Data Vault против Data Mesh: выбор правильной архитектуры данных 

Объем данных продолжает стремительно расти, годовая ставка 19.2%. Это означает, что организации должны искать способы эффективного управления и использования этого огромного количества информации для получения ценной информации. Надежная архитектура данных является ключом к успешному преодолению этого всплеска данных, обеспечивая эффективное хранение, управление и использование данных. 

Предприятиям следует оценить свои требования, чтобы выбрать правильную структуру хранилища данных и получить конкурентное преимущество. Именно здесь в игру вступают Data Vault и Data Mesh, каждый из которых предлагает разные подходы к управлению и использованию данных. 

Чтобы сделать выбор между ними, важно понимать развивающуюся среду архитектуры данных, уникальные характеристики каждого подхода и практические приложения, которые лучше всего соответствуют конкретным потребностям бизнеса. 

Понимание современной архитектуры данных 

Архитектура данных определяет, как организации собирают, хранят, обрабатывают и используют свои активы данных. Он служит основополагающей структурой, которая вмещает разнообразные и постоянно растущие потоки данных, поступающие из различных источников, делая традиционные подходы устаревшими и прокладывая путь для систем данных, готовых к будущему.  

Современная архитектура данных характеризуется гибкостью и адаптируемостью, что позволяет организациям беспрепятственно интегрировать структурированные и неструктурированные данные, упрощать анализ в реальном времени и обеспечивать надежное управление и безопасность данных, способствуя получению информации на основе данных. 

Рассматривайте архитектуру данных как образец того, как больница управляет информацией о пациентах. Это гарантирует, что данные из разных отделов, такие как записи пациентов, результаты лабораторных исследований и выставление счетов, могут быть безопасно собраны и доступны при необходимости. В современной архитектуре данных вся эта информация интегрирована в центральную систему электронных медицинских карт (ЭМК).  

Система EHR упрощает поиск данных для поставщиков медицинских услуг, что приводит к более быстрой диагностике, оптимизации выставления счетов и улучшению ухода за пациентами, а также обеспечивает масштабируемость и соответствие развивающимся правилам. 

Выбор правильной архитектуры данных зависит от конкретных потребностей бизнеса. Не существует универсального решения, подходящего всем, и выбор архитектуры должен точно соответствовать уникальным характеристикам организации. Такие факторы, как сложность данных, масштабируемость, организационная культура, обязательства по соблюдению требований, доступные ресурсы и общие бизнес-цели, должны учитываться, чтобы определить правильное решение, позволяющее организации раскрыть истинную ценность своих информационных активов. 

Data Vault против Data Mesh: обзор 

Теперь, когда мы установили важность архитектуры данных в современном цифровом мире, давайте углубимся в два основных подхода: Data Mesh и Data Vault.  

Хранилище данных: 

Архитектура Data Vault — это гибкая и гибкая моделирование данных методология, используемая в хранилищах данных для обработки сложных и развивающихся сред данных. Он был разработан Дэном Линстедтом и приобрел популярность как метод создания масштабируемых, адаптируемых и обслуживаемых хранилищ данных. 

Основные принципы: 

• хабы: Хабы представляют собой основные бизнес-объекты с уникальными идентификаторами. 
• Ссылки: Ссылки соединяют хабы, чтобы показать отношения между бизнес-объектами. 
• Спутники: Спутники предоставляют подробную описательную информацию об объектах, представленных хабами. 

Data Vault делает упор на слышимость и отслеживание исторических данных, что делает его хорошо подходящим для отраслей с нормативными требованиями и четко определенными структурами данных, таких как финансы и здравоохранение. В этих секторах часто действуют строгие требования к соблюдению нормативных требований, которые требуют безопасного хранения исторических данных, таких как финансовые транзакции или записи пациентов.  

Способность Data Vault обеспечивать четкий контроль источников данных, преобразований и использования с течением времени гарантирует, что организации смогут эффективно выполнять эти нормативные требования. 

Сетка данных: 

Data Mesh — относительно новая концепция в области архитектуры и управления данными. Он был представлен Жамаком Дегани и ориентирован на децентрализацию владения и управления данными в крупных и сложных организациях. Этот подход хорошо подходит для сложных современных экосистем данных, где данные распределены по различным объектам. 

