Data Mesh y Data Fabric son dos enfoques de la gestión e integración de datos empresariales. En un mundo impulsado por los datos, las arquitecturas de datos eficaces son fundamentales para satisfacer las crecientes demandas. Como conceptos alternativos, Data Mesh frente a Data Fabric se entienden como enfoques opuestos, pero que en última instancia persiguen el mismo objetivo de mejorar la gestión de datos. Mientras que Data Mesh se centra en la responsabilidad descentralizada y la colaboración, Data Fabric se centra en una infraestructura unificada y en la integración de datos.
Este artículo destacará las diferencias, similitudes y áreas de aplicación de ambos conceptos para ayudar a las empresas a elegir el enfoque adecuado para sus necesidades específicas: ¿Data Mesh vs. Data Fabric? ¿Qué enfoque le conviene?
Inhaltsverzeichnis
Los conceptos de malla de datos y tejido de datos
Malla de datos es un concepto en el que el Responsabilidad de los datos en una empresa del equipos y ámbitos individuales distribuidos. Cada equipo desarrolla y explota sus propios productos y servicios de datos. El objetivo es fomentar la agilidad y la innovación en el procesamiento de datos y reducir los cuellos de botella en el procesamiento de datos centralizado. Arquitecturas de datos evitar.
Tejido de datos se refiere a una arquitectura o infraestructura que lo hace posible, Datos sin fisuras en distintos sistemas y plataformas y gestionarlos en todos los ámbitos. Proporciona una visión unificada de Datos independientemente de su ubicación o formato, y permite integrar, analizar y utilizar los datos en tiempo real. Un tejido de datos facilita la integración, disponibilidad y coherencia de los datos en entornos de datos complejos.
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Malla de datos frente a tejido de datos
Aunque tanto Data Mesh como Data Fabric son conceptos que pretenden mejorar la gestión de datos en las organizaciones, existen algunas diferencias importantes entre ellos:
Arquitectura
Data Mesh promueve una arquitectura de datos descentralizadadonde cada equipo desarrolla y explota sus propios productos y servicios de datos. Los datos se almacenan en almacenes descentralizados gestionados por cada equipo. No existe una infraestructura central de datos, sino una multitud de componentes descentralizados que se conectan a través de Interfaces (API) comunicarse entre sí.
Data Fabric, por su parte, se refiere a un Arquitectura o infraestructura uniformeque permite que los datos se conecten y gestionen sin problemas a través de diferentes sistemas, plataformas y ubicaciones. Puede haber una infraestructura de datos central que actúe como enlace entre las distintas fuentes de datos. Los datos se abstraen en un modelo lógico de datos para garantizar una visión unificada de los mismos.
Acceso a los datos
En el enfoque de malla de datos, el El acceso a los datos es responsabilidad de cada equipo. Cada equipo proporciona sus propios productos y servicios de datos y controla el acceso a los mismos. Otros equipos pueden acceder a los datos utilizando los productos o servicios de datos correspondientes.
En un entorno de tejido de datos, el Acceso a los datos normalmente a través de una interfaz central o una pasarela API facilita. Existe una visión unificada de los datos, independientemente de su ubicación o formato. El Data Fabric permite a los usuarios recuperar y utilizar datos de distintas fuentes de forma fluida y coherente.
Seguridad de los datos
En Data Mesh, la responsabilidad Seguridad de los datos ante todo para los equipos individualesque son responsables de sus propios productos de datos. Cada equipo es responsable de cumplir las normas y políticas de seguridad y de aplicar las medidas de seguridad adecuadas. Así, la seguridad de los datos se gestiona de forma descentralizada.
Data Fabric permite Gestión centralizada de la seguridad de los datos. Se puede implantar una arquitectura de seguridad unificada que incluya políticas, controles de acceso, cifrado y otros mecanismos de seguridad. Las medidas de seguridad se gestionan y aplican a un nivel superior.
