Dátová architektúra načrtáva organizačnú štruktúru a jednotlivé komponenty dátových systémov spoločnosti.
Efektívna správa údajov, ich spracovanie a archivácia sú pre firmy rozhodujúce pri rozhodovaní na základe údajov. Najaktuálnejšie modely centralizovanej dátovej architektúry, ako sú Data Fabric a Data Mesh, získavajú na popularite v dôsledku ich schopnosti prekonať tradičné metódy.
Data Fabric zdôrazňuje integráciu údajov, virtualizáciu a abstrakciu, zatiaľ čo Data Mesh sa zameriava na demokratizáciu, vlastníctvo a produkciu údajov. Pre spoločnosti, ktoré sa snažia optimalizovať svoje stratégie správy údajov, zvýšiť kvalitu údajov a zlepšiť rozhodovacie schopnosti, je pochopenie týchto modelov kľúčové.
Organizácie si môžu vybrať model, ktorý najlepšie vyhovuje ich cieľom a berie do úvahy ich technologické a kultúrne požiadavky tým, že pochopia rozdiely a podobnosti medzi Data Mesh a Data Fabric.
V tomto príspevku sa bližšie pozrieme na Data Mesh a Data Fabric, ako aj na rozdiely medzi nimi a oveľa viac.
Čo je Data Mesh?
Data Mesh je špičkový koncept dátovej architektúry, ktorý uprednostňuje demokratizáciu dát, vlastníctvo a produkciu. Dáta sú v Data Mesh vnímané ako produkt, preto je každý tím zodpovedný za presnosť a užitočnosť svojich údajov.
Cieľom je poskytnúť samoobslužnú platformu, ktorá umožní tímom pristupovať k údajom, ktoré potrebujú, a využívať ich bez toho, aby sa museli spoliehať na centralizované tímy. Samoobslužné dátové platformy poskytujú tímom metódu kontroly a správy ich dátových zdrojov, čo zlepšuje kvalitu dát a urýchľuje inovácie.
Aby tímy mohli nájsť a získať prístup k požadovaným údajom v rámci celého podniku, dôležitou súčasťou Data Mesh sú aj dátové trhy. Data Mesh umožňuje tímom kontrolovať a spravovať svoje dátové aktíva a zároveň demokratizuje prístup k údajom, pomáha podnikom stať sa viac orientovanými na údaje a agilnými.
Fungovanie dátovej siete
Dizajn riadený doménou a architektúra mikroslužieb sú základom Data Mesh. Hlavným cieľom je vybudovať decentralizovanú dátovú architektúru a demontovať dátové silá.
Každý tím v Data Mesh má na starosti svoju vlastnú dátovú doménu, preto sú to oni, kto kontroluje dáta, kvalitu dát a dátové výstupy. Tímy spravujú a distribuujú svoje údaje prostredníctvom samoobslužných dátových platforiem a dátových trhov. Skutočnosť, že dátové produkty sú generované ako API, uľahčuje ostatným tímom prístup k nim a ich používanie.
Aby sa zachovala jednotnosť a kontrola v celej spoločnosti, API spravuje jeden tím správy API. Rámec správy údajov je tiež súčasťou Data Mesh a načrtáva pravidlá a usmernenia pre vlastníctvo údajov, kvalitu údajov a bezpečnosť údajov.
výhody
- Data Mesh podporuje demokratizáciu údajov tým, že umožňuje tímom kontrolovať a spravovať ich dátové aktíva.
- Umožňuje každému tímu prevziať zodpovednosť za svoju vlastnú dátovú doménu, čo zvyšuje kvalitu dát.
- Bez závislosti od centralizovaných tímov ponúka samoobslužné dátové platformy, ktoré umožňujú tímom pristupovať a používať údaje, ktoré potrebujú.
- Umožňuje tímom experimentovať a opakovať svoje dátové produkty, čo urýchľuje inovácie.
