Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
Eng Datearchitektur skizzéiert d'Organisatiounsstruktur an eenzel Komponente vun den Datesystemer vun enger Firma.
Effektiv Dateverwaltung, Veraarbechtung an Archivéiere si entscheedend fir Firmen fir date-driven Entscheedungen ze treffen. Déi aktuellst zentraliséiert Datenarchitekturmodeller, wéi Data Fabric an Data Mesh gewannen Popularitéit als Resultat vun hirer Fäegkeet fir traditionell Methoden ze iwwerwannen.
Daten Stoff betount Datenintegratioun, Virtualiséierung an Abstraktioun wärend Data Mesh sech op Datedemokratiséierung, Eegentum a Produktiséierung konzentréiert. Fir Firmen déi probéieren hir Datemanagementstrategien ze optimiséieren, d'Datequalitéit ze stäerken an d'Entscheedungsfäegkeeten ze verbesseren, dës Modeller ze verstoen ass entscheedend.
Organisatiounen kënnen de Modell auswielen deen hir Ziler am Beschten déngt an hir technologesch a kulturell Ufuerderunge berücksichtegt andeems se d'Ënnerscheeder an Ähnlechkeeten tëscht Data Mesh an Data Fabric verstoen.
An dësem Post wäerte mir genau kucken op Data Mesh an Data Fabric, souwéi d'Ënnerscheeder tëscht hinnen a vill méi.
Wat ass Data Mesh?
Data Mesh ass e modernste Datenarchitekturkonzept dat prioritär Datedemokratiséierung, Eegentum a Produktiséierung prioritéiert. Daten ginn als Produkt am Data Mesh gesinn, dofir ass all Team verantwortlech fir d'Genauegkeet an d'Nëtzlechkeet vun hiren eegenen Donnéeën.
D'Zil ass eng Selbstserviceplattform ze bidden déi Teams erlaabt Zougang zu den Donnéeën ze benotzen an ze benotzen déi se brauchen ouni op zentraliséiert Teams ze vertrauen. Self-Service Dateplattformen ginn Teams eng Method fir hir Dateressourcen ze kontrolléieren an ze verwalten, wat d'Datequalitéit verbessert an d'Innovatioun beschleunegt.
Fir Teams ze fannen an Zougang zu den Donnéeën ze kréien, déi se aus der ganzer Entreprise wëllen, sinn Datenmäertplazen och e vitalen Deel vum Data Mesh. Data Mesh erlaabt Teams ze kontrolléieren an verwalten hir Dateverméigen wärend den Zougang zu Daten demokratiséiert, d'Entreprisen hëllefe fir méi dategedriwwen an agil ze ginn.
Aarbecht vun Data Mesh
Domain-ugedriwwen Design an microservices Architektur sinn d'Fundamenter vum Data Mesh. Eng dezentraliséierter Datearchitektur bauen an Datesilos ofbauen sinn d'Haaptziler.
All Team am Data Mesh ass verantwortlech fir säin eegent Datedomän, dofir si si déi, déi d'Daten, d'Datequalitéit an d'Datenoutput kontrolléieren. D'Teams verwalten a verdeelen hir Donnéeën iwwer Selbstservicer Dateplattformen an Datenmäert. D'Tatsaach datt d'Dateprodukter als APIen generéiert ginn, mécht et einfach fir aner Teams Zougang zu hinnen ze benotzen an ze benotzen.
Fir Uniformitéit a Kontroll uechter d'Firma z'erhalen, ginn d'APIs vun engem eenzegen API Management Team geréiert. En Date Gouvernance Kader ass och Deel vum Data Mesh, an et skizzéiert d'Regele a Richtlinnen fir Datebesëtz, Datequalitéit an Datesécherheet.
Virdeeler
- Data Mesh encouragéiert d'Demokratiséierung vun Daten andeems d'Equipen et erlaben hir Dateverméigen ze kontrolléieren an ze verwalten.
- Et mécht et méiglech fir all Team seng eegen Date Domain ze iwwerhuelen, wat de Kaliber vun den Daten erhéicht.
- Ouni ofhängeg vun zentraliséierten Teams, bitt et Selbstservice Dateplattformen, déi d'Equipen Zougang erlaben an d'Donnéeën benotzen déi se brauchen.
- Et erlaabt Teams ze experimentéieren an ze iteréieren mat hiren Dateprodukter, wat d'Innovatioun beschleunegt.
