Data Mesh áttekintése

Az adatháló az információk új szemléletét jelenti. A növekvő koncepcióból születik, hogy az adat valójában maga egy termék, egy eszköz, egy eszköz a végsőkig – nem egyszerűen valami, amit a vállalkozások később gyűjtenek és elemeznek egy visszamenőleges kísérlet során, hogy megértsék a már megtörtént dolgokat.

Adatháló definíciója

Az adatháló az adatkezelés olyan megközelítése, amely elosztott architektonikus keretrendszert használ. Más szóval a vállalat bizonyos adatkészleteinek tulajdonjogát és felelősségét a szaktudással rendelkező felhasználókra ruházza, hogy megértse, mit jelentenek ezek az adatok, és hogyan lehet azokat a legjobban kihasználni.

Az adathálós architektúra különböző forrásokból, például adattavakból és raktárakból kapcsol össze és von adatokat. Ezután továbbítja a releváns adathalmazokat a megfelelő emberi szakértőknek és tartományi csoportoknak az egész vállalaton belül. Lényegében egy központi adattóban lévő adatok széles skáláját rendezik és oszlatják el kezelhető tömbökbe azok számára, akik a legjobban megfelelnek annak megértéséhez és kiaknázásához.

Adatháló eredetek

Az adatháló 2009-ből származik, válaszul az adatarchitektúrák méretezésének kihívásaira a nagy, komplex szervezetekben. Az adatháló mögötti fő elképzelés az adattulajdon és az architektúra decentralizálása, az adatok termékként való kezelése és a felelősség hozzárendelése a tartományorientált csapatokhoz. Az adatháló egyesíti a tartományvezérelt tervezés, a termékgondolkodás és az önkiszolgáló infrastruktúra alapelveit, lehetővé téve a szervezetek számára az adatrendszerek méretezését anélkül, hogy monolitikus szűk keresztmetszeteket hoznának létre.

A központosított adatkezelési modellek gyakran meghibásodnak a nagy szervezetekben a következők miatt:

• Szűk keresztmetszetek a szállításban: Egyetlen központi csapat túlterheltté válik, lelassítva az adatokhoz való hozzáférést és az elemzéseket.
• Tulajdonosi hiányosságok: Az adatminőséggel kapcsolatos egyértelmű elszámoltathatóság hiánya a különböző területeken inkonzisztens normákat és bizalmi problémákat okoz.
• Skálázhatósági problémák: Az adatvolumen és a komplexitás növekedésével a központosított rendszerek nehezen méretezhetők, anélkül, hogy nagy többletköltséggel rendelkeznének.
• Nem megfelelő domainismeret: A központi csapatok nem ismerik alaposan az üzleti területeket, ami alacsony minőségű vagy félreigazított adatfeldolgozási termékekhez vezet.
• Korlátozott agilitás: Az egy csapaton keresztül koordinációt igénylő változások lelassítják a változó üzleti igényekre való reagálást.

Az adatháló előnyei

A régi adatbázisok és a korlátozott adatkezelési infrastruktúrák hozzájárultak ahhoz, hogy az adatokat egyetlen tárolóban kell tárolni, és néhány adatkezelő mérlegelése szerint ki kell mérni. Most az adatok azok az üzemanyagok, amelyek ösztönzik a vállalkozását; szabadon kell adni azoknak a tantárgyszakértőknek, akik a legjobban tudják, hogyan kell működésbe hozni és nyereséget elérni versenyképes időkben.

Az adatháló architektúra fő előnyei három kategóriában foglalhatók össze:

Skálázhatóság és agilitás

Megnövelt adathozzáférhetőség: Az adatháló biztosítja, hogy a szervezeten belül minden megfelelő ember hozzáférhessen a szükséges adatokhoz – hogy a lehető legjobb legyen a munkájához.

Testreszabható adatvezetékek és folyamatok: A legjobb és potenciálisan legjövedelmezőbb projektek közül sok a siker eléréséhez szükséges egyedi és testreszabott adathalmazok kordában tartása miatt kerül polcra. Az adathálóval a csapatok gyorsan elérhetik és tesztelhetik az új projektmodelleket a hagyományos idő- vagy erőforrásvesztés nélkül.

