Apa Itu Data Mesh?

Apa Itu Data Mesh?

Data mesh adalah pendekatan modern terhadap arsitektur data yang menggeser pengelolaan data dari model terpusat ke model terdesentralisasi.

Pendekatan ini menekankan kepemilikan berorientasi domain, di mana pengelolaan data selaras dengan area bisnis tertentu. Penyelarasan ini membuat operasi data lebih skalabel dan fleksibel, dengan memanfaatkan pengetahuan dan keahlian pihak yang paling dekat dengan data.

Prinsip inti

Inti dari data mesh adalah empat prinsip kunci yang memandu penerapan dan operasionalnya.

Kepemilikan berorientasi domain

Data dimiliki dan dikelola oleh tim domain yang paling dekat dengan sumbernya. Tim ini paling memahami konteks dan nilai data, sehingga ideal sebagai pengelola data mereka sendiri.

Data sebagai produk

Memperlakukan data sebagai produk berarti menetapkan antarmuka yang terdefinisi dengan baik, standar kualitas, dan dokumentasi. Hal ini membuat data lebih mudah ditemukan, diakses, dan dikonsumsi. Ini membantu memastikan data memberikan nilai bagi penggunanya.

Infrastruktur data swalayan

Tim dibekali alat dan infrastruktur yang mereka butuhkan untuk membangun, menerapkan, dan mengelola produk data secara mandiri. Ini mengurangi ketergantungan pada tim TI pusat dan mempercepat operasi data.

Tata kelola komputasi federatif

Model tata kelola federatif menjaga konsistensi, keamanan, dan kepatuhan data di seluruh organisasi. Model ini menyeimbangkan pengawasan pusat dan otonomi spesifik domain, sehingga memungkinkan praktik tata kelola yang disesuaikan.

Untuk mempelajari lebih lanjut, baca artikel ini tentang apa itu data federation.

Prinsip-prinsip ini secara kolektif membangun lingkungan di mana data menjadi lebih mudah diakses, andal, dan bernilai di dalam organisasi besar.

Cara Kerja Data Mesh

Produk data adalah blok pembangun data mesh. Produk ini merupakan aset yang dapat digunakan kembali dan dapat ditemukan, yang merangkum data spesifik domain, dirancang dengan antarmuka dan standar kualitas yang jelas. Produk ini membuat data mudah diintegrasikan dan digunakan di seluruh organisasi. 

Sebagai contoh, tim penjualan dapat membuat produk data yang mencakup riwayat pembelian pelanggan dan tren penjualan. Tim pemasaran kemudian dapat dengan mudah mengakses dan menggunakan data ini untuk menyesuaikan kampanye mereka.

Grafik di atas menunjukkan tampilan sederhana contoh data mesh untuk sebuah organisasi. Kebijakan tata kelola data secara keseluruhan memandu masing-masing dari empat departemen: Penjualan, Keuangan, Pemasaran, dan Pengembangan Produk. Setiap departemen bertanggung jawab atas datanya sendiri dan membuat produk data lengkap yang dihosting di platform bersama. Konsumen data berinteraksi dengan produk data di seluruh organisasi melalui experience plane data mesh terpadu.

Arsitektur data mesh

Arsitektur data mesh yang umum terdiri dari beberapa komponen kunci yang bekerja bersama:

Produk data domain

Produk data adalah inti dari data mesh. Tim domain memiliki dan mengelolanya. Tim ini bertanggung jawab atas kualitas dan pemeliharaan produk data mereka serta memastikan produk tersebut memenuhi kebutuhan pengguna.

Platform infrastruktur data

Platform infrastruktur data menyediakan fondasi umum untuk penyimpanan, pemrosesan, dan tata kelola data. Platform ini mendukung pengembangan dan penerapan produk data dengan menyediakan alat dan teknologi yang diperlukan.

Tata kelola data

Tata kelola data menetapkan kebijakan dan standar untuk kualitas, keamanan, dan akses data guna memastikan praktik pengelolaan data yang konsisten dan patuh. Komponen ini penting untuk menjaga kepercayaan pada data di seluruh organisasi. Anda dapat mempelajari lebih lanjut di kursus Konsep Tata Kelola Data.

Experience plane data mesh

Experience plane data mesh adalah antarmuka yang ramah pengguna untuk memungkinkan penemuan, akses, dan konsumsi produk data. Ini memastikan konsumen data dapat dengan mudah menemukan dan menggunakan data yang mereka butuhkan. Saya suka mengibaratkannya sebagai toko tempat saya dapat menemukan semua produk data di dalam organisasi.

Implementasi Data Mesh

Misalnya kita tertarik menerapkan data mesh di organisasi kita. Dari mana kita mulai? Mari telaah beberapa langkah kunci.

