关于数据网格的一切你需要了解的

Data Mesh是一种数据架构，旨在在组织内建立一个共享的、中央的数据权威。

它力求创造围绕数据的文化和治理，以实现自助式、自治式团队，并赋予他们使用数据进行协作和创新的能力。让我们了解一下Data Mesh的全部内容。

Data Mesh是什么？

简单来说，Data Mesh是一种用于管理组织内部数据的分散式架构，这意味着它设计为将数据的控制权和所有权交给使用数据的团队，而不是将其集中在一个单一的团队或部门中。

它强调数据作为关键资产的重要性。它旨在帮助组织实现更好的数据治理、data quality和数据集成，同时培养数据驱动决策的文化。

Data Mesh架构

Data Mesh架构通常包括三个主要组件：数据源、基础设施和由功能所有者管理的面向域数据管道。

数据源：这些是组织内部使用的各种数据源，如数据库、API和传感器。
数据基础设施：这是组织内部用于存储、处理和管理数据的基础设施。它可能包括data lakes、数据仓库和其他数据存储和处理系统。
面向域的数据管道：这些是用于将数据从数据源移动到数据基础设施并使其可供功能团队使用的管道。这些管道由功能所有者管理，他们负责确保数据的质量，并满足业务需求。

这三个组件是相互连接和集成的，而不是孤立的数据孤岛。在Data Mesh架构中，团队对他们使用的数据负有责任，包括数据的质量、访问和安全性。

这种分散式的方法有助于确保数据的有效使用，并使团队具备做出明智决策所需的必要信息。它还通过使数据更易于访问、透明和可信来促进数据驱动决策的文化。

设计数据网格架构所需的步骤

要在组织内部实施数据网格，可以按照以下步骤进行：

#1. 确定业务领域

实施数据网格的第一步是确定组织内的业务领域。这些是负责为客户提供价值的业务领域。每个业务领域都应有一个明确的负责人，负责该领域内使用的数据。

#2. 建立数据治理

应建立明确的数据治理框架，以确保数据的负责和道德使用。这包括为data management确立角色和责任、制定数据质量和准确性标准以及定义数据访问和使用流程。

#3. 定义数据所有权

每个业务领域都应对其使用的数据负责，包括其质量和准确性。这意味着业务领域应参与数据的创建和维护，以及数据的使用和传播。

#4. 推广数据素养

为了使员工能够基于数据做出明智决策，有必要在组织内部推广数据素养。这可以通过培训和教育计划以及提供工具和资源来与数据一起工作来实现。

#5. 数据访问的民主化

数据网格促进了数据的民主化，意味着数据应该让所有员工都能够访问。这可以通过提供工具和资源来实现，使员工能够访问和使用整个组织的数据。

#6. 实施数据操作

为了确保数据得到正确管理和维护，有必要建立数据操作的流程和实践。这包括数据摄取、和数据存储和检索等任务。

数据网格的原则

数据网格通过一系列的原则和实践来实施，旨在创建一个数据驱动决策的文化，并使员工更容易访问和使用整个组织的数据。

这四个原则包括：

#1. 面向领域的分散数据所有权和架构

这个原则强调将数据围绕业务领域进行组织的重要性，每个业务单位负责使用数据和数据质量。这有助于确保数据与业务和客户的需求保持一致，并使业务单位更容易访问和使用组织其他部分的数据。

#2. 数据作为产品

这个原则将数据视为一项有价值的资产，应像产品一样进行管理和治理。这包括定义数据产品、建立数据产品团队和创建数据产品路线图。

#3. 自助式数据基础设施作为平台

它鼓励创建一种自助式的数据模型，业务单位对使用的数据有更多的控制权，并可以更轻松地访问和使用组织其他部分的数据。

#4. 联邦计算治理

这个原则建立了一个数据治理的框架，考虑了多个利益相关者的需求和目标，包括业务单位、IT和数据科学家。这种方法有助于确保数据的负责和道德使用，促进组织内的数据素养和数据驱动决策。

