Data Mesh vs. Data Fabric: Vallankumoukselliset tavat tiedonhallintaan

Älykkäät ratkaisut yhä monimutkaisemman ja laajemman datan käsittelyyn

Mikä on Data Mesh?

Perinteisessä data-arkkitehtuurissa vastuu datan hallinnasta, laadusta ja saatavuudesta on yleensä keskitetysti dataosastolla tai tietovarastolla. Tämä keskitetty yksikkö kerää, tallentaa ja hallinnoi koko organisaation dataa. Tämä lähestymistapa voi kuitenkin johtaa pullonkauloihin, joustavuuden puutteeseen ja datan tehottomaan hyödyntämiseen. Lisäksi liiketoiminnan yksiköiden on luotettava keskusyksikköön saadakseen tarvittavat tiedot käyttöönsä.
Data Mesh -käsitteen esitteli ensimmäisen kerran Zhamak Dehghani vuonna 2020. Käsite asettaa perinteisen tiedonhallinnan päälaelleen jakamalla tiedonhallinnan vastuun yksittäisille tiimeille tai toimialueille organisaatiossa. Tämä tarkoittaa, että kukin tiimi on vastuussa oman datansa hallinnasta ja tarjoamisesta. Tämä mahdollistaa tiiviimmän yhteistyön liiketoimintayksiköiden ja datan välillä, sillä tiimit voivat tuoda toimialueensa asiantuntemuksen ja erityisvaatimukset datanhallintaan. Samalla tiimit voivat reagoida nopeammin muutoksiin ja tehdä tietopohjaisia päätöksiä, koska heillä on suora pääsy omiin tietoihinsa ja niiden hallintaan. Tämän lähestymistavan voisi luulla johtavan datakaaokseen, mutta itse asiassa tilanne on toinen. Selkeät käyttöliittymät ja standardit mahdollistavat yhteistyön sekä tietojen jakamisen tiimien kesken. Siksi Data Mesh lupaa skaalautuvuutta, joustavuutta ja tehokkuutta tuomalla tietovastuun lähemmäksi liiketoimintayksiköitä ja hyödyntämällä niiden asiantuntemusta. Lisäksi se vähentää pullonkauloja, helpottaa tietojen saatavuutta ja parantaa tietojen laatua, koska tiedonhallinnasta vastaavat tiimit tuntevat parhaiten niiden erityisvaatimukset ja -tarpeet.

Data Meshin edut

• Skaalautuvuus ja joustavuus: Data Mesh antaa yrityksille mahdollisuuden mukauttaa datainfrastruktuurinsa joustavasti vastaamaan kasvavia vaatimuksia. Jakamalla tietovastuuta eri tiimeille tai toimialueille mahdollistetaan helppo skaalautuvuus ja nopea reagointi muutoksiin.
• Tehokas datanhallinta: Hajautetun tiedonhallintavastuun ansiosta tiimit voivat hallinnoida tietojaan tehokkaammin, koska ne tuntevat tarkemmin omat tietovaatimuksensa. Tämä parantaa tietojen laatua, kun tiimit ylläpitävät tietojaan aktiivisesti ja toteuttavat toimenpiteitä laadun varmistamiseksi.
• Toimialan asiantuntemuksen hyödyntäminen: Liiketoimintayksiköiden ja data-asiantuntijoiden välinen yhteistyö paranee. Tiimit voivat tuoda omaa toimialatuntemustaan ja tehdä omiin erityistarpeisiinsa sopivia datalähtöisiä oivalluksia.
• Ketteryys ja nopeampi päätöksenteko: Suoran tiedonsaannin ansiosta tiimit voivat reagoida nopeasti muutoksiin ja tehdä perusteltuja päätöksiä. Tämä parantaa ketteryyttä ja mahdollistaa nopeamman innovoinnin.

