Alt du trenger å vite om Data Mesh

0 Shares

Data Mesh er en dataarkitektur som har som mål å skape en delt, sentral autoritet for data på tvers av en organisasjon.

Den søker å skape en kultur og styring rundt data som muliggjør selvbetjente, autonome team og gir dem mulighet til å samarbeide og innovere ved hjelp av data. La oss forstå hva Data Mesh handler om.

Innholdsfortegnelse

Hva er Data Mesh?

Med enkle ord er Data Mesh en desentralisert arkitektur for å administrere data i en organisasjon, noe som betyr at den er designet for å gi kontroll og eierskap til data til teamene som bruker dem i stedet for å sentralisere dem i en enkelt gruppe eller avdeling.

Det understreker viktigheten av data som et nøkkelelement. Den er designet for å hjelpe organisasjoner med å oppnå bedre datastyring, datakvalitet og dataintegrasjon, samtidig som den fremmer en kultur med datadrevet beslutningstaking.

Data Mesh-arkitektur

En Data Mesh-arkitektur inkluderer vanligvis tre hovedkomponenter: datakilder, infrastruktur og domeneorienterte datapipelines administrert av funksjonelle eiere.

Bildekreditt: Microsoft

Datakilder: Dette er de ulike datakildene som brukes i organisasjonen, for eksempel databaser, APIer og sensorer.

Datainfrastruktur: Dette er den underliggende infrastrukturen som brukes til å lagre, behandle og administrere data i organisasjonen. Det kan inkludere datainnsjøer, datavarehus og andre datalagrings- og prosesseringssystemer.

Domeneorienterte datapipelines: Dette er pipelines som brukes til å flytte data fra datakildene til datainfrastrukturen og for å gjøre dem tilgjengelige for bruk av de funksjonelle teamene som trenger det. Disse rørledningene forvaltes av de funksjonelle eierne, som er ansvarlige for å sikre at dataene er av høy kvalitet og dekker virksomhetens behov.

Disse tre komponentene er sammenkoblet og integrert i stedet for å være isolerte siloer av data. I en Data Mesh-arkitektur er team ansvarlige for dataene de bruker, inkludert kvaliteten, tilgangen og sikkerheten.

Denne desentraliserte tilnærmingen bidrar til å sikre at data brukes effektivt og at teamene har den nødvendige informasjonen for å ta informerte beslutninger. Det fremmer også en kultur for datadrevet beslutningstaking ved å gjøre data mer tilgjengelige, transparente og pålitelige.

En endelig guide til sentimentanalyse

Trinn som trengs for å designe en datamaskeringsarkitektur

For å implementere datanettverk i en organisasjon, kan følgende trinn følges:

#1. Identifiser forretningsdomener

Det første trinnet i implementeringen av datanettverk er å identifisere forretningsdomenene i organisasjonen. Dette er områdene i virksomheten som er ansvarlige for å levere verdi til kundene. Hvert forretningsdomene bør ha en tydelig eier som er ansvarlig for dataene som brukes innenfor det domenet.

#2. Etablere datastyring

Et klart rammeverk for datastyring bør etableres for å sikre at data brukes ansvarlig og etisk. Dette inkluderer å etablere roller og ansvar for databehandling, sette standarder for datakvalitet og nøyaktighet, og definere prosesser for datatilgang og bruk.

#3. Definer dataeierskap

Hvert forretningsdomene bør være ansvarlig for dataene det bruker, inkludert kvaliteten og nøyaktigheten. Dette betyr at forretningsdomenet bør involveres i opprettelsen og vedlikeholdet av dataene, samt bruken og formidlingen av dem.

#4. Fremme datakompetanse

For å gjøre ansatte i stand til å ta informerte beslutninger basert på data, er det viktig å fremme datakompetanse i organisasjonen. Dette kan gjøres gjennom opplærings- og utdanningsprogrammer, samt ved å gi tilgang til verktøy og ressurser som gjør at ansatte kan jobbe med data.

#5. Demokratiser datatilgang

#6. Implementere dataoperasjoner

For å sikre at data blir riktig administrert og vedlikeholdt, er det viktig å få på plass prosesser og praksis for datadrift. Dette inkluderer oppgaver som datainntak, datatransformasjon og datalagring og -henting.

