א דאַטן אַרקאַטעקטשער אַוטליינז די אָרגאַנאַזיישאַנאַל סטרוקטור און יחיד קאַמפּאָונאַנץ פון אַ פירמע 'ס דאַטן סיסטעמען.
עפעקטיוו דאַטן אַדמיניסטראַציע, פּראַסעסינג און אַרטשיווינג זענען קריטיש פֿאַר פירמס צו מאַכן דאַטן-געטריבן דיסיזשאַנז. די מערסט קראַנט סענטראַלייזד דאַטן אַרקאַטעקטשער מאָדעלס, אַזאַ ווי Data Fabric און Data Mesh, געווינען פּאָפּולאַריטעט ווי אַ רעזולטאַט פון זייער פיייקייט צו יקסיד טראדיציאנעלן מעטהאָדס.
דאַטאַ שטאָף סטרעסט דאַטן ינאַגריישאַן, ווירטואַליזאַטיאָן און אַבסטראַקציע, כאָטש Data Mesh פאָוקיסיז אויף דאַטן דעמאָקראַטיזאַטיאָן, אָונערשיפּ און פּראָדוקטיזאַטיאָן. פֿאַר קאָמפּאַניעס וואָס פּרובירן צו אַפּטאַמייז זייער דאַטן פאַרוואַלטונג סטראַטעגיעס, בוסט דאַטן קוואַליטעט און פֿאַרבעסערן באַשלוס-מאכן סקילז, פארשטאנד פון די מאָדעלס איז קריטיש.
אָרגאַנאַזיישאַנז קענען אויסקלייַבן די מאָדעל וואָס בעסטער סערוועס זייער אַבדזשעקטיווז און נעמען אין באַטראַכטונג זייער טעקנאַלאַדזשיקאַל און קולטור רעקווירעמענץ דורך פֿאַרשטיין די דיפעראַנסיז און סימאַלעראַטיז צווישן דאַטאַ מעש און דאַטאַ פאַבריק.
אין דעם פּאָסטן, מיר וועלן קוקן ענג אויף Data Mesh און Data Fabric, ווי געזונט ווי די דיסטינגקשאַנז צווישן זיי און פיל מער.
וואָס איז דאַטאַ מעש?
דאַטאַ מעש איז אַ קאַטינג-ברעג דאַטן אַרקאַטעקטשער באַגריף וואָס פּרייאָראַטייז דאַטן דעמאָקראַטיזיישאַן, אָונערשיפּ און פּראָדוקטיזאַטיאָן. דאַטאַ איז געזען ווי אַ פּראָדוקט אין Data Mesh, דעריבער יעדער מאַנשאַפֿט איז אין באַשולדיקונג פון די אַקיעראַסי און נוציקייט פון זיין אייגענע דאַטן.
דער ציל איז צו צושטעלן אַ זיך-דינסט פּלאַטפאָרמע וואָס וועט געבן טימז צו אַקסעס און נוצן די דאַטן זיי דאַרפן אָן פאַרלאָזנ אויף סענטראַלייזד טימז. זעלבסט-דינסט דאַטן פּלאַטפאָרמס געבן טימז אַ מעטאָד צו קאָנטראָלירן און פירן זייער דאַטן רעסורסן, וואָס ימפּרוווז די דאַטן קוואַליטעט און ספּידז כידעש.
אין סדר פֿאַר טימז צו געפֿינען און אַקסעס די דאַטן וואָס זיי ווילן פון די פאַרנעמונג, דאַטן מאַרקאַץ זענען אויך אַ וויטאַל טייל פון Data Mesh. דאַטאַ מעש ינייבאַלז טימז צו קאָנטראָלירן און פירן זייער דאַטן אַסעץ בשעת דעמאָקראַטייזינג אַקסעס צו דאַטן, אַסיסטינג ענטערפּריסעס צו ווערן מער דאַטן-געטריבן און פלינק.
אַרבעט פון דאַטאַ מעש
פעלד-געטריבן פּלאַן און מיקראָ סערוויסעס אַרקאַטעקטשער זענען די יסודות פון דאַטאַ מעש. בויען אַ דיסענטראַלייזד דאַטן אַרקאַטעקטשער און דיסמאַנאַלינג דאַטן סילאָ זענען די הויפּט צילן.
