Data Mesh и Data Fabric: как выбрать правильную стратегию работы с данными для вашей организации

Внедрение современной интегрированной архитектуры данных может помочь вам избавиться от разрозненности данных, из-за которой руководители высшего звена, принимающие решения, теряют 12 часы в неделю, Кроме того, более 60% организаций согласны с тем, что хранилища данных представляют собой серьезную бизнес-проблему.

Решением является архитектура данных, которая устраняет разрозненность, и вот тут-то и возникает спор между сеткой данных и фабрикой данных. Хотя обе архитектуры данных направлены на устранение разрозненности данных, они различаются в своих подходах (подробнее об этом позже). Хотя у подходов с сеткой данных и фабрикой данных есть свои сторонники, вопрос о том, какой подход лучше, сводится к уникальным потребностям вашей организации в данных.

В этой статье вы узнаете о сетке данных и фабрике данных, их сходствах и различиях, плюсах и минусах реализации каждой из стратегий, а также о том, как выбрать между ними.

Выберите и реализуйте правильную стратегию работы с данными Astera

Воспользуйтесь нашими знаниями и опытом в области обработки данных, чтобы выбрать оптимальную архитектуру данных для вашей организации.

Обсудите с нами вашу стратегию работы с данными.

Что такое сетка данных?

Сетка данных была впервые представлена ​​как концепция Жамак Дехгани в 2019 году. Это ориентированный на предметную область подход к архитектуре данных для децентрализации аналитики данных. Сетка данных обеспечивает своевременную доступность аналитических данных для нескольких команд, устраняя разрозненность данных в процессе.

Современный распределенный подход отходит от монолитных приложений и перераспределяет владение данными между группами и пользователями, специфичными для домена. Это помогает вашим группам извлекать, понимать, управлять и использовать свои активы данных и стеки (распределенные по доменам как микросервисы данных), предоставляя им возможность управлять инициативами и инновациями, основанными на данных.

Другими словами, сетка данных позволяет вашим командам рассматривать данные как продукт. Таким образом, вместо того, чтобы способствовать формированию хранилища данных, вы даете возможность своим командам, работающим в определенной области, брать на себя ответственность и делиться своими данными, улучшая кросс-функциональное сотрудничество и обмен информацией.

Data Mesh: что для этого нужно?

Подход к сетке данных основывается на следующих ключевых принципах:

Децентрализованное владение данными, ориентированное на домен

Вместо централизованного хранилища, такого как озеро данных или хранилище, владение данными будет принадлежать вашим функциональным группам, таким как маркетинг или продажи. Поскольку группы отвечают за жизненный цикл своих активов данных, подход сетки данных способствует экспертизе и подотчетности в конкретной области.

Обработка доменных данных как продукта

Подход сетки данных позволяет вашим командам рассматривать данные как продукт. Этот подход подразумевает предоставление доступных, обнаруживаемых, высококачественных продуктов данных внутренним и внешним пользователям. Взяв на себя роль владельцев продуктов данных, группы, работающие в конкретных областях, применяют продуктовое мышление для создания надежных, хорошо документированных, простых в использовании продуктов данных.

Проектирование платформы самообслуживания данных

Инфраструктура самообслуживания данных в сетке данных позволяет вашим децентрализованным доменам совместно использовать и использовать продукты данных автономно. Эта функция автоматизирует коммуникацию и обмен информацией, чтобы ваши команды могли использовать, интерпретировать и анализировать другие наборы данных, специфичные для домена, с минимальными техническими знаниями.

Единое управление данными

Даже при децентрализованном владении данными подход на основе сетки данных подчеркивает необходимость федеративного управления данными, помогая вам внедрять общие стандарты, политики и протоколы во всех ваших децентрализованных доменах данных. Общее управление данными имеет решающее значение для обеспечения качества данных, безопасности и соответствия требованиям без ущерба для гибкости, предоставляемой вашим командам подходом к сетке данных.

Data Mesh: варианты использования

• Поддержка клиентов: Используя продуктовое мышление для работы с данными, ваши предметные группы гарантируют, что их данные понятны другим группам, предоставляя вашим маркетинговым и вспомогательным группам исчерпывающую информацию о пути клиента.
  Например, ваша служба поддержки может использовать соответствующие сведения из разных доменов для сокращения среднего времени обработки (AHT). Аналогичным образом, маркетинг может гарантировать, что его кампании нацелены на правильную демографическую группу, анализируя данные о продажах и развитии бизнеса.
  
