Data Mesh или Data Fabric: что подойдет вашей организации?

Доступ к соответствующим данным в режиме реального времени помогает организациям оптимизировать свою производительность и укрепить свои конкурентные позиции. Легкий доступ к данным способствует достижению таких результатов, способствуя сотрудничеству и позволяя командам эффективно использовать собранную информацию. Однако сбор таких огромных объемов информации создает проблемы управления данными, которые организациям приходится искать пути решения.

Фабрики данных и сетка данных — два распространенных решения этой проблемы. В чем разница между этими двумя подходами? И какой из них подойдет вашей организации? Давайте копаться.

Дополнительная информация в Data ScienceПоиск в дереве Монте-Карло: руководство

Архитектура сетки данных — это стратегия децентрализации, означающая, что данные организованы по конкретной бизнес-области с целью достижения согласованности между несколькими бизнес-областями. В основном это процесс, управляемый человеком, в котором участвуют профильные эксперты по данным, которые маркируют информацию, создают правила и определяют, кто вносит свой вклад. Это люди, которые работают в группе обработки данных и используют свой опыт для создания правильных полей, связанных с бизнес-процессами. Цель состоит в том, чтобы попытаться улучшить понимание того, как использовать данные на бизнес-уровне или как выяснить, что происходит внутри ваших данных и может повлиять на ваш бизнес.

При использовании сетки данных предприятие не зависит от централизованной платформы и имеет доступ к многочисленным репозиториям. Каждый из них посвящен определенной сфере бизнеса или отделу, например закупкам. Сети данных также помогают перейти к облачным средам. Это потому, что, когда вы лучше владеете данными, которые управляют вашим бизнесом, вы можете понять контекст того, что необходимо перенести или что, возможно, потребуется консолидировать при переходе в облако. Структура сетки данных также может быть легко масштабирована предприятиями по мере изменения их требований к управлению данными.

Структура сетки данных работает с озерами данных, хранилищами данных и другими традиционными методами хранения данных. Преимущества архитектуры ячеистой сети данных включают лучший контроль доступа и управление информацией (это относится непосредственно к таким областям, как соблюдение требований и регулирование). Они также избавляют от множества информационных узких мест, которые типичны, когда предприятия управляют своими данными устаревшими централизованными методами.

Преимущества дизайна сетки данных привлекательны для крупных предприятий, которые обрабатывают чрезвычайно сложные наборы данных. Одна из причин этого заключается в том, что на крупных предприятиях обычно есть люди, выполняющие роли и обязанности, отвечающие за основные объекты основных данных. Бизнес-процессы этих предприятий во многом зависят от правильности этих данных. Здесь хорошо работает сетка данных.

Тем не менее, для небольших фирм, обрабатывающих менее сложные данные, может быть более практичный выбор помимо подхода сетки данных.

Подход к фабрике данных более автоматизирован, чем к сетке данных. Он использует искусственный интеллект и машинное обучение вместо того, чтобы полагаться на экспертов по данным.

В отличие от сетки данных, структура данных предназначена для поддержки сквозной интеграции различных конвейеров данных. Такие конвейеры представляют собой метод, при котором необработанные данные принимаются из различных источников данных, а затем перемещаются в хранилище данных, например хранилище данных. Такая архитектура обеспечивает интеграцию за счет использования автоматизированных систем и передовых интеллектуальных технологий, таких как качество данных, управление основными данными, управление метаданными и инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения.

Распорядители данных могут унифицировать множество приложений и систем, используя подход фабрики данных. Интеграция различных источников данных улучшает доступность информации, повышает безопасность и позволяет предприятиям лучше защищать потребителей.

Подход к фабрике данных также имеет то преимущество, что позволяет анализировать доступ к данным и их использование на предприятии. Предложения, основанные на шаблонах использования, реализации правил и доступности тщательно подобранных наборов данных, могут сократить время, необходимое для обнаружения конкретных данных, которые ищет член команды. Интеллектуальные данные, находящиеся за сеткой данных, могут выявить слабые места в метаданных, побуждая бизнес-пользователей вводить данные или предлагать другие активы данных, которые могут иметь отношение к пользователю.