Определение сетки данных: принципы, архитектура и преимущества

Сегодня организации накапливают данные больше, чем когда-либо. Традиционные подходы к управлению данными, такие как централизованные хранилища данных и разрозненные витрины данных, с трудом справляются с постоянно растущим объемом, скоростью и разнообразием информации. Сложность современных сред данных превосходит возможности этих устаревших систем и требует более гибкого и распределенного решения. 

Enter Сетка данных, децентрализованный подход к управлению данными, который обещает произвести революцию в том, как организации максимизируют ценность своих активов данных. 

Если ваша команда перегружена бесконечными специальными запросами, имеет дело с разрозненными источниками данных или стремится к более гибкой инфраструктуре данных, ваша организация может быть готова к сетке данных. 

Что такое сетка данных? 

A сетка данных — это современный подход к управлению данными, который децентрализует владение и контроль. Вместо централизованного озера данных данные организованы по бизнес-области (например, маркетингу, продажам или обслуживанию клиентов), при этом команды, ответственные за эти данные, владеют их жизненным циклом.». 

The архитектура сетки данных объединяет различные источники данных в единую платформу, предоставляя экспертам в предметной области контроль над доступом, использованием и форматом своих данных. Проще говоря, он превращает данные из пассивного ресурса в стратегический актив, поощряя культуру, основанную на данных. 

Каковы ключевые принципы сетки данных? 

Ваша организация должна внедрить следующие четыре Столпы сетки данных принять децентрализованный подход. 

1. Доменно-ориентированное владение  

В контексте сетки данных домен — это группа людей, объединенных общей бизнес-целью. Сетка данных утверждает, что каждый домен должен владеть своими данными, метаданными и соответствующими политиками и управлять ими.  

Вместо того, чтобы направлять данные из разрозненных источников на централизованную платформу, дистрибутивпроникся сетка данных выступает за децентрализованное управление данными, соответствующее бизнес-функциям. Здесь команды, занимающиеся предметной областью, самостоятельно управляют, преобразовывают и обслуживают свои наборы данных в удобном для пользователя формате.  

Например, розничная организация может создать отдельные домены для товаров одежды и поведения посетителей веб-сайта. 

2. Данные как продукт 

Домены производят данные продукты, которые потребляют нижестоящие домены или конечные пользователи для создания ценности для бизнеса. В отличие от традиционных витрин данных, продукты данных самодостаточны и управляют собственной безопасностью, происхождением и инфраструктурой. Такое четкое владение и ответственность позволяют продуктам данных стать строительными блоками для других продуктов данных или напрямую поддерживать инициативы в области бизнес-аналитики и машинного обучения. 

Успешная реализация сетки данных требует от команд предметной области продуктового мышления. Они должны рассматривать свои наборы данных как продукты, а остальную часть организации — как своих клиентов. 

3. Инфраструктура данных самообслуживания как платформа  

Архитектура распределенных данных требует независимых конвейеров данных для каждого домена для очистки, фильтрации и загрузки соответствующих продуктов данных. Data Mesh представляет собой платформу данных самообслуживания, которая упрощает этот процесс и предотвращает избыточность. Здесь инженеры по обработке данных создают технологическую основу, позволяющую всем бизнес-подразделениям обрабатывать и хранить свои информационные продукты. 

Такой подход устанавливает четкое разделение труда: команды разработчиков данных сосредотачиваются на управлении технологиями, а домены владеют своими данными. В этом случае успех платформы данных самообслуживания измеряется степенью автономии, которую она предоставляет доменам в управлении своими информационными активами. 

4. Федеративное управление вычислениями 

Распределенный dата-сетка допускает модель общей ответственности за безопасность внутри организаций. Хотя руководство устанавливает всеобъемлющие стандарты и политику, отдельные домены сохраняют автономию в реализации этих руководящих принципов в соответствии со своими потребностями. Этот децентрализованный подход позволяет доменам внедрять инновации, соблюдая при этом принципы организационной безопасности. 

Что такое архитектура сетки данных? 

