Datu arhitektūra iezīmē uzņēmuma datu sistēmu organizatorisko struktūru un atsevišķus komponentus.
Efektīva datu administrēšana, apstrāde un arhivēšana ir ļoti svarīga, lai uzņēmumi varētu pieņemt uz datiem balstītus lēmumus. Pašreizējie centralizētās datu arhitektūras modeļi, piemēram, Data Fabric un Data Mesh, kļūst arvien populārāki, pateicoties to spējai pārspēt tradicionālās metodes.
Datu audums uzsver datu integrāciju, virtualizāciju un abstrakciju, turpretī Data Mesh koncentrējas uz datu demokratizāciju, īpašumtiesībām un produktu ražošanu. Uzņēmumiem, kas cenšas optimizēt savas datu pārvaldības stratēģijas, uzlabot datu kvalitāti un uzlabot lēmumu pieņemšanas prasmes, ir ļoti svarīgi saprast šos modeļus.
Organizācijas var izvēlēties modeli, kas vislabāk atbilst to mērķiem un ņem vērā to tehnoloģiskās un kultūras prasības, izprotot atšķirības un līdzības starp Data Mesh un Data Fabric.
Šajā ziņā mēs rūpīgi apskatīsim Data Mesh un Data Fabric, kā arī atšķirības starp tiem un daudz ko citu.
Kas ir Data Mesh?
Data Mesh ir visprogresīvākā datu arhitektūras koncepcija, kurā prioritāte ir datu demokratizācija, īpašumtiesības un produktivizācija. Dati tiek uztverti kā produkts Data Mesh, tāpēc katra komanda ir atbildīga par savu datu precizitāti un lietderību.
Mērķis ir nodrošināt pašapkalpošanās platformu, kas ļaus komandām piekļūt nepieciešamajiem datiem un tos izmantot, nepaļaujoties uz centralizētām komandām. Pašapkalpošanās datu platformas sniedz komandām metodi, kā kontrolēt un pārvaldīt savus datu resursus, kas uzlabo datu kvalitāti un paātrina inovācijas.
Lai komandas varētu atrast un piekļūt vajadzīgajiem datiem visā uzņēmumā, datu tirgi ir arī būtiska Data Mesh sastāvdaļa. Data Mesh ļauj komandām kontrolēt un pārvaldīt savus datu aktīvus vienlaikus demokratizējot piekļuvi datiem, palīdzot uzņēmumiem kļūt uz datiem balstītākiem un elastīgākiem.
Data Mesh darbība
Uz domēnu orientēts dizains un mikropakalpojumu arhitektūra ir Data Mesh pamati. Decentralizētas datu arhitektūras izveide un datu rezervuāru demontāža ir galvenie mērķi.
Katra Data Mesh komanda ir atbildīga par savu datu domēnu, tāpēc viņi ir tie, kas kontrolē datus, datu kvalitāti un datu izvadi. Komandas pārvalda un izplata savus datus, izmantojot pašapkalpošanās datu platformas un datu tirgus. Fakts, ka datu produkti tiek ģenerēti kā API, ļauj citām komandām tiem vienkārši piekļūt un tos izmantot.
Lai visā uzņēmumā saglabātu vienveidību un kontroli, API pārvalda viena API vadības komanda. Datu pārvaldības sistēma ir arī daļa no Data Mesh, un tajā ir izklāstīti noteikumi un vadlīnijas datu īpašumtiesībām, datu kvalitātei un datu drošībai.
Priekšrocības
- Data Mesh veicina datu demokratizāciju, ļaujot komandām kontrolēt un pārvaldīt savus datu līdzekļus.
- Tas ļauj katrai komandai uzņemties atbildību par savu datu domēnu, kas palielina datu kalibru.
- Neatkaroties no centralizētām komandām, tas piedāvā pašapkalpošanās datu platformas, kas ļauj komandām piekļūt un izmantot nepieciešamos datus.
- Tas ļauj komandām eksperimentēt un atkārtot savus datu produktus, kas paātrina inovācijas.
