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從資料湖到資料網格:資料管理和分析的新興趨勢

DDD
發布: 2024-09-13 20:16:02
原創
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From Data Lakes to Data Mesh: The Emerging Trends of Data Management and Analytics

目錄

  • 簡介:馴服資料環境
  • 了解資料湖:大數據儲存基礎
  • 資料網格的興起:資料管理的下一個範式轉移
  • 資料湖和資料網格之間的主要區別
  • 採用資料網格架構的好處
  • 實作資料網格的挑戰
  • 資料湖和資料網格的整合:混合方法
  • 資料網格和資料湖的實際應用案例
  • 資料管理與分析的未來
  • 結論:擁抱資料策略的變化

簡介:資料景觀導航

不斷變化的資料管理和分析世界為組織開發了利用資料的新方法。隨著企業產生和收集大量信息,當今的傳統數據管理方式面臨著湖泊和網格等日益增長的趨勢。

這是一個重要的理解,將使數據專業人員能夠進一步優化他們的數據策略,推動有意義的見解。
多年來,資料湖一直是儲存大量結構化和非結構化資料的最受歡迎的解決方案。然而,隨著組織的發展和資料處理的需求變得複雜,資料湖的限制增加,從而允許更現代的架構(例如資料網格)接管。在本文的其餘部分中,我們將深入探討資料湖 - 它們的特點、優勢和挑戰是什麼 - 資料網格也是如此。

資料湖:了解大數據儲存的基礎知識

資料湖是一個統一的儲存庫,以本機格式儲存任何類型的原始數據,無論是結構化、半結構化或非結構化資料。這使得企業可以更輕鬆地獲取和管理大量數據,而無需先決條件架構定義。資料湖非常適合使用大數據或在機器學習和分析中使用資料的應用程式。

在資料湖的主要優勢中,需要強調的是它們可以支援多種資料類型和來源。這些公司可以儲存從交易資料和日誌檔案到社交媒體貼文和感測器資料的所有內容,這最終使從不同資料集進行分析和獲取洞察變得更加容易。此外,資料湖通常依賴雲端儲存解決方案,為以敏捷且經濟高效的方式進行資料管理提供了廣泛的機會。

當然,資料湖也有自己的問題。缺乏結構有時會在資料治理、品質控制和可訪問性方面產生問題。隨著資料湖中資料量的成長,組織可能很難保持資料的完整性並始終確保向使用者呈現所需的資訊。因此,人們探索了有關資料管理的其他替代方法,其中之一涉及使用資料網格。

資料網格的興起:資料管理範式轉移

資料網格是最近出現的最新架構範例,指的是面向分散式資料管理的領域。它為資料管理引入了新的轉折,與集中進行儲存和處理的通常資料湖不同。這鼓勵在各個業務領域分配資料所有權,從而促進團隊對自己的資料負責,從而實現敏捷協作。

資料網格的概念最初由 Zhamak Dehghani 提出,其基礎是這樣的主張:資料生態系統日益複雜,需要一種與整體架構完全不同的架構。換句話說,這意味著公司不應維護龐大的整體架構塊,而應將資料視為一種產品,並授權特定領域的團隊管理自己的管道,以便組織增強用戶的資料可存取性明智的決定。

數據網格還培育了自助數據基礎設施,團隊可以在其中自行利用、共享和使用數據,而無需某些中央數據團隊的幫助或支援。然而,它比這更進一步,因為這種去中心化的方法進一步加深了數據民主化的程度,同時打破了瓶頸,提高了組織對不斷變化的業務需求的演變的響應時間。

資料湖與資料網格之間的主要差異

資料湖和資料網格都支援資料管理和分析,但方法和基本原理卻截然不同。

架構:資料湖是集中式儲存設施,將所有資料儲存在一個位置,而資料網格的架構是去中心化的,將資料的所有權分佈在多個業務領域。這種基本差異會影響組織內管理、存取和使用資料的方式。

資料的所有權:雖然位於中心的資料團隊通常負責資料湖中的資料攝取、處理和治理,但資料網格將這種所有權推給了特定於領域的團隊,每個團隊都被賦予了資料管理實踐的權力以最好地滿足他們的特定需求和用例。

治理:資料湖中遇到的最普遍的問題與資料有關

這阻礙了大型企業的治理,因為集中式資料管理帶來了許多不一致和可訪問性。另一方面,資料網格促進聯邦治理;這意味著每個領域都根據跨域的標準和整體合規性要求負責其資料。

可擴展性:由於資料量龐大,資料湖常常會失去控制,導致速度緩慢且難以管理,尤其是與資料品質相關的問題。資料網格透過讓各個域為資料和所選儲存解決方案建立自己的最佳化管道來解決可擴展性問題,從而形成更敏捷且響應更快的資料架構。

了解這些差異將有助於組織做出明智的決策,確定哪些資料管理策略最能滿足他們的需求並支持他們的目標。

採用資料網格架構的好處

實施資料網格架構提供了許多好處,可以有力地幫助組織增強其管理資料的能力,包括以下內容:

提高敏捷性:資料網格架構使組織能夠變得更加敏捷。透過分散資料所有權,組織可以更好地應對不斷變化的業務需求。領域團隊能夠做出有關資料管理和分析的決策,而無需等待集中資料團隊審查或批准此類請求。這有助於更快地獲得洞察力,從而更快地做出決策。

