Inhaltsverzeichnis
- Einführung: Die Datenlandschaft zähmen
- Data Lakes verstehen: Grundlagen der Big-Data-Speicherung
- Der Aufstieg des Datennetzes: Der nächste Paradigmenwechsel im Datenmanagement
- Hauptunterschiede zwischen Data Lakes und Data Mesh
- Gewinne durch die Einführung einer Data-Mesh-Architektur
- Herausforderungen bei der Implementierung von Data Mesh
- Integration von Data Lakes und Data Mesh: Der Hybridansatz
- Anwendungsfälle realer Anwendungen von Data Mesh und Data Lakes
- Die Zukunft des Datenmanagements und der Datenanalyse
- Fazit: Veränderungen in Datenstrategien annehmen
Einführung: Navigieren in der Datenlandschaft
Die sich ständig verändernde Welt des Datenmanagements und der Datenanalyse eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, Daten zu nutzen. Da Unternehmen große Mengen an Informationen generieren und sammeln, sind traditionelle Methoden der Datenverwaltung heute mit zunehmenden Trends wie Lakes und Mesh konfrontiert.
Es ist ein wichtiges Verständnis, das es Datenexperten ermöglicht, ihre Datenstrategien weiter zu optimieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Der Data Lake war seit einigen Jahren die beliebteste Lösung zur Speicherung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten. Da Unternehmen jedoch wachsen und ihre Anforderungen an die Datenverarbeitung immer komplexer werden, nehmen die Einschränkungen von Data Lakes zu, sodass modernere Architekturen wie das Data Mesh die Oberhand gewinnen können. Im Rest des Artikels werden wir uns eingehend mit Datenseen befassen – was sind ihre Eigenschaften, Vorteile und Herausforderungen – und das Gleiche gilt auch für das Datennetz.
Data Lakes: Verstehen Sie die Grundlagen der Big-Data-Speicherung
Ein Data Lake ist ein einheitliches Repository, das Rohdaten jeglicher Art, ob strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert, im nativen Format speichert. Dies erleichtert Unternehmen die Aufnahme und Verwaltung großer Datenmengen ohne die Voraussetzungen von Schemadefinitionen. Data Lakes eignen sich perfekt für Anwendungen, bei denen Big Data verwendet wird oder Daten für maschinelles Lernen und Analysen verwendet werden.
Zu den Hauptvorteilen von Data Lakes gehört, dass diese ein breites Spektrum an Datentypen und -quellen unterstützen können. Die Unternehmen können alles speichern, von Transaktionsdaten und Protokolldateien bis hin zu Social-Media-Beiträgen und Sensordaten, was letztendlich die Analyse und Ableitung von Erkenntnissen aus unterschiedlichen Datensätzen erheblich erleichtert. Darüber hinaus stützen sich Data Lakes häufig auf Cloud-Speicherlösungen und eröffnen so vielfältige Möglichkeiten für die Datenverwaltung auf agile und kosteneffiziente Weise.
Natürlich haben Data Lakes ihre eigenen Probleme. Das Fehlen einer Struktur führt manchmal zu Problemen bei der Datenverwaltung, Qualitätskontrolle und Zugänglichkeit. Für eine Organisation kann es schwierig sein, die Integrität der Daten aufrechtzuerhalten, wenn deren Volumen in einem Datensee wächst, und stets sicherzustellen, dass den Benutzern die erforderlichen Informationen präsentiert werden. Aus diesem Grund wurden andere alternative Methoden zur Datenverwaltung untersucht, von denen eine die Verwendung eines Datennetzes beinhaltet.
Der Aufstieg des Datennetzes: Ein Paradigmenwechsel zum Datenmanagement
Data Mesh ist das neueste Architekturparadigma, das kürzlich aufgetaucht ist und sich auf dezentralisierte, auf Datenmanagement ausgerichtete Domänen bezieht. Es führt eine neue Wendung in die Datenverwaltung ein und weicht von den üblichen Datenseen ab, in denen die Speicherung und Verarbeitung zentralisiert erfolgt. Dies fördert die Verteilung des Dateneigentums auf verschiedene Geschäftsbereiche, was wiederum die Teamverantwortung für die eigenen Daten und damit die agilere Zusammenarbeit fördert.