- Et eliminéiert Datesiloen an etabléiert eng dezentraliséierter Datearchitektur, verbessert d'Flexibilitéit an d'Agilitéit.
- Et besteet aus Datenmäert déi Teams eng Method ginn fir d'Donnéeën ze fannen an ze kréien déi se aus der ganzer Firma brauchen.
- Et kann eng Organisatioun erweidert Datefuerderunge ënnerstëtzen an ass skalierbar.
- Dateteams gi vum Data Mesh autoriséiert fir d'Kontroll iwwer hir Donnéeën ze huelen an d'Wiel domat ze treffen.
- D'Equipe kënne méi einfach Zougang zu den Donnéeën benotzen, déi se erfuerderen, dank dem Data Mesh seng API-baséiert Approche fir Datenprodukter.
Nodeeler
- Eng Organisatioun muss gréisser technologesch a kulturell Ännerungen ënnergoen ier se Data Mesh implementéiert.
- Wann net entspriechend gehale gëtt, kann d'dezentraliséiert Natur vun Data Mesh zu Dateduplikatioun féieren.
- Wann Teams net korrekt ausgeriicht sinn, kann Data Mesh zu konfliktend Datedefinitioune féieren.
- Et kéint schwiereg sinn Dategovernance a Sécherheet duerch d'ganz Entreprise ze managen wéinst der dezentraliséierter Struktur vun Data Mesh.
- Verglach mat konventionell zentraliséiert Daten Strukturen, Datemesh kéint méi komplizéiert sinn.
- Wann Teams net richteg ausgeriicht sinn, kann Data Mesh fragmentéiert ginn.
- Et kann méi kaschten Data Mesh ëmzesetzen wéi konventionell zentraliséiert Datesystemer.
Elo musst Dir e kloert Bild vum Data Mesh hunn. Et ass Zäit Data Fabric ze kucken gefollegt vun den Ähnlechkeeten an Differenzen tëscht hinnen. Loosst eis ufänken.
Also, wat ass Data Fabric?
Data Fabric ass eng Datearchitektur déi eng eenzeg Vue vun all Dateverméigen bannent enger Organisatioun gëtt, egal wou se ënnerbruecht sinn. D'Entwécklung vun dësem System gouf motivéiert vum modernen Datenëmfeld, dat duerch eng Erhéijung vun der Quantitéit, der Geschwindegkeet an der Diversitéit vun Daten definéiert ass.
Organisatiounen kënnen hir Donnéeën einfach aus enger Rei vu Quellen verbannen, dorënner Cloud Apps, on-premises Datenbanken, an Daten Séien, dank Data Fabric, deen eng flexibel an skalierbar Léisung fir Datenintegratioun bitt.
Ausserdeem bitt et e Grad vun Abstraktioun déi universell Daten zougänglech mécht onofhängeg vun der Basisdaten Technologie.
Déi verdeelt Architektur vum Data Fabric erlaabt Echtzäit Datenveraarbechtung an Analyse, déi Organisatiounen Zougang zu zousätzlech Informatioun an Entscheedungskapazitéit ubidden. D'Privatsphär, d'Genauegkeet an d'Konformitéit vun den Donnéeën ginn weider duerch seng Dategouvernance a Sécherheetskomponenten geséchert.
Data Fabric ass eng nei Technologie déi séier Popularitéit gewënnt bei Organisatiounen déi probéieren hir Datemanagement Praktiken ze verbesseren an e Konkurrenzvirdeel ze kréien.
D'Aarbecht vun Data Stoffer
Data Fabric funktionéiert andeems se eng eenzeg Vue vun all d'Date Verméigen vun enger Organisatioun ubidden, egal wou se ënnerbruecht sinn. Datenintegratioun, Datenabstraktioun, an verdeelt Rechenzäit ginn an Tandem benotzt fir dëst z'erreechen.
Dateintegratioun beinhalt d'Fusioun vun Informatioun vu ville Quellen, dorënner on-premises Datenbanken, Cloud Apps, an Daten Séien, an et op eng eenheetlech Manéier zougänglech ze maachen.
Datemanipulatioun an Zougang ginn méiglech gemaach duerch de Prozess fir eng Abstraktiounsschicht opzebauen, déi d'Komplexitéit vun der Basisdatenarchitektur verstoppt. Verdeelt Informatik zielt fir Daten an Echtzäit iwwer e verspreet Netzwierk vu Rechenressourcen ze veraarbechten an ze analyséieren.