- Tas novērš datu rezervuārus un izveido decentralizētu datu arhitektūru, uzlabojot elastību un veiklību.
- Tas sastāv no datu tirgiem, kas sniedz komandām metodi, kā atrast un piekļūt nepieciešamajiem datiem no visa uzņēmuma.
- Tas var atbalstīt organizācijas pieaugošās datu prasības un ir mērogojams.
- Datu komandas ir pilnvarotas pārņemt kontroli pār saviem datiem un ar tiem izdarīt izvēli.
- Komandas var vieglāk piekļūt un izmantot nepieciešamos datus, pateicoties Data Mesh API pieejai datu produktiem.
Trūkumi
- Pirms Data Mesh ieviešanas organizācijai ir jāveic lielas tehnoloģiskas un kultūras izmaiņas.
- Ja tas netiek pareizi uzturēts, Data Mesh decentralizētais raksturs var izraisīt datu dublēšanos.
- Ja komandas nav pareizi izlīdzinātas, datu tīkls var radīt pretrunīgas datu definīcijas.
- Data Mesh decentralizētās struktūras dēļ var būt grūti pārvaldīt datu pārvaldību un drošību visā uzņēmumā.
- Salīdzinājumā ar parasto centralizēto datu struktūras, datu tīkls varētu būt sarežģītāks.
- Ja komandas nav pareizi sakārtotas, datu tīkls var tikt sadrumstalots.
- Data Mesh ieviešana var maksāt vairāk nekā parastās centralizētās datu sistēmas.
Tagad jums ir jābūt skaidram priekšstatam par Data Mesh. Ir pienācis laiks izpētīt Data Fabric, kam seko to līdzības un atšķirības. Sāksim.
Tātad, kas ir Data Fabric?
Data Fabric ir datu arhitektūra, kas nodrošina vienotu skatījumu uz visiem datu līdzekļiem organizācijā neatkarīgi no to atrašanās vietas. Šīs sistēmas izstrādi motivēja modernā datu vide, ko nosaka datu apjoma, ātruma un daudzveidības pieaugums.
Organizācijas var viegli savienot savus datus no dažādiem avotiem, tostarp mākoņa programmām, lokālām datubāzēm un datu ezeriem, pateicoties Data Fabric, kas piedāvā elastīgu un mērogojamu risinājumu datu integrācijai.
Turklāt tas piedāvā zināmu abstrakcijas pakāpi, kas padara datus vispārēji pieejamus neatkarīgi no pamatā esošās tehnoloģijas.
Data Fabric izplatītā arhitektūra ļauj veikt datu apstrādi un analīzi reāllaikā, nodrošinot organizācijām piekļuvi papildu informācijai un lēmumu pieņemšanas iespējām. Datu privātums, precizitāte un atbilstība tiek tālāk nodrošināta, izmantojot datu pārvaldības un drošības komponentus.
Data Fabric ir jauna tehnoloģija, kas strauji gūst popularitāti starp organizācijām, kas cenšas uzlabot savu datu pārvaldības praksi un iegūt konkurētspējīgas priekšrocības.
Datu auduma darbība
Data Fabric darbojas, piedāvājot vienu skatījumu uz visiem organizācijas datu līdzekļiem neatkarīgi no to atrašanās vietas. Datu integrācija, datu abstrakcija un izkliedētā skaitļošana tiek izmantoti tandēmā, lai to paveiktu.
Datu integrācija ietver informācijas sapludināšanu no daudziem avotiem, tostarp lokālām datubāzēm, mākoņa lietotnēm un datu ezeriem, un padarot to pieejamu vienotā veidā.
Datu manipulācijas un piekļuve ir iespējama, izveidojot abstrakcijas slāni, kas aizēno pamatā esošās datu arhitektūras sarežģītību. Izkliedētās skaitļošanas mērķis ir apstrādāt un analizēt datus reāllaikā izkliedētā skaitļošanas resursu tīklā.