La seguridad y la protección de datos son funciones centrales para asegurar los datos operativos y las cadenas de valor. Protéjase de la mejor manera posible y obtenga asesoramiento exhaustivo sobre este tema:
Seguridad de los datos: lo más importante sobre el tema de la seguridad de los datos
Gobernanza de datos
La malla de datos Centrarse en la propiedad de los equipos en relación con Gobernanza de datos. Cada equipo es responsable de la calidad, el uso y la gestión de sus propios datos. Se establecen mecanismos y procesos para fomentar la cooperación y colaboración entre equipos en materia de gobernanza de datos.
Data Fabric puede ser un Gobernanza de datos centralizada que establece políticas, normas y procesos para la gestión y el uso de datos a nivel empresarial. La gobernanza de los datos la coordina y aplica un organismo central para garantizar normas y controles uniformes.
La gobernanza de los datos permite disponer de marcos y normas de funcionamiento para la gestión, el control del acceso y el uso de los macrodatos con el fin de aprovechar al máximo el potencial de la analítica de datos.
Gobernanza de datos: fundamentos, retos y soluciones en la gestión de datos
Escala
La malla de datos está diseñada para utilizarse en Empresas con entornos de datos complejos y en expansión para funcionar. Permite escalar el procesamiento de datos distribuyendo la responsabilidad entre los equipos. La escalabilidad se consigue ampliando las estructuras y capacidades de los equipos.
Data Fabric, por su parte, se centra en la Ampliación de la integración y gestión de datos a través de diferentes sistemas y plataformas. De este modo, permite conectar y procesar sin problemas grandes cantidades de datos de forma coherente y eficiente.
Estas diferencias demuestran que Data Mesh y Data Fabric son conceptos distintos para la gestión de datos. Data Mesh hace hincapié en la responsabilidad descentralizada y la colaboración, mientras que Data Fabric aspira a una infraestructura unificada y un control centralizado. La elección entre ambos depende de los requisitos específicos, la estructura corporativa y las preferencias de la empresa.
¿Tiene alguna pregunta sobre Data Mesh o Data Fabric para su empresa? Entonces no dude en ponerse en contacto con nosotros. Estaremos encantados de estar a su disposición en cualquier momento y ofrecerle asesoramiento sin compromiso.
Diferencias con el lago de datos
Data Mesh, Data Fabric y Lago de datos son Tres enfoques diferentes de la gestión de datos en las empresas. Un lago de datos es un enfoque centralizado y basado en el almacenamiento de grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Permite capturar y almacenar datos en bruto en su formato original, sin estructuras predefinidas ni modelización de datos. Un lago de datos ofrece flexibilidad en el análisis y procesamiento de datos, ya que éstos pueden utilizarse para diferentes aplicaciones y análisis.
En cambio, Data Mesh se centra en la responsabilidad y colaboración descentralizadas de los equipos. Cada equipo es responsable de los datos de su competencia y desarrolla y gestiona sus propios productos y servicios de datos. Data Mesh fomenta la agilidad, la escalabilidad y la innovación al distribuir la responsabilidad de los datos entre los distintos equipos.
Data Fabric, por su parte, se centra en una infraestructura unificada y en la integración de datos en distintos sistemas y plataformas. Proporciona una visión coherente de los datos, independientemente de su ubicación o formato. Data Fabric permite una integración y gestión de datos sin fisuras entre diferentes sistemas y admite el escalado de la infraestructura para un procesamiento de datos eficiente.
Data Lake vs. Data Mesh vs. Data Fabric
En consecuencia, el Principal diferencia con el lago de datos en que Data Mesh y Data Fabric: niveles adicionales de responsabilidad, gobernanza e integración ofrecen. Data Mesh distribuye la responsabilidad entre los equipos y fomenta la gestión descentralizada de los datos, mientras que Data Fabric proporciona una visión unificada de los datos y una integración sin fisuras entre distintos sistemas. Los Data Lakes, por su parte, suelen diseñarse como soluciones de almacenamiento centralizadas y de bajo coste para grandes cantidades de datos.
