В современном мире, основанном на данных, организации все больше внимания уделяют преобразованию своих данных в ценные продукты, к которым можно легко получать доступ и использовать в масштабах предприятия, пишет на портале BigDATAwire Тендю Йогуртчу, технический директор компании Precisely.
Предлагая продукты данных на внутренних маркетплейсах, компании стремятся предоставить потребителям данных возможности и инструменты, необходимые для принятия решений на основе данных. Согласно новому исследованию Precisely «2025 Outlook: Data Integrity Trends and Insights», 76% предприятий считают принятие решений на основе данных одной из главных целей на 2025 г., однако 67% не вполне доверяют данным, используемым их организацией для принятия решений.
Продукты данных позволяют бизнес-пользователям принимать более эффективные решения, стимулировать инновации и улучшать клиентский опыт, предоставляя легкий доступ к актуальным и достоверным данным. Например, команда маркетологов может использовать продукт данных для анализа поведения клиентов и создания целевых кампаний. В конечном итоге цель состоит в том, чтобы обеспечить более быстрый доступ к данным в масштабе, предоставляя потребителям данных готовые продукты данных через маркетплейсы.
Продукты данных, такие как информационные панели, отчеты, API, визуализации данных и модели машинного обучения, имеют измеримую ценность и пригодны для многократного использования. Они предназначены для предоставления надежных данных для решения бизнес-задач. Спрос на масштабируемый и гибкий доступ к данным привел к появлению таких архитектурных подходов, как data fabric (ткань данных) и data mesh (сетка данных), каждый из которых призван решить проблемы современных сред данных и помочь организациям раскрыть весь потенциал своих информационных активов.
Что такое сетка данных
Data mesh — это децентрализованный подход к архитектуре данных. Вместо того чтобы централизованная команда по работе с данными владела всеми активами данных организации, каждое подразделение или команда, занимающаяся предметной областью, берет на себя ответственность за свои данные, рассматривая их как продукт. Цель заключается в создании масштабируемой архитектуры самообслуживания, которая позволяет командам работать автономно и снижает зависимость от ИТ-службы, при этом придерживаясь общих стандартов управления и взаимодействия. Сетка данных хорошо подходит для организаций, в которых существует культура, ориентированная на данные, и четкое право собственности на данные, где команды уже работают независимо и могут нести ответственность за продукты данных.
Однако для успешной работы с сеткой данных требуется надежное регулирование для обеспечения согласованности, доступности и безопасности данных. Это включает в себя использование инструментов наблюдаемости для мониторинга конвейеров данных и ведение всеобъемлющего каталога данных, чтобы обеспечить доступность и возможность использования продуктов данных. Кроме того, организациям следует рассмотреть возможность создания канала или инфраструктуры, например, маркетплейса данных, позволяющего пользователям легко получать доступ к продуктам данных.
Что такое ткань данных
Data fabric — это сквозная унифицированная архитектура, объединяющая основные инструменты для работы с данными и аналитикой, необходимые организации. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет дополнить эти технологии передовыми возможностями для автоматизации и оптимизации процессов управления данными, создавая единую, согласованную и интегрированную среду данных для всех систем и платформ. Такая унифицированная архитектура позволяет эффективно устранять изолированность и способствует повышению гибкости за счет динамического создания продуктов данных с использованием автоматизированного управления метаданными и основанных на ИИ инсайтов. Благодаря сочетанию методов интеграции данных, активной практики управления метаданными и других специализированных инструментов управления данными, включая графы знаний, ткань данных обеспечивает динамическое создание рекомендаций и продуктов данных благодаря автоматизации, активации и анализу метаданных с помощью ИИ/MО.
Такая централизация особенно полезна для организаций, переходящих от унаследованных систем к современным облачным средам.
Подход к управлению данными на основе правильной архитектуры
Data mesh и data fabric — это современные парадигмы архитектуры данных, направленные на решение проблем управления данными в сложных распределенных средах. Хотя они имеют некоторые общие черты, у них также есть отличительные характеристики, которые делают их подходящими для различных сценариев использования; они также могут быть использованы в комбинации.
Уровень зрелости данных в организации в значительной степени влияет на то, какой фреймворк лучше всего ей подходит. Для организаций с относительно высоким уровнем зрелости данных и культурой, ориентированной на данные, жизнеспособным вариантом может быть сетка данных. Как правило, такие организации имеют устоявшуюся модель регулирования данных, зрелые конвейеры данных и команды, готовые взять на себя ответственность за свои собственные активы данных.
Для организаций, в которых регулирование данных еще только развивается, и особенно тех, у которых может отсутствовать четкая координация между различными командами, лучшим выбором может стать ткань данных. Она обеспечивает централизованное управление, позволяя организациям постепенно масштабировать архитектуру данных в распределенных средах. Data fabric также лучше подходит для организаций с более высоким уровнем зрелости метаданных, поскольку она ориентирована на получение интеллектуальных выводов из метаданных.
Зрелость данных и активные метаданные: основы для принятия обоснованных решений
Независимо от выбранной структуры, управление метаданными является критически важным элементом как для сетки данных, так и для ткани данных. Метаданные, такие как технические, операционные или бизнес-метаданные, необходимы для эффективного обнаружения, регулирования и анализа влияния данных.
Активные метаданные — это метаданные, которые автоматически собираются, обновляются и используются в режиме реального времени для улучшения процессов управления данными. Это выходит за рамки статических описаний данных; метаданные постоянно отслеживаются и обогащаются такими инсайтами, как шаблоны использования, родословная данных и показатели качества данных. Наблюдаемость данных играет здесь важную роль, позволяя устанавливать предупреждения, отслеживать закономерности и выявлять любые отклонения от исторических тенденций.
Активные метаданные имеют решающее значение в контексте ткани данных, поскольку они обеспечивают автоматизацию и управляемые ИИ процессы, позволяя организациям динамически оптимизировать интеграцию данных, мониторинг качества, регулирование и безопасность. Такая аналитика в реальном времени позволяет быстрее и точнее принимать решения и повышать эффективность работы в распределенных средах данных.
Выбор между сеткой и тканью данных зависит от уровня зрелости данных и операционной модели вашей организации. Эффективным может оказаться гибридный подход — он позволяет приблизить данные к профильным экспертам и доменам данных, а также обмениваться передовым опытом в области безопасности и регулирования через центральные команды.
Оба фреймворка имеют свои достоинства, но ни один из них не может быть успешным без прочного фундамента целостности данных и четкой стратегии управления метаданными. Прежде чем принять один из них, организации должны убедиться, что у них есть необходимые инфраструктура, культура данных и регулирование, чтобы максимально повысить ценность своих данных. В конечном итоге цель состоит в том, чтобы предоставлять надежные, масштабируемые продукты данных, которые обеспечивают ценность для бизнеса, а наличие точных, согласованных и контекстуализированных данных является решающим фактором для достижения доверия.
