Podatkovna arhitektura opisuje organizacijsko strukturo in posamezne komponente podatkovnih sistemov podjetja.
Učinkovito upravljanje, obdelava in arhiviranje podatkov je ključnega pomena za sprejemanje odločitev podjetij, ki temeljijo na podatkih. Najnovejši modeli centralizirane podatkovne arhitekture, kot sta Data Fabric in Data Mesh, postajajo vse bolj priljubljeni zaradi svoje sposobnosti, da presežejo tradicionalne metode.
Podatkovna tkanina poudarja integracijo podatkov, virtualizacijo in abstrakcijo, medtem ko se Data Mesh osredotoča na demokratizacijo podatkov, lastništvo in produktizacijo. Za podjetja, ki poskušajo optimizirati svoje strategije upravljanja podatkov, povečati kakovost podatkov in izboljšati sposobnosti odločanja, je razumevanje teh modelov ključnega pomena.
Organizacije lahko z razumevanjem razlik in podobnosti med Data Mesh in Data Fabric izberejo model, ki najbolje služi njihovim ciljem in upošteva njihove tehnološke in kulturne zahteve.
V tem prispevku si bomo podrobneje ogledali Data Mesh in Data Fabric, pa tudi razlike med njima in še veliko več.
Kaj je Data Mesh?
Data Mesh je najsodobnejši koncept podatkovne arhitekture, ki daje prednost demokratizaciji podatkov, lastništvu in produktizaciji. Podatki se v Data Mesh vidijo kot izdelek, zato je vsaka ekipa zadolžena za točnost in uporabnost svojih podatkov.
Cilj je zagotoviti samopostrežno platformo, ki bo ekipam omogočila dostop do podatkov, ki jih potrebujejo, in njihovo uporabo brez zanašanja na centralizirane ekipe. Samopostrežne podatkovne platforme dajejo ekipam metodo za nadzor in upravljanje svojih podatkovnih virov, kar izboljša kakovost podatkov in pospeši inovacije.
Da lahko ekipe najdejo in dostopajo do želenih podatkov v celotnem podjetju, so podatkovne tržnice prav tako bistveni del Data Mesh. Data Mesh ekipam omogoča nadzor in upravljati s svojimi podatkovnimi sredstvi obenem demokratizira dostop do podatkov in pomaga podjetjem, da postanejo bolj podatkovno usmerjena in prožna.
Delovanje podatkovne mreže
Oblikovanje na podlagi domene in arhitektura mikrostoritev so temelji Data Mesh. Glavna cilja sta izgradnja decentralizirane podatkovne arhitekture in odprava podatkovnih silosov.
Vsaka ekipa v Data Mesh je zadolžena za svojo podatkovno domeno, zato so oni tisti, ki nadzorujejo podatke, kakovost podatkov in izhode podatkov. Ekipe upravljajo in distribuirajo svoje podatke prek samopostrežnih podatkovnih platform in podatkovnih trgov. Dejstvo, da so podatkovni izdelki ustvarjeni kot API-ji, drugim ekipam omogoča preprost dostop do njih in njihovo uporabo.
Da bi ohranili enotnost in nadzor v celotnem podjetju, API-je upravlja ena skupina za upravljanje API-jev. Okvir za upravljanje podatkov je tudi del Data Mesh in opisuje pravila in smernice za lastništvo podatkov, kakovost podatkov in varnost podatkov.
prednosti
- Data Mesh spodbuja demokratizacijo podatkov tako, da ekipam omogoča nadzor in upravljanje svojih podatkovnih sredstev.
- Omogoča, da vsaka ekipa prevzame svojo lastno podatkovno domeno, kar poveča kaliber podatkov.
- Ne da bi bil odvisen od centraliziranih ekip, ponuja samopostrežne podatkovne platforme, ki ekipam omogočajo dostop in uporabo podatkov, ki jih potrebujejo.
- Ekipam omogoča, da eksperimentirajo in ponavljajo svoje podatkovne izdelke, kar pospeši inovacije.