Архитектура сетки данных состоит из трех ключевых элементов: источников данных, общей инфраструктуры данных и конвейеров данных для конкретной области, управляемых соответствующими владельцами данных.

Чтобы визуализировать показанное выше схема архитектуры сетки данных, нам нужно рассмотреть три основных компоненты сетки данных:  

1. Источники данных 

Источники данных представляют собой основу для сетки данных. Эти репозитории, часто напоминающие озера данных, накапливают необработанные данные из различных источников, таких как облачные сети IoT, отзывы клиентов или парсинг веб-страниц. 

2. Инфраструктура сетки данных   

Инфраструктура сетки данных обеспечивает беспрепятственный обмен данными в рамках организации, что делает информацию доступной для всех отделов. Домены сохраняют право собственности на свои данные, обеспечивая при этом доступ к ним другим отделам. Это достигается за счет сочетания платформ данных самообслуживания и федеративного управления. Платформы самообслуживания поручают доменам самостоятельно принимать, обрабатывать и обслуживать свои данные. Между тем, параллельное федеративное управление обеспечивает согласованность и совместимость данных во всей организации. 

3. Владельцы данных 

Владельцы данных составляют основу архитектура сетки данных. Они несут ответственность за соблюдение стандартов соответствия, управления и классификации данных своего отдела. Например, данные отдела кадров требуют особых мер безопасности, ограничений использования и контроля доступа. Владельцы данных каждого отдела однозначно определяют категории и типы данных в соответствии с его операциями. 

Как работает Архитектура сетки данных Работа? 

Сетка данных фундаментально перемещает данные из побочного продукта в продукт. Вместо централизованной инфраструктурной команды производители данных берут на себя ответственность за свои данные.  

Централизованная команда управления обеспечивает соблюдение стандартов и процедур. В то время как доменные команды владеют конвейерами ETL, централизованная группа по разработке данных оптимизирует базовую инфраструктуру. 

Подобно микросервисам, сетка данных структурирует данные вокруг бизнес-доменов, создавая автономные продукты данных. преимущества архитектуры сетки данных повышать гибкость и совместимость данных, что приводит к беспрепятственному использованию всей организацией аналитических, машинного обучения и других приложений. 

Как реализовать сетку данных? 

Сетка данных — относительно новая концепция, получившая значительное распространение после пандемии. Поскольку организации активно экспериментируют с различными технологическими подходами к построению сеток данных для конкретных случаев использования, становится ясно, что внедрение в масштабах всего предприятия все еще находится на ранних стадиях. 

Хотя не существует универсальной стратегии внедрения сетки данных, мы можем начать с начальных шагов, приведенных ниже: 

Выберите правильный пилотный проект  

Начните свой путь к сетке данных, сосредоточившись на одной команде. Такой концентрированный подход дает бесценную информацию для более широкой организационной реализации. Отдайте предпочтение информационному продукту с четким и измеримым влиянием на бизнес. Это поможет вам продемонстрировать ценность сетки данных на раннем этапе.  

Анализируйте существующие данные 

Чтобы создать прочную основу для вашей сети данных, вам следует начать со всесторонней каталогизации данных вашей организации. Эта инвентаризация предложит дорожную карту для определения отдельных бизнес-доменов. Установите правила гармонизации, чтобы обеспечить бесперебойную совместную работу с данными в разных доменах. Это предполагает определение универсальных стандартов для элементов данных, таких как типы полей, структура метаданных и соглашения об именах продуктов данных. 

Выбирайте правильные технологии 

Ваша организация существует хранилища данных и озера данных могут служить ценной основой для архитектура сетки данных. Вы можете переназначить эти активы для поддержки стратегии распределенных данных, перейдя от централизованных систем к децентрализованным хранилищам данных. 

• Облачные технологии 

Облачные платформы предлагают надежную среду для создания и масштабирования. архитектуры сетки данных. Присущая им масштабируемость и экономичность могут значительно упростить процесс внедрения. 

