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Data Mesh vs. Data Fabric: Approcci rivoluzionari alla gestione dei dati

Concetti intelligenti per affrontare la crescente complessità e volume dei dati

Data Mesh vs. Data Fabric: Approcci rivoluzionari alla gestione dei dati

Il mondo dei dati si è evoluto rapidamente e oggi le aziende affrontano numerose sfide nella gestione, integrazione e utilizzo della loro risorsa più preziosa. Con volumi di dati in costante aumento e crescente complessità, sorge la domanda: come possono le aziende gestire in modo efficace ed efficiente i propri dati per ottenere preziose informazioni? I due approcci, Data Mesh e Data Fabric, hanno il potenziale per rivoluzionare lo status quo dell’architettura dei dati e aiutare le imprese a ridefinire la loro strategia dati. Spieghiamo come questi due concetti stiano cambiando le regole tradizionali ed emancipando le aziende dall’ottimizzazione dell’uso dei dati.

Cos’è Data Mesh?

In un’architettura dati tradizionale, la responsabilità della gestione dei dati, della qualità dei dati e dell’accesso ai dati di solito è affidata a un dipartimento dati centrale o a un data warehouse. Questa entità centrale raccoglie, memorizza e gestisce tutti i dati per l’intera organizzazione. Tuttavia, questo approccio può portare a ingorghi, mancanza di flessibilità e utilizzo inefficiente dei dati. Inoltre, le unità aziendali devono fare affidamento sull’entità centrale per accedere ai dati richiesti.
Il concetto di Data Mesh è stato introdotto per la prima volta da Zhamak Dehghani nel 2020. Rivoluziona la gestione tradizionale dei dati distribuendo la responsabilità della gestione dei dati tra singoli team o domini all’interno di un’organizzazione. Ciò significa che ogni team è responsabile della gestione e fornitura dei propri dati. Ciò consente una connessione più stretta tra le unità aziendali e i dati, poiché i team possono contribuire con la loro competenza di dominio e requisiti specifici alla gestione dei dati. Allo stesso tempo, i team possono reagire più rapidamente ai cambiamenti e prendere decisioni basate sui dati poiché hanno accesso diretto e controllo sui loro dati. Potresti pensare che questo approccio porterebbe al caos dei dati,ma in realtà non è così. Interfacce chiare e standard consentono la collaborazione e la condivisione dei dati tra i team. Data Mesh promette quindi scalabilità, flessibilità ed efficienza, avvicinando la responsabilità dei dati ai reparti specializzati e sfruttando le loro competenze. Inoltre, riduce gli ingorghi, semplifica l’accesso ai dati e migliora la qualità dei dati poiché i team responsabili della gestione dei dati sono quelli che meglio conoscono i loro requisiti e le loro esigenze specifici.

Benefici di Data Mesh

  • Scalabilità e flessibilità: Data Mesh consente alle aziende di adattare flessibilmente la propria infrastruttura dati ai crescenti requisiti. Distribuendo la responsabilità dei dati tra diversi team o domini, diventa possibile una scalabilità facile e una rapida reattività ai cambiamenti.
  • Gestione dei dati efficiente: La responsabilità dei dati decentralizzata consente ai team di gestire i propri dati in modo più efficiente poiché hanno una comprensione più approfondita dei loro requisiti specifici di dati. Ciò porta a un miglioramento della qualità dei dati poiché i team mantengono attivamente i loro dati e implementano misure di garanzia della qualità.
  • Sfruttamento della competenza di dominio: Inoltre, viene incoraggiata la collaborazione tra unità aziendali ed esperti di dati. I team possono contribuire con le loro conoscenze di dominio e ottenere insights basati sui dati su misura per le proprie esigenze specifiche.
  • Agilità e decisioni più veloci: Con accesso diretto ai dati, i team possono rispondere rapidamente ai cambiamenti e prendere decisioni informate. Questo migliora l’agilità e consente una maggiore innovazione.

Sfide di Data Mesh

  • Coordination e governance: Una coordinazione e governance efficaci sono cruciali per la responsabilità dei dati decentralizzata per garantire una collaborazione efficiente e un’alta qualità dei dati. Comunicazione chiara, standard uniformi, formazione adeguata e una struttura di governance appropriata sono necessari per una collaborazione ottimale.
  • Qualità dei dati e sicurezza: Quando la responsabilità dei dati è distribuita tra diversi team, esiste il rischio di inconsistenze nella qualità dei dati e potenziali vulnerabilità di sicurezza. È importante implementare meccanismi per il monitoraggio e la sicurezza della qualità dei dati e garantire la conformità alle politiche sulla privacy in tutta l’organizzazione.
  • Gestione del cambiamento e adattamento culturale: Introdurre Data Mesh spesso richiede un cambiamento nella cultura e nelle pratiche organizzative. Può essere difficile familiarizzare i dipendenti con la responsabilità dei dati decentralizzata e garantire la loro comprensione e accettazione dei vantaggi di Data Mesh.
  • Integrazione complessa: Poiché i dati sono distribuiti tra diverse squadre e domini in un approccio decentralizzato, integrare e armonizzare i dati può essere impegnativo. Pertanto, è necessario disporre di meccanismi e strumenti adeguati a consentire un’integrazione senza problemi e garantire la coerenza dei dati.

