
企業要想更快地做出反應并提供一流的客戶體驗,就必須對數據管理進行全面的改造。到目前為止,技術已經解決了存儲和處理大數據的問題。它也已經達到了將大數據用于深度分析的能力。當我們在做這件事的時候,預計到2025年,高級數據管理解決方案的全球市場規模將達到1229億美元。
然而,數據源類型和數量的日益多樣化繼續阻礙著無縫數據生命周期。到目前為止,數據管理景觀是捕捉和流式數據到一個集中的數據湖。該湖將進一步處理和清理結構解決方案中的數據集。展望未來,數據專業人員已經找到了一種新的方式,通過數據網狀結構解決來源的可擴展性。
什么是數據網格?
數據網格是一種分布式架構解決方案,用于分析數據的生命周期管理?;诜稚⒒?,網狀結構消除了數據可用性和可訪問性方面的障礙。它使用戶能夠從多個來源捕捉和操作洞察力,而不論其位置和類型。隨后,它執行自動查詢,而不必將其傳送到集中的數據湖。
網狀結構的分布式架構分散了每個業務領域的所有權。這意味著每個領域都能控制分析和操作用例的數據的質量、隱私、新鮮度、準確性和合規性。
從集中式數據湖遷移到分布式網格
隨著數據源的數量不斷增加,數據湖無法按需進行整合。有了數據網,將大量的數據傾倒到湖中是一種瀕臨滅絕的做法。
新的數據管理框架確保所有節點的協作參與,每個節點控制一個特定的業務單元。它通過遵循 "數據即產品 "的原則做到這一點。這意味著每個數據集都被當作一個數字產品,由干凈、完整和結論性的數據集組成。這些可以按需交付給任何人和任何地方。對于一個快速增長的數據管理生態系統來說,Mesh是一個有助于提供組織數據見解的方法。
所有權的分散化減少了對工程師和科學家的依賴性。每個業務部門都控制著自己的特定領域數據。然而,每個領域仍然依賴于數據建模、安全協議和治理合規的集中標準化政策。
使用數據網格和結構
任何關于數據管理的討論,如果忽略了結構架構,都是不完整和不相關的。圍繞著數據結構和網狀結構相互競爭的事實,有一個神話。這是不正確的。Gartner對這兩個標題進行了并列討論,并澄清了事實。
數據結構是一個古老而相關的架構,它推動了不同行業對結構的持續和優化使用。它自動發現并提出一個管理架構,從而簡化整個數據生命周期。它還假設支持驗證數據對象和重用這些對象的上下文參考。一個Mesh通過消耗當前的主題專業技術和準備數據對象的解決方案來完成這個不同的工作。
有一個神話,圍繞著數據結構和網狀結構相互競爭的事實。這是不真實的。事實上,織物可以在從Mesh架構中提取最佳價值方面起到作用。
用基于實體的數據結構實施數據網格
考慮K2View的基于實體的數據結構架構。它可以將每個業務實體的數據保存在一個專屬的微型數據庫中,從而支持成百上千的這些數據庫。進一步融合 "業務實體 "和 "數據作為產品 "的概念,他們的結構支持數據網狀設計模式的實施。在這里,結構創建了一個來自多個來源的連接數據集的集成層。這為運營和分析工作負載提供了一個整體的景觀視圖。
基于實體的結構規范了所有數據產品的語義定義。根據規定,它建立了數據攝取方法和治理政策,以確保數據集的安全。鑒于結構的這種支持,網狀模式在實體級存儲方面表現得更好。
因此,對于網狀分布式網絡中的每個業務域,都會部署一個專屬的結構節點。這些特定于某一業務實體的域擁有對服務和管道的本地控制,以便為消費者訪問產品。
分散的數據所有權模式
企業必須從多個來源導入多種數據類型到一個集中的存儲庫,如數據湖。在這里,數據處理通常會消耗大量的精力,也容易出現錯誤。查詢這種異質數據集進行分析,會直接打擊成本。因此,數據專業人員一直在尋找一種替代這種集中式方法的方法。通過Mesh的分布式架構,他們能夠實現每個商業實體的所有權分散?,F在,這樣的模式減少了產生定性見解的時間,從而增加了核心目的的價值--快速訪問數據并影響關鍵業務決策。
分散化的方法解決了更多的問題。例如,傳統數據管理中的查詢方法可能會隨著數據量的不可控制的增加而失去效率。它勢必會迫使整個管道發生變化,最終無法做出反應。因此,隨著數據源數量的增加,響應時間急劇減慢。這一直影響著提取數據價值和擴大業務成果的流程敏捷性。
通過分散化,Mesh將所有權分配給不同的領域,以滿足傳入數據量的挑戰,并最終在他們的水平上對他們的相關集進行查詢。因此,該架構使企業流程能夠縮小事件和其消費分析之間的差距。企業能夠在關鍵決策上有所改進。
通過提供數據即服務架構,Mesh為業務運營帶來了靈活性。它不僅減少了IT積壓,而且使數據團隊能夠只在精簡和相關的數據流上工作。
因此,授權的消費者將很容易獲得他們各自的數據集,而不會意識到背后的復雜性。
結論
從數字數據出發,web3.0致力于分散企業流程。而數據管理是這個方向上的一個重要用例。很明顯,集中式的權威在一定程度上無法適應爆炸性的、傳入的數據。等待和觀察2022年將把數據網狀結構放在前面。
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