יעדער מאַנשאַפֿט אין Data Mesh איז אין באַשולדיקונג פון זיין אייגענע דאַטן פעלד, דעריבער זיי זענען די וואָס קאָנטראָלירן די דאַטן, די דאַטן קוואַליטעט און די דאַטן אַוטפּוץ. די טימז פירן און פאַרשפּרייטן זייער דאַטן דורך זיך-דינסט דאַטן פּלאַטפאָרמס און דאַטן מארקפלעצער. דער פאַקט אַז די דאַטן פּראָדוקטן זענען דזשענערייטאַד ווי אַפּיס מאכט עס פּשוט פֿאַר אנדערע טימז צו אַקסעס און נוצן זיי.
אין סדר צו האַלטן יונאַפאָרמאַטי און קאָנטראָל איבער די פירמע, די אַפּיס זענען געראטן דורך אַ איין אַפּי פאַרוואַלטונג מאַנשאַפֿט. א דאַטן גאַווערנאַנס פריימווערק איז אויך טייל פון Data Mesh, און עס אַוטליינז די כּללים און גיידליינז פֿאַר דאַטן אָונערשיפּ, דאַטן קוואַליטעט און דאַטן זיכערהייט.
אַדוואַנטאַגעס
- Data Mesh ינקעראַדזשאַז די דעמאָקראַטיזיישאַן פון דאַטן דורך געבן טימז צו קאָנטראָלירן און פירן זייער דאַטן אַסעץ.
- עס מאכט עס מעגלעך פֿאַר יעדער מאַנשאַפֿט צו נעמען באַשולדיקונג פון זיין אייגענע דאַטן פעלד, וואָס רייזאַז די קאַליבער פון די דאַטן.
- אָן דיפּענדינג אויף סענטראַלייזד טימז, עס אָפפערס זיך-דינסט דאַטן פּלאַטפאָרמס וואָס לאָזן טימז אַקסעס און נוצן די דאַטן זיי דאַרפן.
- עס אַלאַוז טימז צו עקספּערימענט און יטערייט מיט זייער דאַטן פּראָדוקטן, וואָס ספּידז כידעש.
- עס ילימאַנייץ דאַטן סילאָ און יסטאַבלישיז אַ דיסענטראַלייזד דאַטן אַרקאַטעקטשער, ענכאַנסינג בייגיקייַט און פלינקייַט.
- עס באשטייט פון דאַטן מארקפלעצער וואָס געבן טימז אַ מעטאָד צו געפֿינען און אַקסעס די דאַטן וואָס זיי דאַרפן פֿון אַרום די פירמע.
- עס קענען שטיצן אַן אָרגאַניזאַציע ס יקספּאַנדינג דאַטן פאדערונגען און איז סקאַלאַבלע.
- דאַטן טימז זענען ימפּאַוערד דורך Data Mesh צו נעמען קאָנטראָל פון זייער דאַטן און מאַכן ברירות מיט אים.
- טימז קענען מער לייכט אַקסעס און נוצן די דאַטן זיי דאַרפן, דאַנק צו Data Mesh ס אַפּי-באזירט צוגאַנג צו דאַטן פּראָדוקטן.
דיסאַדוואַנטידזשיז
- אַן אָרגאַניזאַציע מוזן דורכגיין הויפּט טעקנאַלאַדזשיקאַל און קולטור ענדערונגען איידער ימפּלאַמענינג דאַטאַ מעש.
- אויב ניט אַפּראָופּרייטלי מיינטיינד, די דיסענטראַלייזד נאַטור פון Data Mesh קען פירן צו דאַטן דופּליקיישאַן.
- אויב טימז זענען נישט ריכטיק אַליינד, Data Mesh קען פירן צו קאַנפליקטינג דאַטן זוך.
- עס קען זיין שווער צו פירן דאַטן גאַווערנאַנס און זיכערהייט איבער די פאַרנעמונג רעכט צו די דיסענטראַלייזד סטרוקטור פון Data Mesh.
- קאַמפּערד צו קאַנווענשאַנאַל סענטראַלייזד דאַטן סטראַקטשערז, דאַטן מעש קען זיין מער קאָמפּליצירט.
- אויב טימז זענען נישט רעכט אַליינד, Data Mesh קען זיין פראַגמאַנטיד.