Cosa è il Data Fabric?

Il Data Fabric è un’architettura tecnica che consente l’integrazione senza soluzione di continuità dei dati tra sistemi diversi. Immaginalo come un tessuto che collega fonti di dati, database, sistemi e applicazioni, consentendo un flusso dati fluido. Il Data Fabric elimina le barriere create dai silos dei dati, dai diversi formati e dai processi di integrazione complessi. Le aziende possono beneficiare della disponibilità costante dei dati, della sincronizzazione in tempo reale e dell’accesso semplificato ai dati.
Il termine “Data Fabric” si riferisce a un’architettura o infrastruttura che consente l’integrazione, la connessione e la gestione trasparente dei dati su diversi sistemi e piattaforme. Un Data Fabric crea uno strato comune di gestione dei dati, consentendo l’integrazione, l’armonizzazione e lo scambio dei dati in tempo reale. Assicura che i dati possano fluire senza problemi da una fonte all’altra, indipendentemente che si trovino nel cloud, nei sistemi locali o in ambienti ibridi. In questo modo, il Data Fabric agisce come un elemento di collegamento, consentendo un facile accesso ai dati su diversi sistemi, indipendentemente dalla loro posizione o dalla fonte dei dati. L’obiettivo di un Data Fabric è quindi ridurre la complessità nel lavorare con i dati e migliorare la coerenza e la qualità dei dati.
Le caratteristiche principali e i componenti di un’architettura Data Fabric includono:

  • Integrazione dei dati: Il Data Fabric consente l’integrazione dei dati da varie fonti e sistemi. Può includere dati strutturati da database, dati non strutturati da sistemi di file e dati in diversi formati come API o dati in streaming.
  • Armonizzazione dei dati: Fornisce anche meccanismi per l’armonizzazione e la trasformazione dei dati. Consente la consolidazione dei dati da diverse fonti, la standardizzazione dei formati dei dati e l’allineamento con standard comuni.
  • Accesso e disponibilità dei dati: Il Data Fabric garantisce che i dati siano disponibili in tempo reale e possano essere accessibili da diverse applicazioni, sistemi o utenti. Fornisce funzionalità come cataloghi dati, gestione dei metadati o API per facilitare l’accesso ai dati.
  • Gestione e controllo dei dati: Il Data Fabric include anche funzioni per la gestione e il controllo dei dati. Supporta aspetti come sicurezza dei dati, privacy, controllo degli accessi e qualità dei dati per garantire che i dati siano affidabili e di alta qualità.
  • Scalabilità e tolleranza ai guasti: Il Data Fabric è progettato per essere scalabile e tollerante ai guasti. Può gestire volumi di dati in crescita e domande crescenti di elaborazione dati e consente un utilizzo efficiente delle risorse.

Il Data Fabric può essere utilizzato in vari scenari e casi d’uso, tra cui integrazione dei dati, analisi dei dati, analisi in tempo reale, applicazioni IoT, calcolo cloud e ambienti ibridi. Fornisce una base per un’infrastruttura dati agile e flessibile che aiuta le aziende a sfruttare efficacemente i loro dati e ottenere preziose informazioni.

Vantaggi del Data Fabric

  • Integrazione dei dati senza soluzione di continuità: Il Data Fabric consente l’integrazione senza soluzione di continuità dei dati da diverse fonti e sistemi. Questo consente alle aziende di avere una visione completa e consolidata dei loro dati, indipendentemente da dove si trovino i dati o in che formato esistano.
  • Dati in tempo reale: I dati sono disponibili in tempo reale grazie al Data Fabric e possono essere utilizzati in varie applicazioni e sistemi. Questo consente alle aziende di accedere alle informazioni più rapidamente, prendere decisioni informate e rispondere in modo più agile ai requisiti aziendali in evoluzione.
  • Semplificazione della gestione dei dati: Il Data Fabric fornisce funzionalità per la gestione centralizzata dei dati, inclusa la gestione dei metadati, i cataloghi dei dati e il controllo degli accessi. Ciò facilita la gestione dei dati in ambienti distribuiti e consente un controllo efficiente dei dati.
  • Flessibilità e scalabilità: Con il Data Fabric, le aziende possono adattare facilmente la propria infrastruttura dati per soddisfare i requisiti in crescita. È possibile integrare nuove fonti di dati e ampliare i sistemi esistenti senza compromettere l’intera architettura.
  • Qualità e coerenza dei dati: Il Data Fabric facilita anche la gestione della qualità dei dati attraverso meccanismi centrali per l’armonizzazione e la pulizia dei dati. Questo consente alle aziende di garantire che i dati siano affidabili e di alta qualità, migliorando così l’accuratezza e l’affidabilità delle analisi e delle decisioni.

