Data Mesh: Децентрализирана собственост върху данните за модерното предприятие

В днешния свят, управляван от данни, организациите все повече разчитат на данни, за да вземат информирани решения, да стимулират иновациите и да придобият конкурентно предимство. Традиционните централизирани архитектури на данни обаче често се затрудняват да се справят с нарастващия обем, скорост и разнообразие на данните. Това доведе до появата на нови подходи, като data mesh, който се застъпва за децентрализирана собственост върху данните и домейн-ориентиран подход към управлението на данни.

Какво е Data Mesh?

Data mesh е децентрализиран социотехнически подход за управление и достъп до аналитични данни в голям мащаб. Това не е технология, а по-скоро промяна в парадигмата, която оспорва традиционните архитектури на централизирани складове за данни и езера от данни. Основната идея зад data mesh е да се разпредели собствеността и отговорността за данните към екипите, които са най-близо до данните – екипите на домейна. Това позволява по-бърза доставка на данни, повишена гъвкавост и подобрено качество на данните.

Представете си голяма мултинационална компания за електронна търговия. Традиционно всички данни, свързани с поръчки на клиенти, инвентар на продукти, логистика на доставките и маркетингови кампании, биха били централизирани в един склад за данни, управляван от централен екип за данни. С data mesh всеки от тези бизнес домейни (поръчки, инвентар, доставки, маркетинг) ще притежава и управлява собствените си данни, третирайки ги като продукт.

Четирите принципа на Data Mesh

Архитектурата data mesh се основава на четири ключови принципа:

1. Децентрализирана собственост върху данните, ориентирана към домейн

Този принцип подчертава, че собствеността и отговорността за данните трябва да се намират в екипите на домейна, които са най-добре запознати с данните. Всеки екип на домейна е отговорен за дефинирането, изграждането и поддържането на собствените си продукти от данни, които са набори от данни, лесно достъпни и използваеми от други екипи в организацията.

Пример: Компания за финансови услуги може да има домейни за банкиране на дребно, инвестиционно банкиране и застраховане. Всеки домейн ще притежава собствени данни, свързани с клиенти, транзакции и продукти. Те са отговорни за качеството, сигурността и достъпността на данните в рамките на своя домейн.

2. Данните като продукт

Данните трябва да се третират като продукт, със същата грижа и внимание като всеки друг продукт, предлаган от организацията. Това означава, че продуктите от данни трябва да бъдат добре дефинирани, лесно откриваеми и лесно достъпни. Те също така трябва да бъдат висококачествени, надеждни и сигурни.

Пример: Вместо просто да предоставя необработени данни, домейнът за логистика на доставките може да създаде продукт от данни „Табло за ефективност на доставките“, който предоставя ключови показатели като процент на навременни доставки, средно време за доставка и цена на пратка. Това табло би било проектирано за лесна консумация от други екипи, които трябва да разберат ефективността на доставките.

3. Инфраструктура за данни на самообслужване като платформа

Организацията трябва да предостави платформа за инфраструктура за данни на самообслужване, която позволява на екипите на домейни лесно да изграждат, внедряват и управляват своите продукти от данни. Тази платформа трябва да предоставя необходимите инструменти и възможности за приемане, съхранение, обработка и достъп до данни.

Пример: Базирана в облак платформа за данни, която предлага услуги като конвейери за данни, съхранение на данни, инструменти за трансформация на данни и инструменти за визуализация на данни. Това позволява на екипите на домейни да създават продукти от данни, без да е необходимо да изграждат и поддържат сложна инфраструктура.

4. Федеративно изчислително управление

Въпреки че собствеността върху данните е децентрализирана, е необходим федеративен модел на управление, за да се гарантира последователността, сигурността и съответствието на данните в цялата организация. Този модел трябва да дефинира ясни стандарти и политики за управление на данните, като същевременно позволява на екипите на домейни да запазят автономия и гъвкавост.

Пример: Глобален съвет за управление на данните, който определя стандарти за качество, сигурност и поверителност на данните. Екипите на домейни са отговорни за прилагането на тези стандарти в своите домейни, докато съветът осигурява надзор и насоки.

