In de kern daagt data mesh het traditionele gecentraliseerde model van datamanagement uit, waarbij één team of afdeling verantwoordelijk is voor het beheer van alle aspecten van data. Datamesh bevordert a gedecentraliseerde aanpak, waarbij het eigendom en de verantwoordelijkheid voor gegevens wordt verdeeld over verschillende domeingerichte teams binnen een organisatie. Door best practices op het gebied van data mesh te implementeren, kunnen organisaties een flexibelere en schaalbare data-infrastructuur creëren die aansluit bij hun zakelijke behoeften. 

Deze paradigmaverschuiving stelt teams in staat eigenaar te worden van hun eigen domeinspecifieke dataproducten en -diensten, terwijl ze gebruik maken van gestandaardiseerde interfaces om een ​​naadloze samenwerking binnen de hele organisatie te garanderen. 

Belangrijkste kenmerken van een datamesh-architectuur

Hier volgen enkele belangrijke kenmerken van een datamesh:

Domeinoriëntatie: Het omarmen van gedecentraliseerd data-eigendom en het gezamenlijk delen van data zijn sleutelprincipes van een domeingeoriënteerde data-architectuur. In traditionele gecentraliseerde architecturen is het data-eigendom vaak geconcentreerd binnen één team of afdeling, wat leidt tot knelpunten, silo's en beperkte toegang tot informatie. 

Echter, in een gedecentraliseerd, domeingericht architectuur is het eigendom van gegevens verdeeld over meerdere teams of domeinen binnen een organisatie. Gedecentraliseerd data-eigendom stelt individuele teams in staat de verantwoordelijkheid te nemen voor hun eigen datadomeinen. Elk team wordt de eigenaar en beheerder van de gegevens die zij genereren en onderhouden. Deze verschuiving bevordert de verantwoordelijkheid en moedigt teams aan om prioriteit te geven aan de kwaliteit en betrouwbaarheid van hun eigen datasets. 

Gezamenlijk delen van gegevens maakt naadloze communicatie, efficiënte kennisuitwisseling en grotere flexibiliteit mogelijk bij het reageren op veranderende zakelijke behoeften. 

Teamempowerment met zelfbedieningsinfrastructuur: In een traditionele gecentraliseerde data-architectuur worden datateams vaak overspoeld met verzoeken van verschillende afdelingen, wat leidt tot knelpunten en langzamere innovatiecycli. Het data mesh-paradigma biedt echter een oplossing door dataproductteams te empoweren zelfbedieningsinfrastructuur, waardoor schaalbare en flexibele machine learning-pijplijnen mogelijk worden. Door een zelfbedieningsinfrastructuur te bieden, kunnen organisaties hun data-architectuur decentraliseren en de verantwoordelijkheid voor het beheer van dataproducten onder individuele teams verdelen. 

Met deze aanpak kunnen teams eigenaar worden van hun specifieke domein en beslissingen nemen op basis van hun unieke vereisten. Met een zelfbedieningsinfrastructuur, dataproductteams kan snel op machine learning-modellen en pijplijnen herhalen zonder zwaar afhankelijk te zijn van gecentraliseerde bronnen of te wachten op goedkeuring van andere teams. Ze hebben de flexibiliteit om met verschillende benaderingen te experimenteren, verschillende technologieën te benutten en innovatie in een sneller tempo te stimuleren. 

Datademocratisering door zelfbedieningsanalyse: Datademocratisering bereiken door zelfbedieningsanalyses en gebeurtenisgestuurde architecturen zijn een belangrijke doelstelling bij het implementeren van een datamesh-aanpak. 

Gebeurtenisgestuurde architectuur: Door eenvoudig te gebruiken tools en intuïtieve interfaces te bieden, kunnen organisaties een cultuur van datagestuurde besluitvorming op alle niveaus bevorderen. Bovendien spelen gebeurtenisgestuurde architecturen een cruciale rol bij het bouwen van een robuuste en toekomstbestendige data-infrastructuur. Door gebruik te maken van realtime gebeurtenissen in plaats van uitsluitend te vertrouwen op batchverwerking, kunnen organisaties gegevens vastleggen en verwerken terwijl ze plaatsvinden, waardoor snellere inzichten en besluitvorming mogelijk worden. Gebeurtenisgestuurde architecturen vergemakkelijken ook de schaalbaarheid, veerkracht en modularisering van het totale systeem. 

De voordelen van datamesh-implementatie

Nu de wereld steeds meer datagedreven wordt, beseffen organisaties de noodzaak om hun datamanagementstrategieën radicaal te veranderen. Door gebruik te maken van een data mesh kunnen organisaties ontsluiten verschillende voordelen: 

• In gedistribueerde datasystemen van een data mesh stellen organisaties hun datateams in staat om eigenaarschap en controle over hun respectieve domeinen over te nemen. 

