Duomenų tinklas (Data Mesh): decentralizuota duomenų nuosavybė moderniai įmonei

Šiuolaikiniame duomenimis pagrįstame pasaulyje organizacijos vis labiau priklauso nuo duomenų, kad galėtų priimti pagrįstus sprendimus, skatinti inovacijas ir įgyti konkurencinį pranašumą. Tačiau tradicinės centralizuotos duomenų architektūros dažnai sunkiai suspėja su augančia duomenų apimtimi, greičiu ir įvairove. Tai lėmė naujų požiūrių, tokių kaip duomenų tinklas (data mesh), atsiradimą, kuris pasisako už decentralizuotą duomenų nuosavybę ir į sritį orientuotą požiūrį į duomenų valdymą.

Kas yra duomenų tinklas (Data Mesh)?

Duomenų tinklas – tai decentralizuotas sociotechninis požiūris į analitinių duomenų valdymą ir prieigą dideliu mastu. Tai ne technologija, o paradigmos pokytis, metantis iššūkį tradicinėms centralizuotoms duomenų saugyklų ir duomenų ežerų architektūroms. Pagrindinė duomenų tinklo idėja – paskirstyti duomenų nuosavybę ir atsakomybę komandoms, kurios yra arčiausiai duomenų – sričių komandoms. Tai leidžia greičiau pateikti duomenis, padidinti lankstumą ir pagerinti duomenų kokybę.

Įsivaizduokite didelę tarptautinę el. prekybos įmonę. Tradiciškai visi duomenys, susiję su klientų užsakymais, prekių atsargomis, siuntų logistika ir rinkodaros kampanijomis, būtų centralizuoti vienoje duomenų saugykloje, kurią valdytų centrinė duomenų komanda. Naudojant duomenų tinklą, kiekviena iš šių verslo sričių (užsakymai, atsargos, siuntimas, rinkodara) turėtų ir valdytų savo duomenis, laikydama juos produktu.

Keturi duomenų tinklo principai

Duomenų tinklo architektūra pagrįsta keturiais pagrindiniais principais:

1. Į sritį orientuota decentralizuota duomenų nuosavybė

Šis principas pabrėžia, kad duomenų nuosavybė ir atsakomybė turėtų priklausyti sričių komandoms, kurios geriausiai išmano duomenis. Kiekviena srities komanda yra atsakinga už savo duomenų produktų, kurie yra duomenų rinkiniai, lengvai pasiekiami ir naudojami kitų organizacijos komandų, apibrėžimą, kūrimą ir priežiūrą.

Pavyzdys: Finansinių paslaugų įmonė gali turėti mažmeninės bankininkystės, investicinės bankininkystės ir draudimo sritis. Kiekviena sritis turėtų savo duomenis, susijusius su klientais, operacijomis ir produktais. Jos yra atsakingos už duomenų kokybę, saugumą ir prieinamumą savo srityje.

2. Duomenys kaip produktas

Į duomenis reikėtų žiūrėti kaip į produktą, skiriant jiems tiek pat priežiūros ir dėmesio, kaip ir bet kuriam kitam organizacijos siūlomam produktui. Tai reiškia, kad duomenų produktai turi būti gerai apibrėžti, lengvai aptinkami ir lengvai pasiekiami. Jie taip pat turi būti aukštos kokybės, patikimi ir saugūs.

Pavyzdys: Užuot tiesiog teikusi neapdorotų duomenų išrašus, siuntų logistikos sritis galėtų sukurti duomenų produktą „Siuntų vykdymo informacijos skydelis“, kuriame pateikiami pagrindiniai rodikliai, tokie kaip pristatymo laiku rodikliai, vidutinis siuntimo laikas ir kaina už siuntą. Šis skydelis būtų sukurtas taip, kad jį galėtų lengvai naudoti kitos komandos, kurioms reikia suprasti siuntų vykdymo rezultatus.

3. Savitarnos duomenų infrastruktūra kaip platforma

Organizacija turėtų suteikti savitarnos duomenų infrastruktūros platformą, kuri leistų sričių komandoms lengvai kurti, diegti ir valdyti savo duomenų produktus. Ši platforma turėtų suteikti reikiamus įrankius ir galimybes duomenų įsisavinimui, saugojimui, apdorojimui ir prieigai.

