Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Arhitektura podataka ocrtava organizacijsku strukturu i pojedinačne komponente podatkovnih sustava poduzeća.
Učinkovita administracija, obrada i arhiviranje podataka ključni su za tvrtke pri donošenju odluka na temelju podataka. Najnoviji modeli centralizirane podatkovne arhitekture, kao što su Data Fabric i Data Mesh, dobivaju na popularnosti kao rezultat njihove sposobnosti da nadmaše tradicionalne metode.
Data Fabric naglašava integraciju podataka, virtualizaciju i apstrakciju, dok se Data Mesh fokusira na demokratizaciju podataka, vlasništvo i produktizaciju. Za tvrtke koje pokušavaju optimizirati svoje strategije upravljanja podacima, poboljšati kvalitetu podataka i poboljšati vještine donošenja odluka, razumijevanje ovih modela je ključno.
Organizacije mogu odabrati model koji najbolje služi njihovim ciljevima i uzima u obzir njihove tehnološke i kulturne zahtjeve razumijevanjem razlika i sličnosti između Data Mesha i Data Fabrica.
U ovom ćemo postu pobliže proučiti Data Mesh i Data Fabric, kao i razlike između njih i još mnogo toga.
Što je Data Mesh?
Data Mesh je vrhunski koncept podatkovne arhitekture koji daje prioritet demokratizaciji podataka, vlasništvu i proizvodnji. Podaci se u Data Meshu vide kao proizvod, stoga je svaki tim zadužen za točnost i korisnost vlastitih podataka.
Cilj je pružiti samouslužnu platformu koja će timovima omogućiti pristup i korištenje podataka koji su im potrebni bez oslanjanja na centralizirane timove. Samouslužne podatkovne platforme daju timovima metodu kontrole i upravljanja svojim podatkovnim resursima, što poboljšava kvalitetu podataka i ubrzava inovacije.
Kako bi timovi mogli pronaći i pristupiti podacima koje žele iz cijelog poduzeća, tržišta podataka također su vitalni dio Data Mesha. Data Mesh omogućuje timovima kontrolu i upravljaju svojom podatkovnom imovinom dok demokratizira pristup podacima, pomaže poduzećima da postanu agilnija i više vođena podacima.
Rad podatkovne mreže
Dizajn usmjeren na domenu i arhitektura mikroservisa su temelji Data Mesha. Izgradnja decentralizirane podatkovne arhitekture i uklanjanje silosa podataka glavni su ciljevi.
Svaki tim u Data Mesh-u zadužen je za vlastitu podatkovnu domenu, stoga su oni ti koji kontroliraju podatke, kvalitetu podataka i izlaze podataka. Timovi upravljaju i distribuiraju svoje podatke putem samouslužnih podatkovnih platformi i tržišta podataka. Činjenica da su podatkovni proizvodi generirani kao API-ji drugim timovima olakšava im pristup i korištenje.
Kako bi se održala uniformnost i kontrola u cijeloj tvrtki, API-jima upravlja jedan tim za upravljanje API-jem. Okvir za upravljanje podacima također je dio Data Mesha i opisuje pravila i smjernice za vlasništvo nad podacima, kvalitetu podataka i sigurnost podataka.
Prednosti
- Data Mesh potiče demokratizaciju podataka omogućujući timovima da kontroliraju i upravljaju svojom podatkovnom imovinom.
- Omogućuje svakom timu da preuzme kontrolu nad vlastitom domenom podataka, što podiže kalibar podataka.
- Bez ovisnosti o centraliziranim timovima, nudi samouslužne podatkovne platforme koje timovima omogućuju pristup i korištenje podataka koji su im potrebni.
- Omogućuje timovima eksperimentiranje i ponavljanje sa svojim podatkovnim proizvodima, što ubrzava inovacije.
- Uklanja podatkovne silose i uspostavlja decentraliziranu podatkovnu arhitekturu, povećavajući fleksibilnost i agilnost.
- Sastoji se od tržišta podataka koja timovima daju metodu za pronalaženje i pristup podacima koji su im potrebni iz cijele tvrtke.
- Može podržati sve veće zahtjeve organizacije za podacima i skalabilan je.
- Data Mesh ovlašćuje timove za podatke da preuzmu kontrolu nad svojim podacima i donose odluke s njima.
- Timovi mogu lakše pristupiti i koristiti podatke koji su im potrebni zahvaljujući Data Mesh-ovom pristupu podatkovnim proizvodima temeljenom na API-ju.
Nedostaci
- Organizacija mora proći kroz velike tehnološke i kulturne promjene prije implementacije Data Mesha.
- Ako se ne održava na odgovarajući način, decentralizirana priroda Data Mesh-a može dovesti do dupliciranja podataka.
- Ako timovi nisu ispravno usklađeni, Data Mesh može rezultirati proturječnim definicijama podataka.
- Moglo bi biti teško upravljati upravljanjem podacima i sigurnošću u cijelom poduzeću zbog decentralizirane strukture Data Mesha.