Aunque se trata de enfoques diferentes, en algunos casos pueden combinarse. Por ejemplo, un lago de datos puede servir de base sobre la que se apliquen los principios de malla de datos o tejido de datos para permitir la responsabilidad descentralizada de los datos o una infraestructura de datos unificada. La elección del enfoque adecuado depende de las necesidades, los objetivos y el panorama de datos específicos de cada empresa.
Aprenda por qué el lago de datos se ha convertido en la herramienta crucial de análisis de datos en el curso de la digitalización y cómo los casos de uso de la Industria 4.0 se construyen sobre una plataforma de datos adecuada basada en el concepto de lago de datos.
¿Cuándo debe utilizarse qué concepto?
La malla de datos es muy adecuada en las siguientes situaciones:
- Responsabilidad descentralizadaSi una organización está formada por diferentes equipos responsables de los datos y quiere fomentar la agilidad y autonomía de estos equipos, Data Mesh es la solución adecuada. Permite a los equipos individuales desarrollar y ejecutar sus propios productos de datos, fomentando la innovación y la eficiencia.
- EscalabilidadSi la empresa requiere un gran volumen de procesamiento y análisis de datos, Data Mesh puede ayudar a mejorar la escalabilidad. Al distribuir la responsabilidad de los datos entre distintos equipos, el trabajo puede repartirse entre varios hombros, lo que puede mejorar la escalabilidad y agilizar la implementación.
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Introducción a Data Mesh: cómo se benefician las empresas de la gestión descentralizada de datos
Data Fabric es muy adecuado para:
- Integración y consolidación de datosData Fabric: Si la empresa necesita integrar datos de diferentes fuentes, sistemas o plataformas en la nube, Data Fabric tiene sentido. Proporciona una infraestructura unificada e integración de datos en diferentes sistemas para garantizar una visión coherente de los datos.
- Coherencia y armonización de datosData Fabric: Data Fabric es idóneo para garantizar la coherencia y armonización de los datos, independientemente de su origen o formato. Es compatible con los procesos de armonización y transformación de datos para permitir un uso y análisis coherentes de los mismos.
Es importante señalar que estas recomendaciones no son absolutas y que puede haber situaciones en las que sea necesario optar por una malla de datos frente a un tejido de datos, una combinación o una adaptación de enfoques. Cada organización debe considerar sus necesidades, objetivos y entornos de datos específicos para decidir qué enfoque es el más adecuado.
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Data Fabric: optimizar el ecosistema de datos para las empresas
Ejemplos de aplicación de Data Mesh y Data Fabric
Ejemplos de aplicación de Data Mesh
- Empresa de comercio electrónicoData Mesh: Una empresa de comercio electrónico puede utilizar Data Mesh para que distintos equipos desarrollen y gestionen sus propios productos de datos. Por ejemplo, el equipo de atención al cliente puede crear un producto de datos para analizar las opiniones de los clientes, mientras que el equipo de datos de productos puede desarrollar un producto de datos para gestionar los catálogos de productos. Al distribuir la responsabilidad, los equipos pueden trabajar de forma ágil y reaccionar con rapidez a los cambios de requisitos.
- Servicios financierosEn el sector de los servicios financieros, la malla de datos puede utilizarse para mejorar el tratamiento y el análisis de datos en diversos ámbitos, como la gestión de riesgos, el procesamiento de pagos y el análisis de clientes. Cada equipo puede desarrollar sus propios productos de datos para satisfacer necesidades específicas, y al mismo tiempo Calidad de los datos y la seguridad está garantizada.
Ejemplos de aplicación de Data Fabric
- Integración multicloudCuando se utilizan varias plataformas en la nube, Data Fabric puede utilizarse para crear una vista unificada de los datos en distintos entornos en la nube. Las empresas pueden compartir datos de diferentes Nubes y los sistemas locales para permitir un análisis y uso exhaustivos de los datos.
