Best practice per l'implementazione della rete dati – DATAVERSITY

Fondamentalmente, il data mesh sfida il tradizionale modello centralizzato di gestione dei dati, in cui un singolo team o dipartimento è responsabile della gestione di tutti gli aspetti dei dati. La mesh di dati promuove a decentrata approccio, distribuendo la proprietà e la responsabilità dei dati tra vari team orientati al dominio all'interno di un'organizzazione. Implementando le migliori pratiche di data mesh, le organizzazioni possono creare un'infrastruttura dati più agile e scalabile in linea con le loro esigenze aziendali. 

Questo cambiamento di paradigma consente ai team di assumere la proprietà dei propri prodotti e servizi di dati specifici del dominio, sfruttando al tempo stesso interfacce standardizzate per garantire una collaborazione senza soluzione di continuità all'interno dell'organizzazione. 

Caratteristiche principali di un'architettura a mesh di dati

Ecco alcune caratteristiche significative di una mesh di dati:

Orientamento del dominio: Abbracciare la proprietà decentralizzata dei dati e la condivisione collaborativa dei dati sono principi chiave di un’architettura dei dati orientata al dominio. Nelle architetture centralizzate tradizionali, la proprietà dei dati è spesso concentrata all'interno di un singolo team o dipartimento, il che porta a colli di bottiglia, silos e accesso limitato alle informazioni. 

Tuttavia, in a decentralizzato, orientato al dominio architettura, la proprietà dei dati è distribuita tra più team o domini all'interno di un'organizzazione. La proprietà decentralizzata dei dati consente ai singoli team di assumersi la responsabilità dei propri domini di dati. Ogni team diventa proprietario e custode dei dati che genera e conserva. Questo cambiamento promuove la responsabilità e incoraggia i team a dare priorità alla qualità e all’affidabilità dei propri set di dati. 

La condivisione collaborativa dei dati consente comunicazioni fluide, scambio efficiente di conoscenze e maggiore agilità nel rispondere alle esigenze aziendali in evoluzione. 

Empowerment del team con l'infrastruttura self-service: In un’architettura dati centralizzata tradizionale, i team addetti ai dati sono spesso sopraffatti dalle richieste provenienti dai vari dipartimenti, il che porta a colli di bottiglia e cicli di innovazione più lenti. Tuttavia, il paradigma della mesh di dati offre una soluzione consentendo ai team di produzione dei dati di infrastrutture self-service, consentendo pipeline di machine learning scalabili e agili. Fornendo un'infrastruttura self-service, le organizzazioni possono decentralizzare la propria architettura dei dati e distribuire la responsabilità della gestione dei prodotti dati ai singoli team. 

Questo approccio consente ai team di avere la proprietà del proprio dominio specifico e di prendere decisioni in base ai propri requisiti specifici. Con l'infrastruttura self-service, team di prodotti dati può eseguire rapidamente iterazioni su modelli e pipeline di machine learning senza fare molto affidamento su risorse centralizzate o attendere l'approvazione di altri team. Hanno la flessibilità necessaria per sperimentare approcci diversi, sfruttare tecnologie diverse e promuovere l’innovazione a un ritmo più rapido. 

Democratizzazione dei dati attraverso l'analisi self-service: raggiungere la democratizzazione dei dati attraverso analisi self-service e le architetture guidate dagli eventi rappresentano un obiettivo chiave quando si implementa un approccio a mesh di dati. 

Architettura guidata dagli eventi: Fornendo strumenti facili da usare e interfacce intuitive, le organizzazioni possono promuovere una cultura del processo decisionale basato sui dati a tutti i livelli. Inoltre, le architetture guidate dagli eventi svolgono un ruolo cruciale nella costruzione di un’infrastruttura dati solida e a prova di futuro. Sfruttando gli eventi in tempo reale anziché affidarsi esclusivamente all'elaborazione batch, le organizzazioni possono acquisire ed elaborare i dati nel momento in cui si verificano, consentendo insight e processi decisionali più rapidi. Architetture guidate dagli eventi facilitano anche la scalabilità, la resilienza e la modularizzazione del sistema complessivo. 

I vantaggi dell'implementazione della rete dati

Mentre il mondo diventa sempre più guidato dai dati, le organizzazioni si rendono conto della necessità di rivoluzionare le proprie strategie di gestione dei dati. Adottando una rete di dati, le organizzazioni possono sbloccarsi diversi vantaggi: 

• Nei sistemi di dati distribuiti di una mesh di dati, le organizzazioni consentono ai propri team di dati di assumere la proprietà e il controllo sui rispettivi domini. 