Sfide del Data Fabric

  • Integrazione complessa: Integrare dati da diverse fonti e sistemi può essere complesso. I formati dei dati, le strutture e le interfacce devono essere considerati per garantire un’integrazione senza problemi. Pertanto, sono necessari strumenti e tecnologie adatti per affrontare queste sfide.
  • Coerenza e sincronizzazione dei dati: Utilizzando il Data Fabric, è necessario garantire la coerenza e la sincronizzazione dei dati su diversi sistemi. È importante garantire sempre che i dati siano aggiornati e che gli aggiornamenti siano propagati in tempo reale per evitare dati incoerenti o obsoleti.
  • Privacy e sicurezza: Il Data Fabric richiede adeguate misure di privacy dei dati, specialmente quando si trattano dati sensibili o personali. È quindi importante implementare meccanismi di sicurezza adeguati per proteggere i dati da accessi non autorizzati o abusi.
  • Cultura e struttura organizzativa: Similmente a Data Mesh, implementare il Data Fabric spesso richiede un cambiamento nella cultura e nelle pratiche organizzative. Una formazione sufficiente dei dipendenti, così come una chiara comprensione del Data Fabric, sono quindi fondamentali.

Confronto tra Data Mesh e Data Fabric

Data Mesh e Data Fabric sono due concetti diversi nel campo della gestione dei dati, ognuno con i propri approcci, obiettivi e componenti.
L’approccio di Data Mesh è quello di decentralizzare la responsabilità dei dati ai team di dominio. Quindi, ogni squadra è responsabile della gestione e della fornitura dei dati all’interno del proprio dominio. L’obiettivo è migliorare l’efficienza e la scalabilità della gestione dei dati trasferendo la responsabilità dei dati a coloro che hanno la maggior conoscenza dei dati.
Al contrario, l’approccio di Data Fabric è quello di consentire l’integrazione senza soluzione di continuità dei dati e un flusso dati efficiente tra sistemi diversi. Lo scopo è creare un’infrastruttura dati unificata che consenta alle aziende di integrare, armonizzare e scambiare dati da varie fonti. In questo modo, il Data Fabric cerca di migliorare la disponibilità dei dati, la qualità dei dati e la loro coerenza.
Data Mesh e Data Fabric possono integrarsi poiché affrontano aspetti diversi della gestione dei dati. Data Mesh fornisce un approccio organizzativo che promuove la collaborazione e la responsabilità del team, mentre Data Fabric si concentra sul lato tecnico e facilita l’integrazione, l’armonizzazione e la disponibilità dei dati. Combinare entrambi i concetti può aiutare a creare un’infrastruttura dati efficace e completa che affronta le sfide organizzative e tecniche.

Criteri di selezione per le aziende

Nello scegliere tra Data Mesh e Data Fabric, le aziende dovrebbero considerare i propri requisiti specifici, obiettivi e risorse. Ecco alcuni possibili criteri di selezione:

  • Struttura e cultura organizzativa: se l’azienda ha già una forte struttura organizzativa decentralizzata e i team sono disposti ad assumersi la responsabilità dei dati, Data Mesh potrebbe essere una scelta adatta. Se è richiesta una gestione e governance centralizzate dei dati, Data Fabric potrebbe essere più appropriato.
  • Complessità e volume dei dati: per le aziende che lavorano con una varietà di fonti di dati, diversi formati di dati e grandi volumi di dati, Data Fabric potrebbe essere una soluzione migliore per consentire l’integrazione e l’armonizzazione di questi dati.
  • Infrastruttura tecnica e integrazione: l’infrastruttura tecnica esistente dell’azienda dovrebbe anche essere presa in considerazione. Se ci sono già strumenti e tecnologie che supportano l’integrazione e il flusso dei dati, implementare Data Fabric potrebbe essere più efficiente. Al contrario, se c’è un maggiore focus sugli aspetti organizzativi della gestione dei dati, Data Mesh potrebbe essere la scelta giusta.
  • Requisiti e obiettivi aziendali: i requisiti specifici dell’azienda e gli obiettivi aziendali dovrebbero essere considerati nella scelta. Data Mesh può aiutare a migliorare la collaborazione e la flessibilità, mentre Data Fabric consente un’integrazione dei dati più rapida ed efficiente.

