Data Mesh: Decentralizované vlastnictví dat pro moderní podniky

V dnešním světě řízeném daty se organizace stále více spoléhají na data pro informovaná rozhodnutí, podporu inovací a získání konkurenční výhody. Tradiční centralizované datové architektury však často nestačí držet krok s rostoucím objemem, rychlostí a rozmanitostí dat. To vedlo ke vzniku nových přístupů, jako je data mesh, který prosazuje decentralizované vlastnictví dat a doménově orientovaný přístup ke správě dat.

Co je Data Mesh?

Data mesh je decentralizovaný sociotechnický přístup ke správě a přístupu k analytickým datům ve velkém měřítku. Nejedná se o technologii, ale spíše o změnu paradigmatu, která zpochybňuje tradiční centralizované architektury datových skladů a datových jezer (data lake). Základní myšlenkou data mesh je rozdělit vlastnictví a odpovědnost za data na týmy, které jsou datům nejblíže – na doménové týmy. To umožňuje rychlejší dodávání dat, zvýšenou agilitu a zlepšenou kvalitu dat.

Představte si velkou nadnárodní e-commerce společnost. Tradičně by všechna data týkající se objednávek zákazníků, skladových zásob, logistiky dopravy a marketingových kampaní byla centralizována v jediném datovém skladu spravovaném centrálním datovým týmem. S data mesh by každá z těchto obchodních domén (objednávky, zásoby, doprava, marketing) vlastnila a spravovala svá vlastní data a zacházela s nimi jako s produktem.

Čtyři principy Data Mesh

Architektura data mesh je založena na čtyřech klíčových principech:

1. Doménově orientované decentralizované vlastnictví dat

Tento princip zdůrazňuje, že vlastnictví a odpovědnost za data by měly spočívat na doménových týmech, které mají o datech největší znalosti. Každý doménový tým je zodpovědný za definování, vytváření a údržbu svých vlastních datových produktů, což jsou datové sady, které jsou snadno dostupné a použitelné ostatními týmy v organizaci.

Příklad: Společnost poskytující finanční služby může mít domény pro retailové bankovnictví, investiční bankovnictví a pojišťovnictví. Každá doména by vlastnila svá vlastní data týkající se zákazníků, transakcí a produktů. Jsou zodpovědné za kvalitu, bezpečnost a dostupnost dat v rámci své domény.

2. Data jako produkt

S daty by se mělo zacházet jako s produktem, se stejnou úrovní péče a pozornosti jako s jakýmkoli jiným produktem, který organizace nabízí. To znamená, že datové produkty by měly být dobře definované, snadno objevitelné a snadno dostupné. Měly by být také vysoce kvalitní, spolehlivé a bezpečné.

Příklad: Místo pouhého poskytování surových datových výpisů by doména logistiky dopravy mohla vytvořit datový produkt „Přehled výkonnosti dopravy“, který poskytuje klíčové metriky, jako je míra včasného doručení, průměrná doba dopravy a náklady na zásilku. Tento přehled by byl navržen pro snadné využití ostatními týmy, které potřebují porozumět výkonnosti dopravy.

3. Samoobslužná datová infrastruktura jako platforma

Organizace by měla poskytnout samoobslužnou platformu datové infrastruktury, která umožňuje doménovým týmům snadno vytvářet, nasazovat a spravovat své datové produkty. Tato platforma by měla poskytovat nezbytné nástroje a schopnosti pro příjem, ukládání, zpracování a přístup k datům.

Příklad: Cloudová datová platforma, která nabízí služby jako datové pipeline, úložiště dat, nástroje pro transformaci dat a nástroje pro vizualizaci dat. To umožňuje doménovým týmům vytvářet datové produkty, aniž by musely budovat a udržovat složitou infrastrukturu.

4. Federativní výpočetní governance

Zatímco vlastnictví dat je decentralizované, je zapotřebí federativní model governance, aby byla zajištěna konzistence, bezpečnost a soulad dat napříč organizací. Tento model by měl definovat jasné standardy a politiky pro správu dat, přičemž by stále umožňoval doménovým týmům zachovat si autonomii a flexibilitu.

Příklad: Globální rada pro data governance, která stanovuje standardy pro kvalitu, bezpečnost a ochranu osobních údajů. Doménové týmy jsou zodpovědné za implementaci těchto standardů v rámci svých domén, zatímco rada poskytuje dohled a poradenství.