• Устаревшие системы 

Эффективная интеграция данных имеет решающее значение для успешного развертывания сетки данных. Обеспечить полноту и согласованность данных при включении данных из унаследованные системы в вашу собственную новую архитектуру.  

Внедрение глобальной политики управления данными 

Центральный ИТ-отдел должен определить всеобъемлющие стандарты отчетности, аутентификации и соответствия требованиям для сети данных. Затем владельцы продуктов данных могут установить детальный контроль доступа при управлении своими наборами данных. Хотя производители данных сохраняют ответственность за качество данных, политика централизованного управления обеспечивает важные рекомендации. 

Создайте свою платформу данных самообслуживания 

Адаптация доменно-ориентированной архитектуры и инфраструктуры данных самообслуживания требует глубокого понимания уникальных потребностей вашей организации. Организационные потребности могут включать стандарты качества данных, структуры управления данными, управление метаданными, возможности интеграции и предпочтения пользователя.  

Некоторые организации отдают приоритет упрощенному приему данных с помощью инструментов, в то время как другие сосредотачиваются на предоставлении доменам детального контроля доступа и стандартизированной визуализации данных. 

Ваша платформа данных самообслуживания должна быть гибкой и адаптируемой, что позволит командам из разных областей самостоятельно создавать новые продукты данных. Он должен абстрагироваться от технических сложностей и предоставлять основные компоненты инфраструктуры в удобной для пользователя форме. Основные функции включают в себя: 

• Шифрование данных: Защита конфиденциальной информации. 

• Схема продукта данных: Определение структуры и формата данных. 

• Управление и контроль доступа: Обеспечение безопасности и соответствия данных. 

• Обнаружение продукта данных: Содействие легкому местонахождению и доступу через каталоги. 

• Регистрация и мониторинг продуктов данных: Отслеживание происхождения данных и производительности. 

• Кеширование: Повышение производительности запросов. 

Рассмотрите возможность внедрения функций автоматизации, таких как предварительно настроенные шаблоны и решения без написания кода, чтобы ускорить разработку продуктов обработки данных. 

Создайте организацию, ориентированную на Mesh данных 

Хотя сегодняшние технологии и инструменты созрели для поддержки внедрения сетки данных, выход за рамки пилотных проектов потребует фундаментального изменения в организационном подходе. Этот сдвиг ставит приоритеты: 

• Доступность и использование данных над процессами извлечения и загрузки данных. 

• Обработка данных в реальном времени чрезмерная задержка пакетной обработки. 

• Децентрализованное владение данными над централизованным контролем платформы данных. 

Традиционно выбор технологии диктовал архитектуру данных. Сетка данных инвертирует эту динамику, помещая продукты данных предметной области в основу принятия решений.  

Сетка данных, озеро данных и фабрика данных 

Озера данных, сетки и структуры — это взаимосвязанные концепции, которые произошли от традиционных хранилищ данных.  

Озеро данных 

A озеро данных — это централизованное хранилище для хранения необработанных данных в их собственном формате, независимо от структуры и типа. Он использует недорогое облачное хранилище для размещения огромных объемов данных для последующего анализа и обработки. 

Сетка данных 

В отличие от централизованного озера данных, сетка данных способствует децентрализованному подходу к управлению данными. Он рассматривает данные как продукт, при этом команды, специализирующиеся на конкретной предметной области, владеют и управляют соответствующими доменами данных. Хотя ячейка данных может использовать озера данных в качестве уровня хранения, основная ценность сетки данных заключается в ее организационной модели и модели управления. 

Фабрика данных 

Фабрика данных — это технологический уровень, который объединяет разрозненные источники данных в единое представление. Он использует управление метаданными, искусственный интеллект и автоматизацию для создания виртуализированной платформы данных. По сравнению с сеткой данных, которая фокусируется на организационной структуре, фабрика данных отдает приоритет технической интеграции. 

Прочитайте больше: Data Vault против Data Mesh. 

Каковы преимущества сетки данных? 

