Integral Solutions - Rozwiązania IT dla firm Integral Solutions - Rozwiązania IT dla firm
Integral Solutions - Rozwiązania IT dla firm Integral Solutions - Rozwiązania IT dla firm

Data Mesh vs Data Fabric

Różnice i korzyści obu koncepcji

Odnieś sukces we współczesnej inżynierii danych - praktyczny przewodnik

Pobierz ebook
29.02.2024
Konieczność efektywnego gospodarowania danymi wynika z dynamicznego charakteru współczesnego biznesu, w którym dostęp do dokładnych i aktualnych informacji jest kluczowy dla podejmowania trafnych decyzji. Data Mesh i Data Fabric stanowią dwie innowacyjne koncepcje, zdobywające popularność w środowisku danych, oferując różne strategie reagowania na te wyzwania.

Data Mesh vs Data Fabric – 3 kluczowe różnice i udowodnione korzyści

W obliczu coraz bardziej rozwiniętego świata danych, organizacje stają przed wyzwaniem skutecznego zarządzania, gromadzenia i przetwarzania ogromnych ilości informacji. W tym kontekście dwie koncepcje, Data Mesh i Data Fabric, zyskują coraz większą popularność. Konieczność efektywnego gospodarowania danymi wynika z dynamicznego charakteru współczesnego biznesu, w którym dostęp do dokładnych i aktualnych informacji jest kluczowy dla podejmowania trafnych decyzji. Data Mesh i Data Fabric reprezentują różne podejścia do tego wyzwania, oferując organizacjom narzędzia i strategie mające na celu usprawnienie zarządzania danymi.

Data Mesh zakłada rozproszenie odpowiedzialności za dane, traktując je jako produkty, a nie tylko zasoby. To podejście sprzyja autonomii i samodzielności zespołów odpowiedzialnych za konkretne obszary danych, zwanych domenami danych. Każda domena działa niezależnie, co pozwala na bardziej zdecentralizowane podejście do zarządzania danymi. Z drugiej strony, Data Fabric reprezentuje bardziej scentralizowaną koncepcję, gdzie istnieje jednolita platforma integrująca różne źródła danych. Ta jednolitość ma na celu eliminację izolacji danych i stworzenie spójnej przestrzeni, w której dane są dostępne dla wszystkich zainteresowanych strony.

W obliczu dynamicznego rozwoju technologii i zmieniających się potrzeb biznesowych, organizacje muszą zastanowić się, które z tych podejść lepiej odpowiada ich specyficznym wymaganiom. Kluczowym jest zrozumienie, że wybór między Data Mesh a Data Fabric to nie tylko kwestia narzędzi, ale również strategii, które wpisują się w konkretne cele i procesy danej firmy. Wprowadzenie jednego z tych modeli może przyczynić się do bardziej efektywnego wykorzystania potencjału danych i lepszego dostosowania do dynamicznych realiów dzisiejszego biznesu.

Trzy kluczowe różnice między Data Mesh i Data Fabric to:

1. Architektura i Struktura

Data Mesh to podejście oparte na idei rozproszenia odpowiedzialności za dane w organizacji. Zakłada ono, że dane powinny być traktowane jako produkt, a zespoły odpowiedzialne za te produkty powinny działać niezależnie, ale zgodnie z ustalonymi standardami. Rozproszona architektura Data Mesh obejmuje centralny rejestr metadanych, ale samo zarządzanie danymi odbywa się w obrębie tzw. „domen danych”, gdzie odpowiedzialność jest rozdzielona między zespołami.

Data Fabric natomiast stawia na jednolitą, spójną strukturę zarządzania danymi. W tym podejściu architektura opiera się na scentralizowanej platformie, która integruje różne źródła danych i zapewnia spójny dostęp do informacji. To podejście ma na celu eliminację izolacji danych i stworzenie jednolitej przestrzeni, w której dane są dostępne dla wszystkich zainteresowanych użytkowników.

