Data Mesh: децентралізоване володіння даними для сучасного підприємства

У сучасному світі, що керується даними, організації все більше покладаються на дані для прийняття обґрунтованих рішень, стимулювання інновацій та отримання конкурентних переваг. Однак традиційні централізовані архітектури даних часто не встигають за зростаючими обсягом, швидкістю та різноманітністю даних. Це призвело до появи нових підходів, таких як Data Mesh, що пропагує децентралізоване володіння даними та доменно-орієнтований підхід до їх керування.

Що таке Data Mesh?

Data Mesh — це децентралізований соціотехнічний підхід до керування та доступу до аналітичних даних у великих масштабах. Це не технологія, а зміна парадигми, що кидає виклик традиційним централізованим архітектурам сховищ та озер даних. Основна ідея Data Mesh полягає в розподілі володіння та відповідальності за дані між командами, які є найближчими до цих даних — доменними командами. Це дозволяє пришвидшити доставку даних, підвищити гнучкість та покращити якість даних.

Уявіть собі велику міжнародну компанію у сфері електронної комерції. Традиційно всі дані, пов'язані із замовленнями клієнтів, товарними запасами, логістикою доставки та маркетинговими кампаніями, централізуються в єдиному сховищі даних, яким керує центральна команда. З Data Mesh кожен із цих бізнес-доменів (замовлення, запаси, доставка, маркетинг) володітиме та керуватиме власними даними, розглядаючи їх як продукт.

Чотири принципи Data Mesh

Архітектура Data Mesh базується на чотирьох ключових принципах:

1. Доменно-орієнтоване децентралізоване володіння даними

Цей принцип наголошує, що володіння та відповідальність за дані повинні належати доменним командам, які найкраще знають ці дані. Кожна доменна команда відповідає за визначення, створення та підтримку власних продуктів даних, які є наборами даних, легкодоступними та придатними для використання іншими командами в організації.

Приклад: Компанія з фінансових послуг може мати домени для роздрібного банкінгу, інвестиційного банкінгу та страхування. Кожен домен володітиме власними даними, що стосуються клієнтів, транзакцій та продуктів. Вони відповідають за якість, безпеку та доступність даних у своєму домені.

2. Дані як продукт

До даних слід ставитися як до продукту, з таким самим рівнем турботи та уваги, як і до будь-якого іншого продукту, що пропонує організація. Це означає, що продукти даних мають бути чітко визначеними, легкодоступними для пошуку та готовими до використання. Вони також мають бути високоякісними, надійними та безпечними.

Приклад: Замість того, щоб просто надавати сирі дампи даних, домен логістики доставки може створити продукт даних «Панель ефективності доставки», що надає ключові метрики, такі як показники своєчасної доставки, середній час доставки та вартість відправлення. Ця панель буде розроблена для легкого споживання іншими командами, яким потрібно розуміти ефективність доставки.

3. Інфраструктура даних самообслуговування як платформа

Організація повинна надати платформу інфраструктури даних самообслуговування, яка дозволяє доменним командам легко створювати, розгортати та керувати своїми продуктами даних. Ця платформа повинна надавати необхідні інструменти та можливості для збору, зберігання, обробки даних та доступу до них.

Приклад: Хмарна платформа даних, що пропонує такі сервіси, як конвеєри даних, сховище даних, інструменти для трансформації даних та інструменти візуалізації. Це дозволяє доменним командам створювати продукти даних без необхідності будувати та підтримувати складну інфраструктуру.

4. Федеративне обчислювальне керування

Хоча володіння даними децентралізоване, необхідна федеративна модель керування для забезпечення узгодженості, безпеки та відповідності даних у всій організації. Ця модель повинна визначати чіткі стандарти та політики керування даними, водночас дозволяючи доменним командам зберігати автономію та гнучкість.

Приклад: Глобальна рада з керування даними, яка встановлює стандарти якості, безпеки та конфіденційності даних. Доменні команди відповідають за впровадження цих стандартів у своїх доменах, а рада забезпечує нагляд та керівництво.

