Uma arquitetura de dados descreve a estrutura organizacional e os componentes individuais dos sistemas de dados de uma empresa.
Administração, processamento e arquivamento eficazes de dados são cruciais para que as empresas tomem decisões baseadas em dados. Os modelos de arquitetura de dados centralizados mais atuais, como Data Fabric e Data Mesh, estão ganhando popularidade como resultado de sua capacidade de superar os métodos tradicionais.
Tecido de dados enfatiza a integração, virtualização e abstração de dados, enquanto o Data Mesh se concentra na democratização, propriedade e produção de dados. Para empresas que tentam otimizar suas estratégias de gerenciamento de dados, aumentar a qualidade dos dados e melhorar as habilidades de tomada de decisão, entender esses modelos é crucial.
As organizações podem selecionar o modelo que melhor atenda aos seus objetivos e leve em consideração seus requisitos tecnológicos e culturais, entendendo as diferenças e semelhanças entre Data Mesh e Data Fabric.
Nesta postagem, examinaremos de perto o Data Mesh e o Data Fabric, bem como as distinções entre eles e muito mais.
O que é malha de dados?
O Data Mesh é um conceito de arquitetura de dados de ponta que prioriza a democratização, propriedade e produção de dados. Os dados são vistos como um produto no Data Mesh, portanto cada equipe é responsável pela precisão e utilidade de seus próprios dados.
O objetivo é fornecer uma plataforma de autoatendimento que permitirá que as equipes acessem e utilizem os dados de que precisam sem depender de equipes centralizadas. As plataformas de dados de autoatendimento fornecem às equipes um método para controlar e gerenciar seus recursos de dados, o que melhora a qualidade dos dados e acelera a inovação.
Para que as equipes encontrem e acessem os dados que desejam em toda a empresa, os mercados de dados também são uma parte vital do Data Mesh. O Data Mesh permite que as equipes controlem e gerenciar seus ativos de dados enquanto democratiza o acesso aos dados, ajudando as empresas a se tornarem mais ágeis e orientadas por dados.
Funcionamento da malha de dados
Design orientado por domínio e arquitetura de microsserviços são os fundamentos do Data Mesh. Construir uma arquitetura de dados descentralizada e desmantelar silos de dados são os principais objetivos.
Cada equipe no Data Mesh é responsável por seu próprio domínio de dados, portanto, são eles que controlam os dados, a qualidade dos dados e as saídas de dados. As equipes gerenciam e distribuem seus dados por meio de plataformas de dados de autoatendimento e mercados de dados. O fato de os produtos de dados serem gerados como APIs torna simples para outras equipes acessá-los e utilizá-los.
Para manter a uniformidade e o controle em toda a empresa, as APIs são gerenciadas por uma única equipe de gerenciamento de APIs. Uma estrutura de governança de dados também faz parte do Data Mesh e descreve as regras e diretrizes para propriedade de dados, qualidade de dados e segurança de dados.
Vantagens
- O Data Mesh incentiva a democratização dos dados, permitindo que as equipes controlem e gerenciem seus ativos de dados.
- Ele possibilita que cada equipe assuma o controle de seu próprio domínio de dados, o que aumenta o calibre dos dados.
- Sem depender de equipes centralizadas, oferece plataformas de dados de autoatendimento que permitem que as equipes acessem e usem os dados de que precisam.
- Ele permite que as equipes experimentem e iterem com seus produtos de dados, o que acelera a inovação.
- Ele elimina os silos de dados e estabelece uma arquitetura de dados descentralizada, aprimorando a flexibilidade e a agilidade.
- Consiste em mercados de dados que fornecem às equipes um método para encontrar e acessar os dados necessários em toda a empresa.
- Ele pode suportar as demandas de dados em expansão de uma organização e é escalável.
- As equipes de dados são capacitadas pelo Data Mesh para assumir o controle de seus dados e fazer escolhas com eles.
- As equipes podem acessar e usar mais facilmente os dados de que precisam, graças à abordagem baseada em API do Data Mesh para produtos de dados.
Desvantagens
- Uma organização deve passar por grandes mudanças tecnológicas e culturais antes de implementar o Data Mesh.
- Se não for mantido adequadamente, a natureza descentralizada do Data Mesh pode resultar em duplicação de dados.
- Se as equipes não estiverem alinhadas corretamente, o Data Mesh pode resultar em definições de dados conflitantes.
- Pode ser difícil gerenciar a governança e a segurança dos dados em toda a empresa devido à estrutura descentralizada do Data Mesh.