Tagad uzņēmumi var ātri iegūt ieskatu no saviem datiem un veikt darbības, pateicoties tam. Data Fabric ietver arī datu pārvaldības un drošības komponentus, lai nodrošinātu datu privātumu, atbilstību un kvalitāti.
Data Fabric ir datu pārvaldības veids, kas ir elastīgs un mērogojams un ir izstrādāts, lai pielāgotos pašreizējai datu videi.
Priekšrocības
- Uzņēmumi var izdarīt ātrāku un apzinātāku izvēli, pamatojoties uz reāllaika datiem, izmantojot datu struktūru, kas var palielināt datu pieejamību un pieejamību.
- Lai pārvaldītu un analizētu milzīgus datu apjomus, datu struktūra nodrošina nemanāmu datu integrāciju no daudziem avotiem, tostarp lokāliem un mākoņdatošanas datiem.
- Uzņēmumi var izmantot datu struktūru, lai izveidotu centralizētu datu pārvaldības platformu, kas atvieglo reāllaika datu apmaiņu un sadarbību starp daudzām komandām un departamentiem.
- Datu pārvaldības un drošības iespējas, ko piedāvā datu struktūra, palīdz uzņēmumiem nodrošināt datu privātumu un atbilstību normatīvajiem aktiem.
- Datu struktūra var ietaupīt vairāk izdevumu un pūļu dublēšanos, noņemot datu tvertnes, kas uzlabos ražošanu un efektivitāti.
- Uzņēmumi var izveidot vienu patiesības avotu, izmantojot datu struktūru, samazinot datu neatbilstības un neprecizitātes, kas var rasties no vairākiem datu avotiem.
- Uzņēmumi pēc vajadzības var paplašināt savu datu arhitektūru, izmantojot datu struktūru, nodrošinot izaugsmi un paplašināšanos, neapdraudot veiktspēju vai stabilitāti.
- Uzņēmumi var uzlabot datu precizitāti un samazināt vajadzību pēc manuālas iejaukšanās automatizēt datu darbplūsmas un procesi, izmantojot datu audumu.
- Uzņēmumi var izmantot dažādus rīkus un platformas savām datu pārvaldības un analītikas prasībām, jo datu struktūra ir elastīga datu integrācijas un analīzes ziņā.
Trūkumi
- Datu struktūras ieviešanas process var būt sarežģīts un laikietilpīgs, un tas prasa ievērojamu ieguldījumu gan resursu, gan zināšanu jomā.
- Sākotnējās datu struktūras instalēšanas izmaksas var būt ievērojamas, ņemot vērā sistēmas uzstādīšanai un uzturēšanai nepieciešamā personāla, programmatūras un aparatūras cenu.
- Esošās datu pārvaldības un analītikas procedūras var būt būtiski jāmaina, lai pielāgotos datu struktūrai, kas var traucēt korporatīvo darbību un radīt pretestību pārmaiņām.
- Datu struktūras sarežģītības dēļ uzņēmumiem var būt nepieciešams tērēt par lietotāju palīdzību un izglītošanu, kas lietotājiem var apgrūtināt to uztveršanu un apmācību.
- Uzņēmumiem ar daudziem datu avotiem un formātiem var būt nepieciešams standartizēt savas datu struktūras, lai izmantotu datu struktūru, kas var būt sarežģīti.
- Datu struktūra var nebūt efektīva saskarne ar mantotajām sistēmām, tādēļ ir nepieciešami korporatīvie ieguldījumi jaunu sistēmu izstrādē vai pašreizējo sistēmu jaunināšanā.
- Datu struktūra var būt pakļauta drošības pārkāpumiem un bažām par datu privātumu, tādēļ uzņēmumiem ir jāievieš stingri drošības pasākumi, lai aizsargātu savus datus.
- Datu struktūra var nebūt piemērota visiem datu vai analītikas izmantošanas gadījumiem, jo tā var neatbalstīt visus datu formātus vai visu veidu datu analīzi.