Data Meshin haasteet

• Koordinointi ja hallinto: Tehokas koordinointi ja hallinnointi ovat ratkaisevan tärkeitä hajautetussa tiedonhallintavastuussa, jotta tehokas yhteistyö ja tietojen korkea laatu voidaan taata. Optimaalinen yhteistyö edellyttää selkeää viestintää, yhtenäisiä standardeja, riittävää koulutusta ja asianmukaista hallintorakennetta.
• Tietojen laatu ja turvallisuus: Kun tietovastuu on hajautettu eri tiimeille, vaarana on epäjohdonmukaisuus tietojen laadussa ja mahdolliset tietoturvaongelmat. On tärkeää ottaa käyttöön mekanismeja, joilla seurataan ja turvataan tietojen laatua ja varmistetaan tietosuojaperiaatteiden noudattaminen koko organisaatiossa.
• Muutosten hallinta ja kulttuurinen sovittaminen: Data Meshin käyttöönotto edellyttää usein organisaatiokulttuurin ja -käytäntöjen muuttamista. Työntekijöiden perehdyttäminen hajautettuun tietovastuuseen ja Data Meshin etujen ymmärtämiseen voi olla haastavaa.
• Monimutkainen integrointi: Koska tiedot hajautetaan eri tiimeihin ja toimialoille, tietojen integrointi ja yhdenmukaistaminen voi olla haastavaa. Tarvitaan siis sopivia mekanismeja ja työkaluja, jotka mahdollistavat saumattoman integroinnin ja huolehtivat tietojen yhdenmukaisuudesta.

Mikä on Data Fabric?

Data Fabric on tekninen arkkitehtuuri, joka mahdollistaa tietojen saumattoman integroinnin eri järjestelmissä. Ajattele sitä kankaana, joka yhdistää tietolähteet, tietokannat, järjestelmät ja sovellukset ja mahdollistaa sujuvan tiedonkulun. Data Fabric poistaa datasiilojen, eri formaattien ja monimutkaisten integrointiprosessien luomat rajoitteet. Yritykset voivat hyötyä tietojen johdonmukaisesta saatavuudesta, reaaliaikaisesta synkronoinnista sekä helpommasta tiedonsaannista.
Termi ”Data Fabric” viittaa arkkitehtuuriin tai infrastruktuuriin, joka mahdollistaa tietojen saumattoman ja läpinäkyvän integroinnin, yhdistämisen ja hallinnan eri järjestelmien ja alustojen välillä. Data Fabric luo yhteisen tiedonhallintakerroksen, joka mahdollistaa tietojen reaaliaikaisen integroinnin, yhdenmukaistamisen ja vaihdannan. Se varmistaa, että data voi virrata sujuvasti lähteestä toiseen riippumatta siitä, onko se pilvessä, paikallisissa järjestelmissä vai hybridiympäristöissä. Tällä tavoin Data Fabric toimii yhdistävänä elementtinä, joka helpottaa tietojen käyttöä eri järjestelmissä riippumatta niiden sijainnista tai tietolähteestä. Data Fabricin tavoitteena on siis vähentää monimutkaisuutta tietojen käsittelyssä sekä parantaa tietojen yhdenmukaisuutta ja laatua.
Data Fabric -arkkitehtuurin keskeisiä ominaisuuksia ja komponentteja ovat:

• Tietojen integrointi: Data Fabric mahdollistaa eri lähteistä ja järjestelmistä tulevien tietojen integroinnin. Siihen voi sisältyä jäsenneltyä dataa tietokannoista, jäsentämätöntä dataa tiedostojärjestelmistä ja dataa eri muodoissa, kuten API- tai suoratoistodatana.
• Tietojen yhdenmukaistaminen: Järjestelmä tarjoaa myös mekanismeja datan yhdenmukaistamiseen ja muuntamiseen. Se mahdollistaa tietojen yhdistämisen eri lähteistä, tietomuotojen standardoinnin ja yhdenmukaistamisen yhteisten standardien kanssa.
• Tietojen käyttö ja saatavuus: Data Fabric antaa tiedot saataville reaaliaikaisesti ja eri sovellusten, järjestelmien tai käyttäjien käyttöön. Se tarjoaa ominaisuuksia, kuten tietoluetteloita, metatiedon hallintaa tai käyttöliittymiä, jotka helpottavat tietojen käyttöä.
• Tiedon hallinta ja valvonta: Data Fabric sisältää myös toimintoja datan hallintaa ja valvontaa varten. Se tukee esimerkiksi tietoturvaa, tietosuojaa, pääsynvalvontaa ja tiedon laatua, jotta tiedon luotettavuus ja laatu voidaan varmistaa.
• Skaalautuvuus ja vikasietoisuus: Data Fabric on suunniteltu skaalautuvaksi ja vikasietoiseksi. Se pystyy käsittelemään kasvavia tietomääriä ja kasvavia tietojenkäsittelyvaatimuksia ja mahdollistaa resurssien tehokkaan käytön.

