Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Arsitektur data menguraikan struktur organisasi dan komponen individu dari sistem data perusahaan.
Administrasi, pemrosesan, dan pengarsipan data yang efektif sangat penting bagi perusahaan untuk membuat keputusan berdasarkan data. Model arsitektur data tersentralisasi terbaru, seperti Data Fabric dan Data Mesh semakin populer karena kemampuannya untuk melampaui metode tradisional.
Kain Data menekankan integrasi data, virtualisasi, dan abstraksi sedangkan Data Mesh berfokus pada demokratisasi data, kepemilikan, dan produksi. Bagi perusahaan yang mencoba mengoptimalkan strategi pengelolaan data, meningkatkan kualitas data, dan meningkatkan keterampilan pengambilan keputusan, memahami model ini sangatlah penting.
Organisasi dapat memilih model yang paling sesuai dengan tujuan mereka dan mempertimbangkan persyaratan teknologi dan budaya mereka dengan memahami perbedaan dan kesamaan antara Data Mesh dan Data Fabric.
Dalam posting ini, kita akan melihat lebih dekat pada Data Mesh dan Data Fabric, serta perbedaan di antara keduanya dan banyak lagi.
Apa itu Jaringan Data?
Data Mesh adalah konsep arsitektur data mutakhir yang mengutamakan demokratisasi, kepemilikan, dan produksi data. Data dilihat sebagai produk di Data Mesh, oleh karena itu setiap tim bertanggung jawab atas akurasi dan kegunaan datanya masing-masing.
Tujuannya adalah untuk menyediakan platform layanan mandiri yang memungkinkan tim mengakses dan memanfaatkan data yang mereka perlukan tanpa bergantung pada tim terpusat. Platform data swalayan memberi tim metode untuk mengontrol dan mengelola sumber daya data mereka, yang meningkatkan kualitas data dan mempercepat inovasi.
Agar tim dapat menemukan dan mengakses data yang mereka inginkan dari seluruh perusahaan, pasar data juga merupakan bagian penting dari Data Mesh. Data Mesh memungkinkan tim untuk mengontrol dan mengelola aset data mereka sambil mendemokratisasikan akses ke data, membantu perusahaan menjadi lebih digerakkan oleh data dan gesit.
Kerja Data Mesh
Desain berbasis domain dan arsitektur layanan mikro adalah dasar dari Data Mesh. Membangun arsitektur data yang terdesentralisasi dan membongkar silo data adalah tujuan utamanya.
Setiap tim di Data Mesh bertanggung jawab atas domain datanya sendiri, sehingga merekalah yang mengontrol data, kualitas data, dan keluaran data. Tim mengelola dan mendistribusikan data mereka melalui platform data swalayan dan pasar data. Fakta bahwa produk data dihasilkan sebagai API memudahkan tim lain untuk mengakses dan menggunakannya.
Untuk menjaga keseragaman dan kontrol di seluruh perusahaan, API dikelola oleh satu tim manajemen API. Kerangka tata kelola data juga merupakan bagian dari Data Mesh, dan menguraikan aturan dan pedoman untuk kepemilikan data, kualitas data, dan keamanan data.
Kelebihan
- Data Mesh mendorong demokratisasi data dengan memungkinkan tim untuk mengontrol dan mengelola aset data mereka.
- Itu memungkinkan setiap tim untuk mengambil alih domain datanya sendiri, yang meningkatkan kaliber data.
- Tanpa bergantung pada tim terpusat, ia menawarkan platform data swalayan yang memungkinkan tim mengakses dan menggunakan data yang mereka perlukan.
- Ini memungkinkan tim untuk bereksperimen dan mengulang dengan produk data mereka, yang mempercepat inovasi.
- Ini menghilangkan silo data dan membangun arsitektur data terdesentralisasi, meningkatkan fleksibilitas dan kelincahan.
- Ini terdiri dari pasar data yang memberi tim metode untuk menemukan dan mengakses data yang mereka butuhkan dari seluruh perusahaan.
- Ini dapat mendukung permintaan data organisasi yang berkembang dan dapat diskalakan.
- Tim data diberdayakan oleh Data Mesh untuk mengontrol data mereka dan membuat pilihan dengannya.
- Tim dapat lebih mudah mengakses dan menggunakan data yang mereka perlukan berkat pendekatan berbasis API Data Mesh untuk produk data.
Kekurangan
- Sebuah organisasi harus mengalami perubahan teknologi dan budaya yang besar sebelum mengimplementasikan Data Mesh.
- Jika tidak dikelola dengan tepat, sifat desentralisasi Data Mesh dapat mengakibatkan duplikasi data.
- Jika tim tidak diselaraskan dengan benar, Data Mesh dapat menyebabkan definisi data yang bertentangan.
- Mungkin sulit untuk mengelola tata kelola dan keamanan data di seluruh perusahaan karena struktur Data Mesh yang terdesentralisasi.
- Dibandingkan dengan konvensional terpusat struktur data, data mesh mungkin lebih rumit.
- Jika tim tidak diselaraskan dengan benar, Data Mesh dapat menjadi terfragmentasi.