- Em comparação com o sistema centralizado convencional estruturas de dados, a malha de dados pode ser mais complicada.
- Se as equipes não estiverem devidamente alinhadas, o Data Mesh pode ficar fragmentado.
- Pode custar mais para implementar o Data Mesh do que os sistemas de dados centralizados convencionais.
Agora, você deve ter uma visão clara do Data Mesh. É hora de examinar o Data Fabric seguido pelas semelhanças e diferenças entre eles. Vamos começar.
Então, o que é o Data Fabric?
O Data Fabric é uma arquitetura de dados que fornece uma visão única de todos os ativos de dados dentro de uma organização, independentemente de onde eles estão hospedados. O desenvolvimento deste sistema foi motivado pelo ambiente de dados moderno, que é definido por um aumento na quantidade, velocidade e diversidade de dados.
As organizações podem conectar facilmente seus dados de várias fontes, incluindo aplicativos em nuvem, bancos de dados locais e data lakes, graças ao Data Fabric, que oferece uma solução flexível e escalável para integração de dados.
Além disso, oferece um grau de abstração que torna os dados universalmente acessíveis, independentemente da tecnologia subjacente.
A arquitetura distribuída do Data Fabric permite processamento e análise de dados em tempo real, proporcionando às organizações acesso a informações adicionais e capacidade de tomada de decisão. A privacidade, precisão e conformidade dos dados são ainda mais garantidas por meio de seus componentes de governança e segurança de dados.
Data Fabric é uma nova tecnologia que está rapidamente ganhando popularidade entre as organizações que tentam melhorar suas práticas de gerenciamento de dados e obter uma vantagem competitiva.
O funcionamento do Data Fabric
O Data Fabric funciona oferecendo uma visão única de todos os ativos de dados de uma organização, independentemente de onde eles estão hospedados. Integração de dados, abstração de dados e computação distribuída são usados em conjunto para realizar isso.
A integração de dados envolve a fusão de informações de várias fontes, incluindo bancos de dados locais, aplicativos em nuvem e data lakes, tornando-os acessíveis de maneira uniforme.
A manipulação e o acesso aos dados são possibilitados pelo processo de estabelecimento de uma camada de abstração que obscurece a complexidade da arquitetura de dados subjacente. A computação distribuída visa processar e analisar dados em tempo real em uma rede dispersa de recursos de computação.
As empresas agora podem obter insights rapidamente de seus dados e agir graças a isso. O Data Fabric inclui governança de dados e componentes de segurança para garantir a privacidade, conformidade e qualidade dos dados.
O Data Fabric é uma forma de gerenciamento de dados que é flexível e escalável e foi desenvolvido para acomodar o atual ambiente de dados.
Vantagens
- As empresas podem fazer escolhas mais rápidas e informadas com base em dados em tempo real usando a estrutura de dados, o que pode aumentar a disponibilidade e acessibilidade dos dados.
- Para gerenciar e analisar enormes quantidades de dados, o data fabric permite a integração perfeita de dados de várias fontes, incluindo dados locais e baseados em nuvem.
- As empresas podem usar a malha de dados para criar uma plataforma de gerenciamento de dados centralizada que facilita a troca de dados em tempo real e a colaboração entre muitas equipes e departamentos.
- Os recursos de governança e segurança de dados oferecidos pela estrutura de dados ajudam as empresas a manter a privacidade dos dados e a conformidade regulatória.
- A malha de dados pode economizar mais despesas e duplicação de esforços removendo os silos de dados, o que aumentará a produção e a eficiência.
- As empresas podem estabelecer uma única fonte de verdade usando a estrutura de dados, reduzindo as discrepâncias e imprecisões de dados que podem resultar de várias fontes de dados.
- As empresas podem expandir sua arquitetura de dados conforme necessário com a ajuda da estrutura de dados, permitindo crescimento e expansão sem comprometer o desempenho ou a estabilidade.
- As empresas podem melhorar a precisão dos dados e reduzir a necessidade de intervenção manual ao automatizando fluxos de trabalho de dados e processos com o uso de data fabric.
- As empresas podem empregar uma variedade de ferramentas e plataformas para seus requisitos de gerenciamento e análise de dados devido à flexibilidade da estrutura de dados em termos de integração e análise de dados.
Desvantagens
- O processo de implementação da malha de dados pode ser difícil e demorado, exigindo um comprometimento considerável em recursos e conhecimento.
- O custo inicial de instalação da estrutura de dados pode ser significativo, levando em consideração o preço dos funcionários, software e hardware necessários para configurar e manter o sistema.