Data Fabricia voidaan käyttää erilaisissa skenaarioissa ja käyttötapauksissa, kuten tietojen integroinnissa, data-analytiikassa, reaaliaikaisessa analytiikassa, IoT-sovelluksissa, pilvilaskennassa ja hybridiympäristöissä. Se luo perustan ketterälle ja joustavalle datainfrastruktuurille, joka auttaa yrityksiä hyödyntämään tietojaan tehokkaasti ja saamaan arvokkaita oivalluksia.

Data Fabricin edut

• Saumaton tietojen integrointi: Data Fabric mahdollistaa eri lähteistä ja järjestelmistä tulevien tietojen saumattoman integroinnin. Näin yritykset saavat kattavan ja yhtenäisen näkymän tietoihinsa riippumatta siitä, missä tai minkälaisessa muodossa tiedot ovat.
• Reaaliaikainen data: Data Fabricin ansiosta tiedot ovat käytettävissä reaaliaikaisesti, ja niitä voidaan käyttää eri sovelluksissa ja järjestelmissä. Tämän ansiosta yritykset voivat käyttää tietoja nopeammin, tehdä tietoon perustuvia päätöksiä ja reagoida ketterämmin muuttuviin vaatimuksiin.
• Yksinkertaistettu tiedonhallinta: Data Fabric tarjoaa ominaisuuksia keskitettyyn tiedonhallintaan, esimerkiksi metatietojen hallintaan, tietoluetteloihin ja käyttöoikeuksien hallintaan. Tämä helpottaa tiedonhallintaa hajautetuissa ympäristöissä ja mahdollistaa tehokkaan tiedonhallinnan.
• Joustavuus ja skaalautuvuus: Data Fabricin avulla yritykset voivat helposti mukauttaa datainfrastruktuurinsa vastaamaan kasvavia vaatimuksia. Uusia tietolähteitä voidaan integroida ja olemassa olevia järjestelmiä voidaan laajentaa koko arkkitehtuuria vaarantamatta.
• Tiedon laatu ja johdonmukaisuus: Data Fabric helpottaa myös tietojen laadunhallintaa keskitettyjen mekanismien avulla tietojen yhtenäistämistä ja siivousta varten. Näin yritykset voivat varmistaa, että tiedot ovat luotettavia ja laadukkaita, mikä parantaa analyysien ja päätösten tarkkuutta ja luotettavuutta.

Data Fabricin haasteet

• Monimutkainen integrointi: Eri lähteistä ja järjestelmistä peräisin olevien tietojen integrointi voi olla vaikeaa. Tietomuodot, -rakenteet ja -liitännät on otettava huomioon sujuvan integroinnin varmistamiseksi. Siksi näiden haasteiden ratkaisemiseksi tarvitaan sopivia työkaluja ja teknologioita.
• Tietojen yhdenmukaisuus ja synkronointi: Data Fabricia käytettäessä on varmistettava tietojen yhdenmukaisuus ja synkronointi eri järjestelmissä. Tietojen ajantasaisuus on aina taattava ja päivitykset on toteutettava reaaliaikaisesti, jotta vältyttäisiin ristiriitaisilta tai vanhentuneilta tiedoilta.
• Yksityisyys ja turvallisuus: Data Fabric edellyttää asianmukaisia tietosuojaa koskevia toimenpiteitä, erityisesti luottamuksellisia tai henkilökohtaisia tietoja käsiteltäessä. Siksi on tärkeää ottaa käyttöön sopivia turvamekanismeja, joilla tiedot suojataan väärinkäytöltä.
• Organisaatiokulttuuri ja -rakenne: Data Meshin tavoin Data Fabricin käyttöönotto edellyttää usein organisaatiokulttuurin ja -käytäntöjen muuttamista. Siksi työntekijöiden riittävä koulutus sekä selkeä ymmärrys Data Fabricista ovat tärkeitä edellytyksiä.

