Data Mesh e Data Fabric: quale è quello più adatto alla tua organizzazione?

Avere accesso in tempo reale ai dati rilevanti aiuta le organizzazioni a ottimizzare la propria produttività e rafforzare il proprio posizionamento competitivo. Il facile accesso ai dati favorisce tali risultati promuovendo la collaborazione e consentendo ai team di utilizzare in modo efficace le informazioni raccolte. La compilazione di quantità così massicce di informazioni crea tuttavia sfide di gestione dei dati che le organizzazioni devono trovare un modo per aggirare.

Le strutture di dati e la mesh di dati sono due soluzioni comuni a questo problema. Qual è la differenza tra i due approcci? E qual è quello giusto per la tua organizzazione? Approfondiamo.

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L’architettura data mesh è una strategia di decentralizzazione, ovvero i dati sono organizzati per uno specifico dominio aziendale, con l’obiettivo di raggiungere coerenza tra più aree aziendali. Si tratta principalmente di un processo diretto dall'uomo che coinvolge esperti in materia di dati che etichettano le informazioni, creano regole e identificano chi sono i contributori. Queste sono le persone che lavorano nel team dati e utilizzano la loro esperienza per creare i campi giusti che si collegano ai processi aziendali. L'obiettivo è provare a migliorare la comprensione di tutti su come utilizzare i dati a livello aziendale o su come capire cosa sta accadendo all'interno dei tuoi dati e che potrebbe influire sulla tua attività.

In un approccio di data mesh, anziché dipendere da una piattaforma centralizzata, un'impresa ha accesso a numerosi repository. Ognuno di questi è dedicato a un particolare ambito o dipartimento aziendale, come l'approvvigionamento. Le mesh di dati aiutano anche nel passaggio ad ambienti nativi del cloud. Questo perché, quando hai una migliore gestione dei dati che gestiscono la tua azienda, puoi comprendere il contesto di ciò che deve essere migrato o di ciò che potrebbe essere necessario consolidare in un passaggio al cloud. Il framework della mesh di dati può anche essere facilmente adattato dalle aziende man mano che cambiano i requisiti di gestione dei dati.

Una struttura a rete di dati funziona con data lake, data warehouse e altri metodi convenzionali di archiviazione dei dati. I vantaggi delle architetture data mesh includono un migliore controllo degli accessi e una migliore governance delle informazioni (questi si applicano direttamente ad aree come la conformità e la regolamentazione). Inoltre eliminano molti colli di bottiglia delle informazioni, tipici quando le aziende gestiscono i propri dati con metodi centralizzati e obsoleti.

I vantaggi dei progetti di mesh di dati sono interessanti per le grandi aziende che gestiscono set di dati estremamente complessi. Uno dei motivi è che le grandi aziende in genere hanno persone con ruoli e responsabilità responsabili dei principali oggetti di dati master. Per queste imprese, i processi aziendali dipendono fortemente dalla correttezza dei dati. Una mesh di dati funziona bene qui.

Tuttavia, per le aziende più piccole che elaborano dati meno complicati, potrebbero esserci scelte più pratiche al di fuori dell’approccio data mesh.

Un approccio basato sul data fabric è più automatizzato rispetto al data mesh. Utilizza l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico invece di dipendere da esperti di dati.

A differenza del data mesh, il data fabric è destinato a supportare l'integrazione end-to-end di diverse pipeline di dati. Tali pipeline sono un metodo in cui i dati grezzi vengono acquisiti da varie origini dati e quindi spostati in un archivio dati, ad esempio un data warehouse. Questo tipo di architettura consente integrazioni attraverso l'uso di sistemi automatizzati e tecnologie di intelligence all'avanguardia come qualità dei dati, gestione dei dati master, gestione dei metadati e strumenti AI/ML.

Gli steward dei dati possono unificare molte applicazioni e sistemi utilizzando un approccio data fabric. L’integrazione di diverse fonti di dati migliora l’accessibilità alle informazioni, favorisce una maggiore sicurezza e consente alle aziende di proteggere meglio i consumatori.

Un approccio basato sul data fabric presenta inoltre il vantaggio di consentire l'analisi dell'accesso e dell'utilizzo dei dati in tutta l'azienda. I suggerimenti basati su modelli di utilizzo, implementazioni di regole e disponibilità di set di dati selezionati possono ridurre il tempo necessario per il rilevamento dei dati specifici che un membro del team sta cercando. L’intelligence che sta dietro una rete di dati può evidenziare aree di debolezza nei metadati, richiedendo input agli utenti aziendali o suggerendo altre risorse di dati che potrebbero essere rilevanti per un utente.