Data Mesh: Decentralizirano vlasništvo nad podacima za moderno poduzeće

U današnjem svijetu vođenom podacima, organizacije se sve više oslanjaju na podatke za donošenje informiranih odluka, poticanje inovacija i stjecanje konkurentske prednosti. Međutim, tradicionalne centralizirane arhitekture podataka često se teško nose s rastućim volumenom, brzinom i raznolikošću podataka. To je dovelo do pojave novih pristupa, kao što je data mesh, koji zagovara decentralizirano vlasništvo nad podacima i domenski orijentiran pristup upravljanju podacima.

Što je Data Mesh?

Data mesh je decentralizirani sociotehnički pristup upravljanju i pristupu analitičkim podacima velikog opsega. To nije tehnologija, već promjena paradigme koja izaziva tradicionalne centralizirane arhitekture skladišta podataka i podatkovnih jezera. Osnovna ideja iza data mesha je distribucija vlasništva i odgovornosti nad podacima timovima koji su najbliži podacima – domenskim timovima. To omogućuje bržu isporuku podataka, povećanu agilnost i poboljšanu kvalitetu podataka.

Zamislite veliku multinacionalnu e-trgovinu. Tradicionalno, svi podaci vezani uz narudžbe kupaca, zalihe proizvoda, logistiku dostave i marketinške kampanje bili bi centralizirani u jednom skladištu podataka kojim upravlja središnji tim za podatke. Uz data mesh, svaka od ovih poslovnih domena (narudžbe, zalihe, dostava, marketing) posjedovala bi i upravljala vlastitim podacima, tretirajući ih kao proizvod.

Četiri načela Data Mesha

Data mesh arhitektura temelji se na četiri ključna načela:

1. Domenski orijentirano decentralizirano vlasništvo nad podacima

Ovo načelo naglašava da bi vlasništvo i odgovornost nad podacima trebali pripadati domenskim timovima koji najbolje poznaju podatke. Svaki domenski tim odgovoran je za definiranje, izgradnju i održavanje vlastitih podatkovnih proizvoda, koji su skupovi podataka lako dostupni i upotrebljivi drugim timovima unutar organizacije.

Primjer: Tvrtka za financijske usluge može imati domene za poslovanje s građanstvom, investicijsko bankarstvo i osiguranje. Svaka domena posjedovala bi vlastite podatke o klijentima, transakcijama i proizvodima. Odgovorni su za kvalitetu, sigurnost i dostupnost podataka unutar svoje domene.

2. Podaci kao proizvod

Podatke treba tretirati kao proizvod, s istom razinom pažnje kao i bilo koji drugi proizvod koji organizacija nudi. To znači da podatkovni proizvodi trebaju biti dobro definirani, lako otkriveni i lako dostupni. Također bi trebali biti visoke kvalitete, pouzdani i sigurni.

Primjer: Umjesto jednostavnog pružanja sirovih podataka, domena logistike dostave mogla bi stvoriti podatkovni proizvod "Nadzorna ploča za performanse dostave" koja pruža ključne metrike poput stope pravovremene isporuke, prosječnog vremena dostave i troška po pošiljci. Ova nadzorna ploča bila bi dizajnirana za laku upotrebu od strane drugih timova koji trebaju razumjeti performanse dostave.

3. Samoposlužna podatkovna infrastruktura kao platforma

Organizacija bi trebala osigurati samoposlužnu platformu za podatkovnu infrastrukturu koja omogućuje domenskim timovima jednostavnu izgradnju, implementaciju i upravljanje njihovim podatkovnim proizvodima. Ova platforma trebala bi pružiti potrebne alate i mogućnosti za unos, pohranu, obradu i pristup podacima.

Primjer: Podatkovna platforma u oblaku koja nudi usluge poput podatkovnih cjevovoda, pohrane podataka, alata za transformaciju podataka i alata za vizualizaciju podataka. To omogućuje domenskim timovima stvaranje podatkovnih proizvoda bez potrebe za izgradnjom i održavanjem složene infrastrukture.

4. Federativno računalno upravljanje

Iako je vlasništvo nad podacima decentralizirano, potreban je federativni model upravljanja kako bi se osigurala dosljednost, sigurnost i usklađenost podataka u cijeloj organizaciji. Ovaj model trebao bi definirati jasne standarde i politike za upravljanje podacima, istovremeno dopuštajući domenskim timovima da zadrže autonomiju i fleksibilnost.

Primjer: Globalno vijeće za upravljanje podacima koje postavlja standarde za kvalitetu, sigurnost i privatnost podataka. Domenski timovi odgovorni su za implementaciju tih standarda unutar svojih domena, dok vijeće pruža nadzor i smjernice.