Csökkentett szűk keresztmetszetek: Ez nyilvánvaló győzelem/győzelem mind az informatikai csapatok, mind az adattulajdonosok számára. Továbbá a frusztráció és az irritáció forrásainak csökkentésével a vállalkozások elősegíthetik az egészséges üzletfejlesztés útjában álló silók lebontását.

Minőség és bizalom

Javított elemzési képességek: Amikor a szervezetek az adatokat napi használatra szánt termékként látják, a csapatok a tervezés és a stratégia első lépéseként kezdik el alkalmazni az adatokat. Ez a hibák csökkenéséhez és az üzletfejlesztés objektívebb, kevésbé véleményközpontú megközelítéséhez vezet.

Tartományok közötti együttműködés és újrahasználat

Csökkentett nyomás a központi adatkezelési csapatokra: Ez nemcsak a hátralékok és a frusztráció csökkentését jelenti, hanem számtalan órát szabadít fel tehetséges IT-csapatai számára, hogy speciálisabb, érdekesebb és jövedelmezőbb törekvéseknek szenteljék magukat.

A tulajdonjog decentralizálásával és az adatok termékként való kezelésével az adatháló lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy gyorsabban mozogjanak, bizalmat építsenek az elemzésekbe, és zökkenőmentesen skálázzák a doméneket.

Az adatháló alapelvei

Amikor adattavakról és adathálókról beszélünk, lényegében nagy adatokról beszélünk. Ami „nagyra” teszi az adatokat, az nem egyszerűen a hatalmas volumene. Más kritériumok mellett a big data definíciója is összetett, változó, gyorsan generált és strukturálatlan.

A lineáris adatbázis olyan, mint egy táblázat: oszlopokkal és sorokkal rendelkezik, és nem változtatható kategóriákkal rendelkezik, amelyekbe az összes adatösszetevőnek illeszkednie kell. A gépekből, érzékelőkből és ipari forrásokból származó adatok egy része strukturált, és jól illeszkedik egy lineáris adatbázisba. Függetlenül attól, hogy mennyi adatmennyiséget kell kezelnie, ha 100%-ban strukturált, nem felel meg a big data kritériumoknak, és lineáris adatbázisban tárolható, így viszonylag egyszerű a szűrés és a kinyerés.

De egyre inkább a modern big data strukturálatlan, és vizuális komponensekből, nyílt végű szövegekből, sőt videókból és gazdag médiából áll. Ezek a kulcsfontosságú adatok több ezer terabájtnyi információt tartalmazhatnak sok vállalat számára, és egyszerűen nem tárolhatók standard lineáris adatbázisban.

Adja meg az adattavat. Ahogy a nagy adatvolumenek növekedni kezdtek, az adattavakat olyan helyként fejlesztették ki, ahol komplex adatokat lehetett tárolni és elérni egy központi tárhelyről a nyers formátumában. Míg az adattavak kiváló megoldást jelentenek a big data problémára, mégis vannak gyengeségeik. Az adattavaknak nincsenek bizonyos elemzési funkcióik, így más lekérdezési, indexelési, átalakítási, lekérdezési és elemzési szolgáltatásoktól függnek.

Az adattavak által jelentett kihívásokra négy adatháló elv vonatkozik:

1. Tartományi tulajdon

A tulajdonjog az adattavakban bonyolult annak meghatározására, hogy túl sok játékos generáljon és férjen hozzá az adatokhoz. Egyértelműen meghatározott szerepek és felelősségek hiányában ugyanazt az adathalmazt a különböző felek eltérő módon kezelhetik, ami olyan következetlenségeket okoz, amelyek megnehezítik a használatot. Hasonlóképpen, más adatok is elhanyagolódnak, amikor azokat nem azok kezelik aktívan, akik végső soron használni fogják azokat.

