데이터 메시 구현 모범 사례 - DATAVERSITY

데이터 메시 구현 모범 사례 – DATAVERSITY

타임 스탬프 : 17 년 2024 월 3 일 오전 35:XNUMX
소스 노드 : 3066267
니코엘니노 / Shutterstock.com

기본적으로 데이터 메시는 단일 팀이나 부서가 데이터의 모든 측면을 관리하는 기존의 중앙 집중식 데이터 관리 모델에 도전합니다. 데이터 메시는 분산 된 조직 내의 다양한 도메인 지향 팀에 데이터에 대한 소유권과 책임을 분배하는 접근 방식입니다. 데이터 메시 모범 사례를 구현함으로써 조직은 비즈니스 요구 사항에 맞는 보다 민첩하고 확장 가능한 데이터 인프라를 구축할 수 있습니다. 

이러한 패러다임 전환을 통해 팀은 표준화된 인터페이스를 활용하여 조직 전체에서 원활한 협업을 보장하는 동시에 자신의 도메인별 데이터 제품 및 서비스에 대한 소유권을 가질 수 있습니다. 

데이터 메시 아키텍처의 주요 특징

데이터 메시의 몇 가지 중요한 기능은 다음과 같습니다.

도메인 방향: 분산된 데이터 소유권과 협업적 데이터 공유를 수용하는 것은 도메인 지향 데이터 아키텍처의 핵심 원칙입니다. 기존 중앙 집중식 아키텍처에서는 데이터 소유권이 단일 팀이나 부서에 집중되는 경우가 많아 병목 현상, 사일로 및 정보 액세스 제한이 발생합니다. 

그러나 분산형, 도메인 지향형 아키텍처에서는 데이터 소유권이 조직 내의 여러 팀이나 도메인에 분산됩니다. 분산된 데이터 소유권을 통해 개별 팀은 자신의 데이터 도메인에 대한 책임을 질 수 있습니다. 각 팀은 자신이 생성하고 유지 관리하는 데이터의 소유자이자 관리자가 됩니다. 이러한 변화는 책임성을 촉진하고 팀이 자체 데이터세트의 품질과 신뢰성에 우선순위를 두도록 장려합니다. 

공동작업 데이터 공유를 통해 원활한 의사소통, 효율적인 지식 교환, 진화하는 비즈니스 요구에 대응하는 민첩성 향상이 가능합니다. 

셀프 서비스 인프라를 통한 팀 역량 강화: 기존의 중앙 집중식 데이터 아키텍처에서는 데이터 팀이 다양한 부서의 요청에 압도되어 병목 현상이 발생하고 혁신 주기가 느려지는 경우가 많습니다. 그러나 데이터 메시 패러다임은 데이터 제품 팀에 다음과 같은 권한을 부여하여 솔루션을 제공합니다. 셀프 서비스 인프라, 확장 가능하고 민첩한 기계 학습 파이프라인을 지원합니다. 셀프 서비스 인프라를 제공함으로써 조직은 데이터 아키텍처를 분산시키고 데이터 제품 관리 책임을 개별 팀에 분산시킬 수 있습니다. 

이 접근 방식을 통해 팀은 특정 도메인에 대한 소유권을 갖고 고유한 요구 사항에 따라 결정을 내릴 수 있습니다. 셀프 서비스 인프라를 갖춘, 데이터 제품 팀 중앙 집중식 리소스에 크게 의존하거나 다른 팀의 승인을 기다리지 않고도 기계 학습 모델 및 파이프라인을 빠르게 반복할 수 있습니다. 그들은 다양한 접근 방식을 실험하고, 다양한 기술을 활용하고, 더 빠른 속도로 혁신을 주도할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다. 

셀프 서비스 분석을 통한 데이터 민주화: 셀프 서비스 분석 이벤트 중심 아키텍처는 데이터 메시 접근 방식을 구현할 때 핵심 목표입니다. 

이벤트 중심 아키텍처: 사용하기 쉬운 도구와 직관적인 인터페이스를 제공함으로써 조직은 모든 ​​수준에서 데이터 중심 의사 결정 문화를 조성할 수 있습니다. 또한 이벤트 중심 아키텍처는 강력하고 미래 지향적인 데이터 인프라를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 일괄 처리에만 의존하지 않고 실시간 이벤트를 활용함으로써 조직은 데이터가 발생하는 즉시 캡처하고 처리할 수 있으므로 더 빠른 통찰력과 의사 결정이 가능합니다. 이벤트 중심 아키텍처 또한 전체 시스템의 확장성, 탄력성 및 모듈화를 촉진합니다. 

