Data Mesh: децентрализованное владение данными для современного предприятия

В современном мире, управляемом данными, организации все больше полагаются на данные для принятия обоснованных решений, внедрения инноваций и получения конкурентного преимущества. Однако традиционные централизованные архитектуры данных часто не справляются с растущим объемом, скоростью и разнообразием данных. Это привело к появлению новых подходов, таких как data mesh, который выступает за децентрализованное владение данными и доменно-ориентированный подход к управлению данными.

Что такое Data Mesh?

Data mesh — это децентрализованный социотехнический подход к управлению и доступу к аналитическим данным в больших масштабах. Это не технология, а скорее смена парадигмы, бросающая вызов традиционным архитектурам централизованных хранилищ данных и озер данных. Основная идея data mesh заключается в распределении владения и ответственности за данные между командами, которые находятся ближе всего к данным, — доменными командами. Это обеспечивает более быструю доставку данных, повышенную гибкость и улучшенное качество данных.

Представьте себе крупную международную компанию в сфере электронной коммерции. Традиционно все данные, связанные с заказами клиентов, товарными запасами, логистикой доставки и маркетинговыми кампаниями, были бы централизованы в едином хранилище данных, управляемом центральной командой данных. С подходом data mesh каждый из этих бизнес-доменов (заказы, запасы, доставка, маркетинг) будет владеть и управлять своими собственными данными, рассматривая их как продукт.

Четыре принципа Data Mesh

Архитектура data mesh основана на четырех ключевых принципах:

1. Доменно-ориентированное децентрализованное владение данными

Этот принцип подчеркивает, что владение и ответственность за данные должны принадлежать доменным командам, которые лучше всего осведомлены о данных. Каждая доменная команда отвечает за определение, создание и поддержку своих собственных продуктов данных, которые представляют собой наборы данных, легко доступные и пригодные для использования другими командами в организации.

Пример: В компании, предоставляющей финансовые услуги, могут быть домены для розничного банкинга, инвестиционного банкинга и страхования. Каждый домен будет владеть своими данными о клиентах, транзакциях и продуктах. Они несут ответственность за качество, безопасность и доступность данных в своем домене.

2. Данные как продукт

К данным следует относиться как к продукту, с тем же уровнем заботы и внимания, что и к любому другому продукту, предлагаемому организацией. Это означает, что продукты данных должны быть четко определены, легко обнаруживаемы и легко доступны. Они также должны быть высококачественными, надежными и безопасными.

Пример: Вместо того чтобы просто предоставлять сырые выгрузки данных, домен логистики доставки может создать продукт данных «Панель производительности доставки», который предоставляет ключевые метрики, такие как процент своевременной доставки, среднее время доставки и стоимость одной отправки. Эта панель будет разработана для удобного использования другими командами, которым необходимо понимать производительность доставки.

3. Self-serve инфраструктура данных как платформа

Организация должна предоставить платформу self-serve инфраструктуры данных, которая позволит доменным командам легко создавать, развертывать и управлять своими продуктами данных. Эта платформа должна предоставлять необходимые инструменты и возможности для приема, хранения, обработки данных и доступа к ним.

Пример: Облачная платформа данных, предлагающая такие сервисы, как конвейеры данных, хранилище данных, инструменты для преобразования данных и инструменты для визуализации данных. Это позволяет доменным командам создавать продукты данных без необходимости создавать и поддерживать сложную инфраструктуру.

4. Федеративное вычислительное управление

Несмотря на децентрализацию владения данными, необходима федеративная модель управления для обеспечения согласованности, безопасности и соответствия данных требованиям во всей организации. Эта модель должна определять четкие стандарты и политики управления данными, при этом позволяя доменным командам сохранять автономию и гибкость.

Пример: Глобальный совет по управлению данными, который устанавливает стандарты качества, безопасности и конфиденциальности данных. Доменные команды несут ответственность за внедрение этих стандартов в своих доменах, в то время как совет осуществляет надзор и предоставляет рекомендации.