Výhody Data Mesh

Implementace architektury data mesh může organizacím nabídnout několik výhod, včetně:

• Zvýšená agilita: Doménové týmy mohou rychle reagovat na měnící se obchodní potřeby bez závislosti na centrálním datovém týmu.
• Zlepšená kvalita dat: Doménové týmy mají hlubší porozumění svým datům, což vede k lepší kvalitě a přesnosti dat.
• Rychlejší dodávání dat: Datové produkty mohou být dodávány rychleji, protože doménové týmy jsou zodpovědné za celý životní cyklus dat.
• Rozšířená demokratizace dat: Data jsou dostupnější širšímu okruhu uživatelů v organizaci.
• Škálovatelnost: Decentralizovaná povaha data mesh umožňuje snadnější škálování než u centralizovaných architektur.
• Inovace: Tím, že data mesh dává doménovým týmům možnost experimentovat s daty, může podporovat inovace a otevírat nové obchodní příležitosti.

Výzvy Data Mesh

Ačkoli data mesh nabízí řadu výhod, představuje také některé výzvy, které organizace musí řešit:

• Organizační změna: Implementace data mesh vyžaduje významnou změnu v organizační struktuře a kultuře.
• Nedostatek dovedností: Doménové týmy mohou potřebovat rozvinout nové dovednosti v oblasti správy dat a datového inženýrství.
• Složitost governance: Zavedení federativního modelu governance může být složité a časově náročné.
• Technologická složitost: Vybudování samoobslužné platformy datové infrastruktury vyžaduje pečlivé plánování a provedení.
• Konzistence dat: Udržování konzistence dat napříč různými doménami může být náročné.
• Bezpečnostní obavy: Decentralizované vlastnictví dat vyžaduje robustní bezpečnostní opatření k ochraně citlivých dat.

Implementace Data Mesh: Průvodce krok za krokem

Implementace architektury data mesh je složitý úkol, ale lze jej rozdělit do několika kroků:

1. Definujte své domény

Prvním krokem je identifikace klíčových obchodních domén ve vaší organizaci. Tyto domény by měly být v souladu s vaší obchodní strategií a organizační strukturou. Zvažte, jak jsou data přirozeně organizována ve vašem podniku. Například výrobní společnost může mít domény pro dodavatelský řetězec, výrobu a prodej.

2. Zaveďte vlastnictví dat

Jakmile definujete své domény, musíte přiřadit vlastnictví dat příslušným doménovým týmům. Každý doménový tým by měl být zodpovědný za data, která jsou generována a používána v rámci jeho domény. Jasně definujte odpovědnosti a povinnosti každého doménového týmu s ohledem na správu dat.

3. Vytvářejte datové produkty

Doménové týmy by měly začít vytvářet datové produkty, které splňují potřeby ostatních týmů v organizaci. Tyto datové produkty by měly být dobře definované, snadno objevitelné a snadno dostupné. Upřednostněte datové produkty, které řeší kritické obchodní potřeby a poskytují významnou hodnotu spotřebitelům dat.

4. Vyviňte samoobslužnou platformu datové infrastruktury

Organizace by měla poskytnout samoobslužnou platformu datové infrastruktury, která umožňuje doménovým týmům snadno vytvářet, nasazovat a spravovat své datové produkty. Tato platforma by měla poskytovat nezbytné nástroje a schopnosti pro příjem, ukládání, zpracování a přístup k datům. Vyberte platformu, která podporuje decentralizovanou správu dat a poskytuje potřebné nástroje pro vývoj datových produktů.

5. Implementujte federativní governance

Zaveďte federativní model governance, abyste zajistili konzistenci, bezpečnost a soulad dat napříč organizací. Tento model by měl definovat jasné standardy a politiky pro správu dat, přičemž by stále umožňoval doménovým týmům zachovat si autonomii a flexibilitu. Vytvořte radu pro data governance, která bude dohlížet na implementaci a prosazování politik data governance.

6. Podporujte kulturu řízenou daty

Implementace data mesh vyžaduje změnu v organizační kultuře. Musíte podporovat kulturu řízenou daty, kde jsou data ceněna a používána k informovaným rozhodnutím. Investujte do školení a vzdělávání, abyste pomohli doménovým týmům rozvinout dovednosti, které potřebují pro efektivní správu a používání dat. Podporujte spolupráci a sdílení znalostí napříč různými doménami.

Data Mesh vs. Data Lake

Data mesh a data lake jsou dva různé přístupy ke správě dat. Data lake je centralizované úložiště pro ukládání všech typů dat, zatímco data mesh je decentralizovaný přístup, který rozděluje vlastnictví dat na doménové týmy.