Предимства на Data Mesh

Внедряването на архитектура data mesh може да предложи няколко предимства на организациите, включително:

• Повишена гъвкавост: Екипите на домейни могат бързо да реагират на променящите се бизнес нужди, без да разчитат на централен екип за данни.
• Подобрено качество на данните: Екипите на домейни имат по-задълбочено разбиране на своите данни, което води до по-добро качество и точност на данните.
• По-бърза доставка на данни: Продуктите от данни могат да бъдат доставени по-бързо, защото екипите на домейни са отговорни за целия жизнен цикъл на данните.
• Подобрена демократизация на данните: Данните са по-достъпни за по-широк кръг потребители в организацията.
• Мащабируемост: Децентрализираната природа на data mesh позволява по-лесно мащабиране в сравнение с централизираните архитектури.
• Иновации: Като дава възможност на екипите на домейни да експериментират с данни, data mesh може да насърчи иновациите и да създаде нови бизнес възможности.

Предизвикателства на Data Mesh

Въпреки че data mesh предлага множество предимства, той също така поставя някои предизвикателства, които организациите трябва да решат:

• Организационна промяна: Внедряването на data mesh изисква значителна промяна в организационната структура и култура.
• Липса на умения: Екипите на домейни може да се наложи да развият нови умения в управлението на данни и инженерството на данни.
• Сложност на управлението: Създаването на федеративен модел на управление може да бъде сложно и да отнеме много време.
• Технологична сложност: Изграждането на платформа за инфраструктура за данни на самообслужване изисква внимателно планиране и изпълнение.
• Последователност на данните: Поддържането на последователност на данните в различните домейни може да бъде предизвикателство.
• Опасения за сигурността: Децентрализираната собственост върху данните изисква стабилни мерки за сигурност за защита на чувствителни данни.

Внедряване на Data Mesh: Ръководство стъпка по стъпка

Внедряването на архитектура data mesh е сложно начинание, но може да бъде разделено на няколко стъпки:

1. Дефинирайте своите домейни

Първата стъпка е да идентифицирате ключовите бизнес домейни във вашата организация. Тези домейни трябва да са в съответствие с вашата бизнес стратегия и организационна структура. Помислете как данните са организирани по естествен начин във вашия бизнес. Например, една производствена компания може да има домейни за веригата за доставки, производството и продажбите.

2. Установете собственост върху данните

След като сте дефинирали своите домейни, трябва да възложите собствеността върху данните на съответните екипи на домейни. Всеки екип на домейна трябва да бъде отговорен за данните, които се генерират и използват в техния домейн. Ясно дефинирайте отговорностите и задълженията на всеки екип на домейна по отношение на управлението на данните.

3. Изградете продукти от данни

Екипите на домейни трябва да започнат да изграждат продукти от данни, които отговарят на нуждите на други екипи в организацията. Тези продукти от данни трябва да бъдат добре дефинирани, лесно откриваеми и лесно достъпни. Приоритизирайте продуктите от данни, които отговарят на критични бизнес нужди и предоставят значителна стойност на потребителите на данни.

4. Разработете платформа за инфраструктура за данни на самообслужване

Организацията трябва да предостави платформа за инфраструктура за данни на самообслужване, която позволява на екипите на домейни лесно да изграждат, внедряват и управляват своите продукти от данни. Тази платформа трябва да предоставя необходимите инструменти и възможности за приемане, съхранение, обработка и достъп до данни. Изберете платформа, която поддържа децентрализирано управление на данни и предоставя необходимите инструменти за разработване на продукти от данни.

5. Внедрете федеративно управление

Създайте федеративен модел на управление, за да гарантирате последователността, сигурността и съответствието на данните в цялата организация. Този модел трябва да дефинира ясни стандарти и политики за управление на данните, като същевременно позволява на екипите на домейни да запазят автономия и гъвкавост. Създайте съвет за управление на данните, който да наблюдава прилагането и изпълнението на политиките за управление на данните.

6. Насърчавайте култура, управлявана от данни

Внедряването на data mesh изисква промяна в организационната култура. Трябва да насърчавате култура, управлявана от данни, където данните се ценят и използват за вземане на информирани решения. Инвестирайте в обучение и образование, за да помогнете на екипите на домейни да развият уменията, необходими за ефективно управление и използване на данни. Насърчавайте сътрудничеството и споделянето на знания между различните домейни.

Data Mesh срещу Data Lake

Data mesh и data lake са два различни подхода към управлението на данни. Data lake е централизирано хранилище за съхраняване на всички видове данни, докато data mesh е децентрализиран подход, който разпределя собствеността върху данните на екипите на домейни.