Prednosti Data Mesha

Implementacija data mesh arhitekture može ponuditi nekoliko prednosti organizacijama, uključujući:

• Povećana agilnost: Domenski timovi mogu brzo odgovoriti na promjenjive poslovne potrebe bez oslanjanja na središnji tim za podatke.
• Poboljšana kvaliteta podataka: Domenski timovi imaju dublje razumijevanje svojih podataka, što dovodi do bolje kvalitete i točnosti podataka.
• Brža isporuka podataka: Podatkovni proizvodi mogu se isporučiti brže jer su domenski timovi odgovorni za cijeli životni ciklus podataka.
• Poboljšana demokratizacija podataka: Podaci su dostupniji širem krugu korisnika unutar organizacije.
• Skalabilnost: Decentralizirana priroda data mesha omogućuje lakše skaliranje od centraliziranih arhitektura.
• Inovacije: Osnaživanjem domenskih timova za eksperimentiranje s podacima, data mesh može poticati inovacije i stvarati nove poslovne prilike.

Izazovi Data Mesha

Iako data mesh nudi brojne prednosti, također predstavlja i neke izazove s kojima se organizacije trebaju suočiti:

• Organizacijske promjene: Implementacija data mesha zahtijeva značajnu promjenu u organizacijskoj strukturi i kulturi.
• Nedostatak vještina: Domenski timovi možda će trebati razviti nove vještine u upravljanju podacima i podatkovnom inženjerstvu.
• Složenost upravljanja: Uspostavljanje federativnog modela upravljanja može biti složeno i dugotrajno.
• Tehnološka složenost: Izgradnja samoposlužne platforme za podatkovnu infrastrukturu zahtijeva pažljivo planiranje i izvršenje.
• Dosljednost podataka: Održavanje dosljednosti podataka između različitih domena može biti izazovno.
• Sigurnosni problemi: Decentralizirano vlasništvo nad podacima zahtijeva snažne sigurnosne mjere za zaštitu osjetljivih podataka.

Implementacija Data Mesha: Vodič korak po korak

Implementacija data mesh arhitekture je složen pothvat, ali se može podijeliti u niz koraka:

1. Definirajte svoje domene

Prvi korak je identificirati ključne poslovne domene unutar vaše organizacije. Te domene trebaju biti usklađene s vašom poslovnom strategijom i organizacijskom strukturom. Razmislite kako su podaci prirodno organizirani unutar vašeg poslovanja. Na primjer, proizvodna tvrtka može imati domene za lanac opskrbe, proizvodnju i prodaju.

2. Uspostavite vlasništvo nad podacima

Nakon što ste definirali svoje domene, trebate dodijeliti vlasništvo nad podacima odgovarajućim domenskim timovima. Svaki domenski tim trebao bi biti odgovoran za podatke koji se generiraju i koriste unutar njihove domene. Jasno definirajte odgovornosti i zaduženja svakog domenskog tima u pogledu upravljanja podacima.

3. Izgradite podatkovne proizvode

Domenski timovi trebali bi započeti s izgradnjom podatkovnih proizvoda koji zadovoljavaju potrebe drugih timova unutar organizacije. Ovi podatkovni proizvodi trebaju biti dobro definirani, lako otkriveni i lako dostupni. Prioritizirajte podatkovne proizvode koji rješavaju kritične poslovne potrebe i pružaju značajnu vrijednost potrošačima podataka.

4. Razvijte samoposlužnu platformu za podatkovnu infrastrukturu

Organizacija bi trebala osigurati samoposlužnu platformu za podatkovnu infrastrukturu koja omogućuje domenskim timovima jednostavnu izgradnju, implementaciju i upravljanje njihovim podatkovnim proizvodima. Ova platforma trebala bi pružiti potrebne alate i mogućnosti za unos, pohranu, obradu i pristup podacima. Odaberite platformu koja podržava decentralizirano upravljanje podacima i pruža potrebne alate za razvoj podatkovnih proizvoda.

5. Implementirajte federativno upravljanje

Uspostavite federativni model upravljanja kako biste osigurali dosljednost, sigurnost i usklađenost podataka u cijeloj organizaciji. Ovaj model trebao bi definirati jasne standarde i politike za upravljanje podacima, istovremeno dopuštajući domenskim timovima da zadrže autonomiju i fleksibilnost. Osnujte vijeće za upravljanje podacima koje će nadzirati implementaciju i provođenje politika upravljanja podacima.

6. Njegujte kulturu vođenu podacima

Implementacija data mesha zahtijeva promjenu u organizacijskoj kulturi. Morate njegovati kulturu vođenu podacima gdje se podaci cijene i koriste za donošenje informiranih odluka. Ulažite u obuku i edukaciju kako biste pomogli domenskim timovima da razviju vještine potrebne za učinkovito upravljanje i korištenje podataka. Potaknite suradnju i dijeljenje znanja između različitih domena.

Data Mesh u usporedbi s Data Lakeom

Data mesh i data lake dva su različita pristupa upravljanju podacima. Data lake je centralizirano spremište za pohranu svih vrsta podataka, dok je data mesh decentralizirani pristup koji distribuira vlasništvo nad podacima domenskim timovima.

