Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Seni bina data menggariskan struktur organisasi dan komponen individu sistem data syarikat.
Pentadbiran, pemprosesan dan pengarkiban data yang berkesan adalah penting untuk firma membuat keputusan berasaskan data. Model seni bina data terpusat terkini, seperti Data Fabric dan Data Mesh semakin popular hasil daripada keupayaan mereka untuk mengatasi kaedah tradisional.
Fabrik Data menekankan integrasi data, virtualisasi dan pengabstrakan manakala Data Mesh memfokuskan pada pendemokrasian data, pemilikan dan pengeluaran. Bagi syarikat yang cuba mengoptimumkan strategi pengurusan data mereka, meningkatkan kualiti data dan meningkatkan kemahiran membuat keputusan, memahami model ini adalah penting.
Organisasi boleh memilih model yang paling sesuai dengan objektif mereka dan mengambil kira keperluan teknologi dan budaya mereka dengan memahami perbezaan dan persamaan antara Data Mesh dan Fabrik Data.
Dalam siaran ini, kami akan melihat dengan teliti pada Data Mesh dan Fabrik Data, serta perbezaan antara mereka dan banyak lagi.
Apakah Data Mesh?
Data Mesh ialah konsep seni bina data canggih yang mengutamakan pendemokrasian, pemilikan dan pengeluaran data. Data dilihat sebagai produk dalam Data Mesh, oleh itu setiap pasukan bertanggungjawab ke atas ketepatan dan kegunaan datanya sendiri.
Matlamatnya adalah untuk menyediakan platform layan diri yang akan membolehkan pasukan mengakses dan menggunakan data yang mereka perlukan tanpa bergantung pada pasukan berpusat. Platform data layan diri memberi pasukan kaedah untuk mengawal dan mengurus sumber data mereka, yang meningkatkan kualiti data dan mempercepatkan inovasi.
Untuk membolehkan pasukan mencari dan mengakses data yang mereka inginkan dari seluruh perusahaan, pasaran data juga merupakan bahagian penting Data Mesh. Data Mesh membolehkan pasukan mengawal dan mengurus aset data mereka sambil mendemokrasikan akses kepada data, membantu perusahaan menjadi lebih dipacu data dan tangkas.
Kerja Data Mesh
Reka bentuk dipacu domain dan seni bina perkhidmatan mikro adalah asas Data Mesh. Membina seni bina data terdesentralisasi dan merungkai silo data adalah matlamat utama.
Setiap pasukan dalam Data Mesh bertanggungjawab ke atas domain datanya sendiri, oleh itu merekalah yang mengawal data, kualiti data dan output data. Pasukan mengurus dan mengedarkan data mereka melalui platform data layan diri dan pasaran data. Hakikat bahawa produk data dijana sebagai API memudahkan pasukan lain mengakses dan menggunakannya.
Untuk mengekalkan keseragaman dan kawalan di seluruh syarikat, API diuruskan oleh satu pasukan pengurusan API. Rangka kerja tadbir urus data juga merupakan sebahagian daripada Data Mesh, dan ia menggariskan peraturan dan garis panduan untuk pemilikan data, kualiti data dan keselamatan data.
kelebihan
- Data Mesh menggalakkan pendemokrasian data dengan membolehkan pasukan mengawal dan mengurus aset data mereka.
- Ia membolehkan setiap pasukan mengambil alih domain data mereka sendiri, yang meningkatkan kaliber data.
- Tanpa bergantung pada pasukan berpusat, ia menawarkan platform data layan diri yang membenarkan pasukan mengakses dan menggunakan data yang mereka perlukan.
- Ia membolehkan pasukan mencuba dan mengulangi dengan produk data mereka, yang mempercepatkan inovasi.
- Ia menghapuskan silo data dan mewujudkan seni bina data terdesentralisasi, meningkatkan fleksibiliti dan ketangkasan.