Prinsipper for Data Mesh

Datamesh implementeres gjennom et sett med prinsipper og praksis som tar sikte på å skape en kultur for datadrevet beslutningstaking og gjør det mulig for ansatte å lettere få tilgang til og bruke data fra hele organisasjonen.

Disse fire prinsippene inkluderer:

Bildekreditt: altexsoft

#1. Domeneorientert desentralisert dataeierskap og arkitektur

Dette prinsippet understreker viktigheten av å organisere data rundt forretningsdomener, med hver forretningsenhet ansvarlig for dataene den bruker og kvaliteten på disse dataene. Dette bidrar til å sikre at data er på linje med behovene til virksomheten og dens kunder og gjør det mulig for forretningsenheter å lettere få tilgang til og bruke data fra andre deler av organisasjonen.

#2. Data som et produkt

Dette prinsippet behandler data som en verdifull ressurs som bør administreres og styres som et produkt. Dette inkluderer å definere dataprodukter, etablere dataproduktteam og lage et dataproduktveikart.

#3. Selvbetjent datainfrastruktur som plattform

Det oppfordrer til å lage en selvbetjeningsmodell for data, der forretningsenheter har mer kontroll over dataene de bruker og lettere kan få tilgang til og bruke data fra andre deler av organisasjonen.

Hvordan spille Gacha Club Online gratis

#4. Federert beregningsstyring

Dette prinsippet etablerer et rammeverk for datastyring som tar hensyn til behovene og målene til flere interessenter, inkludert forretningsenheter, IT og dataforskere. Denne tilnærmingen bidrar til å sikre at data brukes ansvarlig og etisk og fremmer datakompetanse og datadrevet beslutningstaking i organisasjonen.

Viktigheten av Data Mesh

Det er flere grunner til at en organisasjon kan vurdere å ta i bruk datanettverk:

Forbedret datakvalitet og nøyaktighet

Ved å organisere data rundt forretningsdomener og etablere tydelig eierskap og styring, kan datanettverk bidra til å forbedre kvaliteten og nøyaktigheten til data i en organisasjon. Dette kan bidra til å sikre at data er på linje med behovene til virksomheten og dens kunder og kan støtte mer informert beslutningstaking.

Forbedret datatilgjengelighet og brukervennlighet

Datamesh fremmer demokratisering av data, noe som betyr at data skal gjøres tilgjengelig for alle ansatte. Dette kan gjøres ved å tilby verktøy og ressurser som gjør det mulig for ansatte å få tilgang til og bruke data fra hele organisasjonen. Ved å gjøre det mulig for ansatte å lettere få tilgang til og bruke data, kan datanettverk bidra til å forbedre datakompetanse og datadrevet beslutningstaking i organisasjonen.

Større kontroll over data

Med datanettverk får forretningsenheter mer kontroll over dataene de bruker og kvaliteten på disse dataene. Dette kan bidra til å sikre at data er på linje med behovene til virksomheten og lettere kan fås tilgang til og brukes av menneskene som trenger det.

Bedre datastyring

Datamesh fremmer etablering av klare datastyringsrammer som bidrar til å sikre at data brukes ansvarlig og etisk. Dette inkluderer å etablere roller og ansvar for databehandling, sette standarder for datakvalitet og nøyaktighet, og definere prosesser for datatilgang og bruk.

Samlet sett kan det å ta i bruk datanettverk hjelpe organisasjoner med å utnytte datamidlene sine mer og fremme en kultur med datadrevet beslutningstaking.

Data Mesh vs. Data Lake

Datanettverk og datainnsjø har flere forskjeller når det gjelder fokus, organisering av data, vekt på datastyring og leseferdighet, og tilnærming til datatilgang og bruk.