- Odstraňuje dátové silá a zavádza decentralizovanú dátovú architektúru, čím sa zvyšuje flexibilita a agilnosť.
- Pozostáva z trhov s údajmi, ktoré poskytujú tímom metódu na vyhľadávanie a prístup k údajom, ktoré požadujú z celej spoločnosti.
- Môže podporovať rozširujúce sa požiadavky organizácie na údaje a je škálovateľný.
- Dátové tímy sú splnomocnené Data Mesh prevziať kontrolu nad svojimi údajmi a robiť s nimi rozhodnutia.
- Tímy môžu ľahšie pristupovať a používať údaje, ktoré potrebujú, vďaka prístupu Data Mesh k dátovým produktom založenom na rozhraní API.
Nevýhody
- Pred implementáciou Data Mesh musí organizácia prejsť veľkými technologickými a kultúrnymi zmenami.
- Ak nie je správne udržiavaný, decentralizovaný charakter Data Mesh môže viesť k duplicite údajov.
- Ak tímy nie sú správne zarovnané, Data Mesh môže viesť ku konfliktným definíciám údajov.
- V dôsledku decentralizovanej štruktúry Data Mesh môže byť náročné spravovať správu a bezpečnosť údajov v rámci celého podniku.
- V porovnaní s konvenčnými centralizovanými dátových štruktúr, dátová sieť môže byť komplikovanejšia.
- Ak tímy nie sú správne zoradené, Data Mesh sa môže roztrieštiť.
- Implementácia Data Mesh môže byť drahšia ako bežné centralizované dátové systémy.
Teraz musíte mať jasný obraz o Data Mesh. Je čas pozrieť sa na Data Fabric a následne na podobnosti a rozdiely medzi nimi. Poďme začať.
Čo je teda Data Fabric?
Data Fabric je dátová architektúra, ktorá poskytuje jednotný pohľad na všetky dátové aktíva v rámci organizácie bez ohľadu na to, kde sú umiestnené. Vývoj tohto systému bol motivovaný moderným dátovým prostredím, ktoré je definované nárastom množstva, rýchlosti a rôznorodosti dát.
Organizácie môžu jednoducho prepojiť svoje dáta z rôznych zdrojov, vrátane cloudových aplikácií, lokálnych databáz a dátových jazier, vďaka Data Fabric, ktorý ponúka flexibilné a škálovateľné riešenie integrácie dát.
Okrem toho ponúka stupeň abstrakcie, ktorý univerzálne sprístupňuje údaje nezávisle od základnej technológie.
Distribuovaná architektúra Data Fabric umožňuje spracovanie a analýzu údajov v reálnom čase a poskytuje organizáciám prístup k dodatočným informáciám a možnosti rozhodovania. Súkromie, presnosť a súlad údajov sú ďalej zabezpečené prostredníctvom komponentov správy údajov a zabezpečenia.
Data Fabric je nová technológia, ktorá si rýchlo získava na popularite medzi organizáciami, ktoré sa snažia zlepšiť svoje postupy správy údajov a získať konkurenčnú výhodu.
Fungovanie dátovej tkaniny
Data Fabric funguje tak, že ponúka jediný pohľad na všetky dátové aktíva organizácie bez ohľadu na to, kde sú umiestnené. Integrácia údajov, abstrakcia údajov a distribuované výpočty sa používajú v tandeme na dosiahnutie tohto cieľa.
Integrácia údajov zahŕňa spájanie informácií z mnohých zdrojov vrátane lokálnych databáz, cloudových aplikácií a dátových jazier a ich jednotným spôsobom.
Manipuláciu s údajmi a prístup k nim umožňuje proces vytvorenia vrstvy abstrakcie, ktorá zakrýva zložitosť základnej architektúry údajov. Distribuované výpočty sa zameriavajú na spracovanie a analýzu údajov v reálnom čase v rozptýlenej sieti výpočtových zdrojov.