- U usporedbi s konvencionalnim centraliziranim strukture podataka, mreža podataka može biti kompliciranija.
- Ako timovi nisu ispravno usklađeni, Data Mesh može postati fragmentiran.
- Implementacija Data Mesha može koštati više od konvencionalnih centraliziranih podatkovnih sustava.
Sada morate imati jasnu sliku Data Mesha. Vrijeme je da pogledamo Data Fabric praćeno sličnostima i razlikama među njima. Započnimo.
Dakle, što je Data Fabric?
Data Fabric je podatkovna arhitektura koja daje jedinstveni prikaz svih podataka unutar organizacije, bez obzira na to gdje su smješteni. Razvoj ovog sustava potaknut je suvremenim podatkovnim okruženjem koje je definirano povećanjem količine, brzine i raznolikosti podataka.
Organizacije mogu jednostavno povezati svoje podatke iz niza izvora, uključujući aplikacije u oblaku, lokalne baze podataka i podatkovna jezera, zahvaljujući Data Fabricu, koji nudi fleksibilno i skalabilno rješenje za integraciju podataka.
Štoviše, nudi stupanj apstrakcije koji univerzalno čini podatke dostupnima neovisno o temeljnoj tehnologiji.
Distribuirana arhitektura Data Fabric-a omogućuje obradu i analizu podataka u stvarnom vremenu, osiguravajući organizacijama pristup dodatnim informacijama i kapacitet za donošenje odluka. Privatnost, točnost i usklađenost podataka dodatno su osigurani njegovim upravljanjem podacima i sigurnosnim komponentama.
Data Fabric je nova tehnologija koja brzo stječe popularnost među organizacijama koje pokušavaju poboljšati svoje prakse upravljanja podacima i steći konkurentsku prednost.
Rad Data Fabric-a
Data Fabric funkcionira tako da nudi jedan pregled svih podatkovnih resursa organizacije, bez obzira na to gdje su smješteni. Integracija podataka, apstrakcija podataka i raspodijeljeno računanje koriste se u tandemu da bi se to postiglo.
Integracija podataka podrazumijeva spajanje informacija iz mnogih izvora, uključujući lokalne baze podataka, aplikacije u oblaku i podatkovna jezera, te njihovu dostupnost na jednoobrazan način.
Manipulacija podacima i pristup omogućeni su postupkom uspostavljanja sloja apstrakcije koji prikriva složenost temeljne podatkovne arhitekture. Distribuirano računalstvo ima za cilj obradu i analizu podataka u stvarnom vremenu kroz raspršenu mrežu računalnih resursa.
Zahvaljujući tome tvrtke sada mogu brzo dobiti uvide iz svojih podataka i poduzeti mjere. Data Fabric također uključuje upravljanje podacima i sigurnosne komponente kako bi se osigurala privatnost podataka, usklađenost i kvaliteta.
Data Fabric je način upravljanja podacima koji je fleksibilan i skalabilan i razvijen je kako bi se prilagodio trenutnom podatkovnom okruženju.
Prednosti
- Tvrtke mogu donositi brže i informiranije odluke na temelju podataka u stvarnom vremenu korištenjem podatkovne strukture, što može povećati dostupnost podataka i pristupačnost.
- Kako bi se upravljalo i analiziralo goleme količine podataka, data fabric omogućuje besprijekornu integraciju podataka iz mnogih izvora, uključujući lokalne podatke i podatke temeljene na oblaku.
- Poduzeća mogu koristiti podatkovnu strukturu za izgradnju centralizirane platforme za upravljanje podacima koja olakšava razmjenu podataka u stvarnom vremenu i suradnju među mnogim timovima i odjelima.
- Mogućnosti upravljanja podacima i sigurnosti koje nudi podatkovna mreža pomažu tvrtkama u održavanju privatnosti podataka i usklađenosti s propisima.
- Data fabric može uštedjeti više troškova i dupliciranja napora uklanjanjem silosa podataka, što će povećati proizvodnju i učinkovitost.
- Poduzeća mogu uspostaviti jedan izvor istine koristeći strukturu podataka, smanjujući razlike u podacima i netočnosti koje mogu proizaći iz nekoliko izvora podataka.
- Poduzeća mogu po potrebi proširiti svoju podatkovnu arhitekturu uz pomoć podatkovne strukture, omogućujući rast i širenje bez ugrožavanja performansi ili stabilnosti.
- Tvrtke mogu poboljšati točnost podataka i smanjiti potrebu za ručnom intervencijom automatiziranje tijeka rada podataka i procesi uz korištenje podatkovne tkanine.
- Poduzeća mogu koristiti različite alate i platforme za svoje zahtjeve za upravljanje podacima i analitiku zbog fleksibilnosti podatkovne strukture u smislu integracije i analize podataka.
Nedostaci
- Proces postavljanja podatkovne strukture na svoje mjesto može biti težak i dugotrajan, zahtijevajući značajnu posvećenost i resursima i znanju.