- Ia terdiri daripada pasaran data yang memberi pasukan kaedah untuk mencari dan mengakses data yang mereka perlukan dari seluruh syarikat.
- Ia boleh menyokong permintaan data organisasi yang semakin berkembang dan boleh berskala.
- Pasukan data diberi kuasa oleh Data Mesh untuk mengawal data mereka dan membuat pilihan dengannya.
- Pasukan boleh mengakses dan menggunakan data yang mereka perlukan dengan lebih mudah berkat pendekatan berasaskan API Data Mesh terhadap produk data.
Kekurangan
- Organisasi mesti menjalani perubahan teknologi dan budaya yang besar sebelum melaksanakan Data Mesh.
- Jika tidak diselenggara dengan sewajarnya, sifat terpencar Data Mesh mungkin mengakibatkan pertindihan data.
- Jika pasukan tidak diselaraskan dengan betul, Data Mesh boleh mengakibatkan definisi data yang bercanggah.
- Mungkin sukar untuk mengurus tadbir urus dan keselamatan data di seluruh perusahaan disebabkan oleh struktur terdesentralisasi Data Mesh.
- Berbanding dengan berpusat konvensional struktur data, data mesh mungkin lebih rumit.
- Jika pasukan tidak diselaraskan dengan betul, Data Mesh mungkin menjadi berpecah-belah.
- Ia mungkin lebih mahal untuk melaksanakan Data Mesh daripada sistem data terpusat konvensional.
Sekarang, anda mesti mempunyai gambaran yang jelas tentang Data Mesh. Sudah tiba masanya untuk melihat Fabrik Data diikuti dengan persamaan dan perbezaan antara mereka. Mari kita mulakan.
Jadi, apakah Fabrik Data?
Fabrik Data ialah seni bina data yang memberikan pandangan tunggal bagi semua aset data dalam organisasi, tidak kira di mana ia ditempatkan. Pembangunan sistem ini didorong oleh persekitaran data moden, yang ditakrifkan oleh peningkatan dalam jumlah, halaju, dan kepelbagaian data.
Organisasi boleh menyambungkan data mereka dengan mudah daripada pelbagai sumber, termasuk apl awan, pangkalan data di premis dan tasik data, terima kasih kepada Data Fabric, yang menawarkan penyelesaian yang fleksibel dan berskala kepada penyepaduan data.
Selain itu, ia menawarkan tahap abstraksi yang secara universal menjadikan data boleh diakses bebas daripada teknologi asas.
Seni bina Data Fabric yang diedarkan membolehkan pemprosesan dan analisis data masa nyata, memberikan organisasi akses kepada maklumat tambahan dan kapasiti membuat keputusan. Privasi, ketepatan dan pematuhan data selanjutnya dipastikan melalui komponen tadbir urus data dan keselamatannya.
Fabrik Data ialah teknologi baharu yang semakin popular dengan pantas dalam kalangan organisasi yang cuba memperbaiki amalan pengurusan data mereka dan memperoleh kelebihan daya saing.
Kerja Fabrik Data
Fabrik Data berfungsi dengan menawarkan paparan tunggal bagi semua aset data organisasi, tidak kira di mana ia ditempatkan. Penyepaduan data, abstraksi data, dan pengkomputeran diedarkan digunakan bersama-sama untuk mencapai ini.
Penyepaduan data memerlukan menggabungkan maklumat daripada banyak sumber, termasuk pangkalan data di premis, apl awan dan tasik data, dan menjadikannya boleh diakses dengan cara yang seragam.
Manipulasi dan capaian data dimungkinkan melalui proses mewujudkan lapisan abstraksi yang mengaburkan kerumitan seni bina data asas. Pengkomputeran teragih bertujuan untuk memproses dan menganalisis data dalam masa nyata merentasi rangkaian sumber pengkomputeran yang tersebar.
Perniagaan kini boleh mendapatkan cerapan daripada data mereka dengan cepat dan mengambil tindakan berkat ini. Fabrik Data termasuk komponen tadbir urus dan keselamatan data juga untuk memastikan privasi, pematuhan dan kualiti data.