Az adatháló-architektúra ezt a tulajdonjog decentralizálásával oldja meg. Biztosítja, hogy az adatok kezelése egyértelműen megosztható legyen a tartományok között, hogy minden egyes csoport vagy tartományszakértő irányítsa az általuk előállított és felhasznált adatokat. Ennek alátámasztására az adathálók összevont irányítási struktúrát is használnak, hogy lehetővé tegyék az adatmodellezés, a biztonsági szabályzatok és a megfelelőség központi ellenőrzését is. Az adatháló-tulajdon növeli az elszámoltathatóságot és javítja az adatok használhatóságát.

2. Adatok mint termék

Az adattavak nem tudják biztosítani az adatminőséget, ha az adatmennyiség túl nagy lesz, vagy ha maguk a központi adatkezelők nem értik. Az adathálós architektúra alapvetően értékes termékként kezeli az adatokat, ami az adatok minőségét és teljességét az adatkezelés élvonalába helyezi. Feltehetően mindegyik csapat ismeri azokat a legfontosabb kritériumokat és kérdéseket, amelyeket ki szeretne extrapolálni az általuk gyűjtött adatokból. Ezeknek a kritériumoknak és prioritásoknak az architektúrába való integrálásával az adatháló segíthet biztosítani a tiszta, friss és teljes adatok folyamatos és priorizált kézbesítését, még nagyobb adathalmazok esetén is. És természetesen a gépi tanulási algoritmusok alkalmazásakor ezek a kritériumok és az eredményül kapott adathalmazok idővel egyre pontosabbá és hasznosabbá válnak.

3. Önkiszolgáló adatplatform

Az adattavak szűk keresztmetszeteket okozhatnak központosított architektúrájuk és hagyományosan nehéz adatlehívási folyamataik és protokolljaik miatt. Ez jellemzően azt jelenti, hogy a nagy mennyiségű konszolidált adat vezérlése egyetlen informatikai vagy adatkezelési csapatra hárul. Az adatvolumen (és a visszakeresési igény) növekedésével ezek az informatikai csoportok túladóztatásra kerülnek.

Ezenkívül az adatoknak megfelelően felül kell vizsgálniuk és strukturálniuk kell őket az adatkezelési elvek betartásának és betartásának biztosítása érdekében. Ha indokolatlan nyomás nehezedik rájuk, előfordulhat, hogy ezek a megfelelési szakaszok átsietnek, ami potenciális kockázatot és veszteséget okoz a vállalatnak. Az adatháló elvei ezt az önkiszolgáló adatplatform lehetővé tételével kezelik. Hozzáférést és ellenőrzést biztosít az arra jogosult szakosodott felhasználóknak, akiknek nagyobb érdekük fűződik az adatokhoz – mindegyikük szigorú, besütött biztonsági protokollokat alkalmaz. Ez csökkenti a szűk keresztmetszeteket és felgyorsítja az adatkézbesítést.

4. Szövetségi irányítás

Míg a decentralizáció kulcsfontosságú, a szervezetek nem hagyhatják abba az irányítást. Az adatháló összevont irányítási modellt használ az autonómia konzisztenciával való kiegyensúlyozására. Ez azt jelenti, hogy a domének kezelik a saját adatfeldolgozási termékeiket, de meg kell felelniük a közös biztonsági, megfelelőségi és interoperabilitási szabványoknak a szervezet egészében. Az adatháló irányításának hibrid megközelítése biztosítja az agilitást a bizalom vagy a szabályozás betartásának feláldozása nélkül.

Míg az adatháló kihívásai léteznek, a decentralizált és demokratizálódott adatkezelési architektúra intelligensebbé, agilisabbá és pontosabbá tette a vállalkozásokat. Hogyan? Annak biztosításával, hogy a megfelelő adatok azonnal rendelkezésre álljanak a megfelelő emberek számára, bárhol és bármikor, amikor arra szükségük van. Az adatháló az adatok tényleges valósággá válnak, csökkentve az akadályokat és priorizálva az információk értékét, hogy a csapatok gyorsabban, akadálytalanul hozzáférhessenek az alapvető adatokhoz.

