Data Mesh: Decentraliserat dataägarskap för det moderna företaget

I dagens datadrivna värld blir organisationer allt mer beroende av data för att fatta välgrundade beslut, driva innovation och få en konkurrensfördel. Traditionella centraliserade dataarkitekturer har dock ofta svårt att hålla jämna steg med den växande volymen, hastigheten och variationen av data. Detta har lett till framväxten av nya tillvägagångssätt, såsom data mesh, som förespråkar decentraliserat dataägarskap och en domänorienterad strategi för datahantering.

Vad är Data Mesh?

Data mesh är ett decentraliserat sociotekniskt tillvägagångssätt för att hantera och få tillgång till analytisk data i stor skala. Det är inte en teknik utan snarare ett paradigmskifte som utmanar de traditionella centraliserade datalager- och datasjöarkitekturerna. Kärnprincipen bakom data mesh är att distribuera dataägarskap och ansvar till de team som är närmast datan – domänteamen. Detta möjliggör snabbare dataleverans, ökad agilitet och förbättrad datakvalitet.

Föreställ dig ett stort multinationellt e-handelsföretag. Traditionellt skulle all data relaterad till kundorder, produktlager, fraktlogistik och marknadsföringskampanjer centraliseras i ett enda datalager som hanteras av ett centralt datateam. Med ett data mesh skulle var och en av dessa affärsdomäner (order, lager, frakt, marknadsföring) äga och hantera sin egen data och behandla den som en produkt.

De fyra principerna för Data Mesh

Data mesh-arkitekturen är baserad på fyra nyckelprinciper:

1. Domänorienterat decentraliserat dataägarskap

Denna princip betonar att dataägarskap och ansvar bör ligga hos de domänteam som har mest kunskap om datan. Varje domänteam ansvarar för att definiera, bygga och underhålla sina egna dataprodukter, vilka är datamängder som är lättillgängliga och användbara för andra team inom organisationen.

Exempel: Ett företag inom finansiella tjänster kan ha domäner för privatkundsbank, investmentbank och försäkring. Varje domän skulle äga sin egen data relaterad till kunder, transaktioner och produkter. De ansvarar för datakvalitet, säkerhet och tillgänglighet inom sin domän.

2. Data som en produkt

Data bör behandlas som en produkt, med samma nivå av omsorg och uppmärksamhet som vilken annan produkt som helst som erbjuds av organisationen. Detta innebär att dataprodukter ska vara väldefinierade, lätta att upptäcka och lättillgängliga. De ska också vara av hög kvalitet, tillförlitliga och säkra.

Exempel: Istället för att bara tillhandahålla råa datadumpar kan en domän för fraktlogistik skapa en dataprodukt som "Instrumentpanel för fraktprestanda" som tillhandahåller nyckeltal som leveransprecision, genomsnittliga frakttider och kostnad per försändelse. Denna instrumentpanel skulle vara utformad för enkel användning av andra team som behöver förstå fraktprestandan.

3. Självbetjäningsinfrastruktur för data som en plattform

Organisationen bör tillhandahålla en självbetjäningsplattform för data-infrastruktur som gör det möjligt för domänteam att enkelt bygga, driftsätta och hantera sina dataprodukter. Denna plattform bör tillhandahålla de nödvändiga verktygen och kapaciteterna för datainmatning, lagring, bearbetning och åtkomst.

Exempel: En molnbaserad dataplattform som erbjuder tjänster som datapipelines, datalagring, dataomvandlingsverktyg och datavisualiseringsverktyg. Detta gör det möjligt för domänteam att skapa dataprodukter utan att behöva bygga och underhålla komplex infrastruktur.

4. Federerad beräkningsstyrning

Även om dataägarskapet är decentraliserat måste det finnas en federerad styrningsmodell för att säkerställa datakonsistens, säkerhet och efterlevnad i hela organisationen. Denna modell bör definiera tydliga standarder och policyer för datahantering, samtidigt som den låter domänteamen behålla sin autonomi och flexibilitet.

Exempel: Ett globalt råd för datastyrning som sätter standarder för datakvalitet, säkerhet och integritet. Domänteamen ansvarar för att implementera dessa standarder inom sina domäner, medan rådet ger tillsyn och vägledning.