데이터 메시 구현의 이점

세상이 점점 더 데이터 중심으로 변해감에 따라 조직은 데이터 관리 전략을 혁신해야 할 필요성을 깨닫고 있습니다. 데이터 메시를 채택함으로써 조직은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 몇 가지 이점: 

  • 데이터 메시의 분산 데이터 시스템에서 조직은 데이터 팀이 해당 도메인에 대한 소유권과 제어권을 갖도록 권한을 부여합니다. 
  • 데이터 메시는 각 팀이나 도메인이 특정 요구 사항에 따라 자체 데이터 세트를 독립적으로 관리하고 발전시킬 수 있도록 하여 확장성을 촉진합니다. 이를 통해 더 빠른 의사 결정과 대규모 혁신이 가능해졌습니다. 
  • 데이터 메시는 셀프 서비스 분석 문화를 조성하여 팀이 중앙 집중식 팀에 의존하지 않고도 관련 데이터 세트에 직접 액세스하고 분석할 수 있도록 지원합니다. 
  • 더 큰 자율성을 통해 데이터 팀은 특정 요구 사항에 가장 적합한 다양한 도구와 기술을 실험할 수 있습니다.
  • 도메인 중심 소유권에 초점을 맞춘 데이터 메시는 부서간 협업을 장려하고 팀 간 지식 공유를 촉진합니다.
  • 협업 데이터 거버넌스는 각 팀 내의 지식이 풍부한 개인이 특정 데이터 세트의 품질과 무결성을 직접 관리할 수 있도록 보장합니다.   

데이터 메시 구현을 위한 주요 모범 사례

   데이터 메시 구현에 대한 모범 사례는 다음과 같습니다.

  • 핵심 원칙과 모범 사례에 대한 깊은 이해를 발전시킵니다. 이러한 지침을 따르면 조직은 데이터 인프라의 확장성과 민첩성을 효과적으로 달성할 수 있습니다.
  • 데이터 거버넌스를 분산화합니다. 분산 데이터 거버넌스 데이터 소유권 및 거버넌스의 책임을 조직 내의 개별 도메인 팀 또는 팀으로 전환합니다. 
  • 클라우드 네이티브 기술 채택 (서버리스, 컨테이너화)는 데이터 관리의 민첩성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
  • 도메인 중심의 분산 소유권 개념을 수용합니다. 여기에는 개별 도메인 팀이 자체 데이터 제품 및 서비스에 대한 소유권을 갖도록 권한을 부여하는 것이 포함됩니다. 각 팀은 데이터 도메인을 정의하고 관리할 자율성을 갖고 명확한 책임과 책임을 보장해야 합니다. 
        
  • 제품 사고방식을 채택하세요. 치료 데이터를 제품으로 팀은 원시 데이터를 제공하는 것보다 내부 고객에게 가치를 제공하는 데 집중할 수 있습니다. 여기에는 성공을 위한 명확한 지표 정의, 이해관계자와의 피드백 루프 설정, 데이터 제품의 품질 및 유용성에 대한 지속적인 반복이 포함됩니다. 
  • 데이터 메시 구현에서 확장성을 달성하기 위한 연합 컴퓨팅 생태계를 구축하세요. 여기에는 도메인 팀이 자체 데이터를 독립적으로 처리하고 분석할 수 있는 셀프 서비스 도구 및 플랫폼의 생태계를 만드는 것이 포함됩니다. 
  • 일관된 거버넌스 관행을 보장하는 동시에 협업을 촉진하기 위해 팀 전체에 표준화된 인터페이스, 문서 및 교육 리소스를 제공합니다.
  • 성공적인 구현을 위해 협업 및 지식 공유 문화를 장려합니다. 도메인 팀 간의 부서간 커뮤니케이션을 장려하면 사일로를 피하면서 혁신을 촉진할 수 있습니다. 

데이터 메시의 미래는 무엇입니까?

데이터 관리의 미래에는 셀프 서비스 인프라와 도메인 중심 팀이 필요합니다. 데이터 메시의 미래는 이를 촉진하는 능력에 달려 있습니다. 데이터 민주화 인프라와 분산된 팀을 통해. 이는 각 팀이 자신의 도메인별 데이터 세트를 수집, 선별 및 관리할 책임이 있음을 의미합니다. 이를 통해 해당 도메인의 데이터 자산의 소유자가 됩니다. 

이 접근 방식은 팀이 친밀한 이해 특정 비즈니스 영역 및 관련 데이터 세트. 그런 다음 전문 지식을 적용하여 통찰력을 얻고 사용 가능한 정보를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 

이러한 분산형 모델을 수용함으로써 조직은 사일로를 허물고 부서 간 협업을 촉진할 수 있습니다. 또한 의사결정 프로세스에 필요한 관련 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있어 민첩성이 향상됩니다. 궁극적으로 모든 팀에 셀프 서비스 인프라를 제공하면 귀중한 정보에 대한 액세스를 민주화하고 조직 전체의 개인이 일상 업무에서 데이터의 힘을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.  

데이터 메시의 미래는 협업 방식과 민첩한 제공을 통해 분산된 데이터 팀의 잠재력을 최대한 활용하는 데 있습니다.

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