- Os procedimentos existentes de gerenciamento e análise de dados podem precisar ser alterados significativamente para acomodar a malha de dados, o que pode interromper as operações corporativas e criar resistência à mudança.
- As empresas podem precisar gastar com assistência e educação do usuário como resultado da complexidade da estrutura de dados, o que pode dificultar a adoção e o treinamento dos usuários.
- Empresas com muitas fontes e formatos de dados podem precisar padronizar suas estruturas de dados para usar a estrutura de dados, o que pode ser difícil.
- A estrutura de dados pode não interagir efetivamente com sistemas legados, necessitando de investimento corporativo no desenvolvimento de novos sistemas ou atualização de sistemas atuais.
- A estrutura de dados pode estar sujeita a violações de segurança e preocupações com a privacidade de dados, exigindo a implementação de fortes medidas de segurança pelas empresas para proteger seus dados.
- A malha de dados pode não ser apropriada para todas as formas de dados ou casos de uso analítico, pois pode não suportar todos os formatos de dados ou todos os tipos de análise de dados.
Data Mesh vs Data Fabric
Dois novos projetos arquitetônicos para gerenciamento de dados contemporâneos são malha de dados e malha de dados. Eles têm algumas variações significativas em suas abordagens, embora ambos se esforcem para facilitar a troca e análise de dados eficazes dentro de uma organização.
Semelhanças
Para gerenciar enormes quantidades de dados em muitos sistemas e equipes de maneira escalável e eficaz, duas abordagens foram desenvolvidas: Data Mesh e Data Fabric. Ambos enfatizam o valor da governança e segurança de dados na preservação da privacidade e conformidade dos dados. Além disso, ambos os projetos dependem de um SOA, onde os dados são fornecidos aos clientes por meio de APIs e considerados como um produto.
Diferenças
Suas abordagens de propriedade e gerenciamento de dados são a principal distinção entre Data Mesh e Data Fabric.
As equipes de domínio individuais são responsáveis pelos dados em seus respectivos domínios no Data Mesh, que descentraliza a propriedade e a administração dos dados. Embora aderindo a um conjunto compartilhado de regras para governança e segurança de dados, cada equipe é livre para selecionar suas próprias ferramentas e tecnologias para gerenciar seus dados.
Um sistema de gerenciamento de dados centralizado, como o Data Fabric, armazena todos os dados em um só lugar e designa uma única equipe para administrá-los. Embora esse método torne a administração e a análise de dados mais consistentes, ele pode limitar a capacidade de diferentes equipes de utilizar suas próprias ferramentas escolhidas.
Suas abordagens para integração de dados são outra distinção entre Data Mesh e Data Fabric. Uma coleção de contratos de API que especificam como os dados devem ser transferidos entre domínios permitem a integração de dados no Data Mesh. Essa estratégia garante a interoperabilidade entre os domínios, permitindo que as equipes criem seus próprios pipelines de dados e métodos de análise.
Por outro lado, o Data Fabric adota uma abordagem mais centralizada para a integração de dados, integrando os dados antecipadamente e tornando-os acessíveis por meio de uma única interface.
Embora essa estratégia possa ser mais eficaz, ela pode restringir a capacidade das equipes de projetar seus próprios pipelines de dados exclusivos.
Data Mesh e Data Fabric empregam técnicas distintas para processamento de dados. O processamento de dados é feito por equipes de domínio no Data Mesh, e eles são livres para utilizar quaisquer ferramentas e tecnologias que desejarem.
O processamento de dados agora é tratado por uma equipe dedicada, no entanto, o Data Fabric fornece um método mais centralizado. Embora essa abordagem possa ser mais bem-sucedida, também pode tornar mais difícil para as equipes realizar suas próprias avaliações distintas.
Conclusão
Em conclusão, o Data Fabric e o Data Mesh fornecem novos métodos para gerenciamento de dados contemporâneos, cada um com vantagens e desvantagens específicas.
O Data Mesh coloca uma forte ênfase na propriedade descentralizada e na administração de dados, dando a cada equipe a liberdade de lidar com seus próprios dados enquanto segue um conjunto compartilhado de padrões.
O Data Fabric, em comparação, fornece uma solução de gerenciamento de dados centralizado com equipe especializada encarregada da administração e análise de dados. A decisão entre esses padrões será baseada nos requisitos e objetivos exclusivos de cada empresa, levando em consideração elementos como volume de dados, estrutura da equipe e demandas de negócios.
A eficácia de qualquer plano dependerá, em última análise, de quão bem ele é colocado em prática e incorporado à estratégia mais ampla de gerenciamento de dados da empresa.
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