Che cos'è un Data Mesh?

Che cos'è un Data Mesh?

Un data mesh è un approccio moderno all'architettura dei dati che sposta la gestione dei dati da un modello centralizzato a uno decentralizzato.

Dà enfasi alla responsabilità orientata al dominio, in cui la gestione dei dati si allinea ad aree di business specifiche. Questo allineamento rende le operazioni sui dati più scalabili e flessibili, sfruttando la conoscenza e l'esperienza di chi è più vicino ai dati.

Principi fondamentali

Al centro di un data mesh ci sono quattro principi chiave che ne guidano l'implementazione e il funzionamento.

Responsabilità orientata al dominio

I dati sono di proprietà e gestiti dai team di dominio più vicini alla fonte. Questi team comprendono meglio il contesto e il valore dei dati, rendendoli i custodi ideali dei propri dati.

Dati come prodotto

Trattare i dati come un prodotto significa stabilire interfacce ben definite, standard di qualità e documentazione. Questo rende i dati più facili da scoprire, accedere e utilizzare, aiutando a garantire che forniscano valore agli utenti.

Infrastruttura self-service

Ai team vengono forniti gli strumenti e l'infrastruttura di cui hanno bisogno per creare, distribuire e gestire in autonomia i propri prodotti dati. Questo riduce la dipendenza dai team IT centrali e accelera le operazioni sui dati.

Governance computazionale federata

Un modello di governance federata mantiene coerenza, sicurezza e conformità dei dati in tutta l'organizzazione. Bilancia il controllo centrale con l'autonomia specifica del dominio, consentendo pratiche di governance su misura.

Per saperne di più, leggi questo articolo su cos'è una data federation

Questi principi, nel loro insieme, favoriscono un ambiente in cui i dati sono più accessibili, affidabili e di valore all'interno di una grande organizzazione.

Come funziona un Data Mesh

I prodotti dati sono i mattoni fondamentali di un data mesh. Sono asset riutilizzabili e individuabili che racchiudono dati specifici di dominio, progettati con interfacce chiare e standard di qualità. Rendono i dati facili da integrare e utilizzare in tutta l'organizzazione. 

Per esempio, un team vendite potrebbe creare un prodotto dati che includa la cronologia degli acquisti dei clienti e le tendenze di vendita. Il team marketing può quindi accedere facilmente a questi dati e usarli per personalizzare le proprie campagne.

Il grafico sopra mostra una vista semplificata di un esempio di data mesh per un'organizzazione. Le politiche di governance dei dati a livello generale guidano ciascuno dei quattro reparti: Vendite, Finanza, Marketing e Sviluppo Prodotto. Ogni reparto è responsabile dei propri dati e crea un prodotto dati completo ospitato su una piattaforma condivisa. I fruitori dei dati interagiscono con i prodotti dati in tutta l'organizzazione tramite un piano di esperienza unificato del data mesh.

Architettura del data mesh

Un'architettura tipica di data mesh è composta da diversi componenti chiave che lavorano insieme:

Prodotti dati di dominio

I prodotti dati sono il cuore del data mesh. I team di dominio li possiedono e li gestiscono. Questi team sono responsabili della qualità e della manutenzione dei propri prodotti dati e di garantire che soddisfino le esigenze degli utenti.

Piattaforma di infrastruttura dati

La piattaforma di infrastruttura dati fornisce una base comune per archiviazione, elaborazione e governance dei dati. Supporta lo sviluppo e la distribuzione dei prodotti dati offrendo gli strumenti e le tecnologie necessarie.

Data governance

La data governance stabilisce politiche e standard per qualità, sicurezza e accesso ai dati, al fine di garantire pratiche di gestione coerenti e conformi. Questo componente è fondamentale per mantenere la fiducia nei dati in tutta l'organizzazione. Puoi saperne di più in questo corso su Data Governance Concepts.

Piano di esperienza del data mesh

Il piano di esperienza del data mesh è l'interfaccia user-friendly che consente la scoperta, l'accesso e il consumo dei prodotti dati. Garantisce che i fruitori possano trovare e usare facilmente i dati di cui hanno bisogno. Mi piace pensarlo come un negozio in cui posso trovare tutti i prodotti dati all'interno dell'organizzazione.

