Data Mesh: Modern İşletmeler İçin Merkezi Olmayan Veri Sahipliği

Günümüzün veri odaklı dünyasında, kuruluşlar bilinçli kararlar almak, inovasyonu teşvik etmek ve rekabet avantajı elde etmek için giderek daha fazla veriye güveniyor. Ancak, geleneksel merkezi veri mimarileri genellikle artan veri hacmi, hızı ve çeşitliliği ile başa çıkmakta zorlanıyor. Bu durum, merkezi olmayan veri sahipliğini ve veri yönetimine alan odaklı bir yaklaşımı savunan data mesh gibi yeni yaklaşımların ortaya çıkmasına neden oldu.

Data Mesh Nedir?

Data mesh, analitik verileri ölçekte yönetmek ve erişmek için merkezi olmayan sosyoteknik bir yaklaşımdır. Bu bir teknoloji değil, daha ziyade geleneksel merkezi veri ambarı ve veri gölü mimarilerine meydan okuyan bir paradigma kaymasıdır. Data mesh'in arkasındaki temel fikir, veri sahipliğini ve sorumluluğunu veriye en yakın ekiplere, yani alan ekiplerine dağıtmaktır. Bu, daha hızlı veri teslimatı, artan çeviklik ve iyileştirilmiş veri kalitesi sağlar.

Büyük bir çok uluslu e-ticaret şirketi düşünün. Geleneksel olarak, müşteri siparişleri, ürün envanteri, sevkiyat lojistiği ve pazarlama kampanyalarıyla ilgili tüm veriler, merkezi bir veri ekibi tarafından yönetilen tek bir veri ambarında merkezileştirilirdi. Bir data mesh ile, bu iş alanlarının her biri (siparişler, envanter, sevkiyat, pazarlama) kendi verilerine sahip olur ve onları bir ürün olarak ele alarak yönetirdi.

Data Mesh'in Dört İlkesi

Data mesh mimarisi dört temel ilkeye dayanmaktadır:

1. Alan Odaklı Merkezi Olmayan Veri Sahipliği

Bu ilke, veri sahipliği ve sorumluluğunun, veri hakkında en bilgili olan alan ekiplerinde olması gerektiğini vurgular. Her alan ekibi, kuruluş içindeki diğer ekipler tarafından kolayca erişilebilen ve kullanılabilen veri setleri olan kendi veri ürünlerini tanımlamaktan, oluşturmaktan ve sürdürmekten sorumludur.

Örnek: Bir finansal hizmetler şirketinin perakende bankacılık, yatırım bankacılığı ve sigorta için alanları olabilir. Her alan, müşteriler, işlemler ve ürünlerle ilgili kendi verilerine sahip olurdu. Alanları dahilindeki veri kalitesi, güvenliği ve erişilebilirliğinden onlar sorumludur.

2. Verinin Bir Ürün Olarak Görülmesi

Veri, kuruluş tarafından sunulan diğer herhangi bir ürünle aynı düzeyde özen ve dikkat gösterilerek bir ürün olarak ele alınmalıdır. Bu, veri ürünlerinin iyi tanımlanmış, kolayca keşfedilebilir ve hazır bir şekilde erişilebilir olması gerektiği anlamına gelir. Ayrıca yüksek kaliteli, güvenilir ve güvenli olmalıdırlar.

Örnek: Sadece ham veri dökümleri sağlamak yerine, bir sevkiyat lojistiği alanı, zamanında teslimat oranları, ortalama sevkiyat süreleri ve sevkiyat başına maliyet gibi temel metrikleri sağlayan bir "Sevkiyat Performans Panosu" veri ürünü oluşturabilir. Bu pano, sevkiyat performansını anlaması gereken diğer ekipler tarafından kolay tüketim için tasarlanacaktır.

3. Platform Olarak Self Servis Veri Altyapısı

Örnek: Veri hatları, veri depolama, veri dönüştürme araçları ve veri görselleştirme araçları gibi hizmetler sunan bulut tabanlı bir veri platformu. Bu, alan ekiplerinin karmaşık altyapı kurma ve sürdürme ihtiyacı duymadan veri ürünleri oluşturmasına olanak tanır.

