데이터 메시와 데이터 패브릭: 귀하의 조직에 적합한 것은 무엇입니까?

관련 데이터에 실시간으로 액세스할 수 있으면 조직은 생산성을 최적화하고 경쟁적 위치를 강화하는 데 도움이 됩니다. 데이터에 대한 손쉬운 액세스는 협업을 촉진하고 팀이 수집한 정보를 효과적으로 사용할 수 있도록 함으로써 그러한 결과를 이끌어냅니다. 그러나 이렇게 방대한 양의 정보를 수집하면 조직이 해결 방법을 찾아야 하는 데이터 관리 문제가 발생합니다.

데이터 패브릭과 데이터 메시는 이 문제에 대한 두 가지 일반적인 솔루션입니다. 두 접근 방식의 차이점은 무엇입니까? 그리고 귀하의 조직에 적합한 것은 무엇입니까? 파헤쳐 보자.

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데이터 메시 아키텍처는 분산화 전략입니다. 즉, 데이터가 여러 비즈니스 영역 간의 일관성을 달성하기 위해 특정 비즈니스 도메인으로 구성된다는 의미입니다. 이는 주로 정보에 태그를 지정하고, 규칙을 구축하고, 기여자가 누구인지 식별하는 데이터 분야 전문가가 참여하는 인간 중심 프로세스입니다. 이들은 데이터 팀에서 일하는 사람들이며, 자신의 전문 지식을 활용하여 비즈니스 프로세스에 연결되는 올바른 필드를 만듭니다. 목표는 비즈니스 수준에서 데이터를 사용하는 방법 또는 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 데이터 내부에서 발생하는 상황을 파악하는 방법에 대한 모든 사람의 이해를 높이는 것입니다.

데이터 메시 접근 방식에서는 중앙 집중식 플랫폼에 의존하지 않고 기업이 수많은 저장소에 액세스할 수 있습니다. 이들 각각은 조달과 같은 특정 비즈니스 영역이나 부서에 전념합니다. 데이터 메시는 클라우드 네이티브 환경으로의 전환에도 도움이 됩니다. 비즈니스를 운영하는 데이터를 더 효과적으로 처리하면 클라우드로 이전할 때 마이그레이션해야 할 항목이나 통합해야 할 항목의 컨텍스트를 이해할 수 있기 때문입니다. 데이터 메시 프레임워크는 데이터 관리 요구 사항이 변경됨에 따라 기업에서 쉽게 확장할 수도 있습니다.

데이터 메시 구조는 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 기타 기존 데이터 저장 방법과 함께 작동합니다. 데이터 메시 아키텍처의 장점에는 더 나은 액세스 제어 및 정보 거버넌스가 포함됩니다(이는 규정 준수 및 규제와 같은 영역에 직접 적용됩니다). 또한 기업이 구식의 중앙 집중식 방법으로 데이터를 관리할 때 일반적으로 발생하는 많은 정보 병목 현상을 제거합니다.

데이터 메시 디자인의 장점은 매우 복잡한 데이터 세트를 처리하는 대기업에 매력적입니다. 그 이유 중 하나는 대기업에는 일반적으로 주요 마스터 데이터 개체를 담당하는 역할과 책임을 맡은 사람이 있기 때문입니다. 이러한 기업의 비즈니스 프로세스는 해당 데이터의 정확성에 크게 의존합니다. 여기서는 데이터 메시가 잘 작동합니다.

그러나 덜 복잡한 데이터를 처리하는 소규모 회사의 경우 데이터 메시 접근 방식 외에 더 실용적인 선택이 있을 수 있습니다.

데이터 패브릭 접근 방식은 데이터 메시보다 더 자동화됩니다. 데이터 전문가에게 의존하는 대신 인공지능과 머신러닝을 활용합니다.

데이터 메시와 달리 데이터 패브릭은 다양한 데이터 파이프라인의 엔드투엔드 통합을 지원하도록 고안되었습니다. 이러한 파이프라인은 다양한 데이터 소스로부터 원시 데이터를 수집한 후 데이터 웨어하우스와 같은 데이터 저장소로 이동하는 방법입니다. 이러한 종류의 아키텍처를 사용하면 데이터 품질, 마스터 데이터 관리, 메타데이터 관리, AI/ML 도구 등 자동화된 시스템과 최첨단 인텔리전스 기술을 사용하여 통합이 가능합니다.

데이터 관리자는 데이터 패브릭 접근 방식을 사용하여 많은 애플리케이션과 시스템을 통합할 수 있습니다. 다양한 데이터 소스를 통합하면 정보 접근성이 향상되고 보안이 강화되며 기업이 소비자를 더 잘 보호할 수 있습니다.

데이터 패브릭 접근 방식은 기업 전체의 데이터 액세스 및 사용을 분석할 수 있다는 장점도 있습니다. 사용 패턴, 규칙 구현 및 선별된 데이터 세트의 가용성을 기반으로 한 제안은 팀 구성원이 찾고 있는 특정 데이터를 검색하는 데 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 데이터 메시 뒤에 있는 인텔리전스는 메타데이터의 약점 영역을 강조하여 비즈니스 사용자에게 입력을 요청하거나 사용자와 관련될 수 있는 다른 데이터 자산을 제안할 수 있습니다.