- עס קען קאָסטן מער צו ינסטרומענט דאַטאַ מעש ווי קאַנווענשאַנאַל סענטראַלייזד דאַטן סיסטעמען.
איצט איר מוזן האָבן אַ קלאָר בילד פון Data Mesh. עס איז צייט צו קוקן אין Data Fabric נאכגעגאנגען דורך די סימאַלעראַטיז און דיפעראַנסיז צווישן זיי. לאמיר אנהייבן.
אַזוי, וואָס איז דאַטאַ פאַבריק?
Data Fabric איז אַ דאַטן אַרקאַטעקטשער וואָס גיט אַ איין מיינונג פון אַלע דאַטן אַסעץ אין אַן אָרגאַניזאַציע, ראַגאַרדלאַס פון ווו זיי זענען כאַוזד. די אַנטוויקלונג פון דעם סיסטעם איז געווען מאָוטאַווייטאַד דורך די מאָדערן דאַטן סוויווע, וואָס איז דיפיינד דורך אַ פאַרגרעסערן אין די סומע, גיכקייַט און דייווערסיטי פון דאַטן.
אָרגאַנאַזיישאַנז קענען לייכט פאַרבינדן זייער דאַטן פֿון אַ קייט פון קוואלן, אַרייַנגערעכנט וואָלקן אַפּפּס, אויף-לאָקאַל דאַטאַבייסיז און דאַטן לאַקעס, דאַנק צו Data Fabric, וואָס אָפפערס אַ פלעקסאַבאַל און סקאַלאַבלע לייזונג צו דאַטן ינטאַגריישאַן.
דערצו, עס אָפפערס אַ גראַד פון אַבסטראַקציע אַז יונאַווערסאַלי מאכט דאַטן צוטריטלעך פרייַ פון די אַנדערלייינג טעכנאָלאָגיע.
די פונאנדערגעטיילט אַרקאַטעקטשער פון Data Fabric אַלאַוז פאַקטיש-צייט דאַטן פּראַסעסינג און אַנאַליסיס, פּראַוויידינג אָרגאַנאַזיישאַנז אַקסעס צו נאָך אינפֿאָרמאַציע און באַשלוס-מאכן קאַפּאַציטעט. די פּריוואַטקייט, אַקיעראַסי און העסקעם פון דאַטן זענען נאָך ינשורד דורך די דאַטן גאַווערנאַנס און זיכערהייט קאַמפּאָונאַנץ.
Data Fabric איז אַ נייַע טעכנאָלאָגיע וואָס איז געשווינד גיינינג פּאָפּולאַריטעט צווישן אָרגאַנאַזיישאַנז טריינג צו פֿאַרבעסערן זייער דאַטן פאַרוואַלטונג פּראַקטיסיז און באַקומען אַ קאַמפּעטיטיוו מייַלע.
די אַרבעט פון דאַטן שטאָף
דאַטאַ פאַבריק פאַנגקשאַנז דורך פאָרשלאָגן אַ איין מיינונג פון אַלע די דאַטן אַסעץ פון אַן אָרגאַניזאַציע, ראַגאַרדלאַס פון ווו זיי זענען כאַוזד. דאַטן ינאַגריישאַן, דאַטן אַבסטראַקציע און פונאנדערגעטיילט קאַמפּיוטינג זענען געניצט אין טאַנדאַם צו ויספירן דעם.
דאַטן ינטאַגריישאַן ינטיילז פיוזינג אינפֿאָרמאַציע פון פילע קוואלן, אַרייַנגערעכנט אויף-לאָקאַל דאַטאַבייסיז, וואָלקן אַפּפּס און דאַטן לאַקעס, און מאַכן עס צוטריטלעך אין אַ מונדיר וועג.
דאַטאַ מאַניפּיאַליישאַן און אַקסעס זענען מעגלעך דורך דעם פּראָצעס פון גרינדן אַ שיכטע פון אַבסטראַקציע וואָס אַבסקיורז די קאַמפּלעקסיטי פון די אַנדערלייינג דאַטן אַרקאַטעקטשער. פונאנדערגעטיילט קאַמפּיוטינג יימז צו פּראָצעס און פונאַנדערקלייַבן דאַטן אין פאַקטיש-צייט אַריבער אַ דיספּערסט נעץ פון קאַמפּיוטינג רעסורסן.