Evo tablice koja sažima ključne razlike:

Značajka	Data Lake	Data Mesh
Arhitektura	Centralizirana	Decentralizirana
Vlasništvo nad podacima	Središnji tim za podatke	Domenski timovi
Upravljanje podacima	Centralizirano	Federativno
Pristup podacima	Centraliziran	Decentraliziran
Agilnost	Niža	Viša
Skalabilnost	Ograničena središnjim timom	Skalabilnije

Kada koristiti Data Lake: Kada vaša organizacija zahtijeva jedinstveni izvor istine za sve podatke i ima snažan središnji tim za podatke. Kada koristiti Data Mesh: Kada je vaša organizacija velika i distribuirana, s raznolikim izvorima i potrebama za podacima, te želi osnažiti domenske timove da posjeduju i upravljaju svojim podacima.

Slučajevi upotrebe Data Mesha

Data mesh je pogodan za organizacije sa složenim podatkovnim okruženjima i potrebom za agilnošću. Evo nekih uobičajenih slučajeva upotrebe:

• E-trgovina: Upravljanje podacima vezanim uz narudžbe kupaca, zalihe proizvoda, logistiku dostave i marketinške kampanje.
• Financijske usluge: Upravljanje podacima vezanim uz poslovanje s građanstvom, investicijsko bankarstvo i osiguranje.
• Zdravstvo: Upravljanje podacima vezanim uz medicinsku dokumentaciju pacijenata, klinička ispitivanja i razvoj lijekova.
• Proizvodnja: Upravljanje podacima vezanim uz lanac opskrbe, proizvodnju i prodaju.
• Mediji i zabava: Upravljanje podacima vezanim uz stvaranje, distribuciju i potrošnju sadržaja.

Primjer: Globalni maloprodajni lanac može iskoristiti data mesh kako bi omogućio svakoj regionalnoj poslovnoj jedinici (npr. Sjeverna Amerika, Europa, Azija) da upravlja vlastitim podacima o ponašanju kupaca, trendovima prodaje i razinama zaliha specifičnim za svoju regiju. To omogućuje lokalizirano donošenje odluka i brži odgovor na tržišne promjene.

Tehnologije koje podržavaju Data Mesh

Nekoliko tehnologija može podržati implementaciju data mesh arhitekture, uključujući:

• Platforme za računalstvo u oblaku: AWS, Azure i Google Cloud pružaju infrastrukturu i usluge potrebne za izgradnju samoposlužne podatkovne platforme.
• Alati za virtualizaciju podataka: Denodo, Tibco Data Virtualization omogućuju pristup podacima iz više izvora bez njihovog fizičkog premještanja.
• Alati za katalogizaciju podataka: Alation, Collibra pružaju središnje spremište za metapodatke i praćenje porijekla podataka.
• Alati za podatkovne cjevovode: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam omogućuju izgradnju podatkovnih cjevovoda u stvarnom vremenu.
• Alati za upravljanje podacima: Informatica, Data Advantage Group pomažu u implementaciji i provođenju politika upravljanja podacima.
• Platforme za upravljanje API-jevima: Apigee, Kong olakšavaju siguran i kontroliran pristup podatkovnim proizvodima.

Data Mesh i budućnost upravljanja podacima

Data mesh predstavlja značajnu promjenu u načinu na koji organizacije upravljaju podacima i pristupaju im. Decentralizacijom vlasništva nad podacima i osnaživanjem domenskih timova, data mesh omogućuje bržu isporuku podataka, poboljšanu kvalitetu podataka i povećanu agilnost. Kako se organizacije i dalje bore s izazovima upravljanja rastućim količinama podataka, data mesh će vjerojatno postati sve popularniji pristup upravljanju podacima.

Budućnost upravljanja podacima vjerojatno će biti hibridna, s organizacijama koje će koristiti i centralizirane i decentralizirane pristupe. Podatkovna jezera i dalje će imati ulogu u pohrani sirovih podataka, dok će data mesh omogućiti domenskim timovima da grade i upravljaju podatkovnim proizvodima koji zadovoljavaju specifične potrebe njihovih poslovnih jedinica. Ključno je odabrati pravi pristup za specifične potrebe i izazove vaše organizacije.

Zaključak

Data mesh je moćan pristup upravljanju podacima koji može pomoći organizacijama da otključaju puni potencijal svojih podataka. Prihvaćanjem decentraliziranog vlasništva nad podacima, tretiranjem podataka kao proizvoda i izgradnjom samoposlužne platforme za podatkovnu infrastrukturu, organizacije mogu postići veću agilnost, poboljšanu kvalitetu podataka i bržu isporuku podataka. Iako implementacija data mesha može biti izazovna, prednosti su itekako vrijedne truda za organizacije koje žele postati istinski vođene podacima.

Razmotrite jedinstvene izazove i prilike vaše organizacije prilikom procjene je li data mesh pravi pristup za vas. Započnite s pilot projektom u određenoj domeni kako biste stekli iskustvo i potvrdili prednosti data mesha prije nego što ga uvedete u cijelu organizaciju. Zapamtite da data mesh nije univerzalno rješenje i zahtijeva pažljiv i promišljen pristup implementaciji.