Implementazione di un Data Mesh

Diciamo che siamo interessati a implementare un data mesh nella nostra organizzazione. Da dove iniziare? Vediamo insieme alcuni passaggi chiave.

Identificare i domini

Inizia definendo confini chiari attorno ai domini di business. Questo allineamento aiuta ad assegnare la proprietà dei dati ai team giusti. Identifica aree di business distinte all'interno dell'organizzazione, come vendite, marketing, finanza o sviluppo prodotto.

Stabilire la proprietà dei dati

Assegna la proprietà dei dati ai relativi team di dominio. Questi team sono responsabili della qualità e della gestione dei propri dati.

Creare prodotti dati

Definisci e sviluppa prodotti dati che rispondano alle esigenze dei fruitori dei dati. Questi fruitori possono essere dipendenti della stessa organizzazione, investitori o altri stakeholder. Assicurati che questi prodotti siano individuabili, ben documentati e riutilizzabili per massimizzarne il valore. 

Per esempio, il team vendite può creare un prodotto dati che includa la cronologia degli acquisti dei clienti e le tendenze di vendita, che viene poi utilizzato dal team marketing, i fruitori dei dati in questo caso.

Federare la governance

Stabilisci un modello di governance federata per mantenere coerenza e conformità dei dati. Questo approccio consente pratiche di governance specifiche per dominio garantendo al contempo il rispetto degli standard organizzativi complessivi. 

Il nostro modello di governance dovrebbe bilanciare la supervisione centrale con l'autonomia specifica del dominio. Dai un'occhiata a questo cheat sheet sulla Data Governance per alcuni consigli.

Implementare un'infrastruttura self-service

Metti a disposizione dei team gli strumenti e le piattaforme di cui hanno bisogno per gestire in autonomia i propri prodotti dati. Fornisci ai team di dominio l'accesso a una piattaforma di infrastruttura dati comune che includa strumenti per archiviazione, elaborazione, gestione e data lineage (maggiori dettagli in questo articolo su che cos'è una data lineage). Questo riduce le dipendenze dai team IT centrali e accelera le operazioni sui dati.

Passare a un'architettura data mesh può sembrare impegnativo, ma il ritorno può essere notevole per le grandi organizzazioni.

Strumenti per i Data Mesh

I data mesh richiedono spesso strumenti che supportino i team di dominio nella creazione, distribuzione e gestione autonoma dei propri prodotti dati. Questi strumenti spaziano da piattaforme di archiviazione ed elaborazione dei dati a soluzioni di governance e discovery.

Strumenti a pagamento

Ecco alcuni strumenti popolari utilizzati nei data mesh:

Strumenti open source

Esploriamo ora alcuni strumenti open source popolari per i data mesh:

Questi strumenti offrono un mix di funzionalità che può aiutare le organizzazioni a implementare efficacemente un'architettura data mesh. È importante valutare una varietà di strumenti per creare una suite su misura che risponda alle esigenze specifiche dell'organizzazione.

Vantaggi di un Data Mesh

Un data mesh offre alle organizzazioni scalabilità, riuscendo ad accogliere in modo più efficace volumi e complessità di dati crescenti rispetto agli approcci centralizzati. Questa scalabilità assicura che le organizzazioni possano gestire ed elaborare grandi quantità di dati senza incontrare colli di bottiglia o problemi di performance.

La decentralizzazione della gestione dei dati all'interno di un data mesh promuove l'agilità, consentendo alle organizzazioni di rispondere più rapidamente ai cambiamenti delle esigenze di business e delle condizioni di mercato. Questa flessibilità permette ai team di adattare in tempo reale le proprie strategie sui dati, restando al passo in un contesto aziendale in rapida evoluzione.

In un'architettura data mesh, la qualità dei dati migliora grazie alla responsabilità specifica di dominio. I team di dominio, che possiedono la conoscenza e il contesto più rilevanti, sono responsabili della gestione e manutenzione dei loro prodotti dati. Questo approccio garantisce accuratezza, affidabilità e allineamento con gli obiettivi di business.

Inoltre, un'architettura data mesh favorisce la collaborazione tra domini e la condivisione delle conoscenze. Eliminando i silos, i team possono sfruttare l'esperienza reciproca, portando a decisioni migliori e risultati complessivamente superiori.

Sfide nell'adozione di un Data Mesh

Adottare un data mesh comporta sfide che le organizzazioni devono affrontare.