Демократизация данных 

 Ячейка данных демократизирует данные за счет децентрализации контроля и предоставления экспертам в предметной области возможности создавать продукты данных самообслуживания. Это разрушает разрозненность данных, ускоряет процесс принятия решений и освобождает группы обработки данных, чтобы они могли сосредоточиться на важных инициативах. Благодаря прямому доступу к адаптированным данным бизнес-пользователи получают автономию и гибкость.  

Эффективность затрат  

Распределенная архитектура данных обеспечивает значительную экономию средств за счет перехода от пакетной обработки к потоковой передаче данных в реальном времени через облачные платформы, что позволяет командам корректировать вычислительные ресурсы по требованию. 

Меньше технического долга  

Децентрализованное управление данными предлагает значительные преимущества по сравнению с централизованными системами. Распределяя владение данными, организации повышают гибкость и оперативность реагирования. Архитектура сетки данных позволяет группам обработки данных более эффективно удовлетворять потребности бизнес-подразделений. Это также повышает производительность и масштабируемость системы за счет снижения нагрузки на единую центральную систему. 

Взаимодействие 

Сетка данных приглашает к сотрудничеству, устанавливая общие стандарты для полей данных в разных областях. Эта общая основа упрощает интеграцию и обмен данными. Команды могут эффективно соединять наборы данных, согласовывая типы полей, метаданные и форматы схем. В результате потребители данных получают выгоду от упрощенного доступа к информации через API, что помогает им создавать приложения, эффективно поддерживающие бизнес-цели. 

Безопасность и соответствие  

Архитектуры ячеек данных разработаны с учетом безопасности и соответствия требованиям. Внедряя детальный контроль доступа и стандарты данных, организации могут защитить конфиденциальную информацию, соблюдая при этом такие правила, как HIPAA. Децентрализованная структура обеспечивает эффективный аудит данных, а встроенные функции регистрации и отслеживания обеспечивают прозрачность доступа к данным и их использования. Централизованный мониторинг еще больше повышает безопасность, контролируя обмен данными между доменами. 

Повышенная гибкость 

 Сетки данных превосходят по гибкости по сравнению с централизованными аналогами. Распределяя владение данными и управление ими по бизнес-доменам, они устраняют узкие места в работе и снижают нагрузку на централизованную инфраструктуру. Эта децентрализованная модель помогает группам данных свободно экспериментировать и внедрять инновации, не позволяя централизованным группам данных управлять несколькими конвейерами данных. 

Улучшенное обнаружение данных 

A распределенный сетка данных устраняет разрозненность данных, которая часто возникает вокруг централизованных инженерных групп. Распределяя владение данными по бизнес-доменам, это предотвращает попадание данных в изолированные системы. Чтобы обеспечить возможность обнаружения данных, центральная структура управления данными поддерживает инвентаризацию информационных активов организации.

Data Mesh на практике: практические примеры и приложения 

Архитектуры ячеек данных предлагают универсальную поддержку широкого спектра приложений для работы с большими данными. Эта распределенная, ориентированная на продукт модель расширяет различные бизнес-функции. 

Давайте исследуем некоторых распространенные случаи использования: 

Продажи 

Ключ к успеху продаж заключается в общении с потенциальными клиентами. Архитектура сетки данных оптимизирует процесс продаж, предоставляя отделам продаж необходимые данные, когда они им нужны. Торговым представителям больше не нужно быть экспертами по данным. 

Цепочка поставок и логистика  

Сегодняшние глобальные цепочки поставок генерируют огромные объемы данных из различных источников, включая отзывы клиентов, системы промышленного Интернета вещей (IIoT) и цифровые представления физических активов.  

Когда специалисты по цепочке поставок смогут напрямую получать доступ к этим данным и анализировать их в режиме реального времени, организации могут получить бесценную информацию для принятия стратегических решений. 

Производство  

Традиционно команды дизайнеров и разработчиков работали с устаревшими данными о клиентах. Сеть данных производит революцию в этой сфере, обеспечивая доступ в режиме реального времени к данным по всей организации. Теперь команды используют актуальные данные для ускорения инноваций, повышения качества продукции и оптимизации процессов — от разработки продукта до производственной деятельности. 