Fabrik Data ialah cara mengurus data yang fleksibel dan berskala serta dibangunkan untuk menampung persekitaran data semasa.
kelebihan
- Perniagaan boleh membuat pilihan yang lebih cepat dan lebih termaklum berdasarkan data masa nyata dengan menggunakan fabrik data, yang boleh meningkatkan ketersediaan dan kebolehcapaian data.
- Untuk mengurus dan menganalisis sejumlah besar data, fabrik data membolehkan penyepaduan data yang lancar daripada banyak sumber, termasuk data di premis dan berasaskan awan.
- Perniagaan boleh menggunakan fabrik data untuk membina platform pengurusan data terpusat yang memudahkan pertukaran data masa nyata dan kerjasama antara banyak pasukan dan jabatan.
- Tadbir urus data dan keupayaan keselamatan yang ditawarkan oleh fabrik data membantu firma dalam menegakkan privasi data dan pematuhan peraturan.
- Fabrik data boleh menjimatkan lebih banyak perbelanjaan dan pertindihan usaha dengan mengalih keluar silo data, yang akan meningkatkan pengeluaran dan kecekapan.
- Perniagaan boleh mewujudkan satu sumber kebenaran menggunakan fabrik data, mengurangkan percanggahan data dan ketidaktepatan yang boleh terhasil daripada beberapa sumber data.
- Perniagaan boleh mengembangkan seni bina data mereka seperti yang diperlukan dengan bantuan fabrik data, membolehkan pertumbuhan dan pengembangan tanpa menjejaskan prestasi atau kestabilan.
- Perniagaan boleh meningkatkan ketepatan data dan mengurangkan keperluan untuk campur tangan manual dengan mengautomasikan aliran kerja data dan proses dengan penggunaan fabrik data.
- Perniagaan boleh menggunakan pelbagai alat dan platform untuk pengurusan data dan keperluan analitis mereka kerana fleksibiliti fabrik data dari segi penyepaduan dan analisis data.
Kekurangan
- Proses meletakkan fabrik data mungkin sukar dan memakan masa, memerlukan komitmen yang besar dalam kedua-dua sumber dan pengetahuan.
- Kos awal untuk memasang fabrik data mungkin besar, dengan mengambil kira harga kakitangan, perisian dan perkakasan yang diperlukan untuk menyediakan dan menyelenggara sistem.
- Prosedur pengurusan data dan analitis sedia ada mungkin perlu diubah dengan ketara untuk menampung fabrik data, yang mungkin mengganggu operasi korporat dan mewujudkan rintangan terhadap perubahan.
- Perniagaan mungkin perlu membelanjakan untuk bantuan dan pendidikan pengguna akibat daripada kerumitan fabrik data, yang boleh menyukarkan pengguna untuk menerimanya dan dilatih.
- Perniagaan yang mempunyai banyak sumber dan format data mungkin perlu menyeragamkan struktur data mereka untuk menggunakan fabrik data, yang mungkin sukar.
- Fabrik data mungkin tidak bersambung dengan berkesan dengan sistem warisan, yang memerlukan pelaburan korporat dalam pembangunan sistem baharu atau naik taraf sistem sistem semasa.
- Fabrik data boleh terdedah kepada pelanggaran keselamatan dan kebimbangan privasi data, yang memerlukan pelaksanaan langkah keselamatan yang kukuh oleh perusahaan untuk melindungi data mereka.
- Fabrik data mungkin tidak sesuai untuk semua bentuk data atau kes penggunaan analitis kerana ia mungkin tidak menyokong semua format data atau semua jenis analisis data.
Data Mesh Vs Data Fabrik
Dua reka bentuk seni bina baharu untuk pengurusan data kontemporari ialah jaringan data dan fabrik data. Mereka mempunyai beberapa variasi ketara dalam pendekatan mereka, walaupun kedua-duanya berusaha untuk memudahkan pertukaran data dan analisis yang berkesan dalam organisasi.