Adatháló architektúra és keretek

Megbeszéltük, hogy az adatháló az adatarchitektúra decentralizált formája, amely az adatokat alapvető üzletviteli eszközként kezeli. És ami a legfontosabb, hogy a független csapatok hogyan felelősek az adatok kezeléséért munkájuk és szakértelmük területén, miközben biztosítják a központilag meghatározott adatkezelési gyakorlatoknak való megfelelést. Ez a gondolkodásmódbeli változás az adatháló középpontjában áll.

Az adathálós architektúra madárszemnézete

Az adathálókban a domének az adatok fő előállítói és felhasználói, akik mindegyikük termékként birtokolja adatait a minőség és relevancia biztosítása érdekében. Az önkiszolgáló platform biztosítja az adatfeldolgozási termékek közzétételének, felfedezésének és felhasználásának infrastruktúráját, valamint az automatizált biztonsági és megfelelőségi funkciókat. A kormányzás egy egyesült modellben működik, amely egyensúlyt teremt az interoperabilitás és a biztonság globális szabványai és a helyi autonómia között, így a területek innoválni tudnak, miközben fenntartják a bizalmat és a következetességet a szervezeten belül.

Ahhoz, hogy jobban megértsük, hogyan illeszkedik össze az adathálós architektúra, merüljünk el a három fő összetevőjében.

Adatforrások

Ezek a tárházat – adattóként – reprezentálják, amelybe az elsődleges nyers adatokat táplálják. Legyen szó felhőalapú IIoT hálózatokról, ügyfélvisszajelzési űrlapokról vagy leselejtezett webes adatokról, ezek azok a nyers bemeneti adatok, amelyekre a felhasználók szükség szerint hivatkoznak és dolgoznak fel a hálózaton. Míg egy data lake megközelítés ezeket az adatokat egy központi helyre töltheti, az adathálós módszertan ehelyett elosztja a felelősséget ezen nyers adatok beviteléért, tárolásáért, feldolgozásáért és kinyeréséért egy felelős doménsorozaton belül.

Adatháló infrastruktúra

Az információk nem kizárólag az egyes részlegeken belül vannak elkülönítve, de megoszthatók a szervezet operatív hálózatán is, miközben megfelelnek az adatkezelési irányelveknek. Ez az adatháló két fő pillérének közvetlen eredménye: az önkiszolgáló adatplatform és az összevont irányítás. Az önkiszolgáló adatplatform biztosítja az egyes tartományok által az adataik általános beviteléhez, átalakításához, feldolgozásához és kiszolgálásához szükséges eszközöket és infrastruktúrát. Eközben az összevont irányítási elvek biztosítják a szabványosítást a szervezeten belül, lehetővé téve az adatok egyszerű interoperabilitását az összes tartományi csoport között.

Adattulajdonosok

Az adatháló végső összetevőjeként az adattulajdonosok felelősek a megfelelőségi, irányítási és kategorizálási protokollok alkalmazásáért a részlegeik adatainál. Például a HR-fájlokat bizonyos biztonsági protokollok segítségével kell tárolni, nem szabad használni őket erre vagy erre a célra, csak az ilyen személyek számára szabad kiadni. Természetesen minden részlegnek vannak olyan kategóriái és típusai, amelyek egyediek a részlegük vagy céljaik szempontjából. Egy data lake rendszerben az informatikai csapatoknak össze kell vágniuk mindezeket a különböző protokollokat és kategóriákat a különböző adattulajdonosok számára, akik a tóba dobták a cuccokat. Míg az adatháló-architektúra teljes körű hatáskört és ellenőrzést biztosít a domaintulajdonosoknak ezen ügyek felett, mert a tématerület-szakértőknél is jobbak a saját adataik kezelése és annak biztosítása, hogy azok megfeleljenek a minőségi előírásoknak?