Das Konzept des Datennetzes, das erstmals von Zhamak Dehghani vorgeschlagen wurde, basiert auf der Behauptung, dass die zunehmende Komplexität von Datenökosystemen eine Architektur erfordert, die sich von der monolithischen unterscheidet. Mit anderen Worten bedeutet dies, dass Unternehmen, anstatt große monolithische Architekturblöcke beizubehalten, die Daten als Produkt behandeln und domänenspezifische Teams befähigen sollten, ihre eigenen Pipelines zu verwalten, damit Unternehmen den Datenzugriff für Benutzer für die Erstellung verbessern können fundierte Entscheidungen.
Data Mesh fördert auch eine Self-Service-Dateninfrastruktur, in der Teams Daten ganz eigenständig nutzen, teilen und nutzen können, ohne die Hilfe oder Unterstützung eines zentralen Datenteams. Es geht jedoch noch einen Schritt weiter, da dieser dezentrale Ansatz das Ausmaß der Demokratisierung von Daten weiter vertieft und gleichzeitig Engpässe beseitigt und die Reaktionszeit eines Unternehmens verbessert, um auf die Entwicklung sich ändernder Geschäftsanforderungen zu reagieren.
Hauptunterschiede zwischen Data Lakes und Data Mesh
Wo Data Lakes und Data Mesh sowohl Datenmanagement als auch -analysen ermöglichen, unterscheiden sich die Methoden und Grundphilosophien radikal.
Architektur: Data Lakes sind zentralisierte Speichereinrichtungen, die alle Daten an einem Ort speichern, während die Architektur des Data Mesh dezentral ist und das Eigentum an Daten auf mehrere Geschäftsdomänen verteilt. Dieser grundlegende Unterschied wirkt sich auf die Art und Weise aus, wie Daten innerhalb einer Organisation verwaltet, abgerufen und genutzt werden.
Eigentum an Daten: Während sich das zentral gelegene Datenteam normalerweise um die Daten im Hinblick auf Aufnahme, Verarbeitung und Verwaltung in einem Datensee kümmert, überträgt das Datennetz dieses Eigentum auf domänenspezifische Teams, die jeweils über Datenverwaltungspraktiken verfügen um ihren spezifischen Bedürfnissen und Anwendungsfällen am besten gerecht zu werden.
Governance: Das am weitesten verbreitete Problem in Data Lakes betrifft Daten
Dies verhindert die Governance in großen Unternehmen, in denen die zentrale Datenverwaltung viele Inkonsistenzen und Zugänglichkeit mit sich bringt. Data Mesh hingegen fördert eine föderierte Governance; Dies bedeutet, dass jede Domäne dafür verantwortlich ist, dass ihre Daten den Standards und allgemeinen Compliance-Anforderungen aller Domänen entsprechen.
Skalierbarkeit: Bei riesigen Datenmengen geraten Datenseen oft außer Kontrolle, wodurch sie langsam und schwer zu verwalten sind, insbesondere Probleme im Zusammenhang mit der Datenqualität. Data Mesh adressiert die Skalierbarkeit, indem es einzelnen Domänen ermöglicht, ihre eigenen optimierten Pipelines für Daten und die Speicherlösungen ihrer Wahl aufzubauen, was zu einer agileren und reaktionsfähigeren Datenarchitektur führt.
Ein Verständnis für diese Unterschiede wird Organisationen dabei helfen, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Datenverwaltungsstrategien am besten geeignet sind, um ihre Bedürfnisse zu erfüllen und ihre Ziele zu unterstützen.
Vorteile der Einführung einer Data Mesh-Architektur
Die Implementierung einer Data-Mesh-Architektur bietet zahlreiche Vorteile, die einem Unternehmen dabei helfen, seine Fähigkeiten bei der Datenverwaltung wirkungsvoll zu verbessern, darunter die folgenden:
Erhöhte Agilität: Eine Data-Mesh-Architektur gibt Unternehmen die Möglichkeit, agiler zu sein. Durch die Dezentralisierung des Dateneigentums können Unternehmen besser auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren. Domänenteams können Entscheidungen über Datenverwaltung und -analyse treffen, ohne darauf warten zu müssen, dass ein zentrales Datenteam solche Anfragen überprüft oder genehmigt. Dies trägt zu schnelleren Erkenntnissen und damit zu einer schnelleren Entscheidungsfindung bei.
Bessere Zusammenarbeit: Data Mesh unterstützte Domänenteams, die motiviert und ermutigt wurden, Daten und Erkenntnisse unternehmensübergreifend auszutauschen. Es stellt das Umfeld einer datengesteuerten Entscheidungskultur sicher und ermöglicht es Teams, das Fachwissen des anderen zu nutzen.