Data Mesh vs Data Fabric
Divi jauni arhitektūras modeļi mūsdienu datu pārvaldībai ir datu tīkls un datu audums. Viņu pieejās ir dažas būtiskas atšķirības, lai gan abas cenšas veicināt efektīvu datu apmaiņu un analīzi organizācijā.
Līdzības
Lai mērogojami un efektīvi pārvaldītu milzīgu datu apjomu daudzās sistēmās un komandās, ir izstrādātas divas pieejas: Data Mesh un Data Fabric. Abi uzsver datu pārvaldības un drošības vērtību datu privātuma un atbilstības saglabāšanā. Turklāt abi modeļi ir atkarīgi no SOA, kur dati tiek piegādāti klientiem, izmantojot API, un tiek uzskatīti par produktu.
Atšķirības
Viņu pieeja datu īpašumtiesībām un pārvaldībai ir galvenā atšķirība starp Data Mesh un Data Fabric.
Atsevišķas domēnu komandas ir atbildīgas par datiem savos attiecīgajos domēnos Data Mesh, kas decentralizē datu īpašumtiesības un administrēšanu. Lai gan katra komanda ievēro kopīgu datu pārvaldības un drošības noteikumu kopumu, katra komanda var brīvi izvēlēties savus rīkus un tehnoloģijas savu datu pārvaldībai.
Centralizēta datu pārvaldības sistēma, piemēram, Data Fabric, glabā visus datus vienuviet un norīko vienu komandu to administrēšanai. Lai gan šī metode padara datu administrēšanu un analīzi konsekventāku, tā var ierobežot dažādu komandu spēju izmantot pašu izvēlētos rīkus.
Viņu pieeja datu integrācijai ir vēl viena atšķirība starp Data Mesh un Data Fabric. API līgumu kolekcija, kas nosaka, kā dati jāpārsūta starp domēniem, nodrošina datu integrāciju programmā Data Mesh. Šī stratēģija nodrošina sadarbspēju starp domēniem, vienlaikus ļaujot komandām izstrādāt savus datu cauruļvadus un analītikas metodes.
Turpretim Data Fabric izmanto centralizētāku pieeju datu integrācijai, iepriekš integrējot datus un padarot tos pieejamus, izmantojot vienu saskarni.
Lai gan šī stratēģija varētu būt efektīvāka, tā var ierobežot komandu spēju izstrādāt savus unikālos datu cauruļvadus.
Data Mesh un Data Fabric izmanto atšķirīgas datu apstrādes metodes. Datu apstrādi veic domēna komandas Data Mesh, un tās var brīvi izmantot jebkurus rīkus un tehnoloģijas.
Datu apstrādi tagad veic īpaša komanda, tomēr Data Fabric nodrošina centralizētāku metodi. Lai gan šī pieeja varētu būt veiksmīgāka, tā var arī apgrūtināt komandām veikt savus atšķirīgos novērtējumus.
Secinājumi
Noslēgumā jāsaka, ka gan Data Fabric, gan Data Mesh nodrošina jaunas metodes mūsdienu datu pārvaldībai, un katrai no tām ir noteiktas priekšrocības un trūkumi.
Data Mesh liek lielu uzsvaru uz decentralizētu datu īpašumtiesībām un administrēšanu, dodot katrai komandai brīvību rīkoties ar saviem datiem, vienlaikus ievērojot kopīgu standartu kopumu.
Salīdzinājumam, Data Fabric nodrošina centralizētu datu pārvaldības risinājumu ar specializētiem darbiniekiem, kas atbild par datu administrēšanu un analīzi. Lēmums starp šiem modeļiem tiks pieņemts, pamatojoties uz katra uzņēmuma unikālajām prasībām un mērķiem, ņemot vērā tādus elementus kā datu apjoms, komandas struktūra un biznesa prasības.
Jebkura plāna efektivitāte galu galā būs atkarīga no tā, cik labi tas tiks īstenots praksē un iekļauts uzņēmuma plašākā datu pārvaldības stratēģijā.
Atstāj atbildi