Data Mesh, termin, który robi fale w świecie zarządzania danymi, pojawił się jako konieczność, zmiana paradygmatu i ważna strategia radzenia sobie z problemami, z jakimi borykają się centralne jeziora danych i zespoły danych, które są zasypywane wglądami z różnych sfer biznesowych z oczekiwaniem podejmowania świadomych decyzji biznesowych na podstawie danych. 

Centralne zespoły danych muszą stawić czoła ciężarowi odpowiadania na wszystkie pytania biznesowe za pomocą wglądów opartych na danych jak najszybciej. W tym krótkim czasie muszą naprawić uszkodzone kanały danych po zmianach w operacyjnej bazie danych, odkryć i zrozumieć fundamentalne dane dziedzinowe. To przyniosło powstanie Data Mesh. 

Wyobraź sobie rozproszoną sieć samowystarczalnych dziedzin danych, z których każda starannie tworzy produkty danych dostosowane do określonych potrzeb biznesowych. Brzmi jak utopia danych, prawda? Zdecentralizowana, zwinna i pełna potencjału. Uznawana za rewolucyjne podejście do architektury danych, Data Mesh obiecuje decentralizację własności i dystrybucji danych, wprowadzając nową erę zwinności i skalowalności. Jednak wśród zachwytów pozostaje pytanie za milion dolarów: Czy Data Mesh gwarantuje jakość twoich danych? 

Co to jest Data Mesh? 

W swojej istocie Data Mesh to zmiana paradygmatu w podejściu organizacji do architektury danych. Została pomyślana przez Zhamak Dehghani w ThoughtWorks w 2019 roku, Data Mesh opowiada się za zdecentralizowanym podejściem do zarządzania danymi, w którym własność danych i governance są rozproszone w zespołach ukierunkowanych na domeny, wielofunkcyjnych. Ten zdecentralizowany model ma na celu przełamanie silosów danych i umożliwienie zespołom przejęcia odpowiedzialności za swoje dane, sprzyjając kulturze współpracy i zwinności. 

Framework Data Mesh jest oparty na fundamentalnym przekonaniu, że dane powinny być traktowane jako produkt, z naciskiem na ukierunkowane na domeny zdecentralizowane governance, samodzielną infrastrukturę danych i myślenie produktowe na dużą skalę. 

Jakie są 4 zasady Data Mesh? 

Lekko wymieniane jako 4 filary Data Mesh, rozłóżmy fenomen Data Mesh na części. Oto ogólna ocena jego czterech zasad przewodnich: Własność domenowa, dane jako produkt, samowystarczalne platformy danych i federacyjne governance. 

Ukierunkowana na domeny własność danych 

Dane są właścicielowane i zarządzane jako produkt przez zespoły ukierunkowane na domeny, sprzyjając odpowiedzialności i ekspertyzie. 

Dane jako produkt  

Zmiana sposobu myślenia na traktowanie danych z taką samą troską i planowaniem strategicznym jak produkt rynkowy. Dane są traktowane jako produkt, z jasną własnością, standardami jakości i umowami poziomu usług (SLA). 

Samodzielna infrastruktura danych 

Zespoły mają dostęp do infrastruktury danych na zasadzie samowystarczalności, co umożliwia im samodzielne przyjmowanie, przetwarzanie i analizowanie danych bez wąskich gardeł, zwiększając szybkość i efektywność. 

Federacyjne computational governance 

Architektura jest zaprojektowana aby wspierać zdecentralizowane governance, z interoperacyjnymi produktami danych i znormalizowanymi interfejsami API. Centralne nadzór zapewnia, że standardy jakości danych są spełnione, ale moc zarządzania danymi znajduje się w domenach. 

Data Warehouse vs. Data Lake vs. Data Mesh 

Aby zrozumieć, gdzie Data Mesh pasuje do ekosystemu danych, ważne jest, aby odróżnić go od tradycyjnych podejść do zarządzania danymi. Podczas gdy Magazyny Danych i Jeziora Danych centralizują przechowywanie i przetwarzanie danych, Data Mesh opowiada się za modelem zdecentralizowanym, w którym własność danych i governance są rozproszone. Data Mesh jest bardziej zgodne z zasadami Jezior Danych, ale z naciskiem na decentralizację i własność ukierunkowaną na domenę.   