Verbesserte Datenqualität: Da die Verantwortung nun bei den Domänenteams liegt, legen sie mehr Wert auf die Aufrechterhaltung der Datenqualität und -integrität. Im Wesentlichen geht es den Teams darum, sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt, aktuell und für bestimmte Anwendungsfälle relevant sind.
Skalierbarkeit: Data Mesh ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenverwaltung stärker und besser zu skalieren. Es werden neue Datenquellen entstehen, und es ist wahrscheinlich, dass über neue Anwendungsfälle nachgedacht wird. Somit können die Pipelines und Speicherlösungen in Domänenteams mit den sich entwickelnden Anforderungen ohne die Engpässe einer zentralisierten Architektur Schritt halten.
Der Aufbau auf dieser Datennetzarchitektur ermöglicht es einem Unternehmen, neue Wege für Innovation und Wachstum zu eröffnen und sich so darauf vorzubereiten, in einer zunehmend datengesteuerten Welt erfolgreich zu sein.
Herausforderungen bei der Bereitstellung von Data Mesh
Die Anziehungskraft des Datennetzes ist groß, aber Organisationen werden auch an die Herausforderungen bei seiner Implementierung erinnert:
Organisationskultur: Die Organisationskultur, die für die Implementierung einer Data-Mesh-Architektur erforderlich ist, verändert sich grundlegend. Es müssen Ideen zum Dateneigentum und zur Zusammenarbeit mit anderen Teams übernommen werden. Diese Veränderungen gehen auch mit einigen Veränderungen in der Denkweise und der Praxis einher. Um diesen organisatorischen Wandel zu bewältigen, ist eine gute Führung mit angemessener Kommunikation erforderlich.
Technische Komplexität: Eine Mesh-Architektur für Daten fördert hauptsächlich die technische Komplexität in den Bereichen Datenintegration und Governance. Unternehmen müssten in die richtigen Tools und Technologien investieren, die eine dezentrale Datenverwaltung unterstützen, damit die Daten zugänglich und konform bleiben.
Fähigkeitslücken: Da Data Mesh eine domänengesteuerte Verantwortung befürwortet, wird es in den Teams durchaus Qualifikationslücken geben. Daher würden Domänenteams, die über ausreichende Fähigkeiten für die effektive Verwaltung von Daten verfügen, sicherstellen, dass die Implementierung des Datennetzes ein Erfolg wird.
Governance-Herausforderungen: Während Data Mesh eine föderierte Governance fördert, führt es zu Inkonsistenzen, wenn es nicht ordnungsgemäß verwaltet wird. Klare Richtlinien und Konventionen müssten von den Organisationen definiert werden, damit Teams im Zusammenhalt arbeiten und dennoch ihre Autonomie bewahren.
Organisationen begegnen diesen Herausforderungen, wenn sie die Data-Mesh-Architektur erfolgreich implementieren, was mehrere Vorteile der Data-Mesh-Architektur mit sich bringt.
Hybrid Data Lakes und Data Mesh
Die Organisationen hätten bessere Chancen auf einen hybriden Ansatz, der einige der besten Qualitäten beider vereint, anstatt entweder einen Data Lake oder ein Data Mesh einzuführen. Es könnte einen Data Lake als zentralen Speicher für Rohdaten geben, während ein Framework aus Datennetzen eine dezentrale Datenverwaltung und -eigentümerschaft ermöglicht.
Jedes vereint die Skalierbarkeit und Flexibilität von Data Lakes mit der Förderung einer besseren Zusammenarbeit und Agilität mithilfe der Prinzipien des Data Mesh. Dieses Hybridmodell ermöglicht es einem Unternehmen, große Datenmengen auf kostengünstige Weise zu speichern und gibt den Domänenteams gleichzeitig die Möglichkeit, ihre Daten- und Analyseprozesse zu verwalten.
Dies erfordert eine sorgfältige Planung, da ein hybrider Ansatz die sehr spezifischen Bedürfnisse und Ziele der Organisation berücksichtigen würde. Durch die Ausrichtung der Datenverwaltungspraktiken an den Geschäftszielen verfügt die Organisation über ein robustes Datenökosystem, um Innovationen voranzutreiben, und gewährleistet Unterstützung für datengesteuerte Entscheidungsfindung.
Anwendung von Data Mesh und Data Lakes in der realen Welt
Die Integration von Data Lakes und Data Mesh hat viele Anwendungen in verschiedenen Branchen verändert. Im Folgenden finden Sie einige bemerkenswerte Beispiele:
E-Commerce: Online-Einzelhandelsriesen speichern riesige Mengen an Kundendaten, Transaktionsdatensätzen und Produktinformationen in Data Lakes. Eine Data-Mesh-Architektur gibt diese Daten an das Marketing- oder Vertriebsteam für Self-Service-Analysen weiter, die personalisierte Empfehlungen und gezielte Marketingkampagnen bereitstellen können.