Poiché Data Mesh e Data Fabric non sono concetti mutualmente esclusivi, potrebbe essere anche vantaggioso combinare entrambi i concetti in un’architettura dati ibrida per sfruttare i vantaggi di entrambi gli approcci e soddisfare i requisiti specifici dell’azienda.

Best practice per implementare Data Mesh e Data Fabric

1. Data Mesh

  • Chiara comprensione dei requisiti aziendali: prima di introdurre Data Mesh, è importante comprendere i requisiti aziendali specifici e gli obiettivi. Identificare i domini e i team che potrebbero beneficiare di Data Mesh e definire obiettivi chiari per la proprietà dei dati decentralizzata.
  • Stabilire una struttura di governance dei dati: stabilire linee guida chiare, standard e processi per la proprietà e la gestione dei dati. Una struttura di governance dei dati ben definita aiuta a garantire coerenza, qualità e sicurezza dei dati.
  • Promuovere una cultura orientata ai dati: creare una cultura aziendale orientata ai dati e che riconosca l’importanza dei dati come valore strategico. Incoraggiare i team a comprendere e mantenere i propri dati e a prendere decisioni basate sui dati.
  • Supporto tecnologico: fornire ai team gli strumenti e le tecnologie necessarie per gestire ed scambiare in modo efficiente i loro dati. Questo può includere tecnologie come cataloghi dati, API, flussi dati o strumenti di qualità dei dati.

2. Data Fabric

  • Sviluppare una strategia dati: definire una strategia dati completa che tenga conto degli obiettivi e dei requisiti aziendali. Identificare le principali fonti di dati, sistemi e applicazioni e sviluppare un piano per la loro integrazione senza soluzione di continuità.
  • Pianificare l’architettura dati: progettare un’architettura dati che supporti l’integrazione dei dati, l’armonizzazione e la disponibilità. Considerare i sistemi esistenti, i formati dei dati e le interfacce e identificare tecnologie e piattaforme adatte per implementare il Data Fabric.
  • Garantire la qualità e la sicurezza dei dati: implementare meccanismi per il controllo della qualità dei dati e la sicurezza. Monitorare la qualità dei dati, eseguire la pulizia e l’armonizzazione dei dati e garantire la conformità alle politiche sulla privacy e alle misure di sicurezza.
  • Implementazione agile e miglioramento iterativo: introdurre gradualmente il Data Fabric e adottare metodi agili. Identificare casi d’uso adatti per ottenere successi rapidi e sfruttare miglioramenti iterativi per adattare e ottimizzare continuamente il Data Fabric.

3. In generale

  • Formazione dei dipendenti: garantire che i dipendenti abbiano le conoscenze, la comprensione e le competenze necessarie per lavorare con Data Mesh e Data Fabric. Fornire formazione per promuovere la comprensione dei concetti, degli strumenti e delle migliori pratiche.
  • Coinvolgere le parti interessate: l’implementazione di Data Mesh e Data Fabric può richiedere un cambiamento organizzativo. È quindi importante coinvolgere tutte le parti interessate rilevanti fin dall’inizio e promuovere la collaborazione tra le squadre.

Conclusione

Data Mesh e Data Fabric offrono alle aziende nuovi approcci per affrontare la crescente complessità e volume dei dati, nonché per migliorare l’efficienza e la qualità della gestione dei dati. Possono essere introdotti singolarmente in base ai requisiti specifici della vostra azienda o utilizzati in combinazione.
Un software di business intelligence come myPARM BIact fornisce funzionalità estese per l’integrazione, l’armonizzazione e l’analisi dei dati, che possono supportare le aziende nell’implementazione di Data Fabric. Con myPARM BIact, le aziende possono integrare senza soluzione di continuità dati da varie fonti, garantire la qualità dei dati e ottenere approfondite conoscenze per prendere decisioni basate sui dati. Inoltre, myPARM BIact può svolgere un ruolo anche nell’implementazione di Data Mesh fornendo una piattaforma user-friendly per i team di dominio decentralizzati per gestire e analizzare i loro dati. Il software consente ai team di organizzare, condividere e sfruttare efficientemente i loro dati garantendo al contempo coerenza e sicurezza dei dati.
La combinazione di Data Mesh, Data Fabric e di potenti software di business intelligence come myPARM BIact può quindi aiutare le aziende a ottimizzare la loro strategia sui dati, a ottenere approfondimenti basati sui dati e ad aumentare la loro competitività.

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