Az adatháló működési modellje

Az adathálós működési modell összehozza az embereket, a folyamatokat és a technológiát, hogy lehetővé tegye a decentralizált adatkezelés méretét. Ez az együttműködés biztosítja, hogy az adatok zökkenőmentesen áramoljanak a szervezeten belül, elősegítve a bizalmat, az agilitást és az újrafelhasználást anélkül, hogy egyetlen központosított csapatra hagyatkozna. Az adatháló lehetővé teszi az interoperabilitást és a felfedezhetőséget azáltal, hogy közös szabványokat alkalmaz, és közös platformot, konzisztens formátumokat és keresőkifejezéseket, valamint irányítási szabályokat biztosít az adatfeldolgozási termékek közzétételéhez és felhasználásához. Az adathálós eszközök, például az adatkatalógusok és -regisztrációk lehetővé teszik a csapatok számára, hogy gyorsan megtalálják, biztonságosan elérjék és használhassák az adatfeldolgozási termékeket a szervezet egészében.

Gondoljunk egy adathálóra, mint egy modern városra: Minden környék (tartomány) saját közműveket és szolgáltatásokat kezel – például vizet, áramot és hulladékot –, mert tudják, hogy a helyi igényeik a legjobbak. A város közös infrastruktúrát biztosít, például utakat és tömegközlekedést (önkiszolgáló platform) és biztonsági szabványokat (irányítás), így a környékek káosz nélkül kapcsolódhatnak össze, hozzáférhetnek a városi erőforrásokhoz, és együttműködhetnek. Így az erőforrások szabadon áramlanak a városban, mindenki követi a közös szabályokat, és az innováció helyben virágzik, miközben az egész város zökkenőmentesen működik.

Adatháló a gyakorlatban: példák és használati esetek

Ahhoz, hogy az adatkezelési megoldások fejlődjenek és sikeresebbek legyenek, használhatónak és relevánsnak kell lenniük az alkalmazások és műveletek széles skálája számára. Az adathálós architektúra és a felhasználóbarátság javulásával azt tapasztaljuk, hogy a vállalati funkciók növekvő köre javulhat az adatok biztonságos és elosztott megközelítésével termékként és eszközként.

Fedezzünk fel néhány általános adathálós üzleti használati esetet.

Értékesítés

Az értékesítési csapatok számára mindez a potenciális vevők megszerzésére, ápolására és lezárására vonatkozik. Minél több időt töltenek az értékesítési csoport tagjai az íróasztalukon adminisztratív feladatok elvégzésével, annál kevesebb idejük van új ügyfelekkel való kapcsolatépítésre. Az adathálós architektúrával az értékesítési csapat felhasználóinak nem kell adatkezelési és lehívási szakértőknek lenniük ahhoz, hogy a leghatékonyabb és legrelevánsabb adathalmazokkal és kombinációkkal rendelkezzenek. Ha az értékesítési osztályok rendelkeznek az elemzéshez szükséges összes megfelelő adattal, az végrehajthatóbb elemzésekké és stratégiákká válik.

Példa értékesítési adatokra: A regionális vagy termékspecifikus értékesítési csapatok birtokolhatják CRM- és pipeline-adatdoménjeiket, lehetővé téve a pontos előrejelzést és a valós idejű irányítópultokat anélkül, hogy központi informatikai csoportra várnának.

Ellátási lánc és logisztika

A modern ellátási láncok sebezhetőek a zavarok hatalmas skálájával szemben. Versenyelőnyt jelent, ha a vállalatok gyorsan elindulhatnak, és egyenlő agilitással reagálhatnak mind a fenyegetésekre, mind az lehetőségekre. Napjaink globális ellátásilánc-adatai sűrűn és gyorsan érkeznek – az ügyfélvisszajelzéstől az IIoT hálózatokig és a digitális ikrekig. Ha tapasztalt és hozzáértő ellátásilánc-menedzserek maguk is képesek az adathalmazok bármelyikének valós idejű megkurtítására és részletezésére, a vállalkozások hatékony betekintési és akumenforrást kapnak.

Logisztikai lánc adathálós példa: A logisztikai lánc optimalizálása valós idejű rálátást igényel a készletszintekre, a szállítói teljesítményre és a logisztikai adatokra. Az adatháló minden tartományt – beszerzést, raktározást, szállítást – ad az adatfeldolgozási termékeinek tulajdonába, lehetővé téve a gyorsabb döntéseket és a költséghatékony műveleteket.

