データ アーキテクチャは、企業のデータ システムの組織構造と個々のコンポーネントの概要を示します。
企業がデータ主導の意思決定を行うには、効果的なデータ管理、処理、およびアーカイブが不可欠です。 データ ファブリックやデータ メッシュなどの最新の集中型データ アーキテクチャ モデルは、従来の方法を凌駕する能力があるため、人気が高まっています。
データ ファブリック データ メッシュはデータの民主化、所有権、および製品化に重点を置いていますが、データの統合、仮想化、および抽象化を強調しています。 データ管理戦略の最適化、データ品質の向上、意思決定スキルの向上を目指す企業にとって、これらのモデルを理解することは非常に重要です。
組織は、データ メッシュとデータ ファブリックの相違点と類似点を理解することで、目的に最も適したモデルを選択し、技術的および文化的要件を考慮することができます。
この投稿では、データ メッシュとデータ ファブリック、およびそれらの違いなどを詳しく見ていきます。
データメッシュとは?
データ メッシュは、データの民主化、所有権、製品化を優先する最先端のデータ アーキテクチャ コンセプトです。 データはデータ メッシュの製品と見なされるため、各チームは独自のデータの正確性と有用性を担当します。
目標は、チームが集中型チームに依存することなく、必要なデータにアクセスして利用できるようにするセルフサービス プラットフォームを提供することです。 セルフサービス データ プラットフォームは、チームにデータ リソースを制御および管理する方法を提供し、データ品質を向上させ、イノベーションを加速します。
チームが企業全体から必要なデータを見つけてアクセスできるようにするために、データ マーケットプレイスもデータ メッシュの重要な部分です。 データ メッシュにより、チームは制御と制御を行うことができます データ資産を管理する データへのアクセスを民主化し、企業がよりデータドリブンで機敏になるのを支援します。
データメッシュの働き
ドメイン主導の設計と マイクロサービスアーキテクチャ データ メッシュの基盤です。 分散型データ アーキテクチャを構築し、データ サイロを解体することが主な目標です。
データ メッシュの各チームは、独自のデータ ドメインを担当しているため、データ、データ品質、およびデータ出力を制御します。 チームは、セルフサービス データ プラットフォームとデータ マーケットを介してデータを管理および配布します。 データ製品が API として生成されるという事実により、他のチームがそれらに簡単にアクセスして利用できるようになります。
会社全体で統一性と制御を維持するために、API は単一の API 管理チームによって管理されます。 データ ガバナンス フレームワークもデータ メッシュの一部であり、データの所有権、データの品質、およびデータのセキュリティに関するルールとガイドラインの概要を示しています。
Advantages
- データ メッシュは、チームがデータ資産を制御および管理できるようにすることで、データの民主化を促進します。
- 各チームが独自のデータ ドメインを担当できるようになり、データの質が向上します。
- 一元化されたチームに依存することなく、チームが必要なデータにアクセスして使用できるようにするセルフサービス データ プラットフォームを提供します。
- これにより、チームはデータ製品を実験および反復することができ、イノベーションが加速されます。
- データサイロを排除し、分散型データ アーキテクチャを確立して、柔軟性と俊敏性を高めます。
- これは、チームが会社全体から必要なデータを見つけてアクセスする方法を提供するデータ マーケットで構成されています。
- 組織の拡大するデータ需要をサポートでき、スケーラブルです。
- データ チームは、Data Mesh によってデータを制御し、それを使用して選択を行うことができます。
- データ製品に対する Data Mesh の API ベースのアプローチにより、チームは必要なデータに簡単にアクセスして使用できます。
デメリット
- 組織は、データ メッシュを実装する前に、主要な技術的および文化的変化を経験する必要があります。
- 適切に維持されていない場合、データ メッシュの分散型の性質により、データの重複が発生する可能性があります。
- チームが正しく調整されていない場合、データ メッシュでデータ定義が競合する可能性があります。
- データ メッシュの分散構造により、企業全体でデータ ガバナンスとセキュリティを管理することは困難な場合があります。
- 従来の集中型に比べて データ構造、データ メッシュはより複雑になる可能性があります。
- チームが適切に調整されていないと、データ メッシュが断片化する可能性があります。
- データ メッシュの実装には、従来の集中型データ システムよりも多くの費用がかかる場合があります。
これで、データ メッシュの全体像が明確になったはずです。 データ ファブリックを調べてから、それらの類似点と相違点を調べてみましょう。 さぁ、始めよう。
では、データ ファブリックとは何ですか?