D'Geschäfter kënnen elo séier Abléck aus hiren Donnéeën kréien an dofir handelen. Data Fabric enthält Dategovernance a Sécherheetskomponenten och fir Dateschutz, Konformitéit a Qualitéit ze garantéieren.
Data Fabric ass e Wee fir Daten ze managen déi flexibel a skalierbar ass a gouf entwéckelt fir dat aktuellt Dateumfeld z'empfänken.
Virdeeler
- D'Geschäfter kënne méi séier a méi informéiert Entscheedungen baséieren op Echtzäitdaten andeems Dir Datestoff benotzt, wat d'Disponibilitéit an d'Accessibilitéit erhéijen.
- Fir enorm Quantitéiten un Daten ze verwalten an z'analyséieren, erméiglecht d'Datestoff déi nahtlos Integratioun vun Daten aus ville Quellen, dorënner on-premises a Cloud-baséiert Donnéeën.
- Geschäfter kënnen Datestoff benotze fir eng zentraliséiert Datemanagementplattform ze bauen déi Echtzäit Datenaustausch an Zesummenaarbecht tëscht villen Teams an Departementer erliichtert.
- Dategouvernance a Sécherheetsfäegkeeten, déi vum Datestoff ugebuede ginn, hëllefen Firmen d'Dateschutz an d'Reguléierungskonformitéit z'erhalen.
- Date Stoff kann méi Ausgaben an Duplikatioun vun Effort spueren andeems Dir Datesiloen ewechhëlt, wat d'Produktioun an d'Effizienz erhéijen.
- D'Geschäfter kënnen eng eenzeg Quell vun der Wourecht etabléieren mat Hëllef vu Datenstoff, reduzéiert Datediskrepanzen an Ongenauegkeeten, déi aus verschiddenen Datequellen entstinn.
- D'Geschäfter kënnen hir Datearchitektur wéi néideg mat der Hëllef vum Datestoff ausbauen, wat Wuesstum an Expansioun erméiglecht ouni d'Performance oder d'Stabilitéit ze kompromittéieren.
- Betriber kënnen Daten Richtegkeet verbesseren an de Besoin fir manuell Interventioun reduzéieren duerch automatiséieren Daten Workflows a Prozesser mat der Benotzung vun Daten Stoff.
- Firmen kënnen eng Vielfalt vun Tools a Plattforme fir hir Datemanagement an Analysefuerderunge benotzen wéinst der Flexibilitéit vum Datestoff a punkto Dateintegratioun an Analyse.
Nodeeler
- De Prozess fir Datenstoff op d'Plaz ze setzen kann schwéier an Zäitopwänneg sinn, e wesentlechen Engagement a béid Ressourcen a Wëssen erfuerdert.
- Déi initial Käschte fir d'Installatioun vun Datestoff kënne bedeitend sinn, andeems de Präis vun den néidege Mataarbechter, Software an Hardware berücksichtegt fir de System opzestellen an z'erhalen.
- Bestehend Datemanagement an Analyseprozedure musse vläicht wesentlech geännert ginn fir Datestoff z'empfänken, wat d'Firmenoperatioune kann stéieren an d'Resistenz géint d'Verännerung kreéieren.
- D'Entreprisen mussen eventuell op d'Benotzerhëllef an d'Erzéiung ausginn als Resultat vun der Komplexitéit vum Datestoff, wat et fir d'Benotzer schwiereg maache kann et ëmzegoen an ze trainéieren.
- Geschäfter mat villen Datequellen a Formater mussen eventuell hir Datestrukturen standardiséieren fir Datenstoff ze benotzen, wat schwéier ka sinn.
- Datestoff kann net effektiv mat legacy Systemer interface, wat Firmeninvestitioun an nei Systementwécklung oder System Upgrade vun aktuellen Systemer erfuerdert.
- Datestoff kann ufälleg sinn fir Sécherheetsverstéiss an Dateschutzbedenken, wat d'Ëmsetzung vu staarke Sécherheetsmoossnamen vun den Entreprisen erfuerdert fir hir Donnéeën ze schützen.
- Datestoff ass vläicht net gëeegent fir all Form vun Daten oder Analyse Benotzungsfäll well et net all Dateformater oder all Zorte vun Datenanalyse ënnerstëtzen.