Переваги Data Mesh

Впровадження архітектури Data Mesh може запропонувати організаціям кілька переваг, зокрема:

• Підвищена гнучкість: Доменні команди можуть швидко реагувати на мінливі потреби бізнесу, не покладаючись на центральну команду даних.
• Покращена якість даних: Доменні команди глибше розуміють свої дані, що призводить до кращої якості та точності даних.
• Швидша доставка даних: Продукти даних можуть доставлятися швидше, оскільки доменні команди відповідають за весь життєвий цикл даних.
• Посилена демократизація даних: Дані стають доступнішими для ширшого кола користувачів в організації.
• Масштабованість: Децентралізована природа Data Mesh дозволяє їй легше масштабуватися, ніж централізованим архітектурам.
• Інновації: Надаючи доменним командам можливість експериментувати з даними, Data Mesh може сприяти інноваціям та створювати нові бізнес-можливості.

Виклики Data Mesh

Хоча Data Mesh пропонує численні переваги, вона також створює деякі виклики, які організаціям потрібно вирішити:

• Організаційні зміни: Впровадження Data Mesh вимагає значних змін в організаційній структурі та культурі.
• Прогалини в навичках: Доменним командам може знадобитися розвинути нові навички в керуванні даними та інженерії даних.
• Складність керування: Створення федеративної моделі керування може бути складним і трудомістким.
• Технологічна складність: Створення платформи інфраструктури даних самообслуговування вимагає ретельного планування та виконання.
• Узгодженість даних: Підтримка узгодженості даних між різними доменами може бути складним завданням.
• Проблеми безпеки: Децентралізоване володіння даними вимагає надійних заходів безпеки для захисту конфіденційних даних.

Впровадження Data Mesh: покрокове керівництво

Впровадження архітектури Data Mesh є складним завданням, але його можна розбити на кілька етапів:

1. Визначте свої домени

Перший крок — визначити ключові бізнес-домени у вашій організації. Ці домени повинні відповідати вашій бізнес-стратегії та організаційній структурі. Подумайте, як дані природно організовані у вашому бізнесі. Наприклад, виробнича компанія може мати домени для ланцюга постачання, виробництва та продажів.

2. Встановіть володіння даними

Після визначення доменів вам потрібно призначити володіння даними відповідним доменним командам. Кожна доменна команда повинна відповідати за дані, які генеруються та використовуються в її домені. Чітко визначте обов'язки та відповідальність кожної доменної команди щодо керування даними.

3. Створюйте продукти даних

Доменні команди повинні почати створювати продукти даних, які відповідають потребам інших команд в організації. Ці продукти даних мають бути чітко визначеними, легкодоступними для пошуку та готовими до використання. Пріоритезуйте продукти даних, які вирішують критичні бізнес-потреби та надають значну цінність споживачам даних.

4. Розробіть платформу інфраструктури даних самообслуговування

Організація повинна надати платформу інфраструктури даних самообслуговування, яка дозволяє доменним командам легко створювати, розгортати та керувати своїми продуктами даних. Ця платформа повинна надавати необхідні інструменти та можливості для збору, зберігання, обробки даних та доступу до них. Виберіть платформу, яка підтримує децентралізоване керування даними та надає необхідні інструменти для розробки продуктів даних.

5. Впровадьте федеративне керування

Створіть федеративну модель керування для забезпечення узгодженості, безпеки та відповідності даних у всій організації. Ця модель повинна визначати чіткі стандарти та політики керування даними, водночас дозволяючи доменним командам зберігати автономію та гнучкість. Створіть раду з керування даними для нагляду за впровадженням та дотриманням політик керування даними.

6. Сприяйте культурі, що керується даними

Впровадження Data Mesh вимагає зміни в організаційній культурі. Вам потрібно сприяти культурі, що керується даними, де дані цінуються та використовуються для прийняття обґрунтованих рішень. Інвестуйте в навчання та освіту, щоб допомогти доменним командам розвинути навички, необхідні для ефективного керування та використання даних. Заохочуйте співпрацю та обмін знаннями між різними доменами.

Data Mesh проти Data Lake

Data Mesh та Data Lake — це два різні підходи до керування даними. Data Lake — це централізоване сховище для зберігання всіх типів даних, тоді як Data Mesh — це децентралізований підхід, який розподіляє володіння даними між доменними командами.