Преимущества Data Mesh

Внедрение архитектуры data mesh может предложить организациям несколько преимуществ, в том числе:

• Повышенная гибкость: Доменные команды могут быстро реагировать на изменяющиеся потребности бизнеса, не полагаясь на центральную команду данных.
• Улучшенное качество данных: Доменные команды глубже понимают свои данные, что приводит к лучшему качеству и точности данных.
• Ускоренная доставка данных: Продукты данных могут доставляться быстрее, поскольку доменные команды несут ответственность за весь жизненный цикл данных.
• Расширенная демократизация данных: Данные становятся более доступными для более широкого круга пользователей в организации.
• Масштабируемость: Децентрализованный характер data mesh позволяет ему масштабироваться легче, чем централизованным архитектурам.
• Инновации: Предоставляя доменным командам возможность экспериментировать с данными, data mesh может способствовать инновациям и открывать новые возможности для бизнеса.

Проблемы Data Mesh

Хотя data mesh предлагает множество преимуществ, она также сопряжена с некоторыми проблемами, которые организациям необходимо решить:

• Организационные изменения: Внедрение data mesh требует значительных изменений в организационной структуре и культуре.
• Пробелы в навыках: Доменным командам может потребоваться развить новые навыки в области управления данными и инженерии данных.
• Сложность управления: Создание федеративной модели управления может быть сложным и трудоемким процессом.
• Технологическая сложность: Создание платформы self-serve инфраструктуры данных требует тщательного планирования и выполнения.
• Согласованность данных: Поддержание согласованности данных между различными доменами может быть сложной задачей.
• Проблемы безопасности: Децентрализованное владение данными требует надежных мер безопасности для защиты конфиденциальных данных.

Внедрение Data Mesh: пошаговое руководство

Внедрение архитектуры data mesh — сложная задача, но ее можно разбить на несколько шагов:

1. Определите свои домены

Первый шаг — определить ключевые бизнес-домены в вашей организации. Эти домены должны соответствовать вашей бизнес-стратегии и организационной структуре. Подумайте, как данные естественным образом организованы в вашем бизнесе. Например, у производственной компании могут быть домены для цепочки поставок, производства и продаж.

2. Установите владение данными

После определения доменов необходимо передать владение данными соответствующим доменным командам. Каждая доменная команда должна нести ответственность за данные, которые генерируются и используются в ее домене. Четко определите обязанности и ответственность каждой доменной команды в отношении управления данными.

3. Создавайте продукты данных

Доменные команды должны начать создавать продукты данных, отвечающие потребностям других команд в организации. Эти продукты данных должны быть четко определены, легко обнаруживаемы и легко доступны. Приоритезируйте продукты данных, которые решают критически важные бизнес-задачи и представляют значительную ценность для потребителей данных.

4. Разработайте платформу self-serve инфраструктуры данных

Организация должна предоставить платформу self-serve инфраструктуры данных, которая позволит доменным командам легко создавать, развертывать и управлять своими продуктами данных. Эта платформа должна предоставлять необходимые инструменты и возможности для приема, хранения, обработки данных и доступа к ним. Выберите платформу, которая поддерживает децентрализованное управление данными и предоставляет необходимые инструменты для разработки продуктов данных.

5. Внедрите федеративное управление

Создайте федеративную модель управления для обеспечения согласованности, безопасности и соответствия данных требованиям во всей организации. Эта модель должна определять четкие стандарты и политики управления данными, при этом позволяя доменным командам сохранять автономию и гибкость. Создайте совет по управлению данными для надзора за внедрением и соблюдением политик управления данными.

6. Развивайте культуру, основанную на данных

Внедрение data mesh требует изменения организационной культуры. Вам необходимо развивать культуру, основанную на данных, где данные ценятся и используются для принятия обоснованных решений. Инвестируйте в обучение и образование, чтобы помочь доменным командам развить навыки, необходимые для эффективного управления и использования данных. Поощряйте сотрудничество и обмен знаниями между различными доменами.

Data Mesh в сравнении с Data Lake

Data mesh и data lake — это два разных подхода к управлению данными. Data lake — это централизованное хранилище для всех типов данных, в то время как data mesh — это децентрализованный подход, который распределяет владение данными между доменными командами.