Firmy môžu teraz vďaka tomu rýchlo získať štatistiky zo svojich údajov a konať. Data Fabric zahŕňa aj komponenty správy údajov a zabezpečenia, aby sa zabezpečilo súkromie údajov, súlad a kvalita.
Data Fabric je spôsob správy údajov, ktorý je flexibilný a škálovateľný a bol vyvinutý tak, aby vyhovoval súčasnému dátovému prostrediu.
výhody
- Firmy môžu robiť rýchlejšie a informovanejšie rozhodnutia na základe údajov v reálnom čase pomocou dátovej štruktúry, čo môže zvýšiť dostupnosť a dostupnosť údajov.
- Aby bolo možné spravovať a analyzovať obrovské množstvo údajov, dátová štruktúra umožňuje bezproblémovú integráciu údajov z mnohých zdrojov vrátane lokálnych a cloudových údajov.
- Firmy môžu použiť dátovú štruktúru na vybudovanie centralizovanej platformy na správu dát, ktorá uľahčuje výmenu dát a spoluprácu medzi mnohými tímami a oddeleniami v reálnom čase.
- Funkcie správy údajov a zabezpečenia, ktoré ponúka dátová štruktúra, pomáhajú firmám udržiavať súkromie údajov a súlad s predpismi.
- Dátová štruktúra môže ušetriť ďalšie náklady a duplicitné úsilie odstránením dátových síl, čo zvýši produkciu a efektivitu.
- Podniky môžu vytvoriť jediný zdroj pravdy pomocou dátovej štruktúry, čím sa znížia nezrovnalosti v údajoch a nepresnosti, ktoré by mohli vyplynúť z viacerých zdrojov údajov.
- Podniky môžu podľa potreby rozširovať svoju dátovú architektúru pomocou dátovej štruktúry, čo umožňuje rast a expanziu bez kompromisov vo výkone alebo stabilite.
- Firmy môžu zlepšiť presnosť údajov a znížiť potrebu manuálneho zásahu automatizácia pracovných tokov údajov a procesy s využitím dátovej štruktúry.
- Firmy môžu využívať množstvo nástrojov a platforiem na správu údajov a analytické požiadavky, pretože dátová štruktúra je flexibilná z hľadiska integrácie a analýzy údajov.
Nevýhody
- Proces zavádzania dátovej štruktúry môže byť zložitý a časovo náročný, čo si vyžaduje značné nasadenie v zdrojoch aj znalostiach.
- Počiatočné náklady na inštaláciu dátovej štruktúry môžu byť značné, berúc do úvahy cenu potrebného personálu, softvéru a hardvéru na nastavenie a údržbu systému.
- Existujúce postupy správy a analýzy údajov môžu byť potrebné výrazne zmeniť, aby sa prispôsobili dátovej štruktúre, čo by mohlo narušiť podnikové operácie a vytvoriť odpor voči zmenám.
- Firmy možno budú musieť minúť na pomoc a vzdelávanie používateľov v dôsledku zložitosti dátovej štruktúry, čo môže používateľom sťažiť jej osvojenie a zaškolenie.
- Firmy s mnohými zdrojmi údajov a formátmi môžu potrebovať štandardizovať svoje dátové štruktúry, aby mohli používať dátovú štruktúru, čo môže byť náročné.
- Dátová štruktúra nemusí byť efektívne prepojená so staršími systémami, čo si vyžaduje podnikové investície do vývoja nového systému alebo aktualizácie súčasných systémov.
- Dátová štruktúra môže byť náchylná na narušenia bezpečnosti a obavy o súkromie údajov, čo si vyžaduje, aby podniky zaviedli prísne bezpečnostné opatrenia na ochranu svojich údajov.
- Dátová štruktúra nemusí byť vhodná pre všetky formy použitia údajov alebo analýzy, pretože nemusí podporovať všetky formáty údajov alebo všetky typy analýzy údajov.
