Une architecture de données décrit la structure organisationnelle et les composants individuels des systèmes de données d'une entreprise.
L'administration, le traitement et l'archivage efficaces des données sont essentiels pour que les entreprises puissent prendre des décisions basées sur les données. Les modèles d'architecture de données centralisée les plus récents, tels que Data Fabric et Data Mesh, gagnent en popularité en raison de leur capacité à surpasser les méthodes traditionnelles.
Structure de données met l'accent sur l'intégration, la virtualisation et l'abstraction des données, tandis que Data Mesh se concentre sur la démocratisation, la propriété et la productisation des données. Pour les entreprises qui tentent d'optimiser leurs stratégies de gestion des données, d'améliorer la qualité des données et d'améliorer leurs compétences en matière de prise de décision, la compréhension de ces modèles est cruciale.
Les organisations peuvent sélectionner le modèle qui sert le mieux leurs objectifs et prend en considération leurs exigences technologiques et culturelles en comprenant les différences et les similitudes entre Data Mesh et Data Fabric.
Dans cet article, nous examinerons de près Data Mesh et Data Fabric, ainsi que les distinctions entre eux et bien plus encore.
Qu'est-ce que le maillage de données ?
Data Mesh est un concept d'architecture de données de pointe qui donne la priorité à la démocratisation, à la propriété et à la productisation des données. Les données sont considérées comme un produit dans Data Mesh, chaque équipe est donc responsable de l'exactitude et de l'utilité de ses propres données.
L'objectif est de fournir une plate-forme en libre-service qui permettra aux équipes d'accéder aux données dont elles ont besoin et de les utiliser sans dépendre d'équipes centralisées. Les plateformes de données en libre-service offrent aux équipes une méthode pour contrôler et gérer leurs ressources de données, ce qui améliore la qualité des données et accélère l'innovation.
Pour que les équipes puissent trouver et accéder aux données qu'elles souhaitent dans toute l'entreprise, les places de marché de données sont également un élément essentiel de Data Mesh. Data Mesh permet aux équipes de contrôler et gérer leurs actifs de données tout en démocratisant l'accès aux données, en aidant les entreprises à devenir plus agiles et axées sur les données.
Fonctionnement du maillage de données
Conception axée sur le domaine et architecture de microservices sont les fondements du Data Mesh. Construire une architecture de données décentralisée et démanteler les silos de données sont les principaux objectifs.
Chaque équipe de Data Mesh est en charge de son propre domaine de données, ce sont donc elles qui contrôlent les données, la qualité des données et les sorties de données. Les équipes gèrent et diffusent leurs données via des plateformes de données en libre-service et des marchés de données. Le fait que les produits de données soient générés sous forme d'API permet aux autres équipes d'y accéder et de les utiliser facilement.
Afin de maintenir l'uniformité et le contrôle dans toute l'entreprise, les API sont gérées par une seule équipe de gestion des API. Un cadre de gouvernance des données fait également partie de Data Mesh, et il décrit les règles et les directives pour la propriété des données, la qualité des données et la sécurité des données.
Avantages
- Data Mesh encourage la démocratisation des données en permettant aux équipes de contrôler et de gérer leurs actifs de données.
- Il permet à chaque équipe de prendre en charge son propre domaine de données, ce qui augmente la qualité des données.
- Sans dépendre d'équipes centralisées, il propose des plateformes de données en libre-service qui permettent aux équipes d'accéder et d'utiliser les données dont elles ont besoin.
- Il permet aux équipes d'expérimenter et d'itérer avec leurs produits de données, ce qui accélère l'innovation.
- Il élimine les silos de données et établit une architecture de données décentralisée, améliorant la flexibilité et l'agilité.
- Il se compose de marchés de données qui donnent aux équipes une méthode pour trouver et accéder aux données dont elles ont besoin dans toute l'entreprise.
- Il peut prendre en charge les demandes croissantes de données d'une organisation et est évolutif.
- Les équipes de données sont habilitées par Data Mesh à prendre le contrôle de leurs données et à faire des choix avec elles.
- Les équipes peuvent accéder et utiliser plus facilement les données dont elles ont besoin grâce à l'approche basée sur l'API de Data Mesh pour les produits de données.
Inconvénients
- Une organisation doit subir des changements technologiques et culturels majeurs avant de mettre en place le Data Mesh.
- S'il n'est pas entretenu de manière appropriée, la nature décentralisée de Data Mesh peut entraîner une duplication des données.
- Si les équipes ne sont pas correctement alignées, Data Mesh peut entraîner des définitions de données conflictuelles.
- Il peut être difficile de gérer la gouvernance et la sécurité des données dans toute l'entreprise en raison de la structure décentralisée de Data Mesh.