- Odpravlja podatkovne silose in vzpostavlja decentralizirano podatkovno arhitekturo, kar povečuje prilagodljivost in agilnost.
- Sestavljen je iz podatkovnih trgov, ki dajejo ekipam metodo za iskanje in dostop do podatkov, ki jih potrebujejo iz celotnega podjetja.
- Lahko podpira vse večje zahteve organizacije po podatkih in je razširljiv.
- Podatkovne ekipe so pooblaščene s pomočjo Data Mesh, da prevzamejo nadzor nad svojimi podatki in se z njimi odločajo.
- Ekipe lahko lažje dostopajo in uporabljajo podatke, ki jih potrebujejo, zahvaljujoč pristopu podatkovnih izdelkov Data Mesh, ki temelji na API-ju.
Slabosti
- Organizacija mora opraviti velike tehnološke in kulturne spremembe, preden uvede Data Mesh.
- Če se ne vzdržuje ustrezno, lahko decentralizirana narava Data Mesh povzroči podvajanje podatkov.
- Če ekipe niso pravilno usklajene, lahko Data Mesh povzroči nasprotujoče si definicije podatkov.
- Morda bo težko upravljati upravljanje podatkov in varnost v celotnem podjetju zaradi decentralizirane strukture Data Mesh.
- V primerjavi s konvencionalno centralizirano podatkovne strukture, je lahko podatkovna mreža bolj zapletena.
- Če ekipe niso pravilno usklajene, lahko Data Mesh postane razdrobljen.
- Implementacija Data Mesh bo morda stala več kot običajni centralizirani podatkovni sistemi.
Zdaj morate imeti jasno sliko podatkovne mreže. Čas je, da pogledamo Data Fabric, ki mu sledijo podobnosti in razlike med njimi. Začnimo.
Torej, kaj je Data Fabric?
Data Fabric je podatkovna arhitektura, ki daje en sam pogled na vsa podatkovna sredstva znotraj organizacije, ne glede na to, kje so nameščena. Razvoj tega sistema je spodbudilo sodobno podatkovno okolje, ki ga opredeljuje povečanje količine, hitrosti in raznolikosti podatkov.
Organizacije lahko preprosto povežejo svoje podatke iz različnih virov, vključno z aplikacijami v oblaku, lokalnimi bazami podatkov in podatkovnimi jezeri, zahvaljujoč Data Fabric, ki ponuja prilagodljivo in razširljivo rešitev za integracijo podatkov.
Poleg tega ponuja stopnjo abstrakcije, ki univerzalno omogoča dostop do podatkov neodvisno od osnovne tehnologije.
Porazdeljena arhitektura Data Fabric omogoča obdelavo in analizo podatkov v realnem času, kar organizacijam zagotavlja dostop do dodatnih informacij in zmogljivosti odločanja. Zasebnost, točnost in skladnost podatkov so dodatno zagotovljeni z upravljanjem podatkov in varnostnimi komponentami.
Data Fabric je nova tehnologija, ki hitro pridobiva na priljubljenosti med organizacijami, ki poskušajo izboljšati svoje prakse upravljanja podatkov in pridobiti konkurenčno prednost.
Delovanje Data Fabric
Data Fabric deluje tako, da ponuja en sam pogled na vsa podatkovna sredstva organizacije, ne glede na to, kje se nahajajo. Integracija podatkov, abstrakcija podatkov in porazdeljeno računalništvo se uporabljajo v tandemu, da to dosežejo.
Integracija podatkov vključuje združevanje informacij iz številnih virov, vključno z bazami podatkov na mestu uporabe, aplikacijami v oblaku in podatkovnimi jezeri, ter omogočanje dostopa do njih na enoten način.
Manipulacija s podatki in dostop sta mogoča s postopkom vzpostavljanja plasti abstrakcije, ki zakriva kompleksnost temeljne podatkovne arhitekture. Cilj porazdeljenega računalništva je obdelava in analiza podatkov v realnem času v razpršenem omrežju računalniških virov.