Gesundheitswesen: Data Lakes speichern Patientenakten, klinische Daten und Forschungsergebnisse im Gesundheitswesen. Der Einsatz eines Data-Mesh-Ansatzes wird es verschiedenen Abteilungen innerhalb von Gesundheitsorganisationen erleichtern, den Besitz der in ihrem Besitz befindlichen Daten unter Einhaltung von Vorschriften und Datenqualität zu ermöglichen.
Finanzen: Banken nutzen Data Lakes, um Transaktionsdaten, Marktdaten und Kundeninformationen zu speichern. Mit der Data-Mesh-Architektur sind sie in der Lage, Risiko- und Compliance-Teams in die Lage zu versetzen, selbst über die Analysefähigkeiten zu verfügen, wodurch diese Teams Betrug besser erkennen und Risiken effektiver verwalten können.
Die Fertigung speichert Sensordaten, Produktionsmetriken und Lieferketteninformationen im Data Lake. Die Anwendung eines Data-Mesh-Ansatzes würde es Produktions- und Betriebsteams ermöglichen, Echtzeitanalysen von Daten zur Prozessoptimierung und Reduzierung der Innenstadtbelastung durchzuführen.
Diese beiden Beispiele zeigen, wie Data Lakes und Daten ineinandergreifen und Innovationsströme schaffen, die die Geschäftsergebnisse verbessern.
Die Zukunft des Datenmanagements und der Datenanalyse
Die Zukunft der Ansätze, die Organisationen im Umgang mit Datenmanagement und -analyse verfolgen, wird sich ständig weiterentwickeln, da sie sich der Komplexität der damit verbundenen Komplexität stellen müssen. Data Mesh ist als Ausdruck der zunehmenden Erkenntnis der Notwendigkeit einer dezentralen Datenverwaltung und -eigentümerschaft entstanden, die von den Anforderungen einer Domäne abhängt.
Gerade im Hinblick auf neue Technologien wird die Zukunft im wahrsten Sinne des Wortes von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen geprägt sein. Daten integrieren, Regeln und Governance-Prozesse automatisieren, Platform-as-a-Service-Funktionen für fortschrittliche Analysen aufbauen – neue Technologien können all dies auf eine Weise tun, die Unternehmen dabei hilft, tiefere Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.
Noch wichtiger ist, dass die zunehmende Regulierung des Datenschutzes deutlich machen wird, dass Unternehmen eine ordnungsgemäße Datenverwaltung und Compliance in ihre Datenverwaltungsstrategie integrieren sollten. Eine Data-Mesh-Architektur ermöglicht eine föderierte Governance und versetzt Domänenteams gleichzeitig in die Lage, ihre Daten verantwortungsvoll zu verwalten.
Fazit: Den Wandel der Datenstrategien nutzen
Dieser Übergang von einem Data Lake zu einem Data Mesh könnte ein gigantischer Sprung für die Organisationen sein, die Daten verwalten und analysieren. Das Verständnis der Merkmale beider Architekturen sowie der Vor- und Nachteile wird einem Unternehmen eindeutig dabei helfen, fundierte Entscheidungen hinsichtlich seiner Datenstrategie zu treffen und das volle Potenzial der verfügbaren Daten auszuschöpfen.
Da die Nachfrage nach datengesteuerter Entscheidungsfindung weiterhin steigt, steigt auch die Bereitschaft und Fähigkeit von Datenexperten, diese Konzepte zu beherrschen.
In dieser Hinsicht bietet die Einschreibung in den Data Science-Kurs in Thane im Thane Center dem Lernenden Einblicke und praktische Erfahrungen in Datenverwaltungspraktiken, die ihm sicherlich dabei helfen werden, in diesem sich abzeichnenden Szenario hervorzustechen.
Die Gründe, die Unternehmen dazu veranlassen, auf die Einführung einer Datenstrategie umzusteigen, versetzen sie wiederum in die Lage, in die Zukunft zu führen: Datengesteuert wird ein Unternehmen das Potenzial seiner Daten freisetzen und betriebsübergreifende Innovationen vorantreiben. Ob Data Lake, Data Mesh oder Hybrid: Der Weg zur effektiven Datenverwaltung sorgt für geschäftliche Transformationen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVon Data Lakes zu Data Mesh: Die aufkommenden Trends des Datenmanagements und der Datenanalyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