Ось таблиця, що підсумовує ключові відмінності:

Характеристика	Data Lake	Data Mesh
Архітектура	Централізована	Децентралізована
Володіння даними	Центральна команда даних	Доменні команди
Керування даними	Централізоване	Федеративне
Доступ до даних	Централізований	Децентралізований
Гнучкість	Нижча	Вища
Масштабованість	Обмежена центральною командою	Більш масштабована

Коли використовувати Data Lake: Коли вашій організації потрібне єдине джерело правди для всіх даних і вона має сильну центральну команду даних. Коли використовувати Data Mesh: Коли ваша організація велика та розподілена, з різноманітними джерелами даних та потребами, і прагне надати доменним командам можливість володіти та керувати своїми даними.

Сценарії використання Data Mesh

Data Mesh добре підходить для організацій зі складними ландшафтами даних та потребою в гнучкості. Ось кілька поширених сценаріїв використання:

• Електронна комерція: Керування даними, пов'язаними із замовленнями клієнтів, товарними запасами, логістикою доставки та маркетинговими кампаніями.
• Фінансові послуги: Керування даними, пов'язаними з роздрібним банкінгом, інвестиційним банкінгом та страхуванням.
• Охорона здоров'я: Керування даними, пов'язаними з медичними картками пацієнтів, клінічними випробуваннями та розробкою ліків.
• Виробництво: Керування даними, пов'язаними з ланцюгом постачання, виробництвом та продажами.
• Медіа та розваги: Керування даними, пов'язаними зі створенням, розповсюдженням та споживанням контенту.

Приклад: Глобальна роздрібна мережа може використовувати Data Mesh, щоб дозволити кожному регіональному бізнес-підрозділу (наприклад, Північна Америка, Європа, Азія) керувати власними даними щодо поведінки клієнтів, тенденцій продажів та рівня запасів, специфічних для їхнього регіону. Це дозволяє приймати локалізовані рішення та швидше реагувати на зміни ринку.

Технології, що підтримують Data Mesh

Декілька технологій можуть підтримувати впровадження архітектури Data Mesh, зокрема:

• Платформи хмарних обчислень: AWS, Azure та Google Cloud надають інфраструктуру та сервіси, необхідні для створення платформи даних самообслуговування.
• Інструменти віртуалізації даних: Denodo, Tibco Data Virtualization дозволяють отримувати доступ до даних з кількох джерел без їх фізичного переміщення.
• Інструменти каталогу даних: Alation, Collibra надають центральне сховище для метаданих та відстеження походження даних.
• Інструменти для конвеєрів даних: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Beam дозволяють створювати конвеєри даних у реальному часі.
• Інструменти керування даними: Informatica, Data Advantage Group допомагають впроваджувати та забезпечувати дотримання політик керування даними.
• Платформи керування API: Apigee, Kong сприяють безпечному та контрольованому доступу до продуктів даних.

Data Mesh та майбутнє керування даними

Data Mesh являє собою значний зсув у тому, як організації керують даними та отримують до них доступ. Децентралізуючи володіння даними та розширюючи можливості доменних команд, Data Mesh забезпечує швидшу доставку даних, покращену якість даних та підвищену гнучкість. Оскільки організації продовжують стикатися з проблемами керування зростаючими обсягами даних, Data Mesh, ймовірно, стане все більш популярним підходом до керування даними.

Майбутнє керування даними, ймовірно, буде гібридним, де організації використовуватимуть як централізовані, так і децентралізовані підходи. Озера даних продовжуватимуть відігравати роль у зберіганні сирих даних, тоді як Data Mesh дозволить доменним командам створювати та керувати продуктами даних, які відповідають конкретним потребам їхніх бізнес-підрозділів. Головне — вибрати правильний підхід для конкретних потреб та викликів вашої організації.

Висновок

Data Mesh — це потужний підхід до керування даними, який може допомогти організаціям розкрити повний потенціал своїх даних. Завдяки децентралізованому володінню даними, ставленню до даних як до продукту та створенню платформи інфраструктури даних самообслуговування, організації можуть досягти більшої гнучкості, покращеної якості даних та швидшої їх доставки. Хоча впровадження Data Mesh може бути складним, переваги варті докладених зусиль для організацій, які прагнуть стати по-справжньому керованими даними.

Оцінюючи, чи є Data Mesh правильним підходом для вас, враховуйте унікальні виклики та можливості вашої організації. Почніть з пілотного проєкту в конкретному домені, щоб набути досвіду та перевірити переваги Data Mesh перед його розгортанням у всій організації. Пам'ятайте, що Data Mesh не є універсальним рішенням, і його впровадження вимагає ретельного та продуманого підходу.