• Доменно-ориентированное владение: Владение данными децентрализовано: отдельные домены или бизнес-подразделения отвечают за управление своими данными, чтобы обеспечить согласованность контекста и опыта. 
• Данные как продукт: Данные обрабатываются и доставляются с помощью понятных интерфейсов, что позволяет рассматривать их как ценный продукт, который могут обслуживать другие команды самостоятельно. 
• Инфраструктура данных самообслуживания как платформа: Общая инфраструктура данных позволяет пользователям самостоятельно обнаруживать, получать доступ и обрабатывать данные, снижая зависимость от групп по разработке данных. 
• Федеративное управление вычислениями: Стандарты управления совместно применяются во всех доменах, обеспечивая качество, безопасность и соответствие данных, а также допуская настройку для конкретной области. 

Data Mesh хорошо подходит для отраслей со сложными и децентрализованными источниками данных, таких как электронная коммерция и производство, поскольку она обеспечивает гибкую структуру, которая соответствует разнообразному характеру их потоков данных. В этих отраслях данные поступают из разных каналов и часто требуют анализа и масштабирования в реальном времени.  

Децентрализованный подход Data Mesh позволяет командам, работающим в конкретной области, эффективно управлять своими данными, обеспечивая качество, адаптируемость и гибкость данных для эффективного решения отраслевых задач. 

Data Vault против Data Mesh: сравнение  

Давайте сравним два подхода, чтобы выявить различия и сходства между ними для лучшего понимания: 

Различия: 

• Инфраструктура 

Data Vault обычно опирается на централизованную инфраструктуру, часто включающую хранилище данных или аналогичную централизованную систему хранения. Эта централизованная инфраструктура упрощает интеграцию данных и управление ими, но может потребовать значительных первоначальных инвестиций.  

Напротив, Data Mesh предлагает более распределенный инфраструктурный подход, при котором отдельные домены управляют продуктами данных. Хотя это может снизить потребность в централизованной инфраструктуре, это может потребовать инвестиций в инструменты и услуги, специфичные для конкретной предметной области. По данным БАРК, более 90% компаний считают, что установление доменно-ориентированной собственности является актуальным. 

• Масштабируемость 

Data Vault обеспечивает масштабируемость за счет интеграции новых источников данных в централизованную архитектуру, что обеспечивает централизованный контроль.  

Data Mesh, напротив, облегчает масштабируемость, позволяя доменам независимо масштабировать свои продукты и услуги обработки данных. Этот децентрализованный подход может быть более гибким при обработке различных объемов данных и требований в разных доменах. 

• Владение данными и ответственность 

Data Vault централизует владение данными, уделяя особое внимание происхождению и отслеживаемости данных. При таком подходе за обеспечение качества и согласованности данных обычно отвечает группа по хранению данных.  

Data Mesh, напротив, децентрализует владение, возлагая ответственность на отдельные домены. Тем не менее, управление по-прежнему имеет важное значение в подходе Data Mesh для обеспечения качества данных и соответствия организационным стандартам. 

• Сотрудничество и кросс-функциональность 

Хотя оба подхода поощряют сотрудничество между специалистами по данным, Data Vault по своей сути не делает упор на межфункциональные команды. В первую очередь он ориентирован на централизованное управление данными.  

И наоборот, Data Mesh активно поощряет межфункциональные команды, способствуя сотрудничеству между инженерами данных, учеными по данным и экспертами в предметной области, чтобы гарантировать, что продукты данных соответствуют потребностям и целям бизнеса. 

• Случаи использования 

Выбор между Data Vault и Data Mesh часто зависит от конкретных случаев использования. Data Vault хорошо подходит для сценариев, требующих тщательного исторического отслеживания, интеграции данных и обеспечения качества данных. Он превосходен в ситуациях, когда необходим централизованный и структурированный подход к управлению данными.  

Напротив, Data Mesh особенно актуален для организаций с распределенной средой данных, где данные генерируются и используются несколькими доменами или бизнес-подразделениями. Он процветает в средах, где гибкость, автономия и сотрудничество между командами предметной области необходимы для получения аналитической информации и инноваций. 

сходства: 

• Data Integration 

И Data Vault, и Data Mesh решают проблему интеграция данных из различных источников внутри организации. Они признают необходимость объединить данные из различных систем и сделать их доступными для анализа. 

• Качество данных 

Оба подхода подчеркивают Качество данных и управление. Data Vault включает в себя механизмы контроля качества данных в централизованном хранилище данных, а Data Mesh повышает качество продуктов данных за счет децентрализованного владения. 