数据网格的重要性

一个组织考虑采用数据网格的原因有几个：

提高数据质量和准确性

通过将数据围绕业务领域进行组织，并建立清晰的所有权和治理，数据网格可以帮助提高组织内数据的质量和准确性。这有助于确保数据与业务和客户需求保持一致，并支持更明智的决策。

增强数据的可访问性和可用性

数据网格促进了数据的民主化，意味着数据应该让所有员工都能够访问。这可以通过提供工具和资源来实现，使员工能够访问和使用整个组织的数据。通过帮助员工更轻松地访问和使用数据，数据网格可以提高组织内的数据素养和数据驱动决策。

更好的数据治理

数据网格促进了建立清晰的数据治理框架，有助于确保数据的负责和道德使用。这包括为数据管理确定角色和责任、设定数据的标准和准确性，并定义数据访问和使用的流程。

总体而言，采用数据网格可以帮助组织更好地利用其数据资产，并促进数据驱动决策的文化。

数据网格 vs. 数据湖

数据网格和数据湖在关注重点、数据组织、数据治理和数据素养重视程度以及数据访问和使用方法方面有一些不同。

以下是数据网格和数据湖的对比表格：

数据网格	数据湖
关注业务和客户需求	关注数据存储和处理的技术方面
将数据按业务领域组织	以分层文件结构组织数据
数据由业务部门拥有和管理	数据可能由多个部门或团队访问
强调数据治理和数据素养	不一定关注数据治理或数据素养
促进基于数据的决策文化	提供集中存储和处理数据的存储库
鼓励自助数据访问	可能需要 IT 干预才能访问和使用数据
推动数据民主化	由于安全或隐私问题可能存在数据访问限制
遵循领域驱动设计原则	不遵循特定的设计框架
涉及数据运营流程和实践	可能没有特定的数据运营流程
可能需要更多的前期规划和设计	更加灵活，允许临时性的数据存储和处理

数据湖是一个集中存储所有结构化和非结构化数据的存储库，可以任意扩展。它是将数据以原始和细粒度形式存储在任何处理或转换发生之前的地方。这使得组织可以比传统数据仓库更灵活和经济高效地存储和分析数据。

而数据网格旨在授权团队拥有和管理自己的数据，而不是依赖集中化的团队为他们管理数据。

数据网格学习资源

在线上有许多学习数据网格的资源可供学习，尝试找到最有帮助的资源可能有些压力。正确学习数据网格的方式对于确保您对概念有扎实的理解并能够有效应用它们在工作中是重要的。

这些资源可以为您提供理解数据网格原则和实践的基础，并帮助您建立在数据网格环境中有效管理和分析数据所需的技能。

#1. 数据网格-现代分散式数据管理概念

在这个链接中，讲师介绍了数据网格架构的基本原理，以实现有效的数据管理。并提供了数据网格实施的各种案例研究。

根据您的时间安排和能够投入课程的时间量，您可以在 Udemy 上在一周内完成这门课程。然而，重要的是要记住，该课程旨在全面介绍数据网格，并且可能需要更多时间才能完全理解和吸收材料。

#2. 数据网格：完整的主修课程

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通过完成这门课程，您将能够在现实世界的企业中实施数据网格概念。开始这门课程不需要先前了解数据网格的知识。

#3. 数据网格：规模化交付数据驱动价值

本书介绍了数据网格的概念，并提供了如何设计数据网格架构以及数据网格战略和执行指南的清晰概述。

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许多评论者认为本书对于理解数据网格的原则和模式，并在组织中实施它，是一本有帮助且实用的指南。

结论

数据网格是一种用于构建数据驱动组织的设计模式和文化框架。它基于在组织内创建“真实数据源”的概念，并推动数据作为产品的理念。

这通过使用分散的数据治理来实现，其中跨职能团队负责其领域内数据的质量、可用性和维护。

数据网格还强调建立不同团队之间数据合同的清晰理解的重要性，并鼓励使用数据发现工具和平台促进组织内部数据的共享。

希望您在学习数据网格及其原则方面找到了本文有用。您可能还对学习data virtualization感兴趣。

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Data Mesh是什么？