Fördelar med Data Mesh

Att implementera en data mesh-arkitektur kan erbjuda flera fördelar för organisationer, inklusive:

• Ökad agilitet: Domänteam kan snabbt svara på förändrade affärsbehov utan att förlita sig på ett centralt datateam.
• Förbättrad datakvalitet: Domänteam har en djupare förståelse för sin data, vilket leder till bättre datakvalitet och noggrannhet.
• Snabbare dataleverans: Dataprodukter kan levereras snabbare eftersom domänteamen ansvarar för hela datalivscykeln.
• Förbättrad datademokratisering: Data blir mer tillgänglig för ett bredare spektrum av användare inom organisationen.
• Skalbarhet: Den decentraliserade naturen hos data mesh gör att den kan skalas enklare än centraliserade arkitekturer.
• Innovation: Genom att ge domänteam möjlighet att experimentera med data kan data mesh främja innovation och driva nya affärsmöjligheter.

Utmaningar med Data Mesh

Även om data mesh erbjuder många fördelar, medför det också vissa utmaningar som organisationer måste ta itu med:

• Organisatorisk förändring: Att implementera data mesh kräver en betydande förändring i organisationsstruktur och kultur.
• Kompetensluckor: Domänteam kan behöva utveckla nya färdigheter inom datahantering och datateknik.
• Komplex styrning: Att etablera en federerad styrningsmodell kan vara komplext och tidskrävande.
• Teknisk komplexitet: Att bygga en självbetjäningsplattform för data-infrastruktur kräver noggrann planering och genomförande.
• Datakonsistens: Att upprätthålla datakonsistens över olika domäner kan vara en utmaning.
• Säkerhetsproblem: Decentraliserat dataägarskap kräver robusta säkerhetsåtgärder för att skydda känslig data.

Implementering av Data Mesh: En steg-för-steg-guide

Att implementera en data mesh-arkitektur är ett komplext åtagande, men det kan delas upp i en serie steg:

1. Definiera dina domäner

Det första steget är att identifiera de viktigaste affärsdomänerna inom din organisation. Dessa domäner bör vara i linje med din affärsstrategi och organisationsstruktur. Fundera över hur data är naturligt organiserad inom din verksamhet. Till exempel kan ett tillverkningsföretag ha domäner för leveranskedja, produktion och försäljning.

2. Etablera dataägarskap

När du har definierat dina domäner måste du tilldela dataägarskap till lämpliga domänteam. Varje domänteam bör ansvara för den data som genereras och används inom deras domän. Definiera tydligt ansvarsområden och ansvarsskyldighet för varje domänteam med avseende på datahantering.

3. Bygg dataprodukter

Domänteam bör börja bygga dataprodukter som möter behoven hos andra team inom organisationen. Dessa dataprodukter bör vara väldefinierade, lätta att upptäcka och lättillgängliga. Prioritera dataprodukter som adresserar kritiska affärsbehov och ger betydande värde till datakonsumenter.

4. Utveckla en självbetjäningsplattform för data-infrastruktur

Organisationen bör tillhandahålla en självbetjäningsplattform för data-infrastruktur som gör det möjligt för domänteam att enkelt bygga, driftsätta och hantera sina dataprodukter. Denna plattform bör tillhandahålla de nödvändiga verktygen och kapaciteterna för datainmatning, lagring, bearbetning och åtkomst. Välj en plattform som stöder decentraliserad datahantering och tillhandahåller de nödvändiga verktygen för utveckling av dataprodukter.

5. Implementera federerad styrning

Etablera en federerad styrningsmodell för att säkerställa datakonsistens, säkerhet och efterlevnad i hela organisationen. Denna modell bör definiera tydliga standarder och policyer för datahantering, samtidigt som den låter domänteamen behålla sin autonomi och flexibilitet. Skapa ett råd för datastyrning för att övervaka implementeringen och efterlevnaden av policyer för datastyrning.

6. Främja en datadriven kultur

Att implementera data mesh kräver en förändring i organisationskulturen. Du måste främja en datadriven kultur där data värderas och används för att fatta välgrundade beslut. Investera i utbildning för att hjälpa domänteam att utveckla de färdigheter de behöver för att hantera och använda data effektivt. Uppmuntra samarbete och kunskapsdelning över olika domäner.

Data Mesh vs. Datasjö

Data mesh och datasjö är två olika tillvägagångssätt för datahantering. En datasjö är ett centraliserat arkiv för att lagra alla typer av data, medan data mesh är ett decentraliserat tillvägagångssätt som distribuerar dataägarskap till domänteam.

