Data Mesh: En Översikt
Data Mesh är en arkitekturmodell för datahantering som syftar till att etablera en gemensam och centraliserad grund för all data inom en organisation. Den eftersträvar att forma en kultur och styrning kring data, vilket främjar självbetjäning, oberoende team och möjligheten för dem att samverka och innovera genom data. Låt oss utforska vad Data Mesh faktiskt innebär.
Vad är Data Mesh?
Enkelt uttryckt är Data Mesh en decentraliserad arkitektur för datahantering inom en organisation. Detta innebär att kontroll och ägande av data placeras hos de team som använder den, snarare än att centralisera allt till en enda enhet eller avdelning.
Detta synsätt betonar datans betydelse som en central tillgång. Data Mesh är utformat för att hjälpa organisationer att förbättra datakontroll, datakvalitet och dataförbindelse, samtidigt som det skapar en kultur av data-drivet beslutsfattande.
Data Mesh-Arkitektur
En typisk Data Mesh-arkitektur omfattar tre nyckelkomponenter: datakällor, infrastruktur och domänspecifika datapipelines som sköts av de funktionella ägarna.
Bildkälla: Microsoft
- Datakällor: Detta är de olika källorna till data inom organisationen, som databaser, API:er och sensorer.
- Datainfrastruktur: Detta är den underliggande strukturen som används för att lagra, bearbeta och hantera data. Det kan inkludera datasjöar, datalager och andra system för datahantering.
- Domänspecifika datapipelines: Dessa är system som används för att överföra data från källorna till infrastrukturen och göra dem tillgängliga för de team som behöver dem. Dessa pipelines övervakas av de funktionella ägarna som säkerställer datans kvalitet och relevans för verksamheten.
Dessa tre delar är sammankopplade och integrerade, snarare än att vara isolerade enheter. Inom en Data Mesh-struktur är varje team ansvarigt för den data de använder, inklusive dess kvalitet, tillgänglighet och säkerhet.
Detta decentraliserade tillvägagångssätt hjälper till att säkerställa att data används effektivt och att teamen har den information de behöver för att fatta grundade beslut. Det främjar också en kultur av datadrivet beslutsfattande genom att göra data mer tillgänglig, transparent och tillförlitlig.
Steg för att Utforma en Data Mesh-Arkitektur
För att implementera en Data Mesh-lösning i en organisation kan följande steg följas:
1. Identifiera Affärsdomäner
Det första steget är att definiera de affärsdomäner som finns inom organisationen. Det är de delar av verksamheten som är ansvariga för att leverera värde till kunderna. Varje domän ska ha en tydlig ägare som är ansvarig för den data som används inom domänen.
2. Etablera Data Governance
Ett tydligt ramverk för data governance bör skapas för att säkerställa att data används på ett ansvarsfullt och etiskt sätt. Detta inkluderar att definiera roller och ansvar för datahantering, sätta upp standarder för datakvalitet och noggrannhet samt fastställa processer för dataåtkomst och användning.
3. Definiera Dataägande
Varje affärsdomän ska vara ansvarig för den data de använder, inklusive dess kvalitet och noggrannhet. Detta innebär att domänen bör vara delaktig i skapandet och underhållet av data, samt dess användning och distribution.
4. Främja Datakompetens
För att möjliggöra för anställda att fatta väl underbyggda beslut baserade på data är det viktigt att främja datakompetens inom organisationen. Detta kan uppnås genom utbildningsprogram samt genom att tillhandahålla de verktyg och resurser som anställda behöver för att arbeta med data.
5. Demokratisera Dataåtkomst
Data Mesh uppmuntrar till data-demokratisering, vilket innebär att data ska vara tillgänglig för alla anställda. Detta kan genomföras genom att tillhandahålla verktyg och resurser som gör det möjligt för anställda att komma åt och använda data från hela organisationen.
6. Implementera Datahanteringsprocesser
För att säkerställa att data hanteras och underhålls på ett korrekt sätt är det viktigt att införa processer och rutiner för datahantering. Detta inkluderar uppgifter som datainmatning, datatransformering samt datalagring och hämtning.
Principer för Data Mesh
Data Mesh bygger på en uppsättning principer och metoder som syftar till att skapa en kultur av datadrivet beslutsfattande och underlätta för anställda att få tillgång till och använda data från hela organisationen.