Gyártás

Az ellátási lánc részeként a vállalat gyártási műveletei egyaránt sérülékenyek a gyors piaci változásokkal és az ingadozó vevői igényekkel szemben. Korábban a design és a K&D csapatoknak a korábbi ügyféladatokra kellene támaszkodniuk, amelyeket más részlegektől kapnak. Napjainkban az adatháló élő adathozzáférést biztosít a szerkesztési táblázat mögötti felhasználóknak, a K+F és tesztelő csapatoknak, és egészen a gyártási szintig. A valós idejű ügyfél-visszajelzések azonnali tájékoztatást nyújtanak a termékfejlesztésről, és az IIoT hálózatokból és digitális szimulációkból származó aktuális intel segíthetik a gyárak biztonságosabb, gyorsabb és hatékonyabb működését.

Gyártási adatháló példa: A gyárszintű csapatok birtokolhatják az érzékelő- és gépteljesítmény-adatokat, lehetővé téve a prediktív karbantartást és az állásidő csökkentését decentralizált elemzések segítségével.

Marketing

Napjainkban az ügyfelek igényei és elvárásai alakítják a jövőt, és példátlan ütemben változnak és növekednek. Egy márkának jellemzően számtalan fogyasztói érintkezési pontja van a közösségi médiában, a célzott digitális hirdetésekben, valamint az online és többcsatornás vásárlási portálokon. A jelenlegi piac egyre növekvő vágyat lát a gyors testreszabás, a rövidebb termékéletciklusok, valamint a választék és a verseny hatalmas szintjei iránt. Ahhoz, hogy megértsék és megelőzzék ezeket a trendeket, a modern marketingeseknek valós idejű és egyidejű hozzáférésre van szükségük a legkülönbözőbb adathalmazokhoz. Korábban ez azt jelentette, hogy ezeket az adatokat más részlegektől kérték (és rájuk várták). Az adatháló beállításával azonban a marketingfelelősök pillanatok alatt, saját kifejezésük szerint is megbírálhatják és elérhetik ezeket az adatokat.

Marketingadatok mesh példa: Az ügyfél 360 fokos nézetének kialakításához több csatornából (pl. e-mail, közösségi és fizetett hirdetések) származó adatokat kell integrálni. Az adatháló lehetővé teszi, hogy minden csatorna saját tulajdonba vegye az adatfeldolgozási termékét, pontos, valós idejű elemzéseket biztosítva a személyre szabott kampányokhoz és a jobb ügyfélélményhez.

Emberi erőforrások

A HR-csapatoknak nagy mennyiségű, rendkívül összetett és érzékeny adatot kell kezelniük. A távoli és hibrid munkahelyek felé mutató növekvő tendenciával az adatok egyre bonyolultabbak és földrajzilag egyre változatosabbak lesznek minden nap. Nem beszélve a folyamatosan változó megfelelőségi és jogi problémákról, amelyeket a HR-csapatoknak oly sürgősen felül kell tartaniuk. A felvételtől a nyugdíjba vonulásig a HR-vezetőknek képesnek kell lenniük arra, hogy érvényesítsék, értékeljék és elemezzék a legáltalánosabban eltérő adathalmazokat bármely szervezetben. Az adathálós architektúra lehetővé teszi a megfelelő biztonsági protokollokat és a szigorúan korlátozott hozzáférést. Ugyanakkor lehetővé teszi a jogosult HR-felhasználók számára az adatokhoz és információkhoz való gyors és az összetett belső protokolloktól és a több részlegre kiterjedő bürokráciától való függés nélküli hozzáférést.

HR data mesh példa: a toborzási, bérszámfejtési és teljesítménykezelő csapatok szabályozhatják saját adattartományaikat, javítva a megfelelőséget és lehetővé téve a valós idejű munkaerő-elemzéseket a stratégiai döntéshozatalhoz.