4. Federal Bilişimsel Yönetişim

Veri sahipliği merkezi olmasa da, kuruluş genelinde veri tutarlılığını, güvenliğini ve uyumluluğunu sağlamak için federal bir yönetişim modeline ihtiyaç vardır. Bu model, alan ekiplerinin özerklik ve esnekliği korumasına izin verirken, veri yönetimi için net standartlar ve politikalar tanımlamalıdır.

Örnek: Veri kalitesi, güvenliği ve gizliliği için standartlar belirleyen küresel bir veri yönetişim konseyi. Alan ekipleri bu standartları kendi alanlarında uygulamaktan sorumluyken, konsey denetim ve rehberlik sağlar.

Data Mesh'in Faydaları

Bir data mesh mimarisi uygulamak, kuruluşlara aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli faydalar sunabilir:

Artan Çeviklik: Alan ekipleri, merkezi bir veri ekibine bağlı kalmadan değişen iş ihtiyaçlarına hızla yanıt verebilir.
İyileştirilmiş Veri Kalitesi: Alan ekiplerinin verileri hakkında daha derin bir anlayışa sahip olması, daha iyi veri kalitesi ve doğruluğuna yol açar.
Daha Hızlı Veri Sunumu: Alan ekipleri tüm veri yaşam döngüsünden sorumlu olduğu için veri ürünleri daha hızlı teslim edilebilir.
Gelişmiş Veri Demokratikleşmesi: Veri, kuruluş içindeki daha geniş bir kullanıcı kitlesi için daha erişilebilir hale gelir.
Ölçeklenebilirlik: Data mesh'in merkezi olmayan yapısı, merkezi mimarilerden daha kolay ölçeklenmesini sağlar.
İnovasyon: Alan ekiplerini veriyle denemeler yapmaları için güçlendirerek, data mesh inovasyonu teşvik edebilir ve yeni iş fırsatları yaratabilir.

Data Mesh'in Zorlukları

Data mesh sayısız fayda sunarken, kuruluşların ele alması gereken bazı zorlukları da beraberinde getirir:

Organizasyonel Değişim: Data mesh uygulamak, organizasyonel yapıda ve kültürde önemli bir değişim gerektirir.
Beceri Eksiklikleri: Alan ekiplerinin veri yönetimi ve veri mühendisliği alanlarında yeni beceriler geliştirmesi gerekebilir.
Yönetişim Karmaşıklığı: Federal bir yönetişim modeli oluşturmak karmaşık ve zaman alıcı olabilir.
Teknoloji Karmaşıklığı: Self servis bir veri altyapısı platformu oluşturmak dikkatli planlama ve uygulama gerektirir.
Veri Tutarlılığı: Farklı alanlar arasında veri tutarlılığını sürdürmek zor olabilir.
Güvenlik Endişeleri: Merkezi olmayan veri sahipliği, hassas verileri korumak için sağlam güvenlik önlemleri gerektirir.

Data Mesh Uygulaması: Adım Adım Kılavuz

Bir data mesh mimarisi uygulamak karmaşık bir girişimdir, ancak bir dizi adıma bölünebilir:

1. Alanlarınızı Tanımlayın

İlk adım, kuruluşunuzdaki kilit iş alanlarını belirlemektir. Bu alanlar, iş stratejiniz ve organizasyonel yapınızla uyumlu olmalıdır. Verilerin işiniz içinde doğal olarak nasıl organize olduğunu düşünün. Örneğin, bir üretim şirketinin tedarik zinciri, üretim ve satış için alanları olabilir.

2. Veri Sahipliğini Oluşturun

Alanlarınızı tanımladıktan sonra, uygun alan ekiplerine veri sahipliği atamanız gerekir. Her alan ekibi, kendi alanında üretilen ve kullanılan verilerden sorumlu olmalıdır. Her alan ekibinin veri yönetimi ile ilgili sorumluluklarını ve hesap verebilirliklerini açıkça tanımlayın.

