Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
Arsitektur data njlentrehake struktur organisasi lan komponen individu saka sistem data perusahaan.
Administrasi data, pangolahan, lan pengarsipan data sing efektif penting banget kanggo perusahaan nggawe keputusan adhedhasar data. Model arsitektur data terpusat paling anyar, kayata Data Fabric lan Data Mesh dadi populer amarga kemampuane ngluwihi cara tradisional.
Kain Data nandheske integrasi data, virtualisasi, lan abstraksi dene Data Mesh fokus ing demokratisasi, kepemilikan, lan produksi data. Kanggo perusahaan sing nyoba ngoptimalake strategi manajemen data, ningkatake kualitas data, lan nambah katrampilan nggawe keputusan, pangerten model kasebut penting banget.
Organisasi bisa milih model sing paling cocog karo tujuane lan nimbang syarat teknologi lan budaya kanthi ngerti bedane lan persamaan antarane Data Mesh lan Data Fabric.
Ing kirim iki, kita bakal nliti Data Mesh lan Data Fabric, uga bedane antarane lan liya-liyane.
Apa iku Data Mesh?
Data Mesh minangka konsep arsitektur data mutakhir sing ngutamakake demokratisasi, kepemilikan, lan produksi data. Data katon minangka produk ing Data Mesh, mula saben tim tanggung jawab kanggo akurasi lan migunani data dhewe.
Tujuane yaiku nyedhiyakake platform layanan mandiri sing bakal ngidini tim ngakses lan nggunakake data sing dibutuhake tanpa gumantung ing tim terpusat. Platform data layanan mandhiri menehi tim cara kanggo ngontrol lan ngatur sumber daya data, sing nambah kualitas data lan nyepetake inovasi.
Supaya tim bisa nemokake lan ngakses data sing dikarepake saka kabeh perusahaan, pasar data uga minangka bagean penting saka Data Mesh. Data Mesh mbisakake tim kanggo ngontrol lan ngatur aset data nalika demokratisasi akses menyang data, ngewangi perusahaan dadi luwih data-driven lan tangkas.
Kerja Data Mesh
Desain domain-mimpin lan arsitektur microservices minangka dhasar Data Mesh. Mbangun arsitektur data desentralisasi lan mbongkar silo data minangka tujuan utama.
Saben tim ing Data Mesh tanggung jawab kanggo domain data dhewe, mula dheweke sing ngontrol data, kualitas data, lan output data. Tim kasebut ngatur lan nyebarake data liwat platform data layanan mandiri lan pasar data. Kasunyatan manawa produk data digawe minangka API nggawe gampang kanggo tim liyane ngakses lan nggunakake.
Kanggo njaga keseragaman lan kontrol ing saindhenging perusahaan, API dikelola dening tim manajemen API siji. Kerangka tata kelola data uga minangka bagéan saka Data Mesh, lan nerangake aturan lan pedoman kanggo kepemilikan data, kualitas data, lan keamanan data.
Kaluwihan
- Data Mesh nyengkuyung demokratisasi data kanthi ngidini tim ngontrol lan ngatur aset data.
- Iki ndadekake saben tim bisa ngurus domain data dhewe, sing ngunggahake kaliber data kasebut.
- Tanpa gumantung ing tim terpusat, nawakake platform data layanan mandiri sing ngidini tim ngakses lan nggunakake data sing dibutuhake.
- Iki ngidini tim kanggo eksperimen lan iterasi karo produk data, sing nyepetake inovasi.
- Ngilangi silo data lan nggawe arsitektur data desentralisasi, nambah keluwesan lan ketangkasan.
- Iki kalebu pasar data sing menehi cara tim kanggo nemokake lan ngakses data sing dibutuhake saka sekitar perusahaan.
- Bisa ndhukung panjaluk data sing terus berkembang lan bisa diukur.
- Tim data diwenehake dening Data Mesh kanggo ngontrol data lan nggawe pilihan.
- Tim bisa luwih gampang ngakses lan nggunakake data sing dibutuhake amarga pendekatan basis API Data Mesh kanggo produk data.
cacat
- Organisasi kudu ngalami owah-owahan teknologi lan budaya utama sadurunge ngleksanakake Data Mesh.
- Yen ora dikelola kanthi tepat, sifat desentralisasi Data Mesh bisa nyebabake duplikasi data.
- Yen tim ora didadekake siji kanthi bener, Data Mesh bisa nyebabake definisi data sing bertentangan.
- Bisa uga angel ngatur tata kelola lan keamanan data ing saindhenging perusahaan amarga struktur desentralisasi Data Mesh.
- Dibandhingake karo sentralisasi konvensional struktur data, data bolong bisa uga luwih rumit.
- Yen tim ora diselarasake kanthi bener, Data Mesh bisa dadi pecahan.
- Bisa uga luwih larang kanggo ngetrapake Data Mesh tinimbang sistem data terpusat konvensional.