データ ファブリックは、組織内のすべてのデータ資産を単一のビューで提供するデータ アーキテクチャです。 このシステムの開発は、データの量、速度、および多様性の増加によって定義される最新のデータ環境によって動機付けられました。
組織は、柔軟でスケーラブルなデータ統合ソリューションを提供するデータ ファブリックのおかげで、クラウド アプリ、オンプレミス データベース、データ レイクなど、さまざまなソースからデータを簡単に接続できます。
さらに、基盤となるテクノロジーに関係なく、データに普遍的にアクセスできるようにするある程度の抽象化を提供します。
データ ファブリックの分散アーキテクチャにより、リアルタイムのデータ処理と分析が可能になり、組織は追加の情報と意思決定能力にアクセスできるようになります。 データ ガバナンスとセキュリティ コンポーネントによって、データのプライバシー、正確性、およびコンプライアンスがさらに保証されます。
データ ファブリックは、データ管理の実践を改善し、競争力を獲得しようとしている組織の間で急速に普及している新しいテクノロジです。
データ ファブリックの働き
データ ファブリックは、データ資産がどこにあるかに関係なく、組織のすべてのデータ資産の単一のビューを提供することで機能します。 データ統合、データ抽象化、および 分散コンピューティング これを実現するために組み合わせて使用されます。
データ統合には、オンプレミス データベース、クラウド アプリ、データ レイクなど、多くのソースからの情報を融合し、統一された方法でアクセスできるようにする必要があります。
データの操作とアクセスは、基礎となるデータ アーキテクチャの複雑さを覆い隠す抽象化レイヤーを確立するプロセスによって可能になります。 分散コンピューティングは、コンピューティング リソースの分散ネットワーク全体でリアルタイムにデータを処理および分析することを目的としています。
これにより、企業はデータから洞察を迅速に取得し、行動を起こすことができるようになりました。 データ ファブリックには、データのプライバシー、コンプライアンス、および品質を確保するために、データ ガバナンスおよびセキュリティ コンポーネントも含まれています。
データ ファブリックは、柔軟でスケーラブルなデータ管理方法であり、現在のデータ環境に対応するために開発されました。
Advantages
- 企業は、データ ファブリックを使用することで、リアルタイム データに基づいて、より迅速で情報に基づいた選択を行うことができます。これにより、データの可用性とアクセシビリティが向上します。
- 膨大な量のデータを管理および分析するために、データ ファブリックは、オンプレミスおよびクラウドベースのデータを含む多くのソースからのデータのシームレスな統合を可能にします。
- 企業はデータ ファブリックを使用して、多くのチームや部門間でのリアルタイムのデータ交換とコラボレーションを促進する集中型データ管理プラットフォームを構築できます。
- データ ファブリックによって提供されるデータ ガバナンスとセキュリティ機能は、企業がデータ プライバシーと規制コンプライアンスを維持するのを支援します。
- データ ファブリックは、データ サイロを取り除くことで、より多くの費用と労力の重複を節約でき、生産と効率を向上させます。
- 企業は、データ ファブリックを使用して信頼できる唯一の情報源を確立し、複数のデータ ソースから生じる可能性があるデータの不一致や不正確さを減らすことができます。
- ビジネスは、データ ファブリックを利用して必要に応じてデータ アーキテクチャを拡張し、パフォーマンスや安定性を犠牲にすることなく成長と拡張を実現できます。
- 企業はデータの精度を向上させ、手作業による介入の必要性を減らすことができます。 データ ワークフローの自動化 データファブリックを使用したプロセス。
- データの統合と分析に関するデータ ファブリックの柔軟性により、企業はデータ管理と分析の要件に合わせてさまざまなツールとプラットフォームを採用できます。
デメリット
- データ ファブリックを配置するプロセスは、困難で時間がかかる場合があり、リソースと知識の両方にかなりのコミットメントが必要です。
- システムのセットアップと保守に必要なスタッフ メンバー、ソフトウェア、およびハードウェアの価格を考慮すると、データ ファブリックのインストールの初期コストはかなりの額になる可能性があります。
- データ ファブリックに対応するために、既存のデータ管理および分析手順を大幅に変更する必要が生じる場合があります。これにより、企業の業務が中断され、変化に対する抵抗が生じる可能性があります。