Un ostacolo importante è il cambiamento culturale richiesto. Passare a un data mesh implica un cambiamento fondamentale nella cultura organizzativa. Invece di un team dati centralizzato responsabile di tutti i dati dell'organizzazione, i data mesh richiedono decisioni e proprietà dei dati decentralizzate. Questo cambiamento richiede il coinvolgimento a tutti i livelli dell'organizzazione e può incontrare resistenza da parte di chi è abituato al controllo centralizzato.

Anche la complessità tecnica dell'implementazione di un data mesh può essere una sfida. Ci saranno nuovi strumenti, processi e competenze, che possono richiedere investimenti significativi in formazione e infrastrutture. Le organizzazioni devono assicurarsi di avere le risorse e l'expertise necessarie per passare con successo a un'architettura data mesh.

Trovare il giusto equilibrio tra autonomia di dominio e governance centrale rappresenta un'altra sfida. Sebbene i team di dominio abbiano bisogno di libertà per innovare e gestire in autonomia i propri prodotti dati, la governance centrale è cruciale per mantenere coerenza, sicurezza e conformità in tutta l'organizzazione. Raggiungere questo equilibrio richiede una pianificazione accurata e coordinamento per definire framework di governance che soddisfino sia le esigenze specifiche dei domini sia gli obiettivi generali dell'organizzazione.

Quando considerare un Data Mesh

Le organizzazioni grandi e complesse, con paesaggi dati ampi e variegati, spesso trovano gli approcci centralizzati inadeguati a scalare in modo efficiente. In tali contesti, in cui volumi e complessità dei dati continuano a crescere, un data mesh offre un'alternativa decentralizzata più adatta alle esigenze dell'organizzazione.

Anche le organizzazioni che operano in ambienti agili, dove rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato o alle richieste dei clienti è essenziale, possono beneficiare della flessibilità di un data mesh. La sua natura decentralizzata consente un adattamento più rapido ai requisiti di business in evoluzione, aumentando agilità e reattività.

Un data mesh può essere particolarmente vantaggioso per le organizzazioni con una proprietà dei dati naturalmente distribuita tra diversi team o reparti. Allineando le pratiche di gestione dei dati alla struttura esistente dell'organizzazione, un data mesh permette ai team di dominio di prendersi la responsabilità dei propri prodotti dati. Questa proprietà distribuita favorisce l'accountability e assicura che i dati siano gestiti da chi ha l'expertise e il contesto più rilevanti.

Tuttavia, le organizzazioni che fanno forte affidamento su pratiche dati standardizzate e omogenee in tutti i reparti, o che non hanno domini di business distinti, potrebbero non trarre beneficio da un data mesh. Senza confini chiaramente definiti e decisioni decentralizzate, i vantaggi della proprietà specifica di dominio e dell'agilità possono andare persi. Queste organizzazioni potrebbero trarre maggior vantaggio da un approccio centralizzato alla gestione dei dati.

Data Mesh vs. Data Fabric

Un data fabric è un approccio più centralizzato per creare un ambiente dati unificato all'interno di un'organizzazione. Integra varie fonti e sistemi di dati in un'unica piattaforma coerente, offrendo agli utenti una vista unificata dei dati. 

I data fabric pongono spesso l'accento su integrazione dei dati, governance e sicurezza per garantire coerenza e affidabilità in tutta l'organizzazione. Puoi leggere di più in questo articolo su che cos'è un data fabric.

Sebbene sia il data mesh sia il data fabric affrontino le sfide della gestione dati moderna, lo fanno con approcci diversi. Un data mesh dà priorità alla decentralizzazione e alla responsabilità orientata al dominio, mentre un data fabric enfatizza centralizzazione e integrazione. 

La scelta tra questi approcci dipende da fattori come struttura organizzativa, panorama dei dati e obiettivi di business.

Conclusione

Il paradigma del data mesh offre una soluzione alle sfide delle architetture dati centralizzate nelle grandi organizzazioni. Decentralizzando la gestione dei dati e allineandola ai domini di business, il data mesh migliora scalabilità, agilità, qualità dei dati e innovazione.

Per approfondire la gestione dei dati, consulta queste risorse:

• Introduction to Data Quality
• Responsible AI Data Management
• Making Data Governance Fun
• How Data Leaders Can Make Data Governance a Priority