Data Vault 与 Data Mesh：选择正确的数据架构 

数据量持续猛增，增长速度 年利率 19.2%。这意味着组织必须寻找有效管理和利用这些丰富信息的方法来获得有价值的见解。可靠的数据架构是成功应对数据激增、实现有效数据存储、管理和利用的关键。 

企业应该评估自己的需求，以选择正确的数据仓库框架并获得竞争优势。这就是 Data Vault 和 Data Mesh 发挥作用的地方 - 每个都提供不同的方法来管理和利用数据。 

要在两者之间做出选择，必须了解数据架构不断发展的格局、每种方法的独特特征以及最适合特定业务需求的实际应用程序。 

了解现代数据架构 

数据架构 塑造组织收集、存储、处理和利用数据资产的方式。它充当基础框架，容纳来自各种来源的多样化且不断增长的数据流，使传统方法过时，并为面向未来的数据系统铺平道路。  

现代数据架构的特点是灵活性和适应性，使组织能够无缝集成结构化和非结构化数据，促进实时分析，并确保强大的数据治理和安全性，从而促进数据驱动的见解。 

将数据架构视为医院如何管理患者信息的蓝图。它确保可以在需要时安全地收集和访问来自不同部门的数据，例如患者记录、实验室结果和账单。在现代数据架构中，所有这些信息都集成到中央电子健康记录 (EHR) 系统中。  

EHR 系统简化了医疗保健提供者的数据检索，从而实现更快的诊断、简化的计费和更好的患者护理，同时还允许扩展并符合不断变化的法规。 

选择正确的数据架构取决于业务的具体需求。不存在一刀切的解决方案，架构的选择必须与组织的独特特征紧密结合。应考虑数据复杂性、可扩展性、组织文化、合规义务、可用资源和总体业务目标等因素来确定合适的方案，使组织能够释放其数据资产的真正价值。 

Data Vault 与 Data Mesh：概述 

现在我们已经确定了数据架构在当今数字环境中的重要性，让我们深入研究两种重要的方法：数据网格和数据保险库。  

数据保险库： 

Data Vault 架构是一种敏捷且灵活的 数据建模 数据仓库中用于处理复杂且不断变化的数据环境的方法。它由 Dan Linstedt 开发，作为构建可扩展、适应性强和可维护的数据仓库的方法而广受欢迎。 

核心原则： 

• 集线器： 中心代表具有唯一标识符的核心业务实体。 
• 链接 链接连接中心以显示业务实体之间的关系。 
• 卫星： 卫星提供有关中心所代表的实体的详细描述性信息。 

Data Vault 强调可听性和历史数据跟踪，使其非常适合具有法规遵从性要求和明确定义的数据结构的行业，例如金融和医疗保健。这些行业通常有严格的监管合规要求，要求安全存储历史数据，例如金融交易或患者记录。  

Data Vault 能够提供对数据源、转换和使用情况的清晰审计跟踪，确保组织能够有效满足这些监管要求。 

数据网格： 

数据网格是数据架构和管理领域一个相对较新的概念。它由 Zhamak Dehghani 提出，专注于在大型复杂组织中分散数据所有权和管理。这种方法非常适合现代数据生态系统的复杂性，其中数据分布在各个实体中。 

• 面向领域的所有权： 数据所有权是分散的，各个领域或业务部门负责管理其数据，以确保上下文和专业知识的一致性。 
• 数据作为产品： 数据通过清晰的界面进行管理和交付，将其视为可以由其他团队自助服务的有价值的产品。 
• 自助数据基础设施作为平台： 共享数据基础设施使用户能够独立发现、访问和处理数据，减少对数据工程团队的依赖。 
• 联邦计算治理： 治理标准跨领域协作应用，确保数据质量、安全性和合规性，同时允许特定领域的定制。 

数据网格非常适合具有复杂和分散数据源的行业，例如电子商务和制造业，因为它提供了一个灵活的框架，可以适应其数据流的多样性。在这些行业中，数据来源于各种渠道，通常需要实时分析和可扩展性。  

Data Mesh 的去中心化方法使特定领域的团队能够高效管理数据，确保数据质量、适应性和敏捷性，从而有效应对特定行业的挑战。 

Data Vault 与 Data Mesh：比较  

让我们比较这两种方法，以揭示它们之间的差异和相似之处，以加深理解： 

不同点： 

• 基础设施 

Data Vault 通常依赖于集中式基础设施，通常涉及数据仓库或类似的集中式存储系统。这种集中式基础设施简化了数据集成和管理，但可能需要大量初始投资。  

相比之下，数据网格提出了一种更加分布式的基础设施方法，其中各个域管理数据产品。虽然这可以减少对集中式基础设施的需求，但可能需要对特定领域的工具和服务进行投资。 根据巴克，超过 90% 的公司认为建立面向领域的所有权是相关的。 

• 可扩展性 

Data Vault 通过将新数据源集成到集中式架构中来实现可扩展性，从而实现集中控制。  

相比之下，数据网格通过使域能够独立扩展其数据产品和服务来促进可扩展性。这种分散的方法可以更灵活地处理不同领域的不同数据量和要求。 

• 数据所有权和责任 

Data Vault 集中了数据所有权，强烈强调数据沿袭和可追溯性。在这种方法中，数据仓库团队通常负责确保数据质量和一致性。  

相比之下，数据网格分散了所有权，将责任分配给各个域。然而，治理在数据网格方法中仍然至关重要，以确保数据质量并符合组织标准。 

• 协作和跨职能 

虽然这两种方法都鼓励数据专业人员之间的协作，但 Data Vault 本质上并不强调跨职能团队。它主要侧重于集中数据管理。  

相反，数据网格积极鼓励跨职能团队，促进数据工程师、数据科学家和领域专家之间的协作，以确保数据产品符合业务需求和目标。 

• 使用案例 

在数据仓库和数据网格之间进行选择通常取决于特定的用例。 Data Vault 非常适合需要严格历史跟踪、数据集成和数据质量保证的场景。它在需要集中式和结构化数据管理方法的情况下表现出色。  