Saiki, sampeyan kudu duwe gambar sing jelas babagan Data Mesh. Iku wektu kanggo ndeleng menyang Data Fabric ngiring dening podho lan beda antarane wong-wong mau. Ayo diwiwiti.
Dadi, apa Data Fabric?
Data Fabric minangka arsitektur data sing menehi tampilan siji saka kabeh aset data ing sawijining organisasi, ora preduli saka ngendi wae. Pangembangan sistem iki didhukung dening lingkungan data modern, sing ditemtokake kanthi nambah jumlah, kecepatan, lan keragaman data.
Organisasi bisa gampang nyambungake data saka macem-macem sumber, kalebu aplikasi maya, basis data ing panggonan, lan tlaga data, amarga Data Fabric, sing nawakake solusi sing fleksibel lan bisa diukur kanggo integrasi data.
Kajaba iku, nawakake tingkat abstraksi sing ndadekake data bisa diakses kanthi bebas saka teknologi dhasar.
Arsitektur Data Fabric sing disebarake ngidini pangolahan lan analisis data wektu nyata, nyedhiyakake akses organisasi menyang informasi tambahan lan kapasitas nggawe keputusan. Privasi, akurasi, lan kepatuhan data luwih dijamin liwat tata kelola data lan komponen keamanan.
Data Fabric minangka teknologi anyar sing kanthi cepet entuk popularitas ing antarane organisasi sing nyoba ningkatake praktik manajemen data lan entuk keunggulan kompetitif.
Cara Kerja Data Fabric
Fungsi Data Fabric kanthi menehi tampilan siji saka kabeh aset data organisasi, ora preduli ing ngendi papan kasebut. Integrasi data, abstraksi data, lan komputasi mbagekke digunakake bebarengan kanggo ngrampungake iki.
Integrasi data mbutuhake informasi gabungan saka akeh sumber, kalebu basis data ing lokasi, aplikasi awan, lan tlaga data, lan bisa diakses kanthi seragam.
Manipulasi lan akses data bisa ditindakake kanthi proses nggawe lapisan abstraksi sing ndhelikake kerumitan arsitektur data sing ndasari. Komputasi sing disebarake nduweni tujuan kanggo ngolah lan nganalisa data kanthi wektu nyata ing jaringan sumber daya komputasi sing kasebar.
Bisnis saiki bisa kanthi cepet entuk wawasan saka data lan tumindak amarga iki. Data Fabric uga kalebu pamrentahan data lan komponen keamanan supaya njamin privasi, kepatuhan, lan kualitas data.
Data Fabric minangka cara ngatur data sing fleksibel lan bisa diukur lan dikembangake kanggo nampung lingkungan data saiki.
Kaluwihan
- Bisnis bisa nggawe pilihan sing luwih cepet lan luwih ngerti adhedhasar data wektu nyata kanthi nggunakake kain data, sing bisa nambah kasedhiyan lan aksesibilitas data.
- Kanggo ngatur lan nganalisa data sing akeh banget, kain data ngidini integrasi data saka akeh sumber, kalebu data ing papan lan basis awan.
- Bisnis bisa nggunakake kain data kanggo mbangun platform manajemen data terpusat sing nggampangake ijol-ijolan data lan kolaborasi wektu nyata ing antarane akeh tim lan departemen.
- Kapabilitas pamrentahan lan keamanan data sing ditawakake kain data mbantu perusahaan njaga privasi data lan kepatuhan peraturan.
- Kain data bisa ngirit biaya lan duplikasi gaweyan kanthi ngilangi silo data, sing bakal ningkatake produksi lan efisiensi.
- Bisnis bisa nggawe siji sumber bebener nggunakake kain data, ngurangi bedo data lan ora akurat sing bisa asil saka sawetara sumber data.
- Bisnis bisa nggedhekake arsitektur data sing perlu karo bantuan saka kain data, mbisakake wutah lan expansion tanpa kompromi kinerja utawa stabilitas.
- Bisnis bisa nambah akurasi data lan nyuda perlu kanggo intervensi manual dening ngotomatisasi alur kerja data lan pangolahan kanthi nggunakake kain data.
- Bisnis bisa nggunakake macem-macem alat lan platform kanggo manajemen data lan syarat analytics amarga keluwesan data ing babagan integrasi lan analisis data.
cacat
- Proses nglebokake kain data bisa uga angel lan butuh wektu, mbutuhake komitmen sing cukup kanggo sumber daya lan kawruh.
- Biaya awal kanggo nginstal kain data bisa uga signifikan, kanthi nimbang rega anggota staf, piranti lunak, lan hardware sing dibutuhake kanggo nyiyapake lan njaga sistem kasebut.
- Tata cara manajemen data lan analitik sing wis ana bisa uga kudu diowahi kanthi signifikan supaya bisa nampung kain data, sing bisa ngganggu operasi perusahaan lan nggawe resistensi kanggo owah-owahan.