- Aplicaciones IoT industrialesEn la industria, los conceptos de tejido de datos pueden utilizarse para recopilar datos de distintas fuentes. Dispositivos IoTLos datos se almacenan en la base de datos de la empresa, los sensores y las máquinas, y se analizan en tiempo real. La infraestructura de datos unificada y la integración permiten obtener información de los datos, identificar las necesidades de mantenimiento y mejorar la productividad.
¿Cómo vincular la malla de datos y el tejido de datos?
Aunque Data Mesh y Data Fabric tienen enfoques diferentes, pueden conectarse entre sídesarrollar una estrategia global de datos y Ventajas de ambos enfoques usar.
Una forma de vincular ambas cosas es hacerlo así, Data Fabric como infraestructura básica de datos proporcionar una plataforma en la que la Construir un concepto de malla de datos puede. Data Fabric proporciona una visión unificada de los datos, permite la integración de datos en distintos sistemas y favorece la escalabilidad de la infraestructura de datos. Esto proporciona a los equipos de la malla de datos una base sólida para acceder a datos integrados y de alta calidad sin tener que preocuparse por los aspectos técnicos de la integración de datos. Data Fabric también puede proporcionar mecanismos para garantizar la calidad de los datos, la gobernanza de los datos y la seguridad que son relevantes para la malla de datos.
Otro enfoque consiste en utilizar el Integrar los principios de la malla de datos en la estrategia del tejido de datos. Esto significa que la responsabilidad de los datos no sólo se distribuye a las unidades centrales, sino también a los equipos individuales del tejido de datos. Cada equipo se convierte en "propietario del producto de datos" que gestiona. Esto fomenta la responsabilidad descentralizada y la colaboración, tal y como prevé el concepto de malla de datos. Al mismo tiempo, la infraestructura de la malla de datos garantiza que la integración, la calidad y la gobernanza de los datos sean coherentes y eficientes en todos los equipos.
Además, Data Mesh puede beneficiarse de las capacidades de catálogo y descubrimiento de datos de Data Fabric. Data Fabric proporciona mecanismos para gestionar una base de datos central Catálogo de datosque documenta los productos y servicios de datos disponibles. Esto facilita a los equipos de la malla de datos el descubrimiento y el acceso a los productos de datos disponibles y fomenta la colaboración y la reutilización de datos.
Cabe señalar que la vinculación de la malla de datos y el tejido de datos requiere un Planificación cuidadosa, coordinación y acuerdo requiere. La organización debe asegurarse de que los principios y procesos de ambos enfoques están alineados y de que la infraestructura técnica está configurada y desplegada en consecuencia. Sin embargo, la combinación de malla de datos y tejido de datos puede permitir una potente estrategia de datos que abarque la responsabilidad y la colaboración descentralizadas, así como la infraestructura unificada y la integración de datos.
Conclusión: ¿para quién son útiles Data Mesh y Data Fabric?
La elección de Data Mesh frente a Data Fabric depende de los requisitos y objetivos específicos de una organización. Data Mesh es idónea para organizaciones que quieren fomentar la agilidad y la autonomía de los equipos, mientras que Data Fabric tiene sentido cuando la integración, la consolidación y la coherencia de los datos son fundamentales.
Es importante señalar que ambos enfoques no se excluyen mutuamente y que, en algunos casos, pueden combinarse o vincularse. Las empresas pueden beneficiarse de las ventajas de ambos enfoques proporcionando una infraestructura de datos unificada y fomentando al mismo tiempo la responsabilidad descentralizada y la colaboración entre equipos.
En última instancia, la elección entre malla de datos y tejido de datos debe considerarse cuidadosamente en función de las necesidades específicas de la organización, el panorama de los datos y los objetivos. Un análisis exhaustivo de los requisitos, la alineación con los equipos y una estrategia de datos holística pueden ayudar a tomar la mejor decisión posible y a gestionar eficazmente los datos en la organización.
¿Tiene alguna pregunta sobre Data Mesh o Data Fabric para su empresa? Entonces no dude en ponerse en contacto con nosotros. Estaremos encantados de estar a su disposición en cualquier momento y ofrecerle asesoramiento sin compromiso.
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