• De data mesh bevordert de schaalbaarheid door elk team of domein in staat te stellen hun eigen datasets onafhankelijk te beheren en te ontwikkelen op basis van hun specifieke behoeften. Dit maakt snellere besluitvorming en innovatie op schaal mogelijk. 

• Datamesh bevordert een cultuur van zelfbedieningsanalyse, waardoor teams rechtstreeks toegang kunnen krijgen tot relevante datasets en deze kunnen analyseren zonder afhankelijk te zijn van gecentraliseerde teams. 

• Met een grotere autonomie kunnen datateams experimenteren met verschillende tools en technologieën die het beste aansluiten bij hun specifieke behoeften.

• Met zijn focus op domeingestuurd eigendom stimuleert een datamesh cross-functionele samenwerking en vergemakkelijkt het delen van kennis tussen teams.

• Collaborative Data Governance zorgt ervoor dat goed geïnformeerde individuen binnen elk team de kwaliteit en integriteit van hun specifieke datasets direct kunnen beheren.   

Belangrijke best practices voor de implementatie van datamesh

   Dit zijn de best practices voor de implementatie van datamesh:

• Ontwikkel een diep begrip van de belangrijkste principes en best practices. Door deze richtlijnen te volgen, kunnen organisaties op effectieve wijze schaalbaarheid en flexibiliteit in hun data-infrastructuur realiseren.
• Decentraliseer databeheer. Gedecentraliseerd gegevensbeheer verschuift de verantwoordelijkheid voor data-eigendom en -beheer naar individuele domeinteams of squads binnen een organisatie. 
• Cloud-native technologie adoptie (serverloos, containerisatie) kan de flexibiliteit in gegevensbeheer aanzienlijk vergroten.

• Omarm het concept van domeingeoriënteerd gedecentraliseerd eigendom. Dit houdt in dat individuele domeinteams de mogelijkheid krijgen om eigenaar te worden van hun eigen dataproducten en -services. Elk team moet de autonomie hebben om zijn datadomeinen te definiëren en te beheren, waarbij een duidelijke verantwoordelijkheid en verantwoordelijkheid wordt gewaarborgd. 
      
• Hanteer een productmentaliteit. Behandelen gegevens als een product stelt teams in staat zich te concentreren op het leveren van waarde aan hun interne klanten in plaats van alleen maar ruwe gegevens te verstrekken. Dit omvat het definiëren van duidelijke maatstaven voor succes, het opzetten van feedbackloops met belanghebbenden en het voortdurend herhalen van de kwaliteit en bruikbaarheid van de dataproducten. 

• Bouw een federatief computer-ecosysteem om schaalbaarheid te bereiken in een datamesh-implementatie. Dit omvat het creëren van een ecosysteem van zelfbedieningstools en platforms waarmee domeinteams hun eigen gegevens onafhankelijk kunnen verwerken en analyseren. 
• Bied gestandaardiseerde interfaces, documentatie en trainingsbronnen voor alle teams om de samenwerking te bevorderen en tegelijkertijd consistente governancepraktijken te garanderen.

• Bevorder een cultuur van samenwerking en kennisdeling voor een succesvolle implementatie. Het aanmoedigen van cross-functionele communicatie tussen domeinteams bevordert innovatie en vermijdt silo's. 

Wat is de toekomst van datamesh?

De toekomst van Data Management vereist een zelfbedieningsinfrastructuur en domeingerichte teams. De toekomst van data mesh ligt in het vermogen ervan om te promoten democratisering van gegevens via zijn infrastructuur en gedecentraliseerde teams. Dit betekent dat elk team verantwoordelijk is voor het verzamelen, beheren en beheren van hun eigen domeinspecifieke datasets. Door dit te doen worden ze de eigenaren van de data-assets van hun respectievelijke domeinen. 

Deze aanpak moedigt teams aan om een intiem begrip van hun specifieke bedrijfsgebied en de bijbehorende datasets. Vervolgens kunnen ze hun expertise toepassen om inzichten te verkrijgen en weloverwogen beslissingen te nemen op basis van de beschikbare informatie. 

Door dit gedecentraliseerde model te omarmen kunnen organisaties silo’s afbreken en de samenwerking tussen afdelingen bevorderen. Bovendien bevordert het de wendbaarheid door snellere toegang tot relevante gegevens voor besluitvormingsprocessen mogelijk te maken. Uiteindelijk helpt het versterken van elk team met een zelfbedieningsinfrastructuur de toegang tot waardevolle informatie te democratiseren en stelt het individuen in de hele organisatie in staat de kracht van data effectief te benutten in hun dagelijkse werk.  

De toekomst van data mesh ligt in het ontketenen van het potentieel van gedistribueerde datateams door middel van samenwerkingspraktijken en flexibele levering.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/data-mesh-implementation-best-practices/