• Трансформируемость 

Хотя они различаются по степени гибкости, и Data Vault, и Data Mesh стремятся предоставить решения, которые можно адаптировать к меняющимся требованиям к данным. Data Vault достигает этого за счет управления версиями и изменениями, а Data Mesh полагается на специализированные команды для адаптации своих продуктов данных. 

• Демократизация данных 

Оба подхода направлены на улучшение доступности и доступности данных для пользователей всей организации. Data Vault делает это путем создания централизованного репозитория, доступного авторизованным пользователям, а Data Mesh поощряет децентрализованное владение данными и доступ к ним, способствуя демократизации данных. 

• Использование современных технологий 

И Data Vault, и Data Mesh часто используют современные технологии, такие как облачные вычисления, контейнеризация и оркестрация, для поддержки соответствующих архитектур. 

Аспект	Хранилище данных	Сетка данных
Подход	Централизованный подход к хранилищу данных, при котором данные объединяются в централизованное хранилище.	Децентрализованный подход, который способствует распределенному владению данными и автономии, подходит для современных распределенных экосистем данных.
Основные компоненты	Использует концентраторы, каналы связи и сателлиты для обеспечения структурированной и организованной архитектуры данных.	Использует продукты владения доменами и данными для распределения прав собственности на данные и обеспечения гибкости управления данными.
Историческое отслеживание	Особое внимание уделяется сбору и сохранению изменений исторических данных для аналитических целей.	Меньший акцент на отслеживании исторических данных, больший упор на информационные продукты, специфичные для предметной области.
Масштабируемость	Горизонтальная масштабируемость достигается за счет централизованного добавления источников данных в существующую архитектуру.	Вертикальная масштабируемость, позволяющая доменам независимо масштабировать свои продукты данных в зависимости от их потребностей, добавляя больше ресурсов к отдельным микросервисам или компонентам.
Трансформируемость	Предлагает адаптируемость к развивающимся источникам данных, сохраняя при этом последовательную структуру.	Легко адаптируется к изменениям типов данных, источников и бизнес-требований.
Собственность данных	Централизованное владение данными и контроль внутри группы центрального хранилища данных.	Децентрализованное владение данными, возложение ответственности на отдельные домены или бизнес-подразделения.
Сотрудничество	Поощряет сотрудничество, прежде всего, внутри групп данных.	Способствует межфункциональному сотрудничеству между специалистами по данным и экспертами в предметной области.
Управление данными	Обеспечивает централизованное управление данными и политики контроля.	Требуются специфичные для предметной области структуры управления для поддержания качества и стандартов данных.
Качество данных	Особое внимание уделяется строгим практикам обеспечения качества данных.	Качество данных может варьироваться в зависимости от домена, что требует усилий, специфичных для конкретного домена.
Безопасность данных	Внедряет централизованные меры безопасности и контроля.	Для защиты данных требуются специфичные для домена соображения безопасности.
Понятность	Централизованное управление метаданными упрощает обнаружение данных.	Используются инструменты и процессы обнаружения данных, специфичные для конкретной области.
Распределение ресурсов	Концентрирует ресурсы в центральном хранилище данных и связанных с ним группах.	Распределяет ресурсы по доменам, что требует тщательного планирования ресурсов.
Адаптация к разнообразию	Лучше всего подходит для структурированных данных, предопределенных схем и традиционных источников данных.	Адаптируется к различным типам данных, источникам и неструктурированным данным.
Культурный сдвиг	Требует ограниченных культурных изменений в соответствии с традиционными практиками хранения данных.	Требуется культурный сдвиг в сторону предметно-ориентированного сотрудничества и владения.
Случаи использования	Хорошо подходит для случаев использования, требующих исторического отслеживания, структурированных данных и централизованного управления данными.	Актуально для вариантов использования в разнообразных и распределенных средах данных, где важны гибкость, автономия и сотрудничество между доменами.

Ключевые факторы для Data Vault и реализации Data Mesh  

Решение о выборе правильной архитектуры зависит от нескольких факторов. Некоторые из них включают в себя: 

Сложность данных 

Сложность данных охватывает различные аспекты, такие как типы данных, источники и связи. Понимание сложности данных имеет жизненно важное значение при выборе подхода к управлению данными. Адаптивность Data Mesh может быть предпочтительнее для очень сложных ландшафтов данных, тогда как Data Vault лучше подходит для структурированных и четко определенных данных. 

Организационная культура 

Культура организации играет важную роль в ее подходе к управлению данными. Крайне важно оценить, является ли он более централизованным или децентрализованным, а также его готовность к изменениям и экспериментам. Data Vault лучше подходит для централизованной культуры, в которой ценится контроль, а Data Mesh способствует децентрализации, сотрудничеству и инновациям. 