Маркетинг 

Ожидания клиентов быстро развиваются, и все больше каналов, таких как социальные сети и интернет-магазины, стимулируют спрос на более быстрые и персонализированные продукты. 

Чтобы оставаться конкурентоспособными, маркетологам необходим доступ в режиме реального времени к разнообразным данным. Традиционно медленный и утомительный, этот процесс упрощается с помощью сетки данных, обеспечивающей немедленный доступ к необходимым данным. 

Набор персонала 

HR-команды ежедневно обрабатывают огромные объемы конфиденциальных и сложных данных. Переход на удаленную работу усилил эту ситуацию. вызов, поскольку данные становятся все более рассредоточенными, а требования к соответствию постоянно меняются. 

От приема на работу до выхода на пенсию HR должен понимать и анализировать данные со всех уголков компании. Сетка данных обеспечивает надежную защиту этих данных, но при этом доступность. Уполномоченные HR-команды могут быстро получить необходимую информацию, не дожидаясь других и не сталкиваясь с межведомственной бюрократией и сложными внутренними протоколами.  

Финансовые 

Как и HR, финансовые команды также обрабатывают конфиденциальные данные, необходимые для бизнеса. Современные инструменты, такие как ERP системы улучшили финансовое управление, но устаревшие процессы, жесткая культура и тяжелые хранилища данных часто сдерживают их. Сетка данных меняет эту ситуацию, предоставляя финансовым командам больше контроля над своими данными и позволяя им работать более эффективно. 

Панели бизнес-аналитики 

Новые бизнес-инициативы часто требуют индивидуального анализа данных для измерения их успеха.  

A архитектура сетки данных решает эту проблему, обеспечивая гибкость для создания настраиваемых представлений данных. Это дает командам возможность быстро получать доступ и анализировать конкретную информацию, необходимую им для повышения эффективности проекта. 

Нормативная отчетность 

Нормативная отчетность требует больших объемов, скорости и точности для удовлетворения нормативные требования. Технология Data Mesh приносит пользу как регулирующим органам, так и регулируемым компаниям в достижении этих целей. Например, предприятия могут активно вводить отчетные данные в централизованную сеть данных под надзором регулирующих органов. 

Сторонние данные 

Технология сетки данных может обрабатывать сторонние и общедоступные наборы данных. Вы можете включить внешние данные в сетку как отдельный домен. Такой подход обеспечивает согласованность между внешними и внутренними данными. 

Кредитное плечо Astera построить бесшовную архитектуру данных 

Процесс максимизации данных и получения от них максимальной пользы требует данных хорошего качества, находящихся в хорошо обслуживаемом репозитории — хранилище данных. Благодаря правильным инструментам и технологиям преобразование необработанных данных в полезную информацию становится значительно проще. Astera Построитель хранилищ данных (ADWB) предлагает мощное решение, упрощающее проектирование сложных хранилищ данных и ускоряющее окупаемость. 

Astera Строитель хранилищ данных является ответом на сложные проблемы хранения данных. Благодаря подходу без написания кода и проектированию на основе метаданных создание хранилищ данных и управление ими становится эффективным и быстрым. С опытом работы в ADWB: 

• 90% быстрее моделирование данных 

• скидка 70% стоимость владения 

• 95% ниже стоимость технического обслуживания 

Не позволяйте сложностям с данными замедлять вас. Выбирать Astera завершить проекты по хранению данных до десяти раз быстрее! 

etrailer.com Сократите время передачи данных на 50 % с помощью Astera

Хранилища данных сдерживают ваш бизнес? Посмотрите, как etrailer.com добился сокращения времени окупаемости на 50 % благодаря Astera Построитель хранилищ данных (ADWB). С легкостью создавайте, управляйте и оптимизируйте свое хранилище данных, используя наш подход без написания кода.

Прочтите практический пример etrailer.com