Här är en tabell som sammanfattar de viktigaste skillnaderna:

Egenskap	Datasjö	Data Mesh
Arkitektur	Centraliserad	Decentraliserad
Dataägarskap	Centralt datateam	Domänteam
Datastyrning	Centraliserad	Federerad
Dataåtkomst	Centraliserad	Decentraliserad
Agilitet	Lägre	Högre
Skalbarhet	Begränsad av centralt team	Mer skalbar

När man ska använda Datasjö: När din organisation kräver en enda sanningskälla för all data och har ett starkt centralt datateam. När man ska använda Data Mesh: När din organisation är stor och distribuerad, med olika datakällor och behov, och vill ge domänteam möjlighet att äga och hantera sin data.

Användningsfall för Data Mesh

Data mesh är väl lämpat för organisationer med komplexa datalandskap och ett behov av agilitet. Här är några vanliga användningsfall:

• E-handel: Hantering av data relaterad till kundorder, produktlager, fraktlogistik och marknadsföringskampanjer.
• Finansiella tjänster: Hantering av data relaterad till privatkundsbank, investmentbank och försäkring.
• Hälso- och sjukvård: Hantering av data relaterad till patientjournaler, kliniska prövningar och läkemedelsutveckling.
• Tillverkning: Hantering av data relaterad till leveranskedja, produktion och försäljning.
• Media och underhållning: Hantering av data relaterad till innehållsskapande, distribution och konsumtion.

Exempel: En global detaljhandelskedja kan utnyttja data mesh för att låta varje regional affärsenhet (t.ex. Nordamerika, Europa, Asien) hantera sin egen data relaterad till kundbeteende, försäljningstrender och lagernivåer specifika för deras region. Detta möjliggör lokalt beslutsfattande och snabbare respons på marknadsförändringar.

Tekniker som stöder Data Mesh

Flera tekniker kan stödja implementeringen av en data mesh-arkitektur, inklusive:

• Molnplattformar: AWS, Azure och Google Cloud tillhandahåller den infrastruktur och de tjänster som behövs för att bygga en självbetjäningsdataplattform.
• Verktyg för datavirtualisering: Denodo, Tibco Data Virtualization gör det möjligt att komma åt data från flera källor utan att fysiskt flytta den.
• Verktyg för datakataloger: Alation, Collibra tillhandahåller ett centralt arkiv för metadata och datahärkomst.
• Verktyg för datapipelines: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam möjliggör byggandet av datapipelines i realtid.
• Verktyg för datastyrning: Informatica, Data Advantage Group hjälper till att implementera och upprätthålla policyer för datastyrning.
• Plattformar för API-hantering: Apigee, Kong underlättar säker och kontrollerad åtkomst till dataprodukter.

Data Mesh och framtiden för datahantering

Data mesh representerar ett betydande skifte i hur organisationer hanterar och får tillgång till data. Genom att decentralisera dataägarskap och ge domänteam mer makt möjliggör data mesh snabbare dataleverans, förbättrad datakvalitet och ökad agilitet. I takt med att organisationer fortsätter att brottas med utmaningarna med att hantera växande datavolymer kommer data mesh sannolikt att bli ett alltmer populärt tillvägagångssätt för datahantering.

Framtiden för datahantering kommer sannolikt att vara hybrid, där organisationer utnyttjar både centraliserade och decentraliserade tillvägagångssätt. Datasjöar kommer att fortsätta spela en roll i lagringen av rådata, medan data mesh gör det möjligt för domänteam att bygga och hantera dataprodukter som möter de specifika behoven hos deras affärsenheter. Nyckeln är att välja rätt tillvägagångssätt för din organisations specifika behov och utmaningar.

Slutsats

Data mesh är ett kraftfullt tillvägagångssätt för datahantering som kan hjälpa organisationer att frigöra den fulla potentialen i sin data. Genom att anamma decentraliserat dataägarskap, behandla data som en produkt och bygga en självbetjäningsplattform för data-infrastruktur kan organisationer uppnå större agilitet, förbättrad datakvalitet och snabbare dataleverans. Även om implementeringen av data mesh kan vara utmanande, är fördelarna väl värda ansträngningen för organisationer som strävar efter att bli genuint datadrivna.

Tänk på din organisations unika utmaningar och möjligheter när du utvärderar om data mesh är rätt tillvägagångssätt för dig. Börja med ett pilotprojekt inom en specifik domän för att få erfarenhet och validera fördelarna med data mesh innan du rullar ut det i hela organisationen. Kom ihåg att data mesh inte är en universallösning och att det kräver ett noggrant och genomtänkt tillvägagångssätt vid implementeringen.