan tietoarkkitehtuurin monimutkaisuuden. Hajautetun tietojenkäsittelyn tarkoituksena on käsitellä ja analysoida tietoja reaaliajassa hajautetussa laskentaresurssien verkossa.
Yritykset voivat nyt saada nopeasti oivalluksia tiedoistaan ja ryhtyä toimiin tämän ansiosta. Data Fabric sisältää myös tiedonhallinta- ja tietoturvakomponentteja tietojen yksityisyyden, vaatimustenmukaisuuden ja laadun varmistamiseksi.
Data Fabric on joustava ja skaalautuva tapa hallita dataa, ja se on kehitetty sopimaan nykyiseen tietoympäristöön.
edut
- Yritykset voivat tehdä nopeampia ja tietoisempia valintoja reaaliaikaisen datan perusteella käyttämällä datakudosta, mikä voi lisätä tiedon saatavuutta ja saavutettavuutta.
- Valtavien tietomäärien hallintaa ja analysointia varten tietokangas mahdollistaa tietojen saumattoman integroinnin monista lähteistä, mukaan lukien paikan päällä ja pilvipohjainen data.
- Yritykset voivat käyttää tietorakennetta rakentaakseen keskitetyn tiedonhallintaalustan, joka helpottaa reaaliaikaista tiedonvaihtoa ja yhteistyötä useiden tiimien ja osastojen välillä.
- Tietokankaan tarjoamat tiedonhallinta- ja tietoturvaominaisuudet auttavat yrityksiä ylläpitämään tietosuojaa ja säädöstenmukaisuutta.
- Tietokangas voi säästää enemmän kustannuksia ja päällekkäistä työtä poistamalla datasiilot, mikä lisää tuotantoa ja tehokkuutta.
- Yritykset voivat luoda yhden totuuden lähteen käyttämällä tietorakennetta, mikä vähentää useista tietolähteistä mahdollisesti johtuvia tietojen ristiriitaisuuksia ja epätarkkuuksia.
- Yritykset voivat laajentaa tietoarkkitehtuuriaan tarpeen mukaan tietokankaan avulla, mikä mahdollistaa kasvun ja laajentumisen suorituskyvystä tai vakaudesta tinkimättä.
- Yritykset voivat parantaa tietojen tarkkuutta ja vähentää manuaalisten toimenpiteiden tarvetta tietojen työnkulkujen automatisointi ja prosesseja tietokankaan avulla.
- Yritykset voivat käyttää erilaisia työkaluja ja alustoja tiedonhallinta- ja analytiikkavaatimuksiinsa, koska tietokangas on joustava dataintegroinnin ja -analyysin suhteen.
Haitat
- Tietokankaan käyttöönottoprosessi voi olla vaikeaa ja aikaa vievää, mikä edellyttää huomattavaa sitoutumista sekä resurssien että tietämyksen osalta.
- Alkuperäiset tietokankaan asennuksen kustannukset voivat olla huomattavat, kun otetaan huomioon järjestelmän perustamiseen ja ylläpitoon tarvittavan henkilöstön, ohjelmiston ja laitteiston hinta.
- Nykyisiä tiedonhallinta- ja analytiikkamenetelmiä voidaan joutua muuttamaan merkittävästi, jotta tietokangas voidaan ottaa huomioon, mikä saattaa häiritä yrityksen toimintaa ja luoda vastustuskykyä muutokselle.
- Yritykset saattavat joutua käyttämään rahaa käyttäjien apuun ja koulutukseen tietorakenteen monimutkaisuuden vuoksi, mikä voi vaikeuttaa käyttäjien omaksumista ja koulutusta.
- Yritykset, joilla on monia tietolähteitä ja -muotoja, saattavat joutua standardoimaan tietorakenteet voidakseen käyttää tietorakennetta, mikä voi olla vaikeaa.
- Tietokangas ei välttämättä liity tehokkaasti vanhoihin järjestelmiin, mikä edellyttää yritysten investointeja uusien järjestelmien kehittämiseen tai nykyisten järjestelmien päivittämiseen.
- Tietokangas voi olla altis tietoturvaloukkauksille ja tietosuojaongelmille, mikä edellyttää yritysten vahvojen turvatoimien toteuttamista tietojensa suojaamiseksi.
- Tietokangas ei ehkä sovellu kaikkiin datan tai analytiikan käyttötapauksiin, koska se ei välttämättä tue kaikkia tietomuotoja tai kaikentyyppisiä data-analyysiä.
