Perché si parla tanto di data mesh?
La crescita dei dati è un fenomeno inarrestabile, mentre la loro gestione da parte delle aziende è diventata sempre più complessa. In questo contesto Data Mesh è la nuova parola d'ordine, che molti esperti del settore definiscono come uno dei paradigmi più innovativi e dirompenti nel campo dei dati, dell'intelligenza artificiale e dell'analisi.
Si tratta di un sistema che offre una serie di vantaggi alla gestione dei dati, ma presenta anche delle sfide se le organizzazioni non hanno la giusta cultura e infrastruttura.
Questo modello si basa sull'idea che le organizzazioni dovrebbero trattare i dati come un prodotto, con ogni prodotto che ha un proprio team dedicato responsabile dello sviluppo, della manutenzione e della consegna.
Zhamak Dehghani, leader nel settore dei dati e dell'analisi, ha introdotto il concetto di data mesh, presentandolo come una risposta alle sfide che si presentano nelle tradizionali architetture di dati centralizzate, in cui un team centrale gestisce tutte le attività relative ai dati.
In un'architettura data mesh, i dati sono decentralizzati e distribuiti all'interno dell'organizzazione, con ciascun team di prodotto responsabile dei propri dati. Ciò significa che il team di prodotto è responsabile della qualità dei dati, della sicurezza, della conformità e dell'integrazione e condivisione dei dati con gli altri team.
L'approccio data mesh enfatizza anche l'uso di principi di progettazione orientati al dominio, il che significa organizzare i dati in base a specifici domini aziendali o aree di competenza piuttosto che a considerazioni tecniche. Questo contribuisce a garantire che i dati siano rilevanti e significativi per l'azienda e possano supportare un'ampia gamma di casi d'uso e applicazioni.
Nel complesso, il data mesh mira a rendere i dati più accessibili, utilizzabili e preziosi per l'organizzazione, creando un'architettura dei dati più flessibile, scalabile e collaborativa.
L'approccio data mesh offre diversi vantaggi alle organizzazioni che lo adottano:
- Scalabilità. La rete di dati consente alle organizzazioni di scalare più facilmente la propria architettura di dati, distribuendo la responsabilità dei dati tra più team. In questo modo si possono evitare i colli di bottiglia e i ritardi che possono verificarsi quando un team centrale gestisce tutte le attività relative ai dati.
- Flessibilità. Con il data mesh, ogni team di prodotto può scegliere gli strumenti e le tecnologie migliori per il proprio caso d'uso specifico. Ciò contribuisce a garantire che i dati siano più rilevanti e significativi per l'azienda e che possano supportare una gamma più ampia di casi d'uso e applicazioni.
- Collaborazione. La rete di dati promuove la collaborazione tra i team, poiché ogni team è responsabile dei propri dati e deve collaborare per integrarli e condividerli con gli altri team. Questo può aiutare a promuovere una cultura più collaborativa e interfunzionale.
- Reattività. La rete di dati consente ai team di essere più reattivi alle mutevoli esigenze e ai requisiti aziendali. Ciascun team può adattare la propria architettura di dati per soddisfare esigenze specifiche, nonché iterare e sperimentare rapidamente per trovare modi nuovi e migliori di utilizzare i dati a supporto dell'azienda.
- Qualità dei dati. Con il data mesh, ogni team è responsabile della qualità dei propri dati, il che può contribuire a garantire che i dati siano più accurati, affidabili e coerenti all'interno dell'organizzazione.
In sintesi, l’approccio data mesh può aiutare le organizzazioni a creare un'architettura di dati più scalabile, flessibile e collaborativa, in grado di supportare un'ampia gamma di casi d'uso e applicazioni e di rispondere meglio alle esigenze e ai requisiti aziendali in continua evoluzione.
Se da un lato la rete di dati offre molti vantaggi, dall'altro le organizzazioni possono trovarsi di fronte a diverse sfide nell'implementazione di questo approccio. Qui entrano in gioco:
- Complessità. Il data mesh può essere un'architettura complessa da implementare, soprattutto nelle grandi organizzazioni con molti team e fonti di dati. Richiede una pianificazione, un coordinamento e una comunicazione significativi per garantire che i dati siano distribuiti e integrati in modo efficace in tutta l'organizzazione.
- Proprietà e governance. Con il data mesh, ogni team è responsabile dei propri dati, il che può rendere difficile garantire che i dati siano governati e protetti correttamente. È essenziale stabilire strutture chiare di proprietà e governance per gestire i dati in modo efficace e soddisfare i requisiti di conformità.
- Capacità e competenze. L'implementazione della rete di dati richiede un'elevata competenza tecnica e competenze specialistiche in materia di ingegneria dei dati, governance dei dati e progettazione orientata al dominio. Le organizzazioni potrebbero dover investire in formazione e sviluppo per creare le competenze e le capacità necessarie.
- Cambiamento culturale. Il data mesh richiede un cambiamento culturale verso un approccio più collaborativo e interfunzionale alla gestione dei dati. Ciò può risultare difficile nelle organizzazioni con un approccio più tradizionale e isolato alla gestione dei dati.
- Strumenti e infrastrutture. L'implementazione del data mesh richiede gli strumenti e l'infrastruttura giusti per supportare la gestione e l'integrazione dei dati distribuiti. Le organizzazioni potrebbero dover investire in nuove soluzioni tecnologiche e infrastrutture per supportare questo approccio.
L'implementazione del data mesh può essere un'impresa significativa che richiede un'attenta pianificazione, comunicazione e collaborazione. Le organizzazioni devono considerare le sfide e i compromessi di questo approccio e assicurarsi di avere le competenze, le risorse e l'infrastruttura necessarie per supportarlo. Tuttavia, i vantaggi della rete di dati sono potenti per qualsiasi azienda o startup orientata ai dati e l'implementazione può far parte della trasformazione digitale di un'organizzazione.