Ето таблица, обобщаваща ключовите разлики:

Характеристика	Data Lake	Data Mesh
Архитектура	Централизирана	Децентрализирана
Собственост върху данните	Централен екип за данни	Екипи на домейни
Управление на данни	Централизирано	Федеративно
Достъп до данни	Централизиран	Децентрализиран
Гъвкавост	По-ниска	По-висока
Мащабируемост	Ограничена от централния екип	По-мащабируема

Кога да използвате Data Lake: Когато вашата организация изисква единствен източник на истина за всички данни и има силен централен екип за данни. Кога да използвате Data Mesh: Когато вашата организация е голяма и разпределена, с разнообразни източници и нужди от данни, и иска да даде възможност на екипите на домейни да притежават и управляват своите данни.

Случаи на употреба на Data Mesh

Data mesh е много подходящ за организации със сложни пейзажи от данни и нужда от гъвкавост. Ето някои често срещани случаи на употреба:

• Електронна търговия: Управление на данни, свързани с поръчки на клиенти, инвентар на продукти, логистика на доставките и маркетингови кампании.
• Финансови услуги: Управление на данни, свързани с банкиране на дребно, инвестиционно банкиране и застраховане.
• Здравеопазване: Управление на данни, свързани с пациентски досиета, клинични изпитвания и разработване на лекарства.
• Производство: Управление на данни, свързани с веригата за доставки, производството и продажбите.
• Медии и развлечения: Управление на данни, свързани със създаването, разпространението и потреблението на съдържание.

Пример: Глобална търговска верига може да използва data mesh, за да позволи на всяко регионално бизнес звено (напр. Северна Америка, Европа, Азия) да управлява собствените си данни, свързани с поведението на клиентите, тенденциите в продажбите и нивата на инвентара, специфични за техния регион. Това позволява локализирано вземане на решения и по-бърза реакция на пазарните промени.

Технологии, поддържащи Data Mesh

Няколко технологии могат да подкрепят внедряването на архитектура data mesh, включително:

• Платформи за облачни изчисления: AWS, Azure и Google Cloud предоставят инфраструктурата и услугите, необходими за изграждане на платформа за данни на самообслужване.
• Инструменти за виртуализация на данни: Denodo, Tibco Data Virtualization позволяват достъп до данни от множество източници без физическото им преместване.
• Инструменти за каталогизиране на данни: Alation, Collibra предоставят централно хранилище за метаданни и произход на данните.
• Инструменти за конвейери на данни: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam позволяват изграждането на конвейери за данни в реално време.
• Инструменти за управление на данни: Informatica, Data Advantage Group помагат за внедряването и прилагането на политики за управление на данните.
• Платформи за управление на API: Apigee, Kong улесняват сигурния и контролиран достъп до продукти от данни.

Data Mesh и бъдещето на управлението на данни

Data mesh представлява значителна промяна в начина, по който организациите управляват и достъпват данни. Чрез децентрализиране на собствеността върху данните и овластяване на екипите на домейни, data mesh позволява по-бърза доставка на данни, подобрено качество на данните и повишена гъвкавост. Тъй като организациите продължават да се борят с предизвикателствата на управлението на нарастващи обеми от данни, data mesh вероятно ще стане все по-популярен подход към управлението на данни.

Бъдещето на управлението на данни вероятно ще бъде хибридно, като организациите ще използват както централизирани, така и децентрализирани подходи. Езерата от данни ще продължат да играят роля в съхраняването на необработени данни, докато data mesh ще позволи на екипите на домейни да изграждат и управляват продукти от данни, които отговарят на специфичните нужди на техните бизнес звена. Ключът е да изберете правилния подход за специфичните нужди и предизвикателства на вашата организация.

Заключение

Data mesh е мощен подход към управлението на данни, който може да помогне на организациите да отключат пълния потенциал на своите данни. Като възприемат децентрализирана собственост върху данните, третират данните като продукт и изграждат платформа за инфраструктура за данни на самообслужване, организациите могат да постигнат по-голяма гъвкавост, подобрено качество на данните и по-бърза доставка на данни. Въпреки че внедряването на data mesh може да бъде предизвикателство, ползите си заслужават усилията за организациите, които се стремят да станат наистина управлявани от данни.

Обмислете уникалните предизвикателства и възможности на вашата организация, когато оценявате дали data mesh е правилният подход за вас. Започнете с пилотен проект в конкретен домейн, за да натрупате опит и да валидирате ползите от data mesh, преди да го разгърнете в цялата организация. Не забравяйте, че data mesh не е универсално решение и изисква внимателен и обмислен подход към внедряването.