- 企業は、データ ファブリックの複雑さの結果として、ユーザー支援と教育に費やす必要がある場合があります。これにより、ユーザーがデータ ファブリックを受け入れてトレーニングを受けることが難しくなる可能性があります。
- 多くのデータ ソースと形式を持つ企業は、データ ファブリックを使用するためにデータ構造を標準化する必要がある場合がありますが、これは困難な場合があります。
- データ ファブリックはレガシー システムと効果的に連携しない可能性があり、新しいシステムの開発や現在のシステムのシステム アップグレードに対する企業の投資が必要になります。
- データ ファブリックは、セキュリティ侵害やデータ プライバシーの問題が発生しやすいため、企業はデータを保護するために強力なセキュリティ対策を実装する必要があります。
- データ ファブリックは、すべてのデータ形式またはすべてのタイプのデータ分析をサポートしていない可能性があるため、すべての形式のデータまたは分析のユース ケースに適しているとは限りません。
データ メッシュとデータ ファブリック
現代のデータ管理のための XNUMX つの新しいアーキテクチャ設計は、データ メッシュとデータ ファブリックです。 どちらも組織内で効果的なデータ交換と分析を促進するよう努めていますが、アプローチにはいくつかの重要なバリエーションがあります。
類似点
スケーラブルで効果的な方法で多くのシステムとチームにわたって膨大な量のデータを管理するために、データ メッシュとデータ ファブリックという XNUMX つのアプローチが開発されました。 どちらも、データのプライバシーとコンプライアンスを維持する上でのデータ ガバナンスとセキュリティの価値を強調しています。 さらに、どちらの設計も SOA に依存しており、データは API を介して顧客に提供され、製品と見なされます。
違い
データの所有権と管理に対する彼らのアプローチは、データ メッシュとデータ ファブリックの主な違いです。
個々のドメイン チームは、データの所有権と管理を分散化するデータ メッシュのそれぞれのドメインのデータを担当します。 データ ガバナンスとセキュリティに関する一連の共有ルールを順守していますが、各チームは、データを管理するための独自のツールとテクノロジを自由に選択できます。
データ ファブリックなどの集中型データ管理システムは、すべてのデータを XNUMX か所に保存し、それを管理する XNUMX つのチームを割り当てます。 この方法により、データ管理と分析の一貫性が向上しますが、さまざまなチームが独自に選択したツールを利用する能力が制限される可能性があります。
データ統合へのアプローチは、データ メッシュとデータ ファブリックのもう XNUMX つの違いです。 ドメイン間でデータを転送する方法を指定する API コントラクトのコレクションにより、Data Mesh でのデータ統合が可能になります。 この戦略により、ドメイン間の相互運用性が確保され、チームは独自のデータ パイプラインと分析方法を設計できます。
対照的に、データ ファブリックは、データ統合に対してより集中化されたアプローチを採用し、事前にデータを統合し、単一のインターフェイスからアクセスできるようにします。
この戦略はより効果的かもしれませんが、チームが独自のデータ パイプラインを設計する能力を制限する可能性があります。
データ メッシュとデータ ファブリックは、データ処理に異なる技術を採用しています。 データ処理はデータ メッシュのドメイン チームによって処理され、必要なツールやテクノロジを自由に利用できます。
現在、データ処理は専任チームによって処理されていますが、データ ファブリックはより集中化された方法を提供します。 このアプローチはより成功する可能性がありますが、チームが独自の評価を行うのが難しくなる可能性もあります.
まとめ
結論として、データ ファブリックとデータ メッシュはどちらも現代のデータ管理に斬新な方法を提供しますが、それぞれに特定の長所と短所があります。
データ メッシュは、分散型の所有権とデータの管理に重点を置いており、各チームが共有の一連の基準に従いながら、独自のデータを自由に処理できるようにします。
対照的に、データ ファブリックは、データの管理と分析を担当する専門スタッフによる集中型データ管理ソリューションを提供します。 これらのパターン間の決定は、データ量、チーム構造、ビジネス ニーズなどの要素を考慮して、各企業の固有の要件と目的に基づいて行われます。
計画の有効性は、最終的にはそれがどれだけうまく実行され、企業のより広範なデータ管理戦略に組み込まれるかにかかっています。
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