Identifikasi domain

Mulailah dengan menetapkan batas yang jelas di sekitar domain bisnis. Penyelarasan ini membantu dalam menetapkan kepemilikan data kepada tim yang tepat. Identifikasi area bisnis yang berbeda dalam organisasi, seperti penjualan, pemasaran, keuangan, atau pengembangan produk.

Tetapkan kepemilikan data

Tetapkan kepemilikan data kepada tim domain yang relevan. Tim ini bertanggung jawab atas kualitas dan pengelolaan data mereka sendiri.

Bangun produk data

Definisikan dan kembangkan produk data yang memenuhi kebutuhan konsumen data. Konsumen ini bisa berupa karyawan dalam organisasi yang sama, investor, atau pemangku kepentingan lainnya. Pastikan produk ini dapat ditemukan, terdokumentasi dengan baik, dan dapat digunakan kembali untuk memaksimalkan nilainya. 

Sebagai contoh, tim penjualan dapat membuat produk data yang mencakup riwayat pembelian pelanggan dan tren penjualan, yang kemudian digunakan oleh tim pemasaran, yaitu konsumen data dalam contoh ini.

Federasikan tata kelola

Terapkan model tata kelola federatif untuk menjaga konsistensi dan kepatuhan data. Pendekatan ini memungkinkan praktik tata kelola spesifik domain sekaligus memastikan standar organisasi secara keseluruhan terpenuhi. 

Model tata kelola kita harus menyeimbangkan pengawasan pusat dengan otonomi spesifik domain. Lihat lembar contekan Data Governance ini untuk beberapa kiat.

Terapkan infrastruktur swalayan

Sediakan tim dengan alat dan platform yang mereka butuhkan untuk mengelola produk data secara mandiri. Berikan tim domain akses ke platform infrastruktur data umum yang mencakup alat untuk penyimpanan, pemrosesan, pengelolaan data, dan data lineage (baca lebih lanjut di artikel tentang apa itu data lineage). Ini mengurangi ketergantungan pada tim TI pusat dan mempercepat operasi data.

Beralih ke arsitektur data mesh mungkin tampak menakutkan, tetapi imbalannya bisa sangat besar bagi organisasi besar.

Alat untuk Data Mesh

Data mesh sering memerlukan alat yang mendukung tim domain dalam membangun, menerapkan, dan mengelola produk data secara mandiri. Alat ini berkisar dari platform penyimpanan dan pemrosesan data hingga solusi tata kelola dan penemuan.

Alat berbayar

Berikut beberapa alat populer yang digunakan dalam data mesh:

Alat open-source

Sekarang mari telusuri beberapa alat open-source populer untuk data mesh:

Alat-alat ini menawarkan beragam kapabilitas yang dapat membantu organisasi menerapkan arsitektur data mesh secara efektif. Penting untuk meneliti berbagai alat guna menyusun rangkaian yang sesuai dengan kebutuhan spesifik organisasi.

Manfaat Data Mesh

Data mesh memberikan skalabilitas bagi organisasi dengan lebih efektif mengakomodasi pertumbuhan volume dan kompleksitas data dibandingkan pendekatan terpusat. Skalabilitas ini memastikan organisasi dapat mengelola dan memproses data dalam jumlah besar tanpa menghadapi kemacetan atau masalah kinerja.

Desentralisasi pengelolaan data dalam data mesh meningkatkan kelincahan, memungkinkan organisasi merespons lebih cepat terhadap kebutuhan bisnis dan kondisi pasar yang berubah. Fleksibilitas ini memungkinkan tim menyesuaikan strategi data masing-masing secara real time, sehingga tetap selangkah lebih maju dalam lanskap bisnis yang berkembang pesat.

Dalam arsitektur data mesh, kualitas data meningkat melalui kepemilikan spesifik domain. Tim domain, yang memiliki pengetahuan dan konteks paling relevan, bertanggung jawab mengelola dan memelihara produk data mereka. Pendekatan ini memastikan ketepatan, keandalan, dan keselarasan data dengan tujuan bisnis.

Selain itu, arsitektur data mesh mendorong kolaborasi lintas domain dan berbagi pengetahuan. Dengan memecah silo data, tim dapat memanfaatkan keahlian satu sama lain, yang pada akhirnya meningkatkan pengambilan keputusan dan hasil keseluruhan.

Tantangan Mengadopsi Data Mesh

Mengadopsi data mesh memiliki tantangan tersendiri yang harus dihadapi organisasi.