Pénzügy

A HR-hez hasonlóan a pénzügyi és számviteli csapatok is felelősek a rendkívül fontos és érzékeny adatokért. A modern ERP rendszerek forradalmasítják a pénzügyeket, in-memory adatbázis-technológiát használnak a pillanatnyi jelentések, elemzések és előrejelzések testre szabásához. Még akkor is, ha a pénzügyi csapatok a legjobb adatbázisokat és ERP-ket használják, gyakran még mindig akadályokba ütköznek a régóta fennálló és merev kultúrák, a nehéz silók és a bürokratikus, régi iskolai folyamatok miatt. Az adathálós architektúra alapvető változást hoz a pénzügyi adatok megtekintésének és kezelésének módjában. Még stagnáló gondolkodást is felrázhat, ami akkor fordulhat elő, ha a szervezetek felhatalmazzák a csapatokat saját öregedési adatfolyamataik birtoklására és felülvizsgálatára.

Példa pénzügyi adatokra: A pénzügyi tervezési csapatok birtokolhatják a bevételi, kiadási és beruházási adatdoméneket, biztosítva a pontos előrejelzést és az agilis szcenáriómodellezést anélkül, hogy egyetlen központi csoportra támaszkodnának.

Egyértelmű, hogy az adatháló nem csak egy újabb kulcsszó, és olyan adatstratégiai trend, amelyet komolyan kell venni. A különböző méretű és iparágú vállalatok adathálót használnak, és lehetőségeket keresnek az adatok felhasználására az elemzések és az érték létrehozásához.

Adatháló alternatívák

Míg az adatháló decentralizált megközelítést kínál az adatkezeléshez, nem ez az egyetlen lehetőség. A hagyományos architektúrák, mint például az adattavak és az adattárházak továbbra is széles körben használatosak nagy mennyiségű adat központosítására és tárolására, gyakran olyan adattóházakkal párosítva, amelyek strukturált és strukturálatlan adatfunkciókat kombinálnak. Más modellek, például az adatszövet, az adatintegráció és -koordináció egységes rétegének létrehozására összpontosítanak a különböző rendszerek között. Minden alternatíva másképp kezeli a skálázhatóságot, az irányítást és a hozzáférhetőséget, így a választás a szervezeti igényektől és az érettségtől függ.

Nézzük meg az adatháló alternatívákat és azok összehasonlításának módját.

Adatháló vs. data lake/lakehouse

Adatháló vs. adattárház

Adatháló kontra adatszövet

Adatháló implementálása

Az adatháló megvalósításához stratégiai megközelítésre van szükség, amely egyensúlyba hozza a decentralizációt a megosztott szabványokkal. Íme a legfontosabb adathálós lépések:

1. Kísérleti területek azonosítása: Kezdje kicsiben két vagy három terület kiválasztásával, amelyek egyértelmű üzleti értékkel és erős adatérettséggel rendelkeznek. Ezek a csoportok korai alkalmazóként fognak szolgálni, bizonyítva az adathálós modellt, mielőtt a szervezet egészére kiterjedően méreteznék őket.
2. Platform létrehozása: Állítson össze egy önkiszolgáló adatplatformot, amely közös eszközöket biztosít az adatfeldolgozási termékek közzétételéhez, felfedezéséhez és felhasználásához. Ide tartoznak az adatkatalógusok, API-k és automatizált biztonsági funkciók a tartományi csoportok súrlódásának csökkentése érdekében.
3. Összevont irányítás meghatározása: Hozzon létre olyan irányítási szabályzatokat, amelyek betartatják a globális biztonsági, megfelelőségi és interoperabilitási szabványokat, miközben lehetővé teszik a domének autonómiáját. Az irányításnak tartalmaznia kell egyértelmű szerepeket, adatfeldolgozási termékek meghatározását és minőségi elvárásokat.

Kerülendő antiminták

Ha az adatháló hibásan történik a természetes szervezeti minták nem követésével, az zavart és viszályt okozhat. Az adatháló antimintázata visszatérő megközelítés vagy gyakorlat, amely hasznosnak tűnik, de végső soron aláássa az architektúra alapelveit. Az elkerülendő antiminták közé tartoznak a következők:

• Az adatháló kezelése, mint egy másik központosított adattó.
• A kulturális változás figyelmen kívül hagyása – a technológia önmagában nem oldja meg a tulajdonosi kérdéseket.
• A platform túltervezése az üzleti érték bizonyítása előtt.
• Az adatok minőségével kapcsolatos egyértelmű elszámoltathatóság hiánya.
• Túl gyorsan kell méretezni anélkül, hogy ellenőrizné az adathálós modellt a kísérleti tartományokban.

