데이터 레이크에서 데이터 메시까지: 데이터 관리 및 분석의 새로운 트렌드

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

Wo Data Lakes und Data Mesh sowohl Datenmanagement als auch -analyse 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 zu erlangen, 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 Datenmanagement und -analysen 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: Nachdem die Verantwortung jetzt 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.

조직은 데이터 메시 아키텍처를 성공적으로 구현하면 이러한 문제를 해결하며, 이는 데이터 메시 아키텍처의 여러 이점을 제공합니다.

하이브리드 데이터 레이크 및 데이터 메시

조직은 데이터 레이크나 데이터 메시를 채택하는 것보다 두 가지의 최고 품질 중 일부를 통합하는 하이브리드 접근 방식을 사용할 가능성이 더 높습니다. 원시 데이터를 위한 중앙 집중식 저장소인 데이터 레이크가 있을 수 있고, 데이터 메시 프레임워크를 통해 분산된 데이터 관리 및 소유권이 가능합니다.

각 솔루션은 데이터 레이크가 제공하는 확장성과 유연성을 결합하여 데이터 메시 원칙을 사용하여 더 나은 협업과 민첩성을 제공합니다. 이 하이브리드 모델을 통해 조직은 비용 효율적인 방식으로 막대한 양의 데이터를 저장할 수 있으며 도메인 팀에는 데이터 및 분석 프로세스를 관리할 수 있는 권한이 제공됩니다.

하이브리드 접근 방식은 조직의 매우 구체적인 요구 사항과 목표를 고려하므로 신중한 계획이 필요합니다. 비즈니스 목표에 맞춰 데이터 관리 방식을 조정함으로써 조직은 혁신을 주도하고 데이터 기반 의사 결정에 대한 지원을 보장할 수 있는 강력한 데이터 생태계를 갖게 됩니다.

데이터 메시와 데이터 레이크를 현실 세계에 적용
데이터 레이크와 데이터 메시의 통합은 다양한 산업 분야의 많은 애플리케이션을 변화시켰습니다. 다음은 몇 가지 주목할만한 예입니다:

전자상거래: 거대 온라인 소매업체는 막대한 양의 고객 데이터, 거래 기록, 제품 정보를 데이터 레이크에 저장합니다. 데이터 메시 아키텍처는 개인화된 추천 및 타겟 마케팅 캠페인을 제공할 수 있는 셀프 서비스 분석을 위해 해당 데이터를 마케팅 또는 영업팀에 제공합니다.

의료: 데이터 레이크는 의료 분야의 환자 기록, 임상 데이터, 연구 결과를 저장합니다. 데이터 메시 접근 방식을 사용하면 의료 조직 내 여러 부서에서 규정 및 데이터 품질을 준수하면서 소유한 데이터에 대한 소유권을 더 쉽게 확보할 수 있습니다.

금융: 은행은 데이터 레이크를 사용하여 거래 데이터, 시장 데이터, 고객 정보를 저장합니다. 데이터 메시 아키텍처를 사용하면 위험 및 규정 준수 팀이 자체적으로 분석 기능을 보유할 수 있으므로 이러한 팀의 사기 탐지가 향상되고 위험을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다.

제조업체에서는 센서 데이터, 생산 지표, 공급망 정보를 데이터 레이크에 저장합니다. 데이터 메시 접근 방식을 적용하면 생산 및 운영 팀이 프로세스 최적화 및 도심 감소를 위해 실시간 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

이 두 가지 예는 데이터 레이크와 데이터 메시가 어떻게 함께 비즈니스 성과를 향상시키는 혁신 흐름을 창출하는지 보여줍니다.
데이터 관리 및 분석의 미래

데이터 관리 및 분석을 다루는 조직에서 채택하는 접근 방식의 미래는 관련된 복잡성에 직면하면서 계속 발전할 것입니다. 데이터 메시는 도메인의 요구에 따라 분산된 데이터 관리 및 소유권에 대한 필요성에 대한 인식이 높아지는 것을 반영하여 등장했습니다.

특히 신흥 기술의 측면에서 미래는 말 그대로 인공 지능과 기계 학습을 통해 형성될 것입니다. 데이터 통합, 규칙 및 거버넌스 프로세스 자동화, 고급 분석 신기술을 위한 서비스형 플랫폼 기능 구축 등 모든 작업을 수행하면 조직이 데이터에서 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

더 중요한 것은 데이터 개인 정보 보호에 대한 규제가 증가함에 따라 조직이 데이터 관리 전략에서 적절한 데이터 거버넌스와 규정 준수를 구현해야 한다는 점을 깨닫게 될 것입니다. 데이터 메시 아키텍처는 연합 거버넌스를 활성화하는 동시에 도메인 팀이 데이터를 책임감 있게 관리할 수 있도록 지원합니다.

결론: 데이터 전략 변화에 편승하세요

Data Lake에서 Data Mesh로의 전환은 데이터를 관리하고 분석하는 조직에 큰 도약이 될 수 있습니다. 분명히 아키텍처의 특성과 장점, 단점을 모두 이해하면 조직이 데이터 전략과 관련하여 충분한 정보를 바탕으로 결정을 내리고 사용 가능한 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 됩니다.

데이터 기반 의사결정에 대한 수요가 지속적으로 급증함에 따라 이러한 개념을 숙달할 수 있는 데이터 전문가의 준비와 기술도 높아질 것입니다.

이러한 측면에서 Thane 센터의 Thane 데이터 과학 과정에 등록하면 학습자는 이러한 새로운 시나리오에서 두각을 나타내는 데 확실히 도움이 될 데이터 관리 실무에 대한 노출과 실무 경험을 얻을 수 있습니다.
조직이 데이터 전략 채택을 향해 나아가게 만드는 이유는 결과적으로 미래를 선도할 수 있도록 설정하는 것입니다. 즉, 데이터 중심의 조직은 데이터의 힘을 활용하고 운영 전반에 걸쳐 혁신을 주도할 것입니다. 데이터 레이크, 데이터 메시 또는 하이브리드에서 효과적인 데이터 관리 여정은 비즈니스 혁신을 제공할 것입니다.

위 내용은 데이터 레이크에서 데이터 메시까지: 데이터 관리 및 분석의 새로운 트렌드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!