Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
Een data-architectuur schetst de organisatiestructuur en individuele componenten van de datasystemen van een bedrijf.
Effectieve gegevensadministratie, -verwerking en -archivering zijn cruciaal voor bedrijven om gegevensgestuurde beslissingen te nemen. De meest actuele gecentraliseerde data-architectuurmodellen, zoals Data Fabric en Data Mesh winnen aan populariteit omdat ze traditionele methoden kunnen overtreffen.
Gegevens weefsel benadrukt data-integratie, virtualisatie en abstractie, terwijl Data Mesh zich richt op data-democratisering, eigendom en productisering. Voor bedrijven die hun strategieën voor gegevensbeheer proberen te optimaliseren, de gegevenskwaliteit willen verbeteren en hun besluitvormingsvaardigheden willen verbeteren, is het begrijpen van deze modellen van cruciaal belang.
Organisaties kunnen het model selecteren dat het beste bij hun doelstellingen past en rekening houdt met hun technologische en culturele vereisten door de verschillen en overeenkomsten tussen Data Mesh en Data Fabric te begrijpen.
In dit bericht zullen we nauwkeurig kijken naar Data Mesh en Data Fabric, evenals de verschillen daartussen en nog veel meer.
Wat is datamesh?
Data Mesh is een geavanceerd data-architectuurconcept dat prioriteit geeft aan datademocratisering, eigendom en productisering. Gegevens worden gezien als een product in Data Mesh, daarom is elk team verantwoordelijk voor de juistheid en bruikbaarheid van zijn eigen gegevens.
Het doel is om een zelfbedieningsplatform te bieden waarmee teams toegang hebben tot de gegevens die ze nodig hebben en deze kunnen gebruiken zonder afhankelijk te zijn van gecentraliseerde teams. Self-service dataplatforms geven teams een methode om hun databronnen te controleren en te beheren, wat de datakwaliteit verbetert en innovatie versnelt.
Om ervoor te zorgen dat teams de gewenste gegevens uit de hele onderneming kunnen vinden en openen, zijn datamarktplaatsen ook een essentieel onderdeel van Data Mesh. Data Mesh stelt teams in staat om te controleren en hun gegevensactiva beheren terwijl de toegang tot gegevens wordt gedemocratiseerd en ondernemingen worden geholpen om meer gegevensgestuurd en flexibeler te worden.
Werking van Data Mesh
Domeingestuurd ontwerp en microservices-architectuur vormen de basis van Data Mesh. Het bouwen van een decentrale data-architectuur en het ontmantelen van datasilo's zijn de belangrijkste doelen.
Elk team in Data Mesh heeft de leiding over zijn eigen datadomein, daarom zijn zij degenen die de data, de datakwaliteit en de data-output controleren. De teams beheren en verspreiden hun data via selfservice dataplatforms en datamarkten. Het feit dat de dataproducten worden gegenereerd als API's, maakt het voor andere teams eenvoudig om er toegang toe te krijgen en ze te gebruiken.
Om de uniformiteit en controle in het hele bedrijf te behouden, worden de API's beheerd door één API-beheerteam. Een raamwerk voor gegevensbeheer maakt ook deel uit van Data Mesh en schetst de regels en richtlijnen voor gegevenseigendom, gegevenskwaliteit en gegevensbeveiliging.
voordelen
- Data Mesh stimuleert de democratisering van gegevens door teams in staat te stellen hun gegevensactiva te controleren en te beheren.
- Het maakt het voor elk team mogelijk om de leiding te nemen over zijn eigen datadomein, wat het kaliber van de data verhoogt.
- Zonder afhankelijk te zijn van gecentraliseerde teams, biedt het zelfbedieningsgegevensplatforms waarmee teams toegang krijgen tot de gegevens die ze nodig hebben en deze kunnen gebruiken.
- Het stelt teams in staat om te experimenteren en te herhalen met hun dataproducten, wat innovatie versnelt.