Data Meshin ja Data Fabricin vertailu

Data Mesh ja Data Fabric ovat kaksi eri käsitettä, joilla kummallakin on omat lähestymistapansa, tavoitteensa ja komponenttinsa.
Data Meshin tavoitteena on hajauttaa tietovastuu toimialatiimeille. Kukin tiimi on siis vastuussa oman toimialueensa tietojen hallinnasta ja tarjoamisesta. Tavoitteena on parantaa tiedonhallinnan tehokkuutta ja skaalautuvuutta siirtämällä vastuu niille, joilla on eniten tietoa datasta.
Sen sijaan Data Fabricin lähestymistapa on mahdollistaa saumattoman tietojen integroinnin ja tehokkaan tiedonsiirron eri järjestelmien välillä. Tavoitteena on luoda yhtenäinen datainfrastruktuuri, jonka avulla yritykset voivat integroida, yhdenmukaistaa ja vaihtaa tietoja eri lähteistä. Tällä tavoin Data Fabric pyrkii parantamaan tietojen saatavuutta, laatua ja yhtenäisyyttä.
Data Mesh ja Data Fabric voivat täydentää toisiaan, sillä ne käsittelevät tiedonhallinnan eri osa-alueita. Data Mesh tarjoaa organisaation lähestymistavan, joka edistää tiimien yhteistyötä ja vastuullisuutta, kun taas Data Fabric keskittyy tekniseen puoleen ja helpottaa tietojen integrointia, yhdenmukaistamista ja saatavuutta. Molempien käsitteiden yhdistäminen voi auttaa luomaan tehokkaan ja kattavan datainfrastruktuurin, joka vastaa sekä organisaation että teknisiin haasteisiin.

Yritysten valintaperusteet

Data Meshin ja Data Fabricin välillä valittaessa yritysten on otettava huomioon omat vaatimuksensa, tavoitteensa ja resurssinsa. Tässä on joitakin mahdollisia valintakriteerejä:

• Organisaatiorakenne ja -kulttuuri: Jos yrityksellä on jo vahva ja hajautettu organisaatiorakenne, ja tiimit ovat halukkaita ottamaan vastuuta data-asioista, Data Mesh voi olla sopiva ratkaisu. Jos taas tarvitaan keskitettyä tiedonhallintaa, Data Fabric saattaa olla sopivampi vaihtoehto.
• Datan monimutkaisuus ja määrä: Yrityksille, jotka työskentelevät useiden eri tietolähteiden, erilaisten tietomuotojen ja suurten tietomäärien kanssa, Data Fabric voi olla parempi ratkaisu näiden tietojen integroinnin ja yhdenmukaistamisen mahdollistamiseksi.
• Tekninen infrastruktuuri ja integrointi: Myös yrityksen olemassa oleva tekninen infrastruktuuri on syytä ottaa huomioon. Jos käytössä on jo työkaluja ja teknologioita, jotka tukevat integraatiota sekä tiedonkulkua, Data Fabricin käyttöönotto voi olla tehokkaampaa. Jos sen sijaan keskitytään enemmän tiedonhallinnan organisatorisiin näkökohtiin, Data Mesh voi olla sopiva valinta.
• Liiketoiminnan vaatimukset ja tavoitteet: Yrityksen erityiset liiketoimintatarpeet ja -tavoitteet on myös otettava huomioon valintaa tehtäessä. Data Mesh voi auttaa parantamaan yhteistyötä ja joustavuutta, kun taas Data Fabric mahdollistaa nopeamman ja tehokkaamman tietojen integroinnin.

Koska Data Mesh ja Data Fabric eivät ole toisiaan poissulkevia käsitteitä, niiden yhdistäminen hybrididata-arkkitehtuurissa voi olla hyödyllistä molempien lähestymistapojen hyötyjen hyödyntämiseksi ja yrityksen erityisvaatimusten täyttämiseksi.

Parhaat käytännöt Data Meshin ja Data Fabricin käyttöönottoa varten

1. Data Mesh

• Liiketoiminnan tarpeiden selkeä ymmärtäminen: Ennen Data Meshin käyttöönottoa on tärkeää ymmärtää liiketoiminnan erityisvaatimukset ja tavoitteet. Tunnista toimialat ja tiimit, jotka voisivat hyötyä Data Meshistä, ja määrittele selkeät tavoitteet hajautetulle tiedonhallinnalle.
• Luo tiedonhallintarakenne: Aseta selkeät ohjeet, standardit ja prosessit tietojen omistajuutta ja hallintaa varten. Hyvin määritelty tiedonhallintarakenne auttaa varmistamaan tietojen johdonmukaisuuden, laadun ja turvallisuuden.
• Edistä tietoon perustuvaa kulttuuria: Luo yrityskulttuuri, joka on datakeskeinen ja jossa tunnustetaan datan merkitys strategisena arvona. Kannusta tiimejä ymmärtämään ja ylläpitämään tietojaan sekä tekemään dataan perustuvia päätöksiä.
• Teknologinen tuki: Tarjoa tiimeille tarvittavat työkalut ja teknologiat, jotta ne voivat tehokkaasti hallita ja vaihtaa tietojaan. Tähän voi sisältyä teknologioita, kuten tietoluetteloita, käyttöliittymiä, tietoväyliä tai laadunhallintatyökaluja.