Podjetja lahko zdaj hitro dobijo vpogled v svoje podatke in zahvaljujoč temu ukrepajo. Data Fabric vključuje tudi upravljanje podatkov in varnostne komponente, da se zagotovi zasebnost podatkov, skladnost in kakovost.
Data Fabric je način upravljanja podatkov, ki je prilagodljiv in razširljiv ter je bil razvit za prilagajanje trenutnemu podatkovnemu okolju.
prednosti
- Podjetja lahko sprejemajo hitrejše in bolj informirane odločitve na podlagi podatkov v realnem času z uporabo podatkovne strukture, ki lahko poveča razpoložljivost in dostopnost podatkov.
- Za upravljanje in analizo ogromnih količin podatkov podatkovna tkanina omogoča brezhibno integracijo podatkov iz številnih virov, vključno s podatki na mestu uporabe in podatki v oblaku.
- Podjetja lahko uporabijo podatkovno strukturo za izgradnjo centralizirane platforme za upravljanje podatkov, ki omogoča izmenjavo podatkov v realnem času in sodelovanje med številnimi ekipami in oddelki.
- Zmožnosti upravljanja podatkov in varnosti, ki jih ponuja podatkovno tkivo, pomagajo podjetjem pri ohranjanju zasebnosti podatkov in skladnosti s predpisi.
- Tkanina podatkov lahko prihrani več stroškov in podvajanja truda z odstranitvijo podatkovnih silosov, kar bo povečalo proizvodnjo in učinkovitost.
- Podjetja lahko vzpostavijo en sam vir resnice z uporabo podatkovne strukture, s čimer zmanjšajo odstopanja in netočnosti podatkov, ki bi lahko izhajali iz več virov podatkov.
- Podjetja lahko po potrebi razširijo svojo podatkovno arhitekturo s pomočjo podatkovne strukture, kar omogoča rast in širitev brez ogrožanja zmogljivosti ali stabilnosti.
- Podjetja lahko izboljšajo točnost podatkov in zmanjšajo potrebo po ročnem posredovanju tako, da avtomatizacijo delovnih tokov podatkov in procesi z uporabo podatkovne tkanine.
- Podjetja lahko uporabijo različna orodja in platforme za svoje zahteve glede upravljanja podatkov in analitike zaradi prilagodljivosti podatkovne strukture v smislu integracije in analize podatkov.
Slabosti
- Postopek vzpostavitve podatkovne strukture je lahko težaven in dolgotrajen ter zahteva precejšnjo predanost virom in znanju.
- Začetni stroški namestitve podatkovne strukture so lahko precejšnji, če upoštevamo ceno potrebnega osebja, programske in strojne opreme za postavitev in vzdrževanje sistema.
- Obstoječe postopke za upravljanje podatkov in analitiko bo morda treba bistveno spremeniti, da se prilagodijo strukturi podatkov, kar bi lahko motilo poslovanje podjetja in ustvarilo odpor do sprememb.
- Podjetja bodo morda morala porabiti za pomoč uporabnikom in izobraževanje zaradi zapletenosti podatkovne strukture, zaradi česar jo lahko uporabniki težko sprejmejo in se usposobijo.
- Podjetja s številnimi viri podatkov in formati bodo morda morala standardizirati svoje podatkovne strukture, da bodo lahko uporabljala podatkovno strukturo, kar je lahko težavno.
- Podatkovno tkivo morda ne bo učinkovito povezovalo s podedovanimi sistemi, zaradi česar bodo potrebne naložbe podjetja v razvoj novega sistema ali sistemsko nadgradnjo trenutnih sistemov.
- Tkanina podatkov je lahko nagnjena k kršitvam varnosti in pomislekom glede zasebnosti podatkov, zaradi česar morajo podjetja izvajati stroge varnostne ukrepe za zaščito svojih podatkov.
- Podatkovna tkanina morda ni primerna za vse oblike podatkov ali primere uporabe analitike, saj morda ne podpira vseh formatov podatkov ali vseh vrst analiz podatkov.