- Početni trošak instaliranja podatkovne strukture može biti značajan, uzimajući u obzir cijenu potrebnog osoblja, softvera i hardvera za postavljanje i održavanje sustava.
- Postojeće postupke za upravljanje podacima i analitiku možda će trebati značajno promijeniti kako bi se prilagodila strukturi podataka, što bi moglo poremetiti poslovanje poduzeća i stvoriti otpor prema promjenama.
- Tvrtke će možda trebati potrošiti na pomoć i obrazovanje korisnika kao rezultat složenosti strukture podataka, što može otežati korisnicima da je prihvate i obuče.
- Tvrtke s mnogo izvora podataka i formata možda će trebati standardizirati svoje strukture podataka kako bi koristile strukturu podataka, što može biti teško.
- Podatkovna mreža možda neće učinkovito sudjelovati s naslijeđenim sustavima, što će zahtijevati korporativno ulaganje u razvoj novog sustava ili nadogradnju postojećeg sustava.
- Podatkovna struktura može biti sklona kršenju sigurnosti i zabrinutosti u vezi s privatnošću podataka, što zahtijeva provedbu snažnih sigurnosnih mjera od strane poduzeća kako bi zaštitila svoje podatke.
- Tvornica podataka možda neće biti prikladna za sve oblike podataka ili slučajeve upotrebe analitike jer možda neće podržavati sve formate podataka ili sve vrste analize podataka.
Data Mesh vs Data Fabric
Dva nova arhitektonska dizajna za suvremeno upravljanje podacima su data mesh i data fabric. Imaju neke značajne varijacije u svojim pristupima, iako obje nastoje olakšati učinkovitu razmjenu podataka i analizu unutar organizacije.
Sličnosti
Kako bi se upravljalo ogromnim količinama podataka u mnogim sustavima i timovima na skalabilan i učinkovit način, razvijena su dva pristupa: Data Mesh i Data Fabric. Oboje naglašavaju vrijednost upravljanja podacima i sigurnosti u očuvanju privatnosti podataka i usklađenosti. Štoviše, oba dizajna ovise o SOA-i, gdje se podaci isporučuju korisnicima putem API-ja i smatraju se proizvodom.
Razlike
Njihovi pristupi vlasništvu i upravljanju podacima glavna su razlika između Data Mesha i Data Fabrica.
Pojedinačni domenski timovi zaduženi su za podatke u svojim domenama u Data Meshu, koji decentralizira vlasništvo i administraciju podataka. Iako se pridržava zajedničkog skupa pravila za upravljanje i sigurnost podataka, svaki tim može slobodno odabrati vlastite alate i tehnologije za upravljanje svojim podacima.
Centralizirani sustav za upravljanje podacima, kao što je Data Fabric, pohranjuje sve podatke na jednom mjestu i dodjeljuje jedan tim da ih administrira. Iako ova metoda čini administraciju podataka i analizu dosljednijom, ona može ograničiti sposobnost različitih timova da koriste vlastite odabrane alate.
Njihovi pristupi integraciji podataka još su jedna razlika između Data Mesha i Data Fabrica. Zbirka API ugovora koji određuju kako se podaci trebaju prenositi između domena omogućuju integraciju podataka u Data Mesh. Ova strategija osigurava interoperabilnost između domena, a istovremeno omogućuje timovima da dizajniraju vlastite podatkovne kanale i analitičke metode.
Nasuprot tome, Data Fabric ima centraliziraniji pristup integraciji podataka, integrirajući podatke unaprijed i čineći ih dostupnima putem jednog sučelja.
Iako bi ova strategija mogla biti učinkovitija, mogla bi ograničiti sposobnost timova da dizajniraju vlastite jedinstvene podatkovne kanale.
Data Mesh i Data Fabric koriste različite tehnike za obradu podataka. Obradom podataka upravljaju domenski timovi u Data Meshu i slobodni su koristiti alate i tehnologije koje god žele.
Obradom podataka sada upravlja namjenski tim, no Data Fabric pruža centraliziraniju metodu. Iako bi ovaj pristup mogao biti uspješniji, također bi mogao otežati timovima da poduzmu vlastite posebne procjene.
Zaključak
Zaključno, Data Fabric i Data Mesh pružaju nove metode za suvremeno upravljanje podacima, a svaka ima svoje prednosti i nedostatke.
Data Mesh stavlja snažan naglasak na decentralizirano vlasništvo i administraciju podataka, dajući svakom timu slobodu rukovanja vlastitim podacima dok slijedi zajednički skup standarda.
Za usporedbu, Data Fabric pruža centralizirano rješenje za upravljanje podacima sa specijaliziranim osobljem zaduženim za administraciju i analizu podataka. Odluka između ovih obrazaca temeljit će se na jedinstvenim zahtjevima i ciljevima svake tvrtke, uzimajući u obzir elemente poput količine podataka, strukture tima i poslovnih zahtjeva.
Učinkovitost svakog plana u konačnici će ovisiti o tome koliko je dobro proveden u praksi i ugrađen u širu strategiju upravljanja podacima tvrtke.
Ostavi odgovor