Bildkälla: altexsoft
De fyra huvudprinciperna är:
- Domänspecifikt decentraliserat dataägande och arkitektur: Denna princip betonar vikten av att organisera data kring affärsdomäner, där varje enhet är ansvarig för datan de använder och dess kvalitet.
- Data som produkt: Denna princip ser data som en värdefull tillgång som bör hanteras och styras som en produkt, vilket inkluderar att definiera dataprodukter och skapa produktteam.
- Självbetjäningsinfrastruktur för data: Denna princip främjar skapandet av en modell för självbetjäning, där affärsenheter har större kontroll över den data de använder.
- Federerad beräkningsstyrning: Denna princip fastställer ett ramverk för datastyrning som beaktar behoven och målen för alla intressenter, inklusive affärsenheter, IT och dataforskare.
Vikten av Data Mesh
Det finns flera anledningar till varför en organisation kan överväga att använda Data Mesh:
- Förbättrad datakvalitet och precision: Genom att organisera data kring affärsdomäner och etablera tydligt ägande och styrning kan Data Mesh hjälpa till att förbättra kvaliteten och noggrannheten i datan.
- Förbättrad datatillgänglighet och användbarhet: Data Mesh främjar demokratisering av data, vilket gör den tillgänglig för alla anställda.
- Större kontroll över data: Med Data Mesh får affärsenheter mer kontroll över den data de använder och dess kvalitet.
- Bättre Data Governance: Data Mesh främjar skapandet av tydliga ramverk för datastyrning.
Sammanfattningsvis kan Data Mesh hjälpa organisationer att effektivt använda sina dataresurser och skapa en kultur av datadrivet beslutsfattande.
Data Mesh vs. Data Lake
Data Mesh och Data Lake skiljer sig åt när det gäller fokus, organisation av data, betoning på datastyrning och synsätt på dataåtkomst.
| Funktion | Data Mesh | Data Lake |
| Fokus | Verksamhetens behov | Tekniska aspekter |
| Dataorganisation | Runt affärsdomäner | Hierarkisk filstruktur |
| Dataägande | Affärsenheter | Flera avdelningar |
| Styrning & Kompetens | Framhävs | Inte nödvändigt |
| Beslutsfattande | Datadrivet | Centralt arkiv |
| Dataåtkomst | Självbetjäning | Kräver IT |
| Datademokratisering | Främjas | Begränsad |
| Design | Domändriven | Inget specifikt |
| Datahantering | Processer och praxis | Kanske inte |
| Planering | Mer förhandsplanering | Mer flexibelt |
En Data Lake är ett centraliserat arkiv för att lagra strukturerad och ostrukturerad data i stor skala. Det är en plats för data i sin råa form innan bearbetning. Data Mesh fokuserar på att ge team möjlighet att äga sin egen data, istället för att förlita sig på en centraliserad enhet.
Data Mesh-Resurser
Det finns flera resurser online för att lära sig mer om Data Mesh. Att lära sig rätt är viktigt för att få en bra förståelse.
1. Data Mesh – ett modernt decentraliserat datahanteringskoncept
Denna Udemy-kurs går igenom grunderna i Data Mesh-arkitektur och ger olika fallstudier om hur man implementerar det.
Kursen kan slutföras inom en vecka, men det är viktigt att ha tid för att förstå materialet fullt ut.
2. Data Mesh: Den kompletta mästarklassen
Denna kurs är bra för de som vill utveckla sin karriär inom datahantering. Den täcker alla ämnen som rör design av en Data Mesh och dataproduktarkitektur.
Efter kursen kan du implementera Data Mesh i verkliga företag. Inga förkunskaper krävs.
3. Data Mesh: Levererar datadrivet värde i skala
Denna bok introducerar konceptet Data Mesh och ger en översikt över hur man designar arkitekturen samt en guide för strategi och utförande.
Många recensenter har funnit boken användbar för att förstå principerna och mönstren för Data Mesh.
Slutsats
Data Mesh är ett designmönster och kulturellt ramverk för att bygga en datadriven organisation. Den bygger på att skapa en ”enda källa till sanning” för data och främjar data som en produkt.
Detta uppnås genom decentraliserad datastyrning, där team är ansvariga för kvaliteten och tillgängligheten av data inom sina domäner. Data Mesh betonar också vikten av tydliga dataavtal mellan team och användningen av dataupptäcktsverktyg.
Jag hoppas att denna artikel har varit till hjälp för att lära sig mer om Data Mesh. Du kanske också vill lära dig mer om datavirtualisering.