- Het elimineert gegevenssilo's en brengt een gedecentraliseerde gegevensarchitectuur tot stand, waardoor de flexibiliteit en wendbaarheid worden vergroot.
- Het bestaat uit gegevensmarkten die teams een methode bieden om de gegevens die ze nodig hebben uit het hele bedrijf te vinden en te openen.
- Het kan de groeiende data-eisen van een organisatie ondersteunen en is schaalbaar.
- Datateams worden door Data Mesh in staat gesteld om controle over hun data te nemen en daarmee keuzes te maken.
- Teams hebben gemakkelijker toegang tot en gebruiken de gegevens die ze nodig hebben dankzij Data Mesh's API-gebaseerde benadering van dataproducten.
Nadelen
- Een organisatie moet grote technologische en culturele veranderingen ondergaan voordat Data Mesh kan worden geïmplementeerd.
- Als Data Mesh niet op de juiste manier wordt onderhouden, kan het gedecentraliseerde karakter van Data Mesh leiden tot gegevensduplicatie.
- Als teams niet correct zijn uitgelijnd, kan Data Mesh resulteren in conflicterende gegevensdefinities.
- Vanwege de gedecentraliseerde structuur van Data Mesh kan het moeilijk zijn om gegevensbeheer en -beveiliging in de hele onderneming te beheren.
- Vergeleken met conventioneel gecentraliseerd data structuren, kan datamesh ingewikkelder zijn.
- Als teams niet goed op elkaar zijn afgestemd, kan Data Mesh gefragmenteerd raken.
- Het kan meer kosten om Data Mesh te implementeren dan conventionele gecentraliseerde datasystemen.
Nu moet u een duidelijk beeld hebben van Data Mesh. Het is tijd om naar Data Fabric te kijken, gevolgd door de overeenkomsten en verschillen daartussen. Laten we beginnen.
Dus, wat is Data Fabric?
Data Fabric is een data-architectuur die een enkel beeld geeft van alle data-assets binnen een organisatie, ongeacht waar ze zijn ondergebracht. De ontwikkeling van dit systeem is ingegeven door de moderne data-omgeving, die wordt bepaald door een toename van de hoeveelheid, snelheid en diversiteit van data.
Organisaties kunnen hun gegevens uit verschillende bronnen, waaronder cloud-apps, on-premises databases en datameren, eenvoudig met elkaar verbinden dankzij Data Fabric, dat een flexibele en schaalbare oplossing biedt voor gegevensintegratie.
Bovendien biedt het een mate van abstractie die data universeel toegankelijk maakt, onafhankelijk van de onderliggende technologie.
De gedistribueerde architectuur van Data Fabric maakt realtime gegevensverwerking en -analyse mogelijk, waardoor organisaties toegang krijgen tot aanvullende informatie en besluitvormingscapaciteit. De privacy, nauwkeurigheid en compliance van gegevens worden verder gewaarborgd door de componenten voor gegevensbeheer en beveiliging.
Data Fabric is een nieuwe technologie die snel aan populariteit wint bij organisaties die hun praktijken op het gebied van gegevensbeheer proberen te verbeteren en een concurrentievoordeel willen behalen.
De werking van datafabriek
Data Fabric functioneert door een enkel overzicht te bieden van alle data-assets van een organisatie, ongeacht waar ze zich bevinden. Gegevensintegratie, gegevensabstractie en distributed computing worden in combinatie gebruikt om dit te bereiken.
Data-integratie houdt in dat informatie uit vele bronnen, waaronder on-premises databases, cloud-apps en datalakes, wordt samengevoegd en op een uniforme manier toegankelijk wordt gemaakt.
Gegevensmanipulatie en -toegang worden mogelijk gemaakt door het proces van het tot stand brengen van een abstractielaag die de complexiteit van de onderliggende gegevensarchitectuur verhult. Distributed computing heeft tot doel gegevens in realtime te verwerken en te analyseren via een verspreid netwerk van computerbronnen.