- Bisnis bisa uga kudu mbuwang pitulungan lan pendhidhikan pangguna amarga kerumitan kain data, sing bisa nyebabake pangguna angel nampa lan dilatih.
- Bisnis kanthi akeh sumber lan format data bisa uga kudu nggawe standarisasi struktur data supaya bisa nggunakake kain data, sing bisa uga angel.
- Kain data bisa uga ora antarmuka kanthi efektif karo sistem warisan, sing mbutuhake investasi perusahaan ing pangembangan sistem anyar utawa upgrade sistem sistem saiki.
- Kain data bisa rawan nglanggar keamanan lan keprihatinan privasi data, sing mbutuhake langkah-langkah keamanan sing kuat dening perusahaan kanggo njaga data kasebut.
- Kain data bisa uga ora cocog kanggo kabeh jinis data utawa kasus panggunaan analytics amarga bisa uga ora ndhukung kabeh format data utawa kabeh jinis analisis data.
Data Mesh Vs Data Kain
Loro desain arsitektur anyar kanggo manajemen data kontemporer yaiku bolong data lan kain data. Dheweke duwe sawetara variasi sing signifikan ing pendekatan, sanajan loro-lorone ngupayakake kanggo nggampangake ijol-ijolan data lan analisis sing efektif ing sawijining organisasi.
Katrangan
Kanggo ngatur jumlah data sing akeh banget ing pirang-pirang sistem lan tim kanthi cara sing bisa diukur lan efektif, rong pendekatan wis dikembangake: Data Mesh lan Data Fabric. Loro-lorone nandheske nilai tata kelola lan keamanan data kanggo njaga privasi lan kepatuhan data. Kajaba iku, loro desain gumantung ing SOA, ing ngendi data diwenehake menyang pelanggan liwat API lan dianggep minangka produk.
beda
Pendekatan kanggo kepemilikan lan manajemen data minangka bedane utama antarane Data Mesh lan Data Fabric.
Tim domain individu tanggung jawab kanggo data ing domain masing-masing ing Data Mesh, sing desentralisasi kepemilikan lan administrasi data. Sanajan netepi aturan sing dienggo bareng kanggo pamrentahan lan keamanan data, saben tim bebas milih alat lan teknologi dhewe kanggo ngatur data.
Sistem manajemen data terpusat, kayata Data Fabric, nyimpen kabeh data ing sak panggonan lan nemtokake tim siji kanggo ngatur. Sanajan cara iki ndadekake administrasi lan analisis data luwih konsisten, bisa uga mbatesi kemampuan tim sing beda kanggo nggunakake alat sing dipilih dhewe.
Pendekatan kanggo integrasi data minangka bedane liyane antarane Data Mesh lan Data Fabric. Kumpulan kontrak API sing nemtokake carane data kudu ditransfer antarane domain mbisakake integrasi data ing Data Mesh. Strategi iki njamin interoperabilitas antarane domain nalika ngidini tim ngrancang pipa data lan metode analytics dhewe.
Beda, Data Fabric njupuk pendekatan sing luwih terpusat kanggo integrasi data, nggabungake data sadurunge lan bisa diakses liwat antarmuka siji.
Sanajan strategi iki bisa luwih efektif, bisa uga mbatesi kemampuan tim kanggo ngrancang saluran pipa data sing unik.
Data Mesh lan Data Fabric nggunakake teknik sing beda kanggo pangolahan data. Pangolahan data ditangani dening tim domain ing Data Mesh, lan bebas nggunakake alat lan teknologi sing dikarepake.
Pangolahan data saiki ditangani dening tim khusus, nanging Data Fabric nyedhiyakake metode sing luwih terpusat. Sanajan pendekatan iki bisa luwih sukses, bisa uga nggawe tim luwih angel nindakake penilaian sing khas.
kesimpulan
Kesimpulane, Data Fabric lan Data Mesh loro-lorone nyedhiyakake cara anyar kanggo manajemen data kontemporer, saben duwe kaluwihan lan kekurangan tartamtu.
Data Mesh nengenake kepemilikan lan administrasi data sing didesentralisasi, menehi saben tim kebebasan kanggo nangani data dhewe nalika ngetutake standar sing dituduhake.
Data Fabric, minangka perbandingan, nyedhiyakake solusi manajemen data terpusat karo staf khusus sing ngurus administrasi lan analisis data. Kaputusan ing antarane pola kasebut bakal adhedhasar syarat lan tujuan unik saben perusahaan, kanthi njupuk unsur-unsur kaya volume data, struktur tim, lan panjaluk bisnis.
Efektivitas rencana apa wae bakal gumantung saka kepriye dileksanakake lan digabungake menyang strategi manajemen data perusahaan sing luwih jembar.
Ninggalake a Reply