געשעפטן קענען איצט געשווינד באַקומען ינסייץ פון זייער דאַטן און נעמען קאַמף דאַנק צו דעם. Data Fabric כולל דאַטן גאַווערנאַנס און זיכערהייט קאַמפּאָונאַנץ, צו ענשור פּריוואַטקייט, העסקעם און קוואַליטעט פון דאַטן.
דאַטאַ פאַבריק איז אַ וועג פון אָנפירונג דאַטן וואָס איז פלעקסאַבאַל און סקאַלאַבלע און איז דעוועלאָפּעד צו אַקאַמאַדייט די איצטיקע דאַטן סוויווע.
אַדוואַנטאַגעס
- געשעפטן קענען מאַכן קוויקער און מער ינפאָרמד ברירות באזירט אויף פאַקטיש-צייט דאַטן דורך ניצן דאַטן שטאָף, וואָס קענען פאַרגרעסערן דאַטן אַוויילאַבילאַטי און אַקסעסאַביליטי.
- אין סדר צו פירן און אַנאַלייז ריזיק אַמאַונץ פון דאַטן, דאַטן שטאָף ינייבאַלז די סימלאַס ינאַגריישאַן פון דאַטן פֿון פילע קוואלן, אַרייַנגערעכנט אויף-לאָקאַל און וואָלקן-באזירט דאַטן.
- געשעפטן קענען נוצן דאַטן שטאָף צו בויען אַ סענטראַלייזד דאַטן פאַרוואַלטונג פּלאַטפאָרמע וואָס פאַסילאַטייץ פאַקטיש-צייט דאַטן וועקסל און מיטאַרבעט צווישן פילע טימז און דיפּאַרטמאַנץ.
- דאַטאַ גאַווערנאַנס און זיכערהייט קייפּאַבילאַטיז געפֿינט דורך דאַטן שטאָף אַרוישעלפן פירמס צו האַלטן דאַטן פּריוואַטקייט און רעגולאַטאָרי העסקעם.
- דאַטן שטאָף קענען שפּאָרן מער הוצאות און דופּליקיישאַן פון מי דורך רימוווינג דאַטן סיילאָוז, וואָס וועט פאַרגרעסערן פּראָדוקציע און עפעקטיווקייַט.
- געשעפטן קענען פאַרלייגן אַ איין מקור פון אמת ניצן דאַטן שטאָף, רידוסינג דאַטן דיסקרעפּאַנסיז און ינאַקיעראַסיז וואָס קען רעזולטאַט פון עטלעכע דאַטן קוואלן.
- געשעפטן קענען יקספּאַנד זייער דאַטן אַרקאַטעקטשער ווי נייטיק מיט די הילף פון דאַטן שטאָף, וואָס אַלאַוז וווּקס און יקספּאַנשאַן אָן קאַמפּראַמייזינג פאָרשטעלונג אָדער פעסטקייַט.
- געשעפטן קענען פֿאַרבעסערן דאַטן אַקיעראַסי און רעדוצירן די נויט פֿאַר מאַנואַל ינטערווענטיאָן דורך אָטאַמייטינג דאַטן וואָרקפלאָווס און פּראַסעסאַז מיט די נוצן פון דאַטן שטאָף.
- געשעפטן קענען נוצן אַ פאַרשיידנקייַט פון מכשירים און פּלאַטפאָרמס פֿאַר זייער דאַטן פאַרוואַלטונג און אַנאַליטיקס רעקווירעמענץ ווייַל פון די בייגיקייט פון די דאַטן שטאָף אין טערמינען פון דאַטן ינטאַגריישאַן און אַנאַליסיס.
דיסאַדוואַנטידזשיז
- דער פּראָצעס פון שטעלן דאַטן שטאָף אין פּלאַץ קען זיין שווער און צייט-קאַנסומינג, ריקוויירינג אַ סייזאַבאַל היסכייַוועס אין ביידע רעסורסן און וויסן.
- דער ערשט פּרייַז פון ינסטאָלינג דאַטן שטאָף קען זיין באַטייטיק, גענומען אין חשבון די פּרייַז פון די נויטיק שטעקן מיטגלידער, ווייכווארג און ייַזנוואַרג צו שטעלן אַרויף און טייַנען די סיסטעם.