Data Mesh vs Data Stoff
Zwee nei architektonesch Designen fir zäitgenëssesch Datemanagement sinn Date Mesh an Date Stoff. Si hunn e puer bedeitend Variatiounen an hiren Approchen, och wa béid beméieen effektiv Datenaustausch an Analyse bannent enger Organisatioun ze erliichteren.
souvill
Fir enorm Quantitéiten un Daten iwwer vill Systemer an Teams op eng skalierbar an effektiv Manéier ze managen, goufen zwou Approche entwéckelt: Data Mesh an Data Fabric. Béid betounen de Wäert vun der Dategouvernance a Sécherheet beim Erhalen vun Dateschutz a Konformitéit. Ausserdeem hänke béid Designen vun enger SOA of, wou Daten u Clienten iwwer APIen geliwwert ginn an als Produkt ugesi ginn.
Ënnerscheeder
Hir Approche fir Datebesëtz a Gestioun sinn den Haaptunterscheed tëscht Data Mesh an Data Fabric.
Individuell Domain Teams sinn zoustänneg fir d'Donnéeën an hire jeweilege Domainen am Data Mesh, wat d'Besëtz an d'Verwaltung vun Daten dezentraliséiert. Och wa se un engem gemeinsame Set vu Reegele fir Dategovernance a Sécherheet halen, ass all Team fräi seng eege Tools an Technologien ze wielen fir seng Daten ze managen.
En zentraliséierten Dateverwaltungssystem, wéi Data Fabric, späichert all Daten op enger Plaz an ass en eenzegt Team fir se ze verwalten. Och wann dës Method Datenverwaltung an Analyse méi konsequent mécht, kann et d'Fäegkeet vu verschiddenen Teams limitéieren fir hir eege gewielt Tools ze benotzen.
Hir Approche fir Datenintegratioun sinn en aneren Ënnerscheed tëscht Data Mesh an Data Fabric. Eng Sammlung vun API Kontrakter déi spezifizéieren wéi Daten tëscht Domainen transferéiert solle ginn, erméiglecht Datenintegratioun am Data Mesh. Dës Strategie garantéiert d'Interoperabilitéit tëscht Domainen, wärend d'Teamen hir eege Datepipelines an Analysemethoden designen.
Am Géigesaz, Data Fabric hëlt eng méi zentraliséiert Approche fir d'Datenintegratioun, integréiert Daten virdru an mécht se zougänglech duerch eng eenzeg Interface.
Och wann dës Strategie méi effektiv kéint sinn, kann et d'Fäegkeet vun den Teams beschränken fir hir eege eenzegaarteg Datepipelines ze designen.
Data Mesh an Data Fabric benotze verschidde Technike fir Datenveraarbechtung. D'Dateveraarbechtung gëtt vun Domain Teams am Data Mesh gehandhabt, a si si gratis ze benotzen wéi eng Tools an Technologien se wëllen.
D'Dateveraarbechtung gëtt elo vun engem engagéierten Team gehandhabt, awer Data Fabric bitt eng méi zentraliséiert Method. Och wann dës Approche méi erfollegräich ka sinn, kann et et och méi schwéier maachen fir Teams hir eege distinctive Bewäertungen ze maachen.
Konklusioun
Als Conclusioun, Data Fabric an Data Mesh bidden allebéid nei Methoden fir zäitgenëssesch Datemanagement, jidderee mat spezifesche Virdeeler an Nodeeler.
Data Mesh leet e staarken Akzent op dezentraliséierter Eegentum an Administratioun vun Daten, wat all Team d'Fräiheet gëtt fir hir eege Donnéeën ze handhaben wärend e gemeinsame Set vu Standarden follegt.
Data Fabric, am Verglach, bitt eng zentraliséiert Datenverwaltungsléisung mat spezialiséiertem Personal zoustänneg fir Datenverwaltung an Analyse. D'Entscheedung tëscht dëse Mustere baséiert op den eenzegaartegen Ufuerderungen an Ziler vun all Firma, andeems Elementer wéi Datevolumen, Teamstruktur a Geschäftsfuerderunge berücksichtegt ginn.
D'Effektivitéit vun all Plang hänkt schlussendlech op wéi gutt et an d'Praxis ëmgesat gëtt an an d'Firma méi breet Datemanagementstrategie integréiert gëtt.
Hannerlooss eng Äntwert