• Высококачественная аналитика данных: Ваши рабочие нагрузки аналитики данных получают высококачественные данные из нескольких соответствующих бизнес-доменов в архитектуре сетки данных. Это позволяет настраивать панели BI для демонстрации эксплуатационных показателей, маркетинговых идей, результатов управления проектами и т. д.
• Использование данных третьими лицами: Сетка данных удобна в случаях, когда требуется включение внешних наборов данных. Вы можете администрировать сторонние или публичные данные как собственный домен в сетке, обеспечивая согласованность с вашими внутренними наборами данных, специфичными для домена.

Что такое фабрика данных?

В отличие от архитектуры сетки данных, фабрика данных Подход централизован. Он представляет собой интегрированную и унифицированную структуру управления данными. Ваша организация может получать доступ, управлять и эффективно использовать данные с помощью Data Fabric.

Централизованная природа подхода data fabric означает, что вы можете получать доступ и работать с вашими данными, независимо от того, хранятся ли они локально, в гибридных средах или в облаке. Вы можете добиться этого, внедрив интегрированный и бесшовный уровень доступа во всей вашей ИТ-сети.

Одной из определяющих характеристик подхода на основе фабрики данных является его опора на метаданные для понимания происхождения данных, структуры и ценности для ваших предметных групп.

Data Fabric: что ей нужно?

Для реализации архитектуры фабрики данных решающее значение имеют следующие технологии:

• Унифицированный уровень данных: Уровень данных обеспечивает безопасную и бесперебойную передачу данных и делает их доступными по всей вашей организации. Унифицированный уровень помогает вам гарантировать качество данных и управление, одновременно обеспечивая легкий доступ и управление.

• Автоматизация и интеграция на основе искусственного интеллекта и машинного обучения: Алгоритмы на основе искусственного интеллекта или машинного обучения (МО) помогают автоматизировать такие задачи, как обнаружение данных, извлечение, распознавание структур и анализ данных.
  Автоматизация задач упрощает процессы интеграции данных, помогая вашей организации управлять большими объемами сложных данных из разрозненных источников.

• Интеллектуальная основа метаданных: Алгоритмы на основе ИИ или МО (машинного обучения) помогают автоматизировать такие задачи, как обнаружение данных, извлечение, распознавание структур и анализ данных. Автоматизация задач упрощает интеграцию данных, помогая вашей организации управлять большими объемами сложных данных из разрозненных источников. 
• Интерфейс Front-End на основе API: API служат технологической основой архитектуры data fabric. Они помогают пользователям front-end получать доступ к данным и инсайтам для принятия гибких и основанных на данных решений.

Data Fabric: варианты использования

Data fabric — популярный подход, поскольку он решает множество проблем в управлении и анализе данных, распределенных по нескольким местоположениям и системам. Предлагая унифицированную и интегрированную среду данных, он оптимизирует управление доступом к данным, улучшает качество данных и предоставляет основанные на данных сведения в режиме реального времени.

• Целостный просмотр данных: Предположим, что ваша организация распределена по нескольким категориям и обрабатывает данные из разрозненных источников. Data Fabric обеспечивает унифицированное представление данных, позволяя вашим командам получать доступ к релевантным сведениям, обеспечивая при этом целостное понимание бизнеса.
• Снижение нагрузки OLTP: Базы данных OLTP (Online Transaction Processing) используются в таких секторах, как розничная торговля и финансы. Data Fabric может помочь снизить нагрузку на ваши базы данных OLTP, перенеся аналитические запросы в data fabric.
• Инсайты в режиме реального времени: Внедрение структуры данных может обеспечить вашу организацию информацией в режиме реального времени, что приведет к принятию решений на основе данных во всех организационных функциях.

Data Mesh и Data Fabric: основные соображения

Ниже приведены некоторые соображения, которые следует учитывать при выборе архитектуры, отвечающей потребностям вашей организации в управлении данными:

Мы можем разработать индивидуальную стратегию управления данными для вашей организации

Кредитное плечо Asteraэкспертные знания в области данных, позволяющие определить наилучшую архитектуру данных для вашей организации.

Свяжитесь с нами сейчас для бесплатного обсуждения стратегии обработки данных.