相比之下，数据网格对于具有分布式数据环境的组织尤其相关，其中数据由多个域或业务部门生成和使用。它在领域团队之间的敏捷性、自主性和协作对于推动洞察力和创新至关重要的环境中蓬勃发展。 

相似点： 

• 数据集成 

Data Vault 和 Data Mesh 都解决了以下挑战： 整合数据 来自组织内的不同来源。他们承认需要结合来自不同系统的数据并使其可供分析。 

• 数据质量 

两种方法都强调 数据质量 和治理。 Data Vault 包括集中式数据存储库内的数据质量控制机制，而 Data Mesh 通过去中心化所有权来提高数据产品质量。 

• 灵活性 

虽然它们的灵活性程度不同，但 Data Vault 和 Data Mesh 都旨在提供能够适应不断变化的数据需求的解决方案。 Data Vault 通过版本控制和变更管理来实现这一目标，而 Data Mesh 则依靠领域团队来调整其数据产品。 

• 数据民主化 

这两种方法都旨在提高整个组织用户的数据可访问性和可用性。 Data Vault 通过创建可供授权用户访问的集中式存储库来实现这一点，而 Data Mesh 则鼓励分散的数据所有权和访问以促进数据民主化。 

• 现代技术的运用 

Data Vault 和 Data Mesh 都经常利用云计算、容器化和编排等现代技术来支持各自的架构。 

Data Vault 与 Data Mesh 实施的关键因素  

选择正确架构的决定取决于几个因素。其中一些包括： 

数据复杂度 

数据复杂性涵盖各个方面，例如数据类型、来源和关系。选择数据管理方法时，了解数据复杂性至关重要。 Data Mesh 的适应性可能更适合高度复杂的数据环境，而 Data Vault 更适合结构化和定义明确的数据。 

组织文化 

组织的文化在其数据管理方法中发挥着重要作用。评估它是更加集中还是去中心化，以及它是否准备好进行变革和实验是至关重要的。 Data Vault 更适合重视控制的集中式文化，而 Data Mesh 则促进去中心化、协作和创新。 

合规义务 

合规性（包括数据隐私法规和行业标准）会极大地影响他们的数据管理选择。确保他们的方法符合合规性要求至关重要。 Data Vault 为合规性驱动的环境提供集中控制和审计，而 Data Mesh 可能需要强大的治理机制来满足监管义务。 

成本考虑因素 

组织必须评估总体成本影响，包括软件、硬件、云服务、人员和持续维护费用。他们应该评估哪种方法更符合组织的预算和财务目标。与 Data Vault 的传统数据仓库模型相比，Data Mesh 的云原生方法可能具有不同的成本动态。彻底的成本分析对于做出正确的选择至关重要。 

用户培训 

在 Data Vault 和 Data Mesh 之间进行选择时，组织必须评估用户培训需求。每种方法都需要数据分析师、科学家和业务利益相关者拥有独特的技能和工作流程。由于其跨职能重点，Data Mesh 可能需要领域知识和协作方面的培训，而 Data Vault 可能需要传统数据仓库和 ETL 流程方面的专业知识。 埃克森集团的一项研究表明 只有 65% 的 Data Vault 采用者表示接受过有关 Data Vault 2.0 解决方案的培训，这凸显了潜在的关键差距和用户培训的重要性。 

总体业务目标 

组织的业务目标应作为其数据管理方法的指导原则。组织必须确定其目标是效率、敏捷性、创新还是这些因素的组合。 Data Vault 非常适合提高效率和结构化报告，而 Data Mesh 则适合创新和快速适应不断变化的业务需求。 

Data Vault 和 Data Mesh 可以共存吗？  

Data Vault 和 Data Mesh 并不相互排斥；相反，它们可以一起使用来创建强大的数据架构。这两个概念涉及数据管理的不同方面，可以结合使用来有效管理现代数据生态系统。 

Data Vault 主要关注数据组织的技术方面，而 Data Mesh 则强调有效数据管理的组织和文化方面。它们可以通过在组织的数据管理策略中发挥不同但互补的作用来共存。  

例如，组织可能会使用数据仓库来整合和管理集中式数据仓库中多个来源的结构化数据。同时，它可以采用数据网格原则来处理分散的、特定于领域的数据源，这些数据源不完全适合集中式仓库模型。这种混合方法为组织提供了管理结构化和非结构化数据所需的灵活性和可扩展性，同时优化整个组织的数据质量、可访问性和治理。 

最后一个词 

选择 Data Vault 与 Data Mesh 或两者的组合是为了根据组织的独特需求定制数据策略。 Data Vault 为您的数据带来结构和治理，确保可靠性和一致性。另一方面，数据网格引入了敏捷性和去中心化，允许灵活地管理不同的数据源。 

这不是一个非此即彼的决定，而是找到适合您特定要求的正确混合方案。实现这种平衡使组织能够利用数据的力量，不仅可以满足他们的直接需求，而且可以自信地驾驭不断变化的数据环境，最终实现他们的长期目标。 

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