Обязательства по соблюдению 

Соблюдение требований, включая правила конфиденциальности данных и отраслевые стандарты, существенно влияет на их выбор управления данными. Крайне важно обеспечить соответствие их подхода требованиям соответствия. Data Vault предлагает централизованный контроль и аудит для сред, ориентированных на соответствие требованиям, в то время как Data Mesh может потребовать надежных механизмов управления для выполнения нормативных обязательств. 

Стоимость соображений 

Организации должны оценить общие затраты, включающие программное обеспечение, оборудование, облачные сервисы, персонал и текущие расходы на техническое обслуживание. Им следует оценить, какой подход лучше соответствует бюджету и финансовым целям организации. Облачный подход Data Mesh может иметь иную динамику затрат по сравнению с традиционной моделью хранения данных Data Vault. Тщательный анализ затрат имеет решающее значение для правильного выбора. 

Обучение пользователей 

Организации должны оценить потребности в обучении пользователей при выборе между Data Vault и Data Mesh. Каждый подход требует уникального набора навыков и рабочих процессов от аналитиков данных, ученых и заинтересованных сторон. Data Mesh может потребовать обучения предметным знаниям и сотрудничеству из-за его межфункциональной направленности, в то время как Data Vault может потребовать знаний в традиционных хранилищах данных и процессах ETL. Исследование Eckerson Group показывает что только 65% пользователей Data Vault сообщают о прохождении обучения по решению Data Vault 2.0, что подчеркивает потенциально критический пробел и важность обучения пользователей. 

Общие бизнес-цели 

Бизнес-цели организации должны служить руководящим принципом в ее подходе к управлению данными. Организация должна определить, стремится ли она к эффективности, гибкости, инновациям или к сочетанию этих факторов. Data Vault хорошо подходит для обеспечения эффективности и структурированной отчетности, а Data Mesh соответствует инновациям и быстрой адаптации к меняющимся потребностям бизнеса. 

Могут ли Data Vault и Data Mesh сосуществовать?  

Data Vault и Data Mesh не являются взаимоисключающими; вместо этого их можно использовать вместе для создания надежной архитектуры данных. Эти две концепции затрагивают различные аспекты управления данными и могут использоваться в тандеме для эффективного управления современными экосистемами данных. 

В то время как Data Vault в первую очередь фокусируется на технических аспектах организации данных, Data Mesh подчеркивает организационные и культурные аспекты эффективного управления данными. Они могут сосуществовать, выполняя разные, но взаимодополняющие роли в рамках стратегии управления данными организации.  

Например, организация может использовать Data Vault для консолидации и управления структурированными данными из нескольких источников в централизованном хранилище данных. Одновременно он может использовать принципы Data Mesh для обработки децентрализованных, специфичных для предметной области источников данных, которые не вписываются в модель централизованного хранилища. Этот гибридный подход предлагает организациям гибкость и масштабируемость, необходимые для управления как структурированными, так и неструктурированными данными, одновременно оптимизируя качество, доступность и управление данными во всей организации. 

Заключительное слово 

Выбор между Data Vault и Data Mesh или их комбинацией заключается в адаптации стратегии данных к уникальным потребностям организации. Data Vault обеспечивает структуру и управление вашими данными, обеспечивая надежность и согласованность. С другой стороны, Data Mesh обеспечивает гибкость и децентрализацию, обеспечивая гибкость в управлении различными источниками данных. 

Это не решение «или-или», а скорее поиск правильной смеси, которая соответствует вашим конкретным требованиям. Достижение этого баланса дает организациям возможность использовать возможности своих данных не только для удовлетворения своих непосредственных потребностей, но и для того, чтобы уверенно ориентироваться в постоянно меняющемся ландшафте данных, в конечном итоге достигая своих долгосрочных целей. 

Когда дело доходит до поиска правильной архитектуры данных, Astera выделяется как надежный поставщик. Он предлагает унифицированный подход, основанный на метаданных, что делает его идеальным выбором для организаций, стремящихся эффективно создавать, управлять и оптимизировать свою архитектуру хранилищ данных. С AsteraРешение без написания кода позволяет предприятиям легко проектировать, разрабатывать и развертывать хранилища данных большого объема за считанные дни, что позволяет им оставаться впереди в сегодняшней среде, управляемой данными. 

Узнать больше о том, как Astera Data Warehouse Builder упрощает управление данными!