Data Mesh vs Data Fabric
Kaksi uutta arkkitehtonista suunnittelua nykyaikaiseen tiedonhallintaan ovat dataverkko ja datakangas. Heillä on merkittäviä eroja lähestymistavoissaan, vaikka molemmat pyrkivät helpottamaan tehokasta tiedonvaihtoa ja analysointia organisaation sisällä.
Yhtäläisyydet
Valtavien tietomäärien hallitsemiseksi monissa järjestelmissä ja ryhmissä skaalautuvalla ja tehokkaalla tavalla on kehitetty kaksi lähestymistapaa: Data Mesh ja Data Fabric. Molemmat korostavat tietojen hallinnan ja turvallisuuden arvoa tietosuojan ja vaatimustenmukaisuuden säilyttämisessä. Lisäksi molemmat mallit ovat riippuvaisia SOA:sta, jossa tiedot toimitetaan asiakkaille API:iden kautta ja niitä pidetään tuotteena.
Erot
Heidän lähestymistapansa tietojen omistamiseen ja hallintaan ovat tärkein ero Data Meshin ja Data Fabricin välillä.
Yksittäiset toimialueryhmät vastaavat omien verkkotunnustensa tiedoista Data Meshissä, joka hajauttaa tietojen omistamisen ja hallinnan. Vaikka jokainen tiimi noudattaa jaettuja tietojen hallintaa ja turvallisuutta koskevia sääntöjä, jokainen tiimi voi vapaasti valita omat työkalunsa ja teknologiansa tietojen hallintaan.
Keskitetty tiedonhallintajärjestelmä, kuten Data Fabric, tallentaa kaikki tiedot yhteen paikkaan ja antaa yhden tiimin hallinnoimaan sitä. Vaikka tämä menetelmä tekee tiedonhallinnasta ja analysoinnista johdonmukaisemman, se voi rajoittaa eri tiimien mahdollisuuksia käyttää omia valitsemiaan työkaluja.
Heidän lähestymistapansa tietojen integrointiin ovat toinen ero Data Meshin ja Data Fabricin välillä. Joukko API-sopimuksia, jotka määrittelevät, kuinka tietoja tulee siirtää toimialueiden välillä, mahdollistavat tietojen integroinnin Data Meshissä. Tämä strategia varmistaa toimialueiden välisen yhteentoimivuuden ja antaa tiimeille mahdollisuuden suunnitella omia tietoputkia ja analytiikkamenetelmiä.
Sitä vastoin Data Fabric ottaa keskitetymmän lähestymistavan tietojen integrointiin, integroi tiedot etukäteen ja tekee niistä saatavilla yhden käyttöliittymän kautta.
Vaikka tämä strategia voisi olla tehokkaampi, se saattaa rajoittaa ryhmien kykyä suunnitella omia ainutlaatuisia tietoputkia.
Data Mesh ja Data Fabric käyttävät erillisiä tekniikoita tietojen käsittelyyn. Datan käsittelystä vastaavat verkkotunnusryhmät Data Meshissä, ja he voivat vapaasti käyttää mitä tahansa työkaluja ja tekniikoita.
Tietojen käsittelystä vastaa nyt oma tiimi, mutta Data Fabric tarjoaa keskitetymmän menetelmän. Vaikka tämä lähestymistapa voisi olla menestyvämpi, se saattaa myös vaikeuttaa ryhmien omien erottuvien arvioiden tekemistä.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että Data Fabric ja Data Mesh tarjoavat molemmat uusia menetelmiä nykyaikaiseen tiedonhallintaan, joista jokaisella on erityisiä etuja ja haittoja.
Data Meshissä painotetaan voimakkaasti tietojen hajautettua omistajuutta ja hallintaa, mikä antaa jokaiselle tiimille vapauden käsitellä omia tietojaan noudattaen samalla yhteisiä standardeja.
Data Fabric puolestaan tarjoaa keskitetyn tiedonhallintaratkaisun, jossa on erikoistunut henkilöstö, joka vastaa tietojen hallinnasta ja analysoinnista. Päätös näiden mallien välillä perustuu kunkin yrityksen ainutlaatuisiin vaatimuksiin ja tavoitteisiin, ja siinä otetaan huomioon tietomäärät, tiimin rakenne ja liiketoiminnan vaatimukset.
Minkä tahansa suunnitelman tehokkuus riippuu viime kädessä siitä, kuinka hyvin se toteutetaan käytännössä ja sisällytetään yrityksen laajempaan tiedonhallintastrategiaan.
Jätä vastaus