Bedrijven kunnen nu snel inzichten uit hun data halen en hierdoor actie ondernemen. Data Fabric bevat ook componenten voor gegevensbeheer en beveiliging om de privacy, naleving en kwaliteit van gegevens te waarborgen.
Data Fabric is een manier om data te beheren die flexibel en schaalbaar is en is ontwikkeld om tegemoet te komen aan de huidige data-omgeving.
voordelen
- Bedrijven kunnen snellere en beter geïnformeerde keuzes maken op basis van real-time data door gebruik te maken van data fabric, wat de beschikbaarheid en toegankelijkheid van data kan vergroten.
- Om enorme hoeveelheden gegevens te beheren en te analyseren, maakt datafabric de naadloze integratie mogelijk van gegevens uit vele bronnen, waaronder on-premises en cloudgebaseerde gegevens.
- Bedrijven kunnen datafabric gebruiken om een gecentraliseerd platform voor gegevensbeheer te bouwen dat real-time gegevensuitwisseling en samenwerking tussen vele teams en afdelingen mogelijk maakt.
- Gegevensbeheer en beveiligingsmogelijkheden die door datafabric worden geboden, helpen bedrijven bij het handhaven van gegevensprivacy en naleving van wet- en regelgeving.
- Datafabric kan meer kosten en dubbel werk besparen door datasilo's te verwijderen, wat de productie en efficiëntie zal stimuleren.
- Bedrijven kunnen een enkele bron van waarheid tot stand brengen met behulp van datafabric, waardoor gegevensverschillen en onnauwkeurigheden die het gevolg kunnen zijn van verschillende gegevensbronnen, worden verminderd.
- Bedrijven kunnen hun data-architectuur indien nodig uitbreiden met behulp van data fabric, waardoor groei en uitbreiding mogelijk wordt zonder concessies te doen aan prestaties of stabiliteit.
- Bedrijven kunnen de gegevensnauwkeurigheid verbeteren en de noodzaak van handmatige tussenkomst verminderen door het automatiseren van gegevensworkflows en processen met behulp van data fabric.
- Bedrijven kunnen verschillende tools en platforms gebruiken voor hun gegevensbeheer en analysevereisten vanwege de flexibiliteit van de datastructuur op het gebied van gegevensintegratie en -analyse.
Nadelen
- Het proces van het opzetten van datafabric kan moeilijk en tijdrovend zijn en vereist een aanzienlijke inzet van zowel middelen als kennis.
- De initiële kosten voor het installeren van datafabric kunnen aanzienlijk zijn, rekening houdend met de prijs van de benodigde personeelsleden, software en hardware om het systeem op te zetten en te onderhouden.
- Bestaande gegevensbeheer- en analyseprocedures moeten mogelijk aanzienlijk worden gewijzigd om plaats te bieden aan datafabric, wat de bedrijfsactiviteiten kan verstoren en weerstand tegen verandering kan creëren.
- Bedrijven moeten wellicht geld uitgeven aan gebruikersondersteuning en opleiding als gevolg van de complexiteit van de datastructuur, waardoor het voor gebruikers moeilijk kan zijn om deze te omarmen en getraind te worden.
- Bedrijven met veel databronnen en -formaten moeten mogelijk hun datastructuren standaardiseren om datafabric te gebruiken, wat moeilijk kan zijn.
- Het is mogelijk dat datafabric niet effectief communiceert met verouderde systemen, waardoor bedrijfsinvesteringen in nieuwe systeemontwikkeling of systeemupgrades van huidige systemen noodzakelijk zijn.
- Datafabric kan vatbaar zijn voor inbreuken op de beveiliging en zorgen over de privacy van gegevens, waardoor bedrijven krachtige beveiligingsmaatregelen moeten nemen om hun gegevens te beschermen.
- Datafabric is mogelijk niet geschikt voor alle vormen van data- of analysegebruik, omdat het mogelijk niet alle dataformaten of alle soorten data-analyse ondersteunt.