Różnica między Data Mesh a Data Fabric 

Podczas gdy oba dążą do rozwiązania złożoności nowoczesnych ekosystemów danych, Data Mesh i Data Fabric podchodzą do wyzwania z różnych perspektyw. Data Mesh koncentruje się na zmianie organizacyjnej, promując własność ukierunkowaną na domeny i zdecentralizowane governance. Data Fabric, z drugiej strony, jest bardziej skoncentrowana na technologii, oferując zintegrowaną warstwę, która łączy różne narzędzia i platformy danych w całym przedsiębiorstwie, ułatwiając dostępność i interoperacyjność danych bez konieczności zmiany struktury organizacyjnej. 

Dlaczego samo Data Mesh nie wystarcza, aby zapewnić jakość danych 

Teraz wyobraź sobie: gwarny rynek produktów danych, każda domena to dumny sprzedawca. Brzmi ekscytująco, prawda? Ale oto haczyk: Data Mesh daje możliwości, ale nie magicznie oczyszcza lub weryfikuje danych. Zbłąkana przecinek w zestawie danych finansowych, źle przeliterowana nazwa produktu w rekordzie klienta – te gremliny wciąż mogą siać spustoszenie, nawet w zdecentralizowanym rajskim domu. 

Przyjęcie Data Mesh oznacza monumentalny krok w kierunku responsywnego i zdecentralizowanego zarządzania danymi. Niemniej jednak nie jest to panaceum na wszystkie problemy związane z danymi, szczególnie gdy chodzi o problemy z jakością danych. Bez solidnych procesów zapewniania jakości danych w miejscu, zdecentralizowane właścicielstwo danych może prowadzić do niekonsekwencji, niedokładności i nieefektywności. Data Mesh może uczynić zespoły bardziej skutecznymi w zarządzaniu swoimi danymi, ale bez odpowiedniego nadzoru i kontroli jakości, ryzyko degradacji danych pozostaje. Tu wkraczają nowoczesne platformy jakości danych. 

Wprowadzenie Digna: Podnoszenie Data Mesh z jakością danych napędzaną AI 

Podczas nawigowania przez zawiłości zarządzania danymi staje się jasne, że chociaż Data Mesh oferuje solidne ramy dla decentralizacji i autonomii ukierunkowanej na domenę, nie rozwiązuje naturalnie krytycznego problemu jakości danych. Jednak ta luka stwarza możliwość dla innowacyjnych rozwiązań, takich jak Digna.   

Nowoczesne narzędzia jakości danych jak Digna, platforma jakości danych napędzana AI, zaprojektowana aby uzupełniać i ulepszać twoją strategię Data Mesh. Digna działa jako kontroler jakości w twoim rynku Data Mesh. Zapewnia, że każdy produkt danych spełnia standardy, gwarantując integralność twoich wglądów. 

Dzięki funkcjom takim jak autometryka, modele prognostyczne, autoprogowe oraz dashboards monitorujące w czasie rzeczywistym, Digna daje organizacjom możliwość utrzymania integralności i jakości ich danych w zdecentralizowanym środowisku. Wykorzystując moc uczenia maszynowego i automatyzacji, Digna zapewnia, że dane pozostają dokładne, spójne i niezawodne, niezależnie od ich rozproszonej własności. 

Digna została zaprojektowana, aby zabrać twoją wizję Data Mesh i wzmocnić ją, prowadząc cię do przyszłości, w której dane rzeczywiście napędzają sukces. Pozwól Digna wynieść twoje strategie produktywności i decentralizacji danych na wyższy poziom, gdzie jakość danych nie jest pytaniem, lecz gwarancją. Obejrzyj nasze demo, aby dowiedzieć się więcej lub skontaktuj się z nami, aby porozmawiać z naszym zespołem.