2. Data Fabric

• Kehitä datastrategia: Määrittele kattava strategia, jossa otetaan huomioon yrityksen tavoitteet ja vaatimukset. Tunnista tärkeimmät tietolähteet, järjestelmät ja sovellukset ja laadi suunnitelma niiden saumattomaan integrointiin.
• Suunnittele data-arkkitehtuuri: Suunnittele järjestelmä, joka tukee tietojen integrointia, yhdenmukaistamista ja saatavuutta. Ota huomioon olemassa olevat järjestelmät, tietomuodot ja käyttöliittymät ja määrittele sopivat teknologiat sekä alustat Data Fabricin toteuttamista varten.
• Varmista tietojen laatu ja tietoturva: Ota käyttöön mekanismeja tietojen laadunvalvontaa ja tietoturvaa varten. Seuraa tietojen laatua, suorita tietojen puhdistusta ja yhdenmukaistamista sekä varmista, että tietosuojaperiaatteita ja turvatoimia noudatetaan.
• Ketterä toteutus ja iteratiivinen parantaminen: Ota Data Fabric asteittain käyttöön ja sovella ketteriä menetelmiä. Tunnista sopivat käyttökohteet nopeiden voittojen saavuttamiseksi ja hyödynnä iteratiivisia parannuksia Data Fabricin jatkuvaan mukauttamiseen ja optimointiin.

3. Yleisesti

• Työntekijöiden koulutus: Varmista, että työntekijöillä on tarvittavat tiedot, ymmärrys ja taidot Data Meshin ja Data Fabricin kanssa työskentelyyn. Tarjoa koulutusta, jolla tuetaan käsitteiden, työkalujen ja parhaiden käytäntöjen ymmärtämistä.
• Ota sidosryhmät mukaan: Data Meshin ja Data Fabricin käyttöönotto voi edellyttää organisaatiomuutoksia. Siksi on tärkeää ottaa kaikki sidosryhmät mukaan alusta alkaen ja edistää tiimien välistä yhteistyötä.

Yhteenveto

Data Mesh ja Data Fabric tarjoavat yrityksille uusia lähestymistapoja, joiden avulla ne voivat vastata kasvavaan tiedon monimutkaisuuteen ja määrään sekä parantaa tiedonhallinnan tehokkuutta ja laatua. Niitä voidaan käyttää yksitellen yrityksesi erityistarpeiden mukaan tai yhdistää toisiinsa.
MyPARM BI^actin kaltainen business intelligence -ohjelmisto tarjoaa kattavat ominaisuudet tietojen integrointiin, yhdenmukaistamiseen ja analysointiin, mikä voi tukea yrityksiä Data Fabricin käyttöönotossa. myPARM BI^actin avulla yritykset voivat integroida saumattomasti eri lähteistä peräisin olevia tietoja, varmistaa tietojen laadun ja saada kattavia oivalluksia tietoon perustuvien päätösten tekemiseksi. Lisäksi myPARM BI^act voi myös auttaa Data Meshin toteuttamisessa tarjoamalla käyttäjäystävällisen alustan, jolla hajautetut tiimit voivat hallita ja analysoida tietojaan. Ohjelmiston avulla tiimit voivat tehokkaasti organisoida, jakaa ja hyödyntää tietojaan varmistaen samalla tietojen yhdenmukaisuuden ja turvallisuuden.
Data Meshin, Data Fabricin ja tehokkaan business intelligence -ohjelmiston, kuten myPARM BI^actin, yhdistelmä voi auttaa yrityksiä optimoimaan datastrategiansa, saamaan datapohjaisia oivalluksia ja parantamaan kilpailukykyään.

Haluaisitko tutustua myPARM BI^actiin demoesityksessä? Siinä tapauksessa voit varata ajan tapaamiseen vaikka samantien!