Zde je tabulka shrnující klíčové rozdíly:

Vlastnost	Data Lake	Data Mesh
Architektura	Centralizovaná	Decentralizovaná
Vlastnictví dat	Centrální datový tým	Doménové týmy
Data Governance	Centralizovaná	Federativní
Přístup k datům	Centralizovaný	Decentralizovaný
Agilita	Nižší	Vyšší
Škálovatelnost	Omezená centrálním týmem	Více škálovatelná

Kdy použít Data Lake: Když vaše organizace vyžaduje jediný zdroj pravdy pro všechna data a má silný centrální datový tým. Kdy použít Data Mesh: Když je vaše organizace velká a distribuovaná, s různými zdroji dat a potřebami, a chce dát doménovým týmům pravomoc vlastnit a spravovat svá data.

Případy použití Data Mesh

Data mesh je vhodný pro organizace se složitým datovým prostředím a potřebou agility. Zde jsou některé běžné případy použití:

• E-commerce: Správa dat týkajících se objednávek zákazníků, skladových zásob, logistiky dopravy a marketingových kampaní.
• Finanční služby: Správa dat týkajících se retailového bankovnictví, investičního bankovnictví a pojišťovnictví.
• Zdravotnictví: Správa dat týkajících se záznamů pacientů, klinických studií a vývoje léků.
• Výroba: Správa dat týkajících se dodavatelského řetězce, výroby a prodeje.
• Média a zábava: Správa dat týkajících se tvorby, distribuce a spotřeby obsahu.

Příklad: Globální maloobchodní řetězec může využít data mesh k tomu, aby každá regionální obchodní jednotka (např. Severní Amerika, Evropa, Asie) mohla spravovat svá vlastní data týkající se chování zákazníků, prodejních trendů a úrovní zásob specifických pro jejich region. To umožňuje lokalizované rozhodování a rychlejší reakci na změny na trhu.

Technologie podporující Data Mesh

Implementaci architektury data mesh může podpořit několik technologií, včetně:

• Platformy cloud computingu: AWS, Azure a Google Cloud poskytují infrastrukturu a služby potřebné k vybudování samoobslužné datové platformy.
• Nástroje pro virtualizaci dat: Denodo, Tibco Data Virtualization umožňují přístup k datům z více zdrojů bez jejich fyzického přesunu.
• Nástroje pro datové katalogy: Alation, Collibra poskytují centrální úložiště pro metadata a původ dat (data lineage).
• Nástroje pro datové pipeline: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam umožňují budování datových pipeline v reálném čase.
• Nástroje pro data governance: Informatica, Data Advantage Group pomáhají implementovat a prosazovat politiky data governance.
• Platformy pro správu API: Apigee, Kong usnadňují bezpečný a řízený přístup k datovým produktům.

Data Mesh a budoucnost správy dat

Data mesh představuje významný posun v tom, jak organizace spravují a přistupují k datům. Decentralizací vlastnictví dat a posílením pravomocí doménových týmů umožňuje data mesh rychlejší dodávání dat, zlepšenou kvalitu dat a zvýšenou agilitu. Jak se organizace i nadále potýkají s výzvami správy rostoucích objemů dat, data mesh se pravděpodobně stane stále populárnějším přístupem ke správě dat.

Budoucnost správy dat bude pravděpodobně hybridní, přičemž organizace budou využívat jak centralizované, tak decentralizované přístupy. Datová jezera budou i nadále hrát roli při ukládání surových dat, zatímco data mesh umožní doménovým týmům budovat a spravovat datové produkty, které splňují specifické potřeby jejich obchodních jednotek. Klíčem je zvolit správný přístup pro specifické potřeby a výzvy vaší organizace.

Závěr

Data mesh je silný přístup ke správě dat, který může organizacím pomoci odemknout plný potenciál jejich dat. Přijetím decentralizovaného vlastnictví dat, zacházením s daty jako s produktem a vybudováním samoobslužné platformy datové infrastruktury mohou organizace dosáhnout větší agility, zlepšené kvality dat a rychlejšího dodávání dat. Ačkoli implementace data mesh může být náročná, přínosy pro organizace, které se snaží stát se skutečně řízenými daty, za tu námahu stojí.

Při hodnocení, zda je data mesh pro vás tím správným přístupem, zvažte jedinečné výzvy a příležitosti vaší organizace. Začněte s pilotním projektem v konkrétní doméně, abyste získali zkušenosti a ověřili přínosy data mesh před jeho zavedením v celé organizaci. Pamatujte, že data mesh není univerzální řešení a vyžaduje pečlivý a promyšlený přístup k implementaci.