Öt bevált gyakorlat az adathálóval kapcsolatban

1. Indítsa el a kis- és iterátumot: A mintatartományok használatával finomítsa a folyamatokat a méretezés előtt.
2. Adatok termékként való kezelése: Tulajdonosi, SLA-k és használhatósági szabványok meghatározása minden adathalmazhoz.
3. Befektetés a megosztott eszköztárba: Tegye egyszerűvé a közzétételt és felfedezést a tartományi csapatok számára.
4. Az irányítás korai beágyazása: Az autonómia és a megfelelőség egyensúlya a kezdetektől fogva.
5. Fókuszálás az üzleti eredményekre: Igazítsa az adatfeldolgozási termékeket mérhető értékhez, ne csak technikai célokhoz.

A tartományi tulajdon, a robusztus platform és az összevont kormányzás kombinálásával a szervezetek javíthatják az agilitást, a bizalmat és a domének közötti együttműködést – a hagyományos központosított modellek szűk keresztmetszetei nélkül.

Mérések és mérőszámok

A siker értékeléséhez olyan adatháló mérőszámok szükségesek, amelyek egyensúlyba hozzák a műszaki teljesítményt az üzleti eredményekkel. Ezek a mérőszámok a következők lehetnek:

• Adatfeldolgozási termék minősége SLO-k/SLA-k: Alapvető fontosságú, de az egységesség helyett az egyes domének kontextusához kell igazítani. Példa az adatfeldolgozási termék KPI-jaira:

  • Adatok frissessége: a megállapodás szerinti időablakon belül frissített adatfeldolgozási termékek százalékos aránya – például óránként vagy naponta
  • Teljesség: az adathalmazokban kitöltött kötelező mezők százaléka
  • Rendelkezésre állás: az adatfeldolgozási termékek produktív ideje – például 99,9%

• Fogyasztói örökbefogadás és újrafelhasználás: Erős értékmutató lehet, de pontos mérése gyakran magában foglalja a használati minták és visszajelzések nyomon követését a csapatok között. Példák a fogyasztói elfogadási és újrafelhasználási KPI-kre:

  • Egyedi végfelhasználók száma adatfeldolgozási termékenként
  • Tartományok közötti újrahasználati arány: több domén által felhasznált adatfeldolgozási termékek százalékos aránya
  • Fogyasztói elégedettségi pontszám felmérésekből vagy visszajelzésekből

• Időrálátás és kiszolgálási költségek: A központosított modellekhez viszonyított hatékonyságnövekedés kiemelése, de ezek a fejlesztések a szervezeti érettségtől és az alapfolyamatoktól függnek. Példák az elemzésig eltelt időre és a költségek kiszolgálására vonatkozó KPI-k:

  • Átlagos idő az adatkéréstől a végrehajtható elemzésig
  • Működési költségek csökkentése a központosított modellhez képest
  • Adatkérelmek hátralékának csökkenése százalékban

• Megragadandó közös versenytársi szakadék: Fókuszáljon azokra a területekre, ahol a versenytársak küzdenek, és adathálós elveket alkalmaznak azok túlteljesítésére. A KPI-k rögzítésére példa a versenytársak közötti különbség:

  • Az adatfeldolgozási termék képességei által orvosolt azonosított versenytársi gyengeségek száma – például jobb felderíthetőség, gyorsabb adathozzáférés
  • Az új adatfeldolgozási termékek piaci időbeli előnye a versenytársakkal szemben
  • Az önkiszolgáló bevezetési arány növekedése a versenytársak becsléseihez képest

Ezek a mérőszámok együttesen iránymutató betekintést nyújtanak abba, hogy az adatháló agilitást, bizalmat és skálázhatóságot biztosít-e anélkül, hogy egyetlen méretben megfelelne az összes viszonyítási alapnak.

Data Mesh GYIK