Pavyzdys: Debesijos pagrindu veikianti duomenų platforma, siūlanti tokias paslaugas kaip duomenų vamzdynai, duomenų saugojimas, duomenų transformavimo ir vizualizavimo įrankiai. Tai leidžia sričių komandoms kurti duomenų produktus, nereikalaujant kurti ir prižiūrėti sudėtingos infrastruktūros.

4. Federacinis skaičiuojamasis valdymas

Nors duomenų nuosavybė yra decentralizuota, reikalingas federacinis valdymo modelis, siekiant užtikrinti duomenų nuoseklumą, saugumą ir atitiktį visoje organizacijoje. Šis modelis turėtų apibrėžti aiškius duomenų valdymo standartus ir politiką, tuo pačiu leisdamas sričių komandoms išlaikyti autonomiją ir lankstumą.

Pavyzdys: Pasaulinė duomenų valdymo taryba, nustatanti duomenų kokybės, saugumo ir privatumo standartus. Sričių komandos yra atsakingos už šių standartų įgyvendinimą savo srityse, o taryba teikia priežiūrą ir gaires.

Duomenų tinklo nauda

Duomenų tinklo architektūros diegimas organizacijoms gali suteikti keletą privalumų, įskaitant:

• Didesnis lankstumas: Sričių komandos gali greitai reaguoti į kintančius verslo poreikius, nepriklausydamos nuo centrinės duomenų komandos.
• Geresnė duomenų kokybė: Sričių komandos giliau supranta savo duomenis, todėl pagerėja duomenų kokybė ir tikslumas.
• Greitesnis duomenų pateikimas: Duomenų produktai gali būti pateikti greičiau, nes sričių komandos yra atsakingos už visą duomenų gyvavimo ciklą.
• Patobulintas duomenų demokratizavimas: Duomenys tampa prieinamesni platesniam vartotojų ratui organizacijoje.
• Mastelio keitimas: Decentralizuota duomenų tinklo prigimtis leidžia lengviau jį plėsti nei centralizuotas architektūras.
• Inovacijos: Suteikdama sričių komandoms galimybę eksperimentuoti su duomenimis, duomenų tinklas gali skatinti inovacijas ir atverti naujas verslo galimybes.

Duomenų tinklo iššūkiai

Nors duomenų tinklas suteikia daug naudos, jis taip pat kelia tam tikrų iššūkių, kuriuos organizacijos turi spręsti:

• Organizaciniai pokyčiai: Duomenų tinklo diegimas reikalauja didelių organizacinės struktūros ir kultūros pokyčių.
• Įgūdžių trūkumas: Sričių komandoms gali tekti ugdyti naujus duomenų valdymo ir duomenų inžinerijos įgūdžius.
• Valdymo sudėtingumas: Federacinio valdymo modelio sukūrimas gali būti sudėtingas ir reikalauti daug laiko.
• Technologijų sudėtingumas: Savitarnos duomenų infrastruktūros platformos kūrimas reikalauja kruopštaus planavimo ir vykdymo.
• Duomenų nuoseklumas: Išlaikyti duomenų nuoseklumą tarp skirtingų sričių gali būti sudėtinga.
• Saugumo problemos: Decentralizuota duomenų nuosavybė reikalauja patikimų saugumo priemonių jautriems duomenims apsaugoti.

Duomenų tinklo diegimas: žingsnis po žingsnio vadovas

Duomenų tinklo architektūros diegimas yra sudėtingas procesas, tačiau jį galima suskirstyti į kelis etapus:

1. Apibrėžkite savo sritis

Pirmasis žingsnis – nustatyti pagrindines verslo sritis jūsų organizacijoje. Šios sritys turėtų būti suderintos su jūsų verslo strategija ir organizacine struktūra. Apsvarstykite, kaip duomenys natūraliai organizuojami jūsų versle. Pavyzdžiui, gamybos įmonė gali turėti tiekimo grandinės, gamybos ir pardavimų sritis.