Data Mesh vs Data Fabric
Dve novi arhitekturni zasnovi za sodobno upravljanje podatkov sta data mesh in data fabric. Imata nekaj pomembnih razlik v svojih pristopih, čeprav si oba prizadevata olajšati učinkovito izmenjavo podatkov in analizo znotraj organizacije.
Podobnosti
Za upravljanje ogromnih količin podatkov v številnih sistemih in ekipah na razširljiv in učinkovit način sta bila razvita dva pristopa: Data Mesh in Data Fabric. Oba poudarjata vrednost upravljanja in varnosti podatkov pri ohranjanju zasebnosti podatkov in skladnosti. Poleg tega sta obe zasnovi odvisni od SOA, kjer se podatki dobavljajo strankam prek API-jev in se obravnavajo kot izdelek.
Razlike
Njihovi pristopi k lastništvu in upravljanju podatkov so glavna razlika med Data Mesh in Data Fabric.
Posamezne domenske ekipe skrbijo za podatke v svojih domenah v Data Mesh, ki decentralizira lastništvo in upravljanje podatkov. Čeprav se drži skupnega nabora pravil za upravljanje in varnost podatkov, lahko vsaka ekipa svobodno izbere svoja orodja in tehnologije za upravljanje svojih podatkov.
Centraliziran sistem za upravljanje podatkov, kot je Data Fabric, shranjuje vse podatke na enem mestu in dodeli eno skupino za njihovo skrbništvo. Čeprav ta metoda naredi upravljanje in analizo podatkov bolj dosledna, lahko omeji zmožnost različnih skupin, da uporabljajo lastna izbrana orodja.
Njihovi pristopi k integraciji podatkov so še ena razlika med Data Mesh in Data Fabric. Zbirka pogodb API, ki določajo, kako naj se podatki prenašajo med domenami, omogočajo integracijo podatkov v Data Mesh. Ta strategija zagotavlja interoperabilnost med domenami, medtem ko ekipam omogoča oblikovanje lastnih podatkovnih cevovodov in analitičnih metod.
V nasprotju s tem ima Data Fabric bolj centraliziran pristop k integraciji podatkov, podatke integrira vnaprej in omogoči dostop do njih prek enega samega vmesnika.
Čeprav bi bila ta strategija lahko učinkovitejša, bi lahko omejila zmožnost ekip, da oblikujejo lastne edinstvene podatkovne cevovode.
Data Mesh in Data Fabric uporabljata različne tehnike za obdelavo podatkov. Obdelavo podatkov urejajo domenske ekipe v Data Mesh, ki lahko prosto uporabljajo katera koli orodja in tehnologije želijo.
Obdelavo podatkov zdaj ureja namenska ekipa, vendar Data Fabric zagotavlja bolj centralizirano metodo. Čeprav bi bil ta pristop lahko uspešnejši, bi lahko ekipam tudi otežil izvajanje lastnih značilnih ocen.
zaključek
Skratka, Data Fabric in Data Mesh ponujata nove metode za sodobno upravljanje podatkov, vsaka s posebnimi prednostmi in slabostmi.
Data Mesh daje močan poudarek decentraliziranemu lastništvu in upravljanju podatkov, kar daje vsaki ekipi svobodo pri ravnanju s svojimi podatki ob upoštevanju skupnega niza standardov.
Za primerjavo Data Fabric zagotavlja centralizirano rešitev za upravljanje podatkov s specializiranim osebjem, ki skrbi za administracijo in analizo podatkov. Odločitev med temi vzorci bo temeljila na edinstvenih zahtevah in ciljih vsakega podjetja, ob upoštevanju elementov, kot so količina podatkov, struktura ekipe in poslovne zahteve.
Učinkovitost katerega koli načrta bo na koncu odvisna od tega, kako dobro je izveden v praksi in vključen v širšo strategijo upravljanja podatkov podjetja.
Pustite Odgovori