3. Veri Ürünleri Oluşturun

Alan ekipleri, kuruluş içindeki diğer ekiplerin ihtiyaçlarını karşılayan veri ürünleri oluşturmaya başlamalıdır. Bu veri ürünleri iyi tanımlanmış, kolayca keşfedilebilir ve hazır bir şekilde erişilebilir olmalıdır. Kritik iş ihtiyaçlarını karşılayan ve veri tüketicilerine önemli değer sağlayan veri ürünlerine öncelik verin.

4. Self Servis Veri Altyapı Platformu Geliştirin

Kuruluş, alan ekiplerinin veri ürünlerini kolayca oluşturmasını, dağıtmasını ve yönetmesini sağlayan self servis bir veri altyapısı platformu sağlamalıdır. Bu platform, veri alımı, depolama, işleme ve erişim için gerekli araçları ve yetenekleri sunmalıdır. Merkezi olmayan veri yönetimini destekleyen ve veri ürünü geliştirme için gerekli araçları sağlayan bir platform seçin.

5. Federal Yönetişim Uygulayın

Kuruluş genelinde veri tutarlılığını, güvenliğini ve uyumluluğunu sağlamak için federal bir yönetişim modeli oluşturun. Bu model, alan ekiplerinin özerklik ve esnekliği korumasına izin verirken, veri yönetimi için net standartlar ve politikalar tanımlamalıdır. Veri yönetişimi politikalarının uygulanmasını ve denetlenmesini denetlemek için bir veri yönetişim konseyi oluşturun.

6. Veri Odaklı Bir Kültür Geliştirin

Data mesh uygulamak, organizasyonel kültürde bir değişim gerektirir. Verinin değer verildiği ve bilinçli kararlar almak için kullanıldığı veri odaklı bir kültür geliştirmeniz gerekir. Alan ekiplerinin veriyi etkili bir şekilde yönetmek ve kullanmak için ihtiyaç duydukları becerileri geliştirmelerine yardımcı olmak için eğitim ve öğretime yatırım yapın. Farklı alanlar arasında işbirliğini ve bilgi paylaşımını teşvik edin.

Data Mesh ve Data Lake Karşılaştırması

Data mesh ve data lake, veri yönetimine yönelik iki farklı yaklaşımdır. Data lake, her tür veriyi depolamak için merkezi bir depodurken, data mesh, veri sahipliğini alan ekiplerine dağıtan merkezi olmayan bir yaklaşımdır.

İşte temel farkları özetleyen bir tablo:

Özellik	Data Lake	Data Mesh
Mimari	Merkezi	Merkezi Olmayan
Veri Sahipliği	Merkezi Veri Ekibi	Alan Ekipleri
Veri Yönetişimi	Merkezi	Federal
Veri Erişimi	Merkezi	Merkezi Olmayan
Çeviklik	Daha Düşük	Daha Yüksek
Ölçeklenebilirlik	Merkezi Ekip Tarafından Sınırlı	Daha Ölçeklenebilir

Data Lake ne zaman kullanılır: Kuruluşunuz tüm veriler için tek bir doğruluk kaynağı gerektirdiğinde ve güçlü bir merkezi veri ekibine sahip olduğunda. Data Mesh ne zaman kullanılır: Kuruluşunuz büyük ve dağınık olduğunda, çeşitli veri kaynakları ve ihtiyaçları olduğunda ve alan ekiplerini kendi verilerine sahip olmaları ve yönetmeleri için güçlendirmek istediğinde.

Data Mesh Kullanım Alanları

Data mesh, karmaşık veri manzaralarına ve çeviklik ihtiyacına sahip kuruluşlar için çok uygundur. İşte bazı yaygın kullanım alanları:

E-ticaret: Müşteri siparişleri, ürün envanteri, sevkiyat lojistiği ve pazarlama kampanyalarıyla ilgili verileri yönetmek.
Finansal Hizmetler: Perakende bankacılık, yatırım bankacılığı ve sigorta ile ilgili verileri yönetmek.
Sağlık Hizmetleri: Hasta kayıtları, klinik deneyler ve ilaç geliştirme ile ilgili verileri yönetmek.
Üretim: Tedarik zinciri, üretim ve satışlarla ilgili verileri yönetmek.
Medya ve Eğlence: İçerik oluşturma, dağıtım ve tüketim ile ilgili verileri yönetmek.