2. Nustatykite duomenų nuosavybę

Apibrėžę savo sritis, turite priskirti duomenų nuosavybę atitinkamoms sričių komandoms. Kiekviena srities komanda turėtų būti atsakinga už duomenis, kurie generuojami ir naudojami jos srityje. Aiškiai apibrėžkite kiekvienos srities komandos atsakomybę ir atskaitomybę duomenų valdymo srityje.

3. Kurkite duomenų produktus

Sričių komandos turėtų pradėti kurti duomenų produktus, atitinkančius kitų organizacijos komandų poreikius. Šie duomenų produktai turi būti gerai apibrėžti, lengvai aptinkami ir lengvai pasiekiami. Teikite pirmenybę duomenų produktams, kurie sprendžia svarbiausius verslo poreikius ir teikia didelę vertę duomenų vartotojams.

4. Sukurkite savitarnos duomenų infrastruktūros platformą

Organizacija turėtų suteikti savitarnos duomenų infrastruktūros platformą, kuri leistų sričių komandoms lengvai kurti, diegti ir valdyti savo duomenų produktus. Ši platforma turėtų suteikti reikiamus įrankius ir galimybes duomenų įsisavinimui, saugojimui, apdorojimui ir prieigai. Pasirinkite platformą, kuri palaiko decentralizuotą duomenų valdymą ir suteikia reikiamus įrankius duomenų produktų kūrimui.

5. Įdiekite federacinį valdymą

Sukurkite federacinį valdymo modelį, siekiant užtikrinti duomenų nuoseklumą, saugumą ir atitiktį visoje organizacijoje. Šis modelis turėtų apibrėžti aiškius duomenų valdymo standartus ir politiką, tuo pačiu leisdamas sričių komandoms išlaikyti autonomiją ir lankstumą. Sukurkite duomenų valdymo tarybą, kuri prižiūrėtų duomenų valdymo politikos įgyvendinimą ir vykdymą.

6. Skatinkite duomenimis pagrįstą kultūrą

Duomenų tinklo diegimas reikalauja organizacinės kultūros pokyčių. Turite skatinti duomenimis pagrįstą kultūrą, kurioje duomenys vertinami ir naudojami priimant pagrįstus sprendimus. Investuokite į mokymus ir švietimą, kad padėtumėte sričių komandoms išsiugdyti įgūdžius, reikalingus efektyviam duomenų valdymui ir naudojimui. Skatinkite bendradarbiavimą ir žinių mainus tarp skirtingų sričių.

Duomenų tinklas (Data Mesh) ir duomenų ežeras (Data Lake)

Duomenų tinklas ir duomenų ežeras yra du skirtingi požiūriai į duomenų valdymą. Duomenų ežeras yra centralizuota visų tipų duomenų saugykla, o duomenų tinklas yra decentralizuotas požiūris, kuris paskirsto duomenų nuosavybę sričių komandoms.

Štai lentelė, apibendrinanti pagrindinius skirtumus:

Savybė	Duomenų ežeras	Duomenų tinklas
Architektūra	Centralizuota	Decentralizuota
Duomenų nuosavybė	Centrinė duomenų komanda	Sričių komandos
Duomenų valdymas	Centralizuotas	Federacinis
Duomenų prieiga	Centralizuota	Decentralizuota
Lankstumas	Mažesnis	Didesnis
Mastelio keitimas	Ribojamas centrinės komandos	Geriau plečiamas

Kada naudoti duomenų ežerą: Kai jūsų organizacijai reikalingas vienas tiesos šaltinis visiems duomenims ir ji turi stiprią centrinę duomenų komandą. Kada naudoti duomenų tinklą: Kai jūsų organizacija yra didelė ir paskirstyta, turi įvairių duomenų šaltinių ir poreikių bei nori suteikti sričių komandoms teisę valdyti savo duomenis.

Duomenų tinklo panaudojimo atvejai

Duomenų tinklas puikiai tinka organizacijoms, turinčioms sudėtingus duomenų kraštovaizdžius ir siekiančioms lankstumo. Štai keletas įprastų panaudojimo atvejų:

• El. prekyba: Duomenų, susijusių su klientų užsakymais, prekių atsargomis, siuntų logistika ir rinkodaros kampanijomis, valdymas.
• Finansinės paslaugos: Duomenų, susijusių su mažmenine bankininkyste, investicine bankininkyste ir draudimu, valdymas.
• Sveikatos apsauga: Duomenų, susijusių su pacientų įrašais, klinikiniais tyrimais ir vaistų kūrimu, valdymas.
• Gamyba: Duomenų, susijusių su tiekimo grandine, gamyba ir pardavimais, valdymas.
• Žiniasklaida ir pramogos: Duomenų, susijusių su turinio kūrimu, platinimu ir vartojimu, valdymas.