Salah satu kendala utama adalah pergeseran budaya yang diperlukan. Beralih ke data mesh menuntut perubahan mendasar pada budaya organisasi. Alih-alih tim data terpusat yang bertanggung jawab atas seluruh data di organisasi, data mesh memerlukan pengambilan keputusan dan kepemilikan data yang terdesentralisasi. Pergeseran ini membutuhkan dukungan dari semua tingkatan organisasi dan mungkin menghadapi resistensi dari mereka yang terbiasa dengan kendali terpusat.

Kerumitan teknis dalam menerapkan data mesh juga bisa menjadi tantangan. Akan ada alat, proses, dan keahlian baru, yang mungkin memerlukan investasi besar pada pelatihan dan infrastruktur. Organisasi harus memastikan mereka memiliki sumber daya dan keahlian yang diperlukan untuk berhasil bertransisi ke arsitektur data mesh.

Menemukan keseimbangan yang tepat antara otonomi domain dan tata kelola pusat juga menjadi tantangan lainnya. Meskipun tim domain memerlukan kebebasan untuk berinovasi dan mengelola produk data mereka secara mandiri, tata kelola pusat penting untuk menjaga konsistensi, keamanan, dan kepatuhan data di seluruh organisasi. Mencapai keseimbangan ini membutuhkan perencanaan dan koordinasi yang cermat untuk membangun kerangka tata kelola yang mengakomodasi kebutuhan spesifik domain sekaligus tujuan organisasi secara menyeluruh.

Kapan Mempertimbangkan Data Mesh

Organisasi besar dan kompleks dengan lanskap data yang luas dan beragam sering kali mendapati pendekatan terpusat tidak memadai untuk melakukan penskalaan secara efisien. Dalam lingkungan seperti itu, ketika volume dan kompleksitas data terus bertambah, data mesh menawarkan alternatif terdesentralisasi yang dapat lebih sesuai dengan kebutuhan organisasi.

Organisasi yang beroperasi di lingkungan lincah, di mana respons cepat terhadap perubahan pasar atau permintaan pelanggan sangat penting, juga dapat memperoleh manfaat dari fleksibilitas data mesh. Sifatnya yang terdesentralisasi memungkinkan adaptasi lebih cepat terhadap kebutuhan bisnis yang berkembang. Ini meningkatkan kelincahan dan daya tanggap.

Data mesh dapat sangat bermanfaat bagi organisasi dengan kepemilikan data yang secara alami tersebar di berbagai tim atau departemen. Dengan menyelaraskan praktik pengelolaan data dengan struktur organisasi yang ada, data mesh memberdayakan tim domain untuk memiliki produk data mereka sendiri. Kepemilikan yang tersebar ini menumbuhkan akuntabilitas dan memastikan data dikelola oleh mereka yang memiliki keahlian dan konteks paling relevan.

Namun, organisasi yang sangat bergantung pada praktik data yang terstandarisasi dan homogen di semua departemen atau yang tidak memiliki domain bisnis yang berbeda mungkin tidak akan mendapat manfaat dari data mesh. Tanpa batasan yang jelas dan pengambilan keputusan yang terdesentralisasi, keunggulan kepemilikan spesifik domain dan kelincahan bisa hilang. Organisasi seperti ini mungkin lebih diuntungkan dari pendekatan pengelolaan data yang terpusat.

Data Mesh vs. Data Fabric

Data fabric adalah pendekatan yang lebih terpusat untuk menciptakan lingkungan data terpadu di seluruh organisasi. Pendekatan ini mengintegrasikan berbagai sumber dan sistem data ke dalam satu platform terpadu, sehingga memberikan pengguna tampilan data yang menyatu. 

Data fabric sering menekankan integrasi, tata kelola, dan keamanan data untuk memastikan konsistensi dan keandalan di seluruh organisasi. Anda dapat membaca lebih lanjut di artikel tentang apa itu data fabric.

Meskipun data mesh dan data fabric sama-sama menjawab tantangan manajemen data modern, keduanya melakukannya dengan pendekatan yang berbeda. Data mesh memprioritaskan desentralisasi dan kepemilikan berorientasi domain, sedangkan data fabric menekankan sentralisasi dan integrasi. 

Pilihan di antara pendekatan ini bergantung pada faktor seperti struktur organisasi, lanskap data, dan tujuan bisnis.

Kesimpulan

Paradigma data mesh menawarkan solusi atas tantangan arsitektur data terpusat di organisasi besar. Dengan mendesentralisasi pengelolaan data dan menyelaraskannya dengan domain bisnis, data mesh meningkatkan skalabilitas, kelincahan, kualitas data, dan inovasi.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang manajemen data, lihat sumber berikut:

• Pengantar Kualitas Data
• Manajemen Data AI yang Bertanggung Jawab
• Membuat Tata Kelola Data Menjadi Menyenangkan
• Bagaimana Pemimpin Data Dapat Memprioritaskan Tata Kelola Data