Kesamaan
Untuk mengurus sejumlah besar data merentas banyak sistem dan pasukan secara berskala dan berkesan, dua pendekatan telah dibangunkan: Data Mesh dan Data Fabric. Kedua-duanya menekankan nilai tadbir urus dan keselamatan data dalam memelihara privasi dan pematuhan data. Selain itu, kedua-dua reka bentuk bergantung pada SOA, di mana data dibekalkan kepada pelanggan melalui API dan dianggap sebagai produk.
Perbezaan
Pendekatan mereka terhadap pemilikan dan pengurusan data adalah perbezaan utama antara Data Mesh dan Fabrik Data.
Pasukan domain individu bertanggungjawab ke atas data dalam domain masing-masing dalam Data Mesh, yang mengasingkan pemilikan dan pentadbiran data. Walaupun mematuhi set peraturan bersama untuk tadbir urus dan keselamatan data, setiap pasukan bebas memilih alatan dan teknologi mereka sendiri untuk mengurus datanya.
Sistem pengurusan data berpusat, seperti Data Fabric, menyimpan semua data di satu tempat dan menugaskan satu pasukan untuk mentadbirnya. Walaupun kaedah ini menjadikan pentadbiran dan analisis data lebih konsisten, ia mungkin mengehadkan keupayaan pasukan yang berbeza untuk menggunakan alat pilihan mereka sendiri.
Pendekatan mereka terhadap penyepaduan data adalah satu lagi perbezaan antara Data Mesh dan Data Fabric. Koleksi kontrak API yang menentukan cara data harus dipindahkan antara domain membolehkan penyepaduan data dalam Data Mesh. Strategi ini memastikan kesalingoperasian antara domain sambil membenarkan pasukan mereka bentuk saluran paip data dan kaedah analitik mereka sendiri.
Sebaliknya, Data Fabric mengambil pendekatan yang lebih terpusat kepada penyepaduan data, menyepadukan data terlebih dahulu dan menjadikannya boleh diakses melalui antara muka tunggal.
Walaupun strategi ini mungkin lebih berkesan, ia mungkin menyekat keupayaan pasukan untuk mereka bentuk saluran paip data unik mereka sendiri.
Data Mesh dan Data Fabric menggunakan teknik yang berbeza untuk pemprosesan data. Pemprosesan data dikendalikan oleh pasukan domain dalam Data Mesh, dan mereka bebas untuk menggunakan mana-mana alat dan teknologi yang mereka kehendaki.
Pemprosesan data kini dikendalikan oleh pasukan khusus, namun, Fabrik Data menyediakan kaedah yang lebih terpusat. Walaupun pendekatan ini boleh menjadi lebih berjaya, ia juga mungkin menyukarkan pasukan untuk menjalankan penilaian tersendiri mereka.
Kesimpulan
Kesimpulannya, Data Fabric dan Data Mesh kedua-duanya menyediakan kaedah baru untuk pengurusan data kontemporari, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangan tertentu.
Data Mesh memberi penekanan yang kuat pada pemilikan dan pentadbiran data yang terpencar, memberikan setiap pasukan kebebasan untuk mengendalikan data mereka sendiri sambil mengikut set standard yang dikongsi.
Data Fabric, sebagai perbandingan, menyediakan penyelesaian pengurusan data terpusat dengan kakitangan khusus yang bertanggungjawab dalam pentadbiran dan analisis data. Keputusan antara corak ini akan berdasarkan keperluan dan objektif unik setiap firma, dengan mengambil kira elemen seperti volum data, struktur pasukan dan permintaan perniagaan.
Keberkesanan mana-mana pelan akhirnya akan bergantung pada sejauh mana ia dipraktikkan dan digabungkan ke dalam strategi pengurusan data syarikat yang lebih luas.
Sila tinggalkan balasan anda