W erze rosnącej ilości danych, duże organizacje zmagają się z wykorzystaniem ich potencjału oraz z zapewnieniem szybkiego i efektywnego dostępu do informacji. Data Mesh i Data Governance mogą być kluczowe dla innowacji, ale ich wdrożenie stawia przed firmami wyzwania związane z złożonością, wydajnością i integracją.
Kilka dni temu natknąłem się na artykuł:
https://www.dataversity.net/innovating-with-data-mesh-and-data-governance/
Autorka zauważa, że duże organizacje pragną stworzyć elastyczne środowisko umożliwiające innowacje i szybkie reagowanie na podstawie nowych danych. Równocześnie potrzebują struktury zapewniającej wysoką jakość danych, dostosowanych do konsumpcji, upraszczając i przyspieszając dostęp do nich. Data Mesh – zdecentralizowana architektura danych (zbieranie, integrowanie i analizowanie danych z rozłączonych systemów) w połączeniu z federacyjnym Data Governance (skoncentrowanym na umożliwianiu dostępu zgodnie z wymogami ochrony prywatności) spełnia te cele.
Data mesh
Połączenia typu „spoke” łączą węzły, kierując ruch danych do lub od węzłów poprzez centralny punkt, co pozwala na szybki przepływ danych pomiędzy wieloma sieciami.
Firmy wybierają Data Mesh, aby przezwyciężyć ograniczenia „centralizowanych i monolitycznych” platform danych. Technologie takie jak jeziora danych (data lakes) czy magazyny danych (data warehouses) próbują skonsolidować wszystkie dane w jednym miejscu, ale w praktyce mogą prowadzić do ich „zatrzymania”.
Data Mesh umożliwia kontrolowanie danych przez ekspertów domenowych, dzięki czemu dane są lepiej zorganizowane, zarządzane i dostarczane. Daje to organizacjom trzy główne korzyści: prostotę, skalowalność i niezawodne zdalne łączność.
Data Governance
Jednak Data Mesh bez Data Governance napotyka na problemy związane z złożonością i niską wydajnością. Wprowadzenie podejścia opartego na produkcie danych (data product mindset) pozwala na przeciwdziałanie tym problemom. Każda domena staje się wewnętrznym dostawcą, odpowiedzialnym za dostarczane dane i ich dostosowanie do potrzeb klientów.
Federacyjny model Data Governance pomaga kierować tworzeniem i wykorzystaniem produktów danych w organizacji. Dzięki niemu możliwe jest ograniczenie politycznych przeszkód, zmniejszenie złożoności i zwiększenie wydajności. W modelu federacyjnym powstaje „wspólnota praktyki” lub gremium architektów danych, które wspólnie ustalają standardy i rekomendują, gdzie je stosować.
Od wielu lat obserwuję, jak pojawiają się kolejne koncepcje wykorzystania danych jako kluczowego zasobu dla rozwoju biznesu. Zaczynając od hurtowni danych, a kończąc na siatce danych i federacyjnym Data Governance opartym na współpracy grupy osób. W krótkim czasie spodziewam się, że masowe zastosowanie sztucznej inteligencji sprawi, iż optymalizacja przepływu danych między domenami przestanie być problemem. Firmy zaczną poszukiwać rozwiązań, które pozwolą im dynamicznie dostosowywać się do wymagań biznesowych i regulacyjnych w czasie rzeczywistym. Wrócimy do czasów, gdy istnieli w firmach guru od danych, jednak tym razem prawdopodobnie nie będą to żywi ludzie.