Плюсы и минусы внедрения каждой стратегии обработки данных

Хотя оба подхода предлагают потенциальные преимущества, они также имеют определенные недостатки, в первую очередь, когда реализуются изолированно. Давайте рассмотрим плюсы и минусы реализации каждой стратегии:

Плюсы и минусы внедрения Data Mesh

Плюсы

Децентрализованная природа сети данных позволяет:

• Эффективно масштабируйте усилия вашей организации по управлению данными,
• Распределите ответственность и право собственности на данные между группами, работающими в данной области.
• Устранение любых узких мест и SPOF (единой точки отказа),
• А также повысить гибкость и скорость реагирования на изменения внутренних и внешних требований.

Минусы

И наоборот, реализация сетки данных может также привести к:

• Проблемы в сотрудничестве и координации,
• Повышенная сложность стека данных,
• Отсутствие единообразия в методах работы с данными между группами, работающими в разных областях,
• И чрезмерная зависимость от стандартизации данных.

Плюсы и минусы внедрения Data Fabric

Плюсы

Структура данных централизует ваши усилия по управлению данными, что может помочь:

• Упростить операции с данными в рамках всей организации,
• Оптимизируйте интеграцию, доступ, обработку и хранение данных,
• Обеспечить последовательную реализацию политик управления данными, качества и безопасности,
• Повысить эффективность аналитических и отчетных рабочих нагрузок,
• И оптимизируйте использование ресурсов за счет сокращения избыточной обработки и хранения данных.

Минусы

С другой стороны, централизация структуры данных может привести к:

• Формирование узких мест при больших объемах данных,
• Медленная реакция на изменения, специфичные для домена,
• Зависимость от центральной команды, что ставит под угрозу быстрое принятие решений,
• Проблемы масштабируемости для крупных предприятий с высокими требованиями к данным,
• Ограничения на инновации и эксперименты из-за низкой автономии команды,
• И сложность в работе с разнообразными технологиями и источниками данных.

Data Mesh и Data Fabric: как выбрать стратегию работы с данными для вашей организации?

Чтобы выбрать правильную архитектуру данных для вашей организации, вам следует:

1. Оцените свои потребности в данных. Сюда входит ваша стратегия работы с данными, потребности в доступе к данным и управлении ими, а также существующая инфраструктура.
2. Рассмотрим социотехнические факторы. К ним относятся структура команды, культура и технические возможности вашей организации.
3. Проведите оценку зрелости данных. Это поможет вам выявить слабые и сильные стороны вашей экосистемы данных.
4. Сравните различные архитектуры. К этому моменту выбор будет между двумя или тремя вариантами, например, сетка данных или фабрика данных или хранилище данных против сетки данных.

Прежде чем принять окончательное решение, крайне важно провести надлежащую оценку по всем этим этапам.

Тем не менее, сетка данных может быть хорошим выбором, если вы хотите:

• Децентрализуйте свою платформу данных,
• Предоставьте вашим группам специалистов возможность владения данными и управления ими,
• Улучшить кросс-функциональное сотрудничество и обмен данными,
• Повышение оперативности реагирования на проблемы, характерные для конкретной области,
• Или соблюдайте строгие протоколы управления данными и качества.

Фабрика данных может быть хорошим выбором, если вы хотите:

• Устраните разрозненность данных и получите единое представление данных,
• Управляйте многооблачными или гибридными средами данных,
• Использовать существующие надежные возможности интеграции данных,
• Or модернизировать устаревшее хранилище данных.

Заключительное слово

Data mesh и data fabric — это подходы, которые предлагают уникальные преимущества, если вы хотите улучшить управление данными и аналитику вашей организации. Однако они различаются по своим ключевым принципам (централизованный или децентрализованный). Поскольку потенциальные преимущества также различаются, выбор сводится к экосистеме данных вашей организации.

Тем не менее, решение не обязательно заключается в дебатах по поводу сетки данных и фабрики данных. Это может быть смешанный подход для конкретных потребностей архитектуры данных вашей организации. Цель состоит не только в том, чтобы удовлетворить ваши непосредственные потребности в данных и внедрить систему, которая поможет вашей организации ориентироваться в динамическом ландшафте данных. Вот где Astera приходит дюйма

Astera может помочь вам выбрать и реализовать правильную архитектуру данных для вашей организации. AsteraАвтоматизированный стек данных без кода позволяет вашей организации эффективно создавать, внедрять, управлять и масштабировать экосистему данных.

Запросить персональную демо-версию узнать, как Astera может помочь удовлетворить потребности вашей организации в архитектуре данных.