Datamesh versus datafabriek
Twee nieuwe architecturale ontwerpen voor hedendaags datamanagement zijn data mesh en data fabric. Ze hebben een aantal significante verschillen in hun aanpak, ook al streven beide ernaar om effectieve gegevensuitwisseling en -analyse binnen een organisatie mogelijk te maken.
Overeenkomsten
Om enorme hoeveelheden data over veel systemen en teams op een schaalbare en effectieve manier te beheren, zijn twee benaderingen ontwikkeld: Data Mesh en Data Fabric. Beide benadrukken de waarde van gegevensbeheer en -beveiliging voor het behoud van gegevensprivacy en naleving. Bovendien zijn beide ontwerpen afhankelijk van een SOA, waarbij gegevens via API's aan klanten worden geleverd en als een product worden beschouwd.
Verschillen
Hun benadering van data-eigendom en -beheer is het belangrijkste onderscheid tussen Data Mesh en Data Fabric.
Individuele domeinteams zijn verantwoordelijk voor de gegevens in hun respectieve domeinen in Data Mesh, dat het eigendom en beheer van gegevens decentraliseert. Hoewel ze zich houden aan een gedeelde set regels voor gegevensbeheer en -beveiliging, is elk team vrij om zijn eigen tools en technologieën te kiezen voor het beheer van zijn gegevens.
Een gecentraliseerd gegevensbeheersysteem, zoals Data Fabric, slaat alle gegevens op één plek op en wijst één team toe om deze te beheren. Hoewel deze methode gegevensbeheer en -analyse consistenter maakt, kan het de mogelijkheid van verschillende teams beperken om hun eigen gekozen tools te gebruiken.
Hun benadering van data-integratie is een ander onderscheid tussen Data Mesh en Data Fabric. Een verzameling API-contracten die specificeren hoe gegevens tussen domeinen moeten worden overgedragen, maakt gegevensintegratie in Data Mesh mogelijk. Deze strategie zorgt voor interoperabiliteit tussen domeinen, terwijl teams hun eigen datapijplijnen en analysemethoden kunnen ontwerpen.
Data Fabric daarentegen hanteert een meer gecentraliseerde benadering van gegevensintegratie, waarbij gegevens vooraf worden geïntegreerd en toegankelijk worden gemaakt via een enkele interface.
Hoewel deze strategie effectiever zou kunnen zijn, kan het de mogelijkheid van teams beperken om hun eigen unieke datapijplijnen te ontwerpen.
Data Mesh en Data Fabric gebruiken verschillende technieken voor gegevensverwerking. De gegevensverwerking wordt afgehandeld door domeinteams in Data Mesh, en ze zijn vrij om alle tools en technologieën te gebruiken die ze willen.
De gegevensverwerking wordt nu afgehandeld door een toegewijd team, maar Data Fabric biedt een meer gecentraliseerde methode. Hoewel deze aanpak succesvoller zou kunnen zijn, zou het het voor teams ook moeilijker kunnen maken om hun eigen onderscheidende beoordelingen uit te voeren.
Conclusie
Concluderend bieden Data Fabric en Data Mesh beide nieuwe methoden voor hedendaags databeheer, elk met specifieke voor- en nadelen.
Data Mesh legt sterk de nadruk op gedecentraliseerd eigendom en beheer van gegevens, waardoor elk team de vrijheid heeft om met hun eigen gegevens om te gaan terwijl ze een gedeelde reeks normen volgen.
Data Fabric daarentegen biedt een gecentraliseerde oplossing voor gegevensbeheer met gespecialiseerd personeel dat verantwoordelijk is voor gegevensbeheer en -analyse. De beslissing tussen deze patronen zal gebaseerd zijn op de unieke vereisten en doelstellingen van elk bedrijf, rekening houdend met elementen zoals datavolume, teamstructuur en zakelijke eisen.
De effectiviteit van elk plan zal uiteindelijk afhangen van hoe goed het in de praktijk wordt gebracht en wordt opgenomen in de bredere strategie voor gegevensbeheer van het bedrijf.
Laat een reactie achter