• La rete di dati promuove la scalabilità consentendo a ciascun team o dominio di gestire ed evolvere in modo indipendente i propri set di dati in base alle proprie esigenze specifiche. Ciò consente un processo decisionale più rapido e un’innovazione su larga scala. 

• Il data mesh promuove una cultura di analisi self-service, consentendo ai team di accedere e analizzare direttamente i set di dati rilevanti senza fare affidamento su team centralizzati. 

• Con maggiore autonomia, i data team possono sperimentare diversi strumenti e tecnologie che meglio si adattano alle loro esigenze specifiche.

• Concentrandosi sulla proprietà basata sul dominio, una rete di dati incoraggia la collaborazione interfunzionale e facilita la condivisione delle conoscenze tra i team.

• La governance collaborativa dei dati garantisce che le persone competenti all'interno di ciascun team possano gestire direttamente la qualità e l'integrità dei propri set di dati specifici.   

Principali pratiche ottimali per l'implementazione della mesh di dati

   Ecco le migliori pratiche per l'implementazione della mesh di dati:

• Sviluppare una profonda comprensione dei suoi principi chiave e delle migliori pratiche. Seguendo queste linee guida, le organizzazioni possono ottenere in modo efficace scalabilità e agilità nella propria infrastruttura dati.
• Decentralizzare la governance dei dati. Governance decentralizzata dei dati trasferisce la responsabilità della proprietà e della governance dei dati ai singoli team o gruppi di dominio all'interno di un'organizzazione. 
• Nativo per il cloud adozione della tecnologia (serverless, containerizzazione) può migliorare significativamente l'agilità nella gestione dei dati.

• Abbraccia il concetto di proprietà decentralizzata orientata al dominio. Ciò implica consentire ai singoli team di dominio di assumere la proprietà dei propri prodotti e servizi di dati. Ogni team dovrebbe avere l'autonomia di definire e gestire i propri domini di dati, garantendo responsabilità e responsabilità chiare. 
      
• Adotta una mentalità di prodotto. Trattare dati come prodotto consente ai team di concentrarsi sulla fornitura di valore ai propri clienti interni anziché limitarsi a fornire dati grezzi. Ciò include la definizione di parametri chiari per il successo, la creazione di cicli di feedback con le parti interessate e l’iterazione continua della qualità e dell’usabilità dei prodotti dati. 

• Costruisci un ecosistema computazionale federato per ottenere la scalabilità in un'implementazione di mesh di dati. Ciò comporta la creazione di un ecosistema di strumenti e piattaforme self-service che consentano ai team di dominio di elaborare e analizzare in modo indipendente i propri dati. 
• Fornire interfacce standardizzate, documentazione e risorse di formazione tra i team per favorire la collaborazione garantendo al tempo stesso pratiche di governance coerenti.

• Promuovere una cultura di collaborazione e condivisione delle conoscenze per un’implementazione di successo. Incoraggiare la comunicazione interfunzionale tra i team di dominio favorisce l’innovazione evitando i silos. 

Qual è il futuro della mesh di dati?

Il futuro della gestione dei dati richiede infrastrutture self-service e team orientati al dominio. Il futuro del data mesh risiede nella sua capacità di promuovere democratizzazione dei dati attraverso la sua infrastruttura e i team decentralizzati. Ciò significa che ogni team è responsabile della raccolta, della cura e della gestione dei propri set di dati specifici del dominio. In questo modo, diventano proprietari del patrimonio di dati dei rispettivi domini. 

Questo approccio incoraggia i team a sviluppare un comprensione intima della loro specifica area di business e dei set di dati associati. Possono quindi applicare la propria esperienza per ricavare approfondimenti e prendere decisioni informate sulla base delle informazioni disponibili. 

Adottando questo modello decentralizzato, le organizzazioni possono abbattere i silos e favorire la collaborazione tra i dipartimenti. Inoltre, promuove l’agilità consentendo un accesso più rapido ai dati rilevanti per i processi decisionali. In definitiva, dotare ogni team di un'infrastruttura self-service aiuta a democratizzare l'accesso a informazioni preziose e consente ai singoli individui dell'organizzazione di sfruttare la potenza dei dati in modo efficace nel loro lavoro quotidiano.  

Il futuro del data mesh risiede nello sfruttare il potenziale dei team di dati distribuiti attraverso pratiche collaborative e una distribuzione agile.

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• Fonte: https://www.dataversity.net/data-mesh-implementation-best-practices/