- Par rapport à la centralisation conventionnelle structures de données, le maillage de données peut être plus compliqué.
- Si les équipes ne sont pas correctement alignées, Data Mesh peut se fragmenter.
- La mise en œuvre de Data Mesh peut coûter plus cher que les systèmes de données centralisés conventionnels.
Maintenant, vous devez avoir une image claire de Data Mesh. Il est temps d'examiner Data Fabric, suivi des similitudes et des différences entre eux. Commençons.
Alors, qu'est-ce que Data Fabric ?
Data Fabric est une architecture de données qui offre une vue unique de tous les actifs de données au sein d'une organisation, quel que soit leur emplacement. Le développement de ce système a été motivé par l'environnement de données moderne, qui se définit par une augmentation de la quantité, de la vitesse et de la diversité des données.
Les organisations peuvent facilement connecter leurs données à partir de diverses sources, y compris des applications cloud, des bases de données sur site et des lacs de données, grâce à Data Fabric, qui offre une solution flexible et évolutive pour l'intégration des données.
De plus, il offre un degré d'abstraction qui rend les données universellement accessibles indépendamment de la technologie sous-jacente.
L'architecture distribuée de Data Fabric permet le traitement et l'analyse des données en temps réel, offrant aux organisations un accès à des informations supplémentaires et une capacité de prise de décision. La confidentialité, l'exactitude et la conformité des données sont en outre assurées grâce à ses composants de gouvernance et de sécurité des données.
Data Fabric est une nouvelle technologie qui gagne rapidement en popularité parmi les organisations qui tentent d'améliorer leurs pratiques de gestion des données et d'obtenir un avantage concurrentiel.
Le fonctionnement de Data Fabric
Data Fabric fonctionne en offrant une vue unique de tous les actifs de données d'une organisation, quel que soit leur emplacement. Intégration de données, abstraction de données et informatique distribuée sont utilisés en tandem pour y parvenir.
L'intégration des données implique de fusionner des informations provenant de nombreuses sources, y compris des bases de données sur site, des applications cloud et des lacs de données, et de les rendre accessibles de manière uniforme.
La manipulation et l'accès aux données sont rendus possibles par le processus d'établissement d'une couche d'abstraction qui masque la complexité de l'architecture de données sous-jacente. L'informatique distribuée vise à traiter et analyser des données en temps réel sur un réseau dispersé de ressources informatiques.
Les entreprises peuvent désormais obtenir rapidement des informations à partir de leurs données et agir grâce à cela. Data Fabric comprend également des composants de gouvernance et de sécurité des données afin de garantir la confidentialité, la conformité et la qualité des données.
Data Fabric est un moyen de gestion des données qui est flexible et évolutif et a été développé pour s'adapter à l'environnement de données actuel.
Avantages
- Les entreprises peuvent faire des choix plus rapides et plus éclairés sur la base de données en temps réel en utilisant la structure de données, ce qui peut augmenter la disponibilité et l'accessibilité des données.
- Afin de gérer et d'analyser d'énormes quantités de données, Data Fabric permet l'intégration transparente de données provenant de nombreuses sources, y compris des données sur site et basées sur le cloud.
- Les entreprises peuvent utiliser Data Fabric pour créer une plate-forme centralisée de gestion des données qui facilite l'échange de données en temps réel et la collaboration entre de nombreuses équipes et services.
- Les capacités de gouvernance et de sécurité des données offertes par Data Fabric aident les entreprises à respecter la confidentialité des données et la conformité réglementaire.
- La structure de données peut réduire davantage les dépenses et la duplication des efforts en supprimant les silos de données, ce qui stimulera la production et l'efficacité.
- Les entreprises peuvent établir une source unique de vérité à l'aide de Data Fabric, réduisant ainsi les écarts et les inexactitudes de données pouvant résulter de plusieurs sources de données.
- Les entreprises peuvent étendre leur architecture de données si nécessaire à l'aide de la structure de données, permettant la croissance et l'expansion sans compromettre les performances ou la stabilité.
- Les entreprises peuvent améliorer la précision des données et réduire le besoin d'intervention manuelle en automatiser les workflows de données et les processus avec l'utilisation de Data Fabric.
- Les entreprises peuvent utiliser une variété d'outils et de plates-formes pour leurs besoins en matière de gestion et d'analyse des données en raison de la flexibilité de la structure de données en termes d'intégration et d'analyse des données.
Inconvénients
- Le processus de mise en place de la structure de données peut être difficile et prendre du temps, nécessitant un engagement considérable en termes de ressources et de connaissances.
- Le coût initial de l'installation de la structure de données peut être important, compte tenu du prix des membres du personnel, des logiciels et du matériel nécessaires pour configurer et entretenir le système.