- יגזיסטינג דאַטן פאַרוואַלטונג און אַנאַליטיקס פּראָוסידזשערז קען זיין באטייטיק געביטן אין סדר צו אַקאַמאַדייט דאַטן שטאָף, וואָס קען צעשטערן פֿירמע אַפּעריישאַנז און מאַכן קעגנשטעל צו טוישן.
- געשעפטן קען דאַרפֿן צו פאַרברענגען אויף באַניצער הילף און בילדונג ווי אַ רעזולטאַט פון די קאַמפּלעקסיטי פון די דאַטן שטאָף, וואָס קענען מאַכן עס שווער פֿאַר יוזערז צו אַרומנעמען עס און באַקומען טריינד.
- געשעפטן מיט פילע דאַטן קוואלן און פֿאָרמאַטירונגען קען דאַרפֿן צו נאָרמאַלייז זייער דאַטן סטראַקטשערז צו נוצן דאַטן שטאָף, וואָס קען זיין שווער.
- דאַטן שטאָף קען נישט יפעקטיוולי פאַרבינדן מיט לעגאַט סיסטעמען, וואָס דאַרף פֿירמע ינוועסמאַנט אין נייַע סיסטעם אַנטוויקלונג אָדער סיסטעם אַפּגרייד פון קראַנט סיסטעמען.
- דאַטן שטאָף קענען זיין פּראָנע צו זיכערהייט בריטשיז און דאַטן פּריוואַטקייט קאַנסערנז, וואָס דאַרף די ימפּלאַמענטיישאַן פון שטאַרק זיכערהייט מיטלען דורך ענטערפּריסעס צו באַוואָרענען זייער דאַטן.
- דאַטן שטאָף קען נישט זיין צונעמען פֿאַר אַלע טייפּס פון דאַטן אָדער אַנאַליטיקס נוצן, ווייַל עס קען נישט שטיצן אַלע דאַטן פֿאָרמאַטירונגען אָדער אַלע טייפּס פון דאַטן אַנאַליסיס.
דאַטאַ מעש ווס דאַטאַ שטאָף
צוויי נייַע אַרקאַטעקטשעראַל דיזיינז פֿאַר הייַנטצייַטיק דאַטן פאַרוואַלטונג זענען דאַטן מעש און דאַטן שטאָף. זיי האָבן עטלעכע באַטייטיק ווערייישאַנז אין זייער אַפּראָוטשיז, כאָטש ביידע שטרעבן צו פאַסילאַטייט עפעקטיוו דאַטן וועקסל און אַנאַליסיס אין אַן אָרגאַניזאַציע.
סימאַלעראַטיז
אין סדר צו פירן ריזיק אַמאַונץ פון דאַטן אַריבער פילע סיסטעמען און טימז אויף אַ סקאַלאַבלע און עפעקטיוו שטייגער, צוויי אַפּראָוטשיז זענען דעוועלאָפּעד: דאַטאַ מעש און דאַטאַ שטאָף. ביידע דרוקן די ווערט פון דאַטן גאַווערנאַנס און זיכערהייט אין פּראַזערווינג דאַטן פּריוואַטקייט און העסקעם. דערצו, ביידע דיזיינז אָפענגען אויף אַ SOA, ווו דאַטן זענען סאַפּלייד צו קאַסטאַמערז דורך אַפּיס און גערעכנט ווי אַ פּראָדוקט.
Differences
זייער אַפּראָוטשיז צו דאַטן אָונערשיפּ און פאַרוואַלטונג זענען די הויפּט דיסטינגקשאַן צווישן Data Mesh און Data Fabric.
יחיד פעלד טימז זענען אין באַשולדיקונג פון די דאַטן אין זייער ריספּעקטיוו דאָומיינז אין Data Mesh, וואָס דיסענטראַליזיז אָונערשיפּ און אַדמיניסטראַציע פון דאַטן. כאָטש אַדכירינג צו אַ שערד גאַנג פון כּללים פֿאַר דאַטן גאַווערנאַנס און זיכערהייט, יעדער מאַנשאַפֿט איז פריי צו אויסקלייַבן זיין אייגענע מכשירים און טעקנאַלאַדזשיז פֿאַר אָנפירונג זיין דאַטן.