2. Skalowalność i Elastyczność

Data Mesh oferuje elastyczność i skalowalność poprzez decentralizację odpowiedzialności za dane. Każda domena danych działa niezależnie, co pozwala na łatwiejsze skalowanie w miarę wzrostu potrzeb organizacji. To podejście sprzyja również szybszym innowacjom, ponieważ zespoły są w stanie podejmować decyzje lokalnie, zgodnie z potrzebami swojej domeny.

W przypadku Data Fabric, elastyczność i skalowalność są osiągane poprzez scentralizowaną strukturę. Jednakże, może to prowadzić do wyzwań, zwłaszcza gdy organizacja staje w obliczu zwiększonej ilości danych lub potrzeby szybkiej adaptacji do zmieniających się warunków rynkowych.

3. Zarządzanie Metadanymi i Bezpieczeństwo

W Data Mesh zarządzanie metadanymi jest rozproszone. Każda domena danych jest odpowiedzialna za swoje metadane, co sprzyja lokalnemu zrozumieniu i dostosowaniu. Jednak konieczne jest utrzymanie centralnego rejestru metadanych, aby zapewnić spójność i integrację między domenami.

Data Fabric stawia na scentralizowane zarządzanie metadanymi. W tej strukturze, jedna platforma zarządza metadanymi dla wszystkich danych, co może ułatwić utrzymanie spójności, ale może być trudniejsze w dostosowaniu do specyficznych wymagań poszczególnych zespołów.

Korzyści z zastosowania Data Fabric

  • Integruje i łączy wszystkie dane organizacji. Umożliwia bezproblemowe udostępnianie danych dla poprawy wyników biznesowych.
  • Przyspiesza odkrywanie i analizowanie danych przez udostępnienie zaufanych danych wszystkim konsumentom danych.
  • Redukuje koszty i wysiłki związane z zarządzaniem danymi poprzez inteligentną automatyzację zadań związanych z zarządzaniem danymi.
  • Dostarcza analizy i wskazówki w czasie rzeczywistym przez optymalizację cyklu życia danych. Umożliwia elastyczne i szybsze rozwijanie aplikacji opartych na danych.

Korzyści z zastosowania Data Mesh

  • Umożliwia dostarczanie spersonalizowanych produktów danych. Spełnia wymagania biznesowe, łącząc strategiczne cele biznesowe z ekosystemem produktów danych, aby generować wartość biznesową.
  • Skaluje dostarczanie produktów danych, czyli sprawnie i efektywnie rozwija oraz dostarcza różne rodzaje danych w organizacji.
  • Poprawia elastyczność poprzez abstrakcyjną kompleksowość. Rozbija monolityczne, scentralizowane architektury, które mogą być wąskimi gardłami w czasie reagowania na potrzeby biznesowe dotyczące danych.
  • Pozwala organizacjom poprawić model operacyjny w celu dostosowania go do ich unikalnych potrzeb.

Data Mesh i Data Fabric stanowią dwie innowacyjne koncepcje, zdobywające popularność w środowisku danych, oferując różne strategie reagowania na te wyzwania. Pierwsza z nich, Data Mesh, promuje zdecentralizowane podejście do zarządzania danymi, umożliwiając autonomiczność zespołów odpowiedzialnych za konkretne obszary danych. Z drugiej strony, Data Fabric reprezentuje bardziej scentralizowane podejście, integrując różne źródła danych w jedną spójną przestrzeń. Ostateczny wybór między tymi dwoma modelami powinien wynikać z konkretnych potrzeb i celów organizacji. Bez względu na to, czy decydują się na zdecentralizowaną elastyczność Data Mesh, czy na scentralizowaną spójność Data Fabric, oba te podejścia przynoszą korzyści, które mogą wpłynąć pozytywnie na efektywne zarządzanie danymi oraz dostosowanie się do zmieniających się warunków biznesowych i technologicznych.

Zainteresowała Cię ta tematyka? Przeczytaj również:

Jak skutecznie zarządzać danymi w dużych organizacjach dzięki wsparciu koncepcji Data Mesh

 

CZYTAJ DALEJ NASZ BLOG