更好的協作:資料網格為領域團隊提供了動力,鼓勵他們在整個組織中共享資料和見解。它確保了數據驅動的決策文化環境,並允許團隊利用彼此的專業知識。

資料品質提升:現在所有權已經落到了領域團隊的肩上,他們更加重視資料品質和完整性的維護。從本質上講,團隊熱衷於確保他們的數據準確、最新且與某些用例相關。

可擴展性:資料網格允許組織在資料管理方面進行更多更好的擴展。新的資料來源將會出現,並且可能會想到新的用例。因此,領域團隊中的管道和儲存解決方案可以跟上這種不斷變化的需求,而不會遇到集中式架構的瓶頸。

基於此資料網格架構,組織能夠開闢創新和成長的新途徑,為他們在日益資料驅動的世界中蓬勃發展做好準備。

部署資料網格的挑戰

資料網格的吸引力很強,但也提醒組織注意其實施過程中面臨的挑戰:
組織文化:實施資料網格架構所需的組織文化發生了巨大變化。需要採用數據所有權和與其他團隊協作的想法。這些變化也伴隨著一些思維轉變和實踐變化。適應這種組織變革需要良好的領導和適當的溝通。

技術複雜性:資料的網狀架構主要促進資料整合和治理領域的技術複雜性。組織需要投資一套正確的工具和技術來支援去中心化資料管理,以便保持資料的可存取性和合規性。

技能差距:由於資料網格提倡以領域為主導的所有權,因此團隊中的技能差距將非常存在。因此,擁有足夠技能來有效管理資料的領域團隊將確保資料網格實施的成功。

治理挑戰:雖然資料網格促進了聯邦治理,但如果治理不當,將會導致不一致。組織需要製定明確的指導方針和慣例,以便團隊能夠團結一致地工作,但仍保持其自主性。

組織在成功實施資料網格架構時解決了這些挑戰,這帶來了資料網格架構的多個好處。

混合資料湖與資料網格

組織將更有機會採用混合方法,結合兩者的一些最佳品質,而不是採用資料湖或資料網格。可以有一個資料湖作為原始資料的集中存儲,而資料網格框架可以實現分散的資料管理和所有權。

每種方法都結合了資料湖提供的可擴展性和靈活性,並利用資料網格原理推動更好的協作和敏捷性。這種混合模型將使組織能夠以經濟高效的方式儲存大量數據,同時賦予領域團隊管理其數據和分析流程的能力。

這需要仔細規劃,因為混合方法會考慮組織的非常具體的需求和目標。透過根據業務目標調整資料管理實踐,組織將擁有強大的資料生態系統來推動創新,確保支援資料驅動的決策。

資料網格和資料湖在現實世界中的應用
資料湖和資料網格的整合改變了不同行業的許多應用程式。以下是一些值得注意的例子:

電子商務:線上零售巨頭在資料湖中儲存大量的客戶資料、交易記錄和產品資訊。資料網格架構將這些資料提供給行銷或銷售團隊進行自助分析,從而提供個人化建議和有針對性的行銷活動。

醫療保健:資料湖儲存醫療保健領域的病患記錄、臨床資料和研究結果。採用資料網格方法將使醫療保健組織內的不同部門更容易在遵守法規和資料品質的情況下實現其所擁有資料的所有權。

金融:銀行使用資料湖來儲存交易資料、市場資料和客戶資訊。借助資料網格架構,他們能夠使風險和合規團隊擁有分析能力,從而使這些團隊更好地偵測詐欺並更有效地管理風險。

製造業將在資料湖中儲存感測器資料、生產指標和供應鏈資訊。資料網格方法的應用將使生產和營運團隊能夠對資料進行即時分析,以優化流程並減少市中心。

這兩個範例展示了資料湖和資料網格如何共同創建創新流,從而改善業務成果。
資料管理與分析的未來

組織在處理資料管理和分析時所採用的方法的未來將不斷發展,因為它們面臨著複雜的複雜性。資料網格的出現反映了人們日益認識到由領域需求驅動的去中心化資料管理和所有權的需求。

特別是在新興技術方面,未來將由人工智慧和機器學習塑造。整合資料、自動化規則和治理流程、建立用於進階分析的平台即服務功能—新技術可以幫助組織從資料中收集更深入的見解。

更重要的是,對資料隱私的日益嚴格的監管將促使人們認識到組織應該在其資料管理策略中實施適當的資料治理和合規性。資料網格架構將實現聯合治理,同時使領域團隊能夠負責任地管理其資料。

結論:駕馭資料策略的變化

從資料湖到資料網格的轉變對於管理和分析資料的組織來說可能是一個巨大的飛躍。顯然,了解兩種架構的特徵、優點和缺點將有助於組織就其資料策略做出明智的決策,並充分利用可用資料的潛力。

隨著數據驅動決策的需求持續激增,數據專業人員掌握這些概念的準備和技能也將不斷增加。

在這方面,參加塔恩中心的資料科學課程為學習者提供了資料管理實踐的接觸和實踐經驗,這必將幫助他們在這一新興場景中脫穎而出。
促使組織採用數據策略的原因反過來又讓他們走向未來:在數據驅動下,組織將釋放其數據的力量並推動整個營運的創新。從數據湖、數據網格或混合數據,有​​效管理數據的旅程將為業務轉型提供支援。

以上是從資料湖到資料網格:資料管理和分析的新興趨勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

來源:dev.to
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