Örnek: Küresel bir perakende zinciri, her bölgesel iş biriminin (örneğin, Kuzey Amerika, Avrupa, Asya) kendi bölgelerine özgü müşteri davranışları, satış trendleri ve envanter seviyeleriyle ilgili verilerini yönetmesine izin vermek için data mesh'ten yararlanabilir. Bu, yerelleştirilmiş karar almayı ve pazar değişikliklerine daha hızlı yanıt vermeyi sağlar.

Data Mesh'i Destekleyen Teknolojiler

Bir data mesh mimarisinin uygulanmasını destekleyebilecek birkaç teknoloji şunları içerir:

Bulut Bilişim Platformları: AWS, Azure ve Google Cloud, self servis bir veri platformu oluşturmak için gereken altyapıyı ve hizmetleri sağlar.
Veri Sanallaştırma Araçları: Denodo, Tibco Data Virtualization, verileri fiziksel olarak taşımadan birden çok kaynaktan erişime izin verir.
Veri Kataloğu Araçları: Alation, Collibra, meta veriler ve veri soyu için merkezi bir depo sağlar.
Veri Hattı Araçları: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam, gerçek zamanlı veri hatları oluşturmayı sağlar.
Veri Yönetişimi Araçları: Informatica, Data Advantage Group, veri yönetişimi politikalarının uygulanmasına ve zorlanmasına yardımcı olur.
API Yönetim Platformları: Apigee, Kong, veri ürünlerine güvenli ve kontrollü erişimi kolaylaştırır.

Data Mesh ve Veri Yönetiminin Geleceği

Data mesh, kuruluşların verileri yönetme ve erişme biçiminde önemli bir değişimi temsil eder. Veri sahipliğini merkezden uzaklaştırarak ve alan ekiplerini güçlendirerek data mesh, daha hızlı veri teslimatı, iyileştirilmiş veri kalitesi ve artan çeviklik sağlar. Kuruluşlar artan veri hacimlerini yönetme zorluklarıyla boğuşmaya devam ettikçe, data mesh'in veri yönetimine giderek daha popüler bir yaklaşım haline gelmesi muhtemeldir.

Veri yönetiminin geleceği, kuruluşların hem merkezi hem de merkezi olmayan yaklaşımlardan yararlandığı hibrit bir yapıda olması muhtemeldir. Veri gölleri ham verileri depolamada rol oynamaya devam ederken, data mesh alan ekiplerinin iş birimlerinin özel ihtiyaçlarını karşılayan veri ürünleri oluşturmasına ve yönetmesine olanak tanıyacaktır. Anahtar, kuruluşunuzun özel ihtiyaçları ve zorlukları için doğru yaklaşımı seçmektir.

Sonuç

Data mesh, kuruluşların verilerinin tam potansiyelini ortaya çıkarmasına yardımcı olabilecek güçlü bir veri yönetimi yaklaşımıdır. Merkezi olmayan veri sahipliğini benimseyerek, veriyi bir ürün olarak ele alarak ve self servis bir veri altyapısı platformu oluşturarak kuruluşlar daha fazla çeviklik, iyileştirilmiş veri kalitesi ve daha hızlı veri teslimatı elde edebilir. Data mesh'i uygulamak zorlayıcı olsa da, faydaları gerçekten veri odaklı olmayı hedefleyen kuruluşlar için çabaya değer.

Data mesh'in sizin için doğru yaklaşım olup olmadığını değerlendirirken kuruluşunuzun benzersiz zorluklarını ve fırsatlarını göz önünde bulundurun. Tüm kuruluşa yaymadan önce deneyim kazanmak ve data mesh'in faydalarını doğrulamak için belirli bir alanda bir pilot proje ile başlayın. Data mesh'in herkese uyan tek bir çözüm olmadığını ve uygulanması için dikkatli ve düşünceli bir yaklaşım gerektirdiğini unutmayın.