- Les procédures existantes de gestion et d'analyse des données peuvent devoir être considérablement modifiées afin de s'adapter à la structure des données, ce qui pourrait perturber les opérations de l'entreprise et créer une résistance au changement.
- Les entreprises peuvent avoir besoin de dépenser pour l'assistance et la formation des utilisateurs en raison de la complexité de la structure de données, ce qui peut rendre difficile pour les utilisateurs de l'adopter et de se former.
- Les entreprises disposant de nombreuses sources et formats de données peuvent avoir besoin de normaliser leurs structures de données afin d'utiliser la structure de données, ce qui peut être difficile.
- La structure de données peut ne pas s'interfacer efficacement avec les systèmes existants, ce qui nécessite un investissement de l'entreprise dans le développement de nouveaux systèmes ou la mise à niveau des systèmes actuels.
- La structure de données peut être sujette à des failles de sécurité et à des problèmes de confidentialité des données, ce qui nécessite la mise en œuvre de mesures de sécurité strictes par les entreprises pour protéger leurs données.
- La structure de données peut ne pas convenir à toutes les formes de cas d'utilisation de données ou d'analyse, car elle peut ne pas prendre en charge tous les formats de données ou tous les types d'analyse de données.
Data Mesh vs Data Fabric
Deux nouvelles conceptions architecturales pour la gestion des données contemporaines sont le maillage de données et la structure de données. Leurs approches varient considérablement, même si les deux s'efforcent de faciliter l'échange et l'analyse efficaces des données au sein d'une organisation.
Similitudes
Afin de gérer d'énormes quantités de données sur de nombreux systèmes et équipes de manière évolutive et efficace, deux approches ont été développées : Data Mesh et Data Fabric. Les deux soulignent la valeur de la gouvernance et de la sécurité des données pour préserver la confidentialité et la conformité des données. De plus, les deux conceptions dépendent d'une SOA, où les données sont fournies aux clients via des API et considérées comme un produit.
Différences
Leurs approches de la propriété et de la gestion des données constituent la principale distinction entre Data Mesh et Data Fabric.
Les équipes de domaine individuelles sont en charge des données dans leurs domaines respectifs dans Data Mesh, qui décentralise la propriété et l'administration des données. Bien qu'adhérant à un ensemble de règles partagées pour la gouvernance et la sécurité des données, chaque équipe est libre de sélectionner ses propres outils et technologies pour gérer ses données.
Un système centralisé de gestion des données, tel que Data Fabric, stocke toutes les données en un seul endroit et affecte une seule équipe pour les administrer. Bien que cette méthode rende l'administration et l'analyse des données plus cohérentes, elle peut limiter la capacité des différentes équipes à utiliser leurs propres outils choisis.
Leurs approches de l'intégration des données constituent une autre distinction entre Data Mesh et Data Fabric. Un ensemble de contrats d'API qui spécifient comment les données doivent être transférées entre les domaines permettent l'intégration des données dans Data Mesh. Cette stratégie garantit l'interopérabilité entre les domaines tout en permettant aux équipes de concevoir leurs propres pipelines de données et méthodes d'analyse.
En revanche, Data Fabric adopte une approche plus centralisée de l'intégration des données, intégrant les données au préalable et les rendant accessibles via une interface unique.
Bien que cette stratégie puisse être plus efficace, elle peut limiter la capacité des équipes à concevoir leurs propres pipelines de données uniques.
Data Mesh et Data Fabric utilisent des techniques distinctes pour le traitement des données. Le traitement des données est géré par les équipes de domaine dans Data Mesh, et elles sont libres d'utiliser les outils et technologies de leur choix.
Le traitement des données est désormais géré par une équipe dédiée, cependant, Data Fabric propose une méthode plus centralisée. Bien que cette approche puisse être plus efficace, elle pourrait également rendre plus difficile pour les équipes d'entreprendre leurs propres évaluations distinctes.
Conclusion
En conclusion, Data Fabric et Data Mesh fournissent tous deux de nouvelles méthodes de gestion contemporaine des données, chacune présentant des avantages et des inconvénients spécifiques.
Data Mesh met fortement l'accent sur la propriété et l'administration décentralisées des données, donnant à chaque équipe la liberté de gérer ses propres données tout en suivant un ensemble de normes partagées.
Data Fabric, en comparaison, fournit une solution de gestion centralisée des données avec un personnel spécialisé en charge de l'administration et de l'analyse des données. La décision entre ces modèles sera basée sur les exigences et les objectifs uniques de chaque entreprise, en tenant compte d'éléments tels que le volume de données, la structure de l'équipe et les exigences de l'entreprise.
L'efficacité de tout plan dépendra en fin de compte de la qualité de sa mise en pratique et de son intégration dans la stratégie plus large de gestion des données de l'entreprise.
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