Her er en sammenligning av datanettverk og datainnsjø i tabellform:

Data MeshData Lake Fokuserer på behovene til virksomheten og dens kunder Fokuserer på tekniske aspekter ved datalagring og prosessering Organiserer data rundt forretningsdomener Organiserer data i en hierarkisk filstrukturData eies og styres av forretningsenheter. fokuserer ikke nødvendigvis på datastyring eller datakompetanse Muliggjør en kultur for datadrevet beslutningstakingGir et sentralisert depot for lagring og behandling av data Oppmuntrer til selvbetjent datatilgangDet kan kreve IT-intervensjon for å få tilgang til og bruke data Fremmer datademokratisering Kan ha begrenset datatilgang på grunn av sikkerhet eller personvernhensyn Følger prinsippene for domenedrevet design Følger ikke et spesifikt designrammeverk Involverer datadriftsprosesser og -praksis Har kanskje ikke spesifikke prosesser for dataoperasjonerDet kan kreve mer forhåndsplanlegging og designDet kan være mer fleksibelt og gi rom for ad-hoc datalagring alder og bearbeiding

Slik får du Google Play-spill på iPhone

En datainnsjø er et sentralt depot som lar deg lagre alle dine strukturerte og ustrukturerte data i enhver skala. Det er et sted å lagre data i sin rå og granulære form før noen behandling eller transformasjon har funnet sted. Dette gjør at organisasjoner kan lagre og analysere data mer fleksibelt og kostnadseffektivt enn tradisjonelle datavarehus.

Mens datanettverket er designet for å gi teamene mulighet til å eie og administrere sine egne data i stedet for å stole på en sentralisert gruppe for å administrere data for dem.

Data Mesh-læringsressurser

Det er mange ressurser tilgjengelig på nettet for å lære om datanettverk, og det kan være overveldende å prøve å finne de mest nyttige. Å lære datanettverk på riktig måte er viktig for å sikre at du har en solid forståelse av konseptene og effektivt kan anvende dem i arbeidet ditt.

Disse ressursene kan gi et grunnlag for å forstå prinsippene og praksisene for datanettverk og kan hjelpe deg med å bygge ferdighetene du trenger for å administrere og analysere data i et datanettverksmiljø effektivt.

#1. Data Mesh – Et moderne desentralisert dataadministrasjonskonsept

I dette Udemy-kurset dekker treneren det grunnleggende om datamaskeringsarkitektur for effektiv dataadministrasjon. Og gir også ulike casestudier om implementering av datanettverk.

Det er mulig å fullføre dette kurset på Udemy innen en uke, avhengig av timeplanen din og hvor mye tid du kan bruke på kurset. Det er imidlertid viktig å huske på at kurset er utformet for å gi en omfattende oversikt over datanettverk, og som sådan kan det kreve mer tid for å forstå og absorbere materialet fullt ut.

#2. Data Mesh: Den komplette mesterklassen

For enkeltpersoner som ønsker å fremme sine yrker, er dette datamaskeringskurset utmerket. Dette kurset dekker hvert emne relatert til utforming av et datanettverk og dataproduktarkitektur,

Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å implementere data mesh-konseptet i virkelige virksomheter. Det kreves ingen forkunnskaper om data mesh for å starte med dette kurset,

#3. Data Mesh: Leverer datadrevet verdi i stor skala

Denne boken introduserer konseptet med datanettverk og gir en klar oversikt over hvordan du designer en datamaskeringsarkitektur og en veiledning for datanettstrategi og utførelse.

Mange anmeldere har funnet ut at boken er en nyttig og praktisk veiledning for å forstå prinsippene og mønstrene for datanettverk og for å implementere den i organisasjoner.

Konklusjon

Datamesh er et designmønster og et kulturelt rammeverk for å bygge en datadrevet organisasjon. Den er basert på ideen om å skape en «enkelt kilde til sannhet» for data i en organisasjon og fremme konseptet data som et produkt.

Dette oppnås gjennom bruk av desentralisert datastyring, der tverrfunksjonelle team er ansvarlige for kvalitet, tilgjengelighet og vedlikehold av data innenfor sitt domene.

Data mesh understreker også viktigheten av å etablere en klar forståelse av datakontraktene mellom ulike team og oppfordrer til bruk av dataoppdagingsverktøy og plattformer for å lette deling av data i organisasjonen.

Jeg håper du fant denne artikkelen nyttig for å lære om datanettverk og dets prinsipper. Du kan også være interessert i å lære om datavirtualisering.