Pavyzdys: Pasaulinis mažmeninės prekybos tinklas gali pasinaudoti duomenų tinklu, kad kiekvienas regioninis verslo padalinys (pvz., Šiaurės Amerikos, Europos, Azijos) galėtų valdyti savo duomenis, susijusius su klientų elgsena, pardavimų tendencijomis ir atsargų lygiais, būdingais jų regionui. Tai leidžia priimti lokalizuotus sprendimus ir greičiau reaguoti į rinkos pokyčius.

Duomenų tinklą palaikančios technologijos

Keletas technologijų gali padėti įdiegti duomenų tinklo architektūrą, įskaitant:

• Debesų kompiuterijos platformos: AWS, Azure ir Google Cloud teikia infrastruktūrą ir paslaugas, reikalingas savitarnos duomenų platformai sukurti.
• Duomenų virtualizavimo įrankiai: Denodo, Tibco Data Virtualization leidžia pasiekti duomenis iš kelių šaltinių fiziškai jų neperkeliant.
• Duomenų katalogų įrankiai: Alation, Collibra teikia centrinę metaduomenų ir duomenų kilmės saugyklą.
• Duomenų vamzdynų įrankiai: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam leidžia kurti realaus laiko duomenų vamzdynus.
• Duomenų valdymo įrankiai: Informatica, Data Advantage Group padeda įgyvendinti ir vykdyti duomenų valdymo politiką.
• API valdymo platformos: Apigee, Kong palengvina saugią ir kontroliuojamą prieigą prie duomenų produktų.

Duomenų tinklas ir duomenų valdymo ateitis

Duomenų tinklas reiškia reikšmingą pokytį, kaip organizacijos valdo ir pasiekia duomenis. Decentralizuodamas duomenų nuosavybę ir suteikdamas galių sričių komandoms, duomenų tinklas leidžia greičiau pateikti duomenis, pagerinti duomenų kokybę ir padidinti lankstumą. Kadangi organizacijos ir toliau susiduria su augančių duomenų apimčių valdymo iššūkiais, duomenų tinklas greičiausiai taps vis populiaresniu duomenų valdymo metodu.

Tikėtina, kad duomenų valdymo ateitis bus hibridinė, kai organizacijos naudos tiek centralizuotus, tiek decentralizuotus metodus. Duomenų ežerai ir toliau atliks svarbų vaidmenį saugant neapdorotus duomenis, o duomenų tinklas leis sričių komandoms kurti ir valdyti duomenų produktus, atitinkančius konkrečius jų verslo padalinių poreikius. Svarbiausia pasirinkti tinkamą metodą, atsižvelgiant į konkrečius jūsų organizacijos poreikius ir iššūkius.

Išvada

Duomenų tinklas yra galingas duomenų valdymo metodas, galintis padėti organizacijoms atskleisti visą savo duomenų potencialą. Taikydamos decentralizuotą duomenų nuosavybę, laikydamos duomenis produktu ir kurdamos savitarnos duomenų infrastruktūros platformą, organizacijos gali pasiekti didesnį lankstumą, geresnę duomenų kokybę ir greitesnį duomenų pateikimą. Nors duomenų tinklo diegimas gali būti sudėtingas, nauda yra verta pastangų organizacijoms, siekiančioms tapti tikrai duomenimis pagrįstomis.

Vertindami, ar duomenų tinklas yra jums tinkamas metodas, atsižvelkite į savo organizacijos unikalius iššūkius ir galimybes. Pradėkite nuo bandomojo projekto konkrečioje srityje, kad įgytumėte patirties ir patvirtintumėte duomenų tinklo naudą prieš jį diegdami visoje organizacijoje. Atminkite, kad duomenų tinklas nėra universalus sprendimas ir reikalauja kruopštaus bei apgalvoto požiūrio į diegimą.