א סענטראַלייזד דאַטן פאַרוואַלטונג סיסטעם, אַזאַ ווי דאַטאַ פאַבריק, סטאָרז אַלע דאַטן אויף איין אָרט און אַסיינז אַ איין מאַנשאַפֿט צו פירן עס. כאָטש דעם אופֿן מאכט דאַטן אַדמיניסטראַציע און אַנאַליסיס מער קאָנסיסטענט, עס קען באַגרענעצן די פיייקייט פון פאַרשידענע טימז צו נוצן זייער אייגענע אויסדערוויילטע מכשירים.
זייער אַפּראָוטשיז צו דאַטן ינטאַגריישאַן זענען אן אנדער דיסטינגקשאַן צווישן Data Mesh און Data Fabric. א זאַמלונג פון אַפּי קאַנטראַקץ וואָס ספּעציפיצירן ווי דאַטן זאָל זיין טראַנספערד צווישן דאָומיינז געבן דאַטן ינאַגריישאַן אין דאַטאַ מעש. די סטראַטעגיע ינשורז ינטעראָפּעראַביליטי צווישן דאָומיינז בשעת אַלאַוינג טימז צו פּלאַן זייער אייגענע דאַטן פּייפּליינז און אַנאַליטיקס מעטהאָדס.
אין קאַנטראַסט, Data Fabric נעמט אַ מער סענטראַלייזד צוגאַנג צו דאַטן ינטאַגריישאַן, ינטאַגרייטינג דאַטן פריער און מאַכן עס צוטריטלעך דורך אַ איין צובינד.
כאָטש די סטראַטעגיע קען זיין מער עפעקטיוו, עס קען באַגרענעצן די פיייקייט פון טימז צו פּלאַן זייער יינציק דאַטן פּייפּליינז.
Data Mesh און Data Fabric נוצן פאַרשידענע טעקניקס פֿאַר דאַטן פּראַסעסינג. דאַטאַ פּראַסעסינג איז כאַנדאַלד דורך פעלד טימז אין Data Mesh, און זיי זענען פריי צו נוצן די מכשירים און טעקנאַלאַדזשיז זיי ווילן.
דאַטן פּראַסעסינג איז איצט כאַנדאַלד דורך אַ דעדאַקייטאַד מאַנשאַפֿט, אָבער, Data Fabric גיט אַ מער סענטראַלייזד אופֿן. כאָטש דעם צוגאַנג קען זיין מער געראָטן, עס קען אויך מאַכן עס האַרדער פֿאַר טימז צו נעמען זייער אייגענע אָפּשיידנדיק אַסעסמאַנץ.
סאָף
אין מסקנא, Data Fabric און Data Mesh ביידע צושטעלן ראָמאַן מעטהאָדס פֿאַר הייַנטצייַטיק דאַטן פאַרוואַלטונג, יעדער מיט ספּעציפיש אַדוואַנטידזשיז און דיסאַדוואַנטידזשיז.
Data Mesh לייגט אַ שטאַרק טראָפּ אויף דיסענטראַלייזד אָונערשיפּ און אַדמיניסטראַציע פון דאַטן, געבן יעדער מאַנשאַפֿט די פרייהייט צו שעפּן זייער אייגענע דאַטן בשעת זיי נאָכפאָלגן אַ שערד גאַנג פון סטאַנדאַרדס.
Data Fabric, אין פאַרגלייַך, גיט אַ סענטראַלייזד דאַטן פאַרוואַלטונג לייזונג מיט ספּעשאַלייזד שטעקן אין באַשולדיקונג פון דאַטן אַדמיניסטראַציע און אַנאַליסיס. דער באַשלוס צווישן די פּאַטערנז וועט זיין באזירט אויף די יינציק באדערפענישן און אַבדזשעקטיווז פון יעדער פירמע, גענומען אין חשבון עלעמענטן ווי דאַטן באַנד, מאַנשאַפֿט סטרוקטור און געשעפט פאדערונגען.
די יפעקטיוונאַס פון קיין פּלאַן וועט לעסאָף פאַרלאָזנ אויף ווי געזונט עס איז געפירט אויס און ינקאָרפּערייטיד אין די פירמע 'ס ברייטערער דאַטן פאַרוואַלטונג סטראַטעגיע.
לאָזן אַ ענטפֿערן