Вот таблица, обобщающая ключевые различия:

Характеристика	Data Lake	Data Mesh
Архитектура	Централизованная	Децентрализованная
Владение данными	Центральная команда данных	Доменные команды
Управление данными	Централизованное	Федеративное
Доступ к данным	Централизованный	Децентрализованный
Гибкость	Ниже	Выше
Масштабируемость	Ограничена центральной командой	Более масштабируемая

Когда использовать Data Lake: Когда вашей организации требуется единый источник истины для всех данных и есть сильная центральная команда данных. Когда использовать Data Mesh: Когда ваша организация большая и распределенная, с разнообразными источниками данных и потребностями, и вы хотите предоставить доменным командам возможность владеть и управлять своими данными.

Сценарии использования Data Mesh

Data mesh хорошо подходит для организаций со сложными ландшафтами данных и потребностью в гибкости. Вот некоторые распространенные сценарии использования:

• Электронная коммерция: Управление данными, связанными с заказами клиентов, товарными запасами, логистикой доставки и маркетинговыми кампаниями.
• Финансовые услуги: Управление данными, связанными с розничным банкингом, инвестиционным банкингом и страхованием.
• Здравоохранение: Управление данными, связанными с медицинскими картами пациентов, клиническими испытаниями и разработкой лекарств.
• Производство: Управление данными, связанными с цепочкой поставок, производством и продажами.
• Медиа и развлечения: Управление данными, связанными с созданием, распространением и потреблением контента.

Пример: Глобальная розничная сеть может использовать data mesh, чтобы позволить каждому региональному бизнес-подразделению (например, Северная Америка, Европа, Азия) управлять своими собственными данными, связанными с поведением клиентов, тенденциями продаж и уровнем запасов, специфичными для их региона. Это позволяет принимать локализованные решения и быстрее реагировать на изменения рынка.

Технологии, поддерживающие Data Mesh

Несколько технологий могут поддержать внедрение архитектуры data mesh, в том числе:

• Платформы облачных вычислений: AWS, Azure и Google Cloud предоставляют инфраструктуру и сервисы, необходимые для создания платформы self-serve данных.
• Инструменты виртуализации данных: Denodo, Tibco Data Virtualization позволяют получать доступ к данным из нескольких источников без их физического перемещения.
• Инструменты каталогизации данных: Alation, Collibra предоставляют центральное хранилище для метаданных и происхождения данных.
• Инструменты для конвейеров данных: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam позволяют создавать конвейеры данных в реальном времени.
• Инструменты управления данными: Informatica, Data Advantage Group помогают внедрять и обеспечивать соблюдение политик управления данными.
• Платформы управления API: Apigee, Kong обеспечивают безопасный и контролируемый доступ к продуктам данных.

Data Mesh и будущее управления данными

Data mesh представляет собой значительный сдвиг в том, как организации управляют данными и получают к ним доступ. Децентрализуя владение данными и расширяя возможности доменных команд, data mesh обеспечивает более быструю доставку данных, улучшенное качество данных и повышенную гибкость. Поскольку организации продолжают сталкиваться с проблемами управления растущими объемами данных, data mesh, вероятно, станет все более популярным подходом к управлению данными.

Будущее управления данными, скорее всего, будет гибридным, где организации будут использовать как централизованные, так и децентрализованные подходы. Озера данных будут по-прежнему играть роль в хранении сырых данных, в то время как data mesh позволит доменным командам создавать и управлять продуктами данных, отвечающими конкретным потребностям их бизнес-подразделений. Ключевым моментом является выбор правильного подхода для конкретных потребностей и проблем вашей организации.

Заключение

Data mesh — это мощный подход к управлению данными, который может помочь организациям раскрыть весь потенциал своих данных. Принимая децентрализованное владение данными, рассматривая данные как продукт и создавая платформу self-serve инфраструктуры данных, организации могут достичь большей гибкости, улучшенного качества данных и более быстрой их доставки. Хотя внедрение data mesh может быть сложной задачей, преимущества стоят затраченных усилий для организаций, стремящихся стать по-настоящему управляемыми данными.

Учитывайте уникальные проблемы и возможности вашей организации при оценке, является ли data mesh правильным подходом для вас. Начните с пилотного проекта в конкретном домене, чтобы набраться опыта и подтвердить преимущества data mesh перед его развертыванием во всей организации. Помните, что data mesh не является универсальным решением и требует тщательного и продуманного подхода к внедрению.