- Mungkin lebih mahal untuk mengimplementasikan Data Mesh daripada sistem data terpusat konvensional.
Sekarang, Anda harus memiliki gambaran yang jelas tentang Data Mesh. Saatnya untuk melihat ke dalam Data Fabric diikuti dengan persamaan dan perbedaan di antara keduanya. Mari kita mulai.
Jadi, apa itu Data Fabric?
Data Fabric adalah arsitektur data yang memberikan tampilan tunggal dari semua aset data di dalam organisasi, di mana pun mereka ditempatkan. Pengembangan sistem ini dilatarbelakangi oleh lingkungan data modern yang ditandai dengan peningkatan jumlah, kecepatan, dan keragaman data.
Organisasi dapat dengan mudah menghubungkan data mereka dari berbagai sumber, termasuk aplikasi cloud, database lokal, dan data lake, berkat Data Fabric, yang menawarkan solusi integrasi data yang fleksibel dan dapat diskalakan.
Selain itu, ia menawarkan tingkat abstraksi yang secara universal membuat data dapat diakses secara independen dari teknologi yang mendasarinya.
Arsitektur terdistribusi dari Data Fabric memungkinkan pemrosesan dan analisis data secara real-time, memberikan organisasi akses ke informasi tambahan dan kapasitas pengambilan keputusan. Privasi, akurasi, dan kepatuhan data dipastikan lebih lanjut melalui tata kelola data dan komponen keamanannya.
Data Fabric adalah teknologi baru yang dengan cepat mendapatkan popularitas di kalangan organisasi yang mencoba memperbaiki praktik manajemen data mereka dan mendapatkan keunggulan kompetitif.
Cara Kerja Data Fabric
Fungsi Data Fabric dengan menawarkan satu tampilan dari semua aset data organisasi, di mana pun mereka ditempatkan. Integrasi data, abstraksi data, dan komputasi terdistribusi digunakan bersama-sama untuk mencapai hal ini.
Integrasi data memerlukan penggabungan informasi dari banyak sumber, termasuk database lokal, aplikasi cloud, dan data lake, dan membuatnya dapat diakses dengan cara yang seragam.
Manipulasi dan akses data dimungkinkan oleh proses pembuatan lapisan abstraksi yang mengaburkan kompleksitas arsitektur data yang mendasarinya. Komputasi terdistribusi bertujuan untuk memproses dan menganalisis data secara real-time di seluruh jaringan sumber daya komputasi yang tersebar.
Bisnis sekarang dapat dengan cepat mendapatkan wawasan dari data mereka dan mengambil tindakan berkat ini. Data Fabric mencakup tata kelola data dan komponen keamanan juga untuk memastikan privasi, kepatuhan, dan kualitas data.
Data Fabric adalah cara mengelola data yang fleksibel dan dapat diskalakan dan dikembangkan untuk mengakomodasi lingkungan data saat ini.
Kelebihan
- Bisnis dapat membuat pilihan yang lebih cepat dan lebih tepat berdasarkan data real-time dengan menggunakan struktur data, yang dapat meningkatkan ketersediaan dan aksesibilitas data.
- Untuk mengelola dan menganalisis data dalam jumlah besar, struktur data memungkinkan integrasi data tanpa hambatan dari banyak sumber, termasuk data lokal dan berbasis cloud.
- Bisnis dapat menggunakan struktur data untuk membangun platform manajemen data terpusat yang memfasilitasi pertukaran data waktu nyata dan kolaborasi di antara banyak tim dan departemen.
- Kemampuan tata kelola dan keamanan data yang ditawarkan oleh struktur data membantu perusahaan dalam menegakkan privasi data dan kepatuhan terhadap peraturan.
- Data fabric dapat menghemat lebih banyak biaya dan duplikasi upaya dengan menghilangkan silo data, yang akan meningkatkan produksi dan efisiensi.
- Bisnis dapat menetapkan satu sumber kebenaran menggunakan struktur data, mengurangi perbedaan data dan ketidakakuratan yang dapat dihasilkan dari beberapa sumber data.
- Bisnis dapat memperluas arsitektur data mereka seperlunya dengan bantuan struktur data, memungkinkan pertumbuhan dan perluasan tanpa mengorbankan kinerja atau stabilitas.
- Bisnis dapat meningkatkan akurasi data dan mengurangi kebutuhan akan intervensi manual mengotomatisasi alur kerja data dan proses dengan menggunakan data fabric.
- Bisnis dapat menggunakan berbagai alat dan platform untuk persyaratan manajemen data dan analitik karena fleksibilitas struktur data dalam hal integrasi dan analisis data.
Kekurangan
- Proses menempatkan struktur data pada tempatnya mungkin sulit dan memakan waktu, membutuhkan komitmen yang cukup besar baik dalam sumber daya maupun pengetahuan.
- Biaya awal pemasangan struktur data mungkin signifikan, dengan mempertimbangkan harga anggota staf, perangkat lunak, dan perangkat keras yang diperlukan untuk mengatur dan memelihara sistem.