Data Mesh vs Data Fabric
Dva nové architektonické návrhy pre súčasnú správu údajov sú dátová sieť a dátová tkanina. Majú určité významné rozdiely vo svojich prístupoch, aj keď sa obaja snažia uľahčiť efektívnu výmenu a analýzu údajov v rámci organizácie.
podobnosti
S cieľom spravovať obrovské množstvo údajov v mnohých systémoch a tímoch škálovateľným a efektívnym spôsobom boli vyvinuté dva prístupy: Data Mesh a Data Fabric. Obidve zdôrazňujú hodnotu správy a bezpečnosti údajov pri ochrane súkromia údajov a dodržiavaní predpisov. Okrem toho oba návrhy závisia od SOA, kde sa údaje dodávajú zákazníkom prostredníctvom rozhraní API a považujú sa za produkt.
Rozdiely
Ich prístupy k vlastníctvu a správe údajov sú hlavným rozdielom medzi Data Mesh a Data Fabric.
Jednotlivé doménové tímy majú na starosti údaje vo svojich príslušných doménach v Data Mesh, ktorý decentralizuje vlastníctvo a správu údajov. Hoci každý tím dodržiava spoločný súbor pravidiel pre správu a bezpečnosť údajov, môže si slobodne vybrať svoje vlastné nástroje a technológie na správu svojich údajov.
Centralizovaný systém správy údajov, akým je napríklad Data Fabric, ukladá všetky údaje na jednom mieste a prideľuje jeden tím, ktorý ich bude spravovať. Hoci táto metóda robí správu a analýzu údajov konzistentnejšou, môže obmedziť schopnosť rôznych tímov využívať ich vlastné zvolené nástroje.
Ich prístupy k integrácii údajov sú ďalším rozdielom medzi Data Mesh a Data Fabric. Súbor zmlúv API, ktoré špecifikujú, ako sa majú údaje prenášať medzi doménami, umožňujú integráciu údajov v Data Mesh. Táto stratégia zabezpečuje interoperabilitu medzi doménami a zároveň umožňuje tímom navrhovať si vlastné dátové kanály a analytické metódy.
Na rozdiel od toho Data Fabric využíva centralizovanejší prístup k integrácii údajov, pričom údaje vopred integruje a sprístupňuje ich prostredníctvom jediného rozhrania.
Hoci by táto stratégia mohla byť efektívnejšia, mohla by obmedziť schopnosť tímov navrhovať svoje vlastné jedinečné dátové kanály.
Data Mesh a Data Fabric využívajú odlišné techniky na spracovanie údajov. Spracovanie údajov je riešené doménovými tímami v Data Mesh a môžu voľne využívať akékoľvek nástroje a technológie, ktoré chcú.
Spracovanie údajov má teraz na starosti špecializovaný tím, avšak Data Fabric poskytuje centralizovanejšiu metódu. Aj keď by tento prístup mohol byť úspešnejší, môže tiež sťažiť tímom vykonávať vlastné rozlišovacie hodnotenia.
záver
Na záver, Data Fabric a Data Mesh poskytujú nové metódy pre súčasnú správu údajov, pričom každá má špecifické výhody a nevýhody.
Data Mesh kladie veľký dôraz na decentralizované vlastníctvo a správu údajov, čo dáva každému tímu slobodu narábať s vlastnými údajmi pri dodržiavaní spoločného súboru štandardov.
Na porovnanie, Data Fabric poskytuje centralizované riešenie správy údajov so špecializovaným personálom zodpovedným za správu a analýzu údajov. Rozhodnutie medzi týmito vzormi bude založené na jedinečných požiadavkách a cieľoch každej firmy, pričom sa zohľadnia prvky, ako je objem údajov, štruktúra tímu a obchodné požiadavky.
Efektívnosť každého plánu bude v konečnom dôsledku závisieť od toho, ako dobre sa zavedie do praxe a začlení do širšej stratégie správy údajov spoločnosti.
Nechaj odpoveď