- Prosedur manajemen data dan analitik yang ada mungkin perlu diubah secara signifikan untuk mengakomodasi struktur data, yang dapat mengganggu operasi perusahaan dan menimbulkan resistensi terhadap perubahan.
- Bisnis mungkin perlu mengeluarkan biaya untuk bantuan dan pendidikan pengguna sebagai akibat dari kerumitan struktur data, yang dapat mempersulit pengguna untuk merangkulnya dan dilatih.
- Bisnis dengan banyak sumber dan format data mungkin perlu menstandarkan struktur data mereka untuk menggunakan struktur data, yang mungkin sulit.
- Struktur data mungkin tidak berinteraksi secara efektif dengan sistem lama, sehingga memerlukan investasi perusahaan dalam pengembangan sistem baru atau pemutakhiran sistem dari sistem saat ini.
- Struktur data dapat rentan terhadap pelanggaran keamanan dan masalah privasi data, sehingga memerlukan penerapan langkah-langkah keamanan yang kuat oleh perusahaan untuk melindungi data mereka.
- Struktur data mungkin tidak sesuai untuk semua bentuk data atau kasus penggunaan analitik karena mungkin tidak mendukung semua format data atau semua jenis analisis data.
Data Mesh Vs Kain Data
Dua desain arsitektur baru untuk manajemen data kontemporer adalah data mesh dan data fabric. Mereka memiliki beberapa variasi yang signifikan dalam pendekatan mereka, meskipun keduanya berusaha untuk memfasilitasi pertukaran dan analisis data yang efektif dalam suatu organisasi.
Kemiripan
Untuk mengelola sejumlah besar data di banyak sistem dan tim dengan cara yang dapat diskalakan dan efektif, dua pendekatan telah dikembangkan: Data Mesh dan Data Fabric. Keduanya menekankan nilai tata kelola dan keamanan data dalam menjaga privasi dan kepatuhan data. Selain itu, kedua desain tersebut bergantung pada SOA, di mana data dipasok ke pelanggan melalui API dan dianggap sebagai produk.
Perbedaan
Pendekatan mereka terhadap kepemilikan dan pengelolaan data adalah perbedaan utama antara Data Mesh dan Data Fabric.
Tim domain individu bertanggung jawab atas data di domain masing-masing di Data Mesh, yang mendesentralisasikan kepemilikan dan administrasi data. Meskipun mematuhi seperangkat aturan bersama untuk tata kelola dan keamanan data, setiap tim bebas memilih alat dan teknologinya sendiri untuk mengelola datanya.
Sistem manajemen data terpusat, seperti Data Fabric, menyimpan semua data di satu tempat dan menugaskan satu tim untuk mengelolanya. Meskipun metode ini membuat administrasi dan analisis data lebih konsisten, hal ini dapat membatasi kemampuan tim yang berbeda untuk menggunakan alat pilihan mereka sendiri.
Pendekatan mereka terhadap integrasi data adalah perbedaan lain antara Data Mesh dan Data Fabric. Kumpulan kontrak API yang menentukan bagaimana data harus ditransfer antar domain memungkinkan integrasi data di Data Mesh. Strategi ini memastikan interoperabilitas antar domain sekaligus memungkinkan tim untuk merancang saluran data dan metode analitik mereka sendiri.
Sebaliknya, Data Fabric mengambil pendekatan yang lebih terpusat untuk integrasi data, mengintegrasikan data sebelumnya dan membuatnya dapat diakses melalui satu antarmuka.
Meskipun strategi ini bisa lebih efektif, ini mungkin membatasi kemampuan tim untuk merancang saluran data unik mereka sendiri.
Data Mesh dan Data Fabric menggunakan teknik berbeda untuk pemrosesan data. Pemrosesan data ditangani oleh tim domain di Data Mesh, dan mereka bebas menggunakan alat dan teknologi apa pun yang mereka inginkan.
Pemrosesan data sekarang ditangani oleh tim khusus, namun, Data Fabric menyediakan metode yang lebih terpusat. Meskipun pendekatan ini bisa lebih berhasil, mungkin juga mempersulit tim untuk melakukan penilaian khusus mereka sendiri.
Kesimpulan
Kesimpulannya, Data Fabric dan Data Mesh keduanya menyediakan metode baru untuk manajemen data kontemporer, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangan tertentu.
Data Mesh memberikan penekanan kuat pada kepemilikan dan administrasi data yang terdesentralisasi, memberikan kebebasan kepada setiap tim untuk menangani data mereka sendiri sambil mengikuti serangkaian standar bersama.
Data Fabric, sebagai perbandingan, memberikan solusi manajemen data terpusat dengan staf khusus yang bertanggung jawab atas administrasi dan analisis data. Keputusan antara pola-pola ini akan didasarkan pada kebutuhan dan tujuan unik dari setiap perusahaan, dengan mempertimbangkan elemen-elemen seperti volume data, struktur tim, dan permintaan bisnis.
Efektivitas rencana apa pun pada akhirnya akan bergantung pada seberapa baik penerapannya dan dimasukkan ke dalam strategi manajemen data perusahaan yang lebih luas.
Tinggalkan Balasan