Data Mesh: что это такое и как оно меняет правила игры в архитектуре данных

Когда мы говорим об инновациях в области данных, большинство дискуссий по-прежнему вращаются вокруг инструментов, интеграций или объемов. Но на практике эволюцию данных в компаниях ограничивает нечто более структурное : архитектурная модель.

На протяжении десятилетий доминирующей стратегией была централизация данных. Идея была проста: собрать всю информацию в одном месте, контролируемом специализированной технической командой. Эта модель впервые материализовалась в хранилищах данных — крупных структурированных репозиториях для исторического анализа и отчетности. Затем появились озера данных , которые обеспечили большую гибкость, позволив хранить необработанные данные в различных форматах в больших масштабах.

Несмотря на достижения, эта централизация имеет свои пределы . Многие озера данных , например, в итоге превратились в настоящие «болота данных» — неорганизованные и труднодоступные для исследования структуры, где данные теряют контекст и надежность. Это происходит потому, что даже с более современными технологиями модель по-прежнему основана на накоплении всего в одной точке, концентрируя решения и обязанности в нескольких командах.

С экспоненциальным ростом объёма данных в различных подразделениях компании эта логика стала узким местом. Именно в этом сценарии и появилась Data Mesh: подход, предлагающий изменение логики, распределение управления данными по различным подразделениям организации и рассмотрение данных как стратегических активов. Рынок уже обращает внимание на это движение. Согласно отчёту State of the Data Lakehouse 2024, 84% организаций уже полностью или частично внедрили Data Mesh , а 97

% планируют расширить это внедрение в ближайшие месяцы. Ожидается, что глобальный рынок Data Mesh будет расти на 17,5% в год до 2030 года , чему будут способствовать компании, которым необходимо масштабироваться с большей автономностью и гибкостью, согласно порталу MarkNtel Advisors .

Но что поддерживает эту трансформацию? Чтобы понять её, необходимо знать как путь, пройденный архитектурой данных, так и принципы, лежащие в основе этого нового видения.

Эволюция архитектур данных

Хранилища данных стали первыми крупномасштабными структурированными моделями данных , организующими информацию для анализа и отчетности централизованным и безопасным способом. Затем озера данных которые предоставили больше свободы : хранение разнообразных данных, как необработанных, так и структурированных, с высокой масштабируемостью.

Однако эта свобода без четкой структуры создала другую проблему. Многие озера данных потеряли контроль над качеством и использованием данных , что привело к тому, что их прозвали «болотами данных». То есть, средами с большим объемом данных, но с низкой ясностью, полезностью и управлением.

Переломный момент наступает, когда мы понимаем, что данные генерируются и потребляются различными областями, и что имеет больше смысла приблизить управление ими к тем, кто понимает контекст . Это приводит нас к Data Mesh , который предлагает именно это: распределение, расширение возможностей и интеграция.

Основные принципы Data Mesh

Data Mesh лежат четыре столпа , выходящие за рамки технологий и напрямую затрагивающие культуру работы с данными в организациях:

1. Домены как владельцы данных : здесь «домены» — это подразделения компании, такие как маркетинг , HR, финансы и другие. Каждое из них становится ответственным за свои собственные данные, от сбора до доступности, обладая автономией и ясностью контекста;
   
2. Данные как продукт : вместо того, чтобы рассматривать данные как нечто второстепенное или техническое, Data Mesh предлагает относиться к ним как к продукту с гарантированным качеством, документацией, простотой использования и ориентацией на внутреннего клиента — так же, как и к любой другой услуге, предоставляемой компанией;
   
3. Платформа самообслуживания для работы : команды получают стандартизированные и безопасные инструменты для автономной работы с данными, не полагаясь исключительно на ИТ-специалистов. Это ускоряет рабочие процессы и уменьшает узкие места.
   
4. Федеративное управление : управление не исчезает. Оно является общим, поскольку каждый домен следует корпоративным правилам, обеспечивая безопасность, соответствие требованиям и совместимость данных даже в децентрализованной среде.

Data Mesh — не просто новая архитектура, это новый подход к работе с данными : распределенный, основанный на сотрудничестве и ориентированный на непрерывное создание ценности. В следующем разделе мы рассмотрим, как эти принципы воплощаются на практике, то есть в повседневной деятельности организаций.

Как Data Mesh работает на практике?

Теория без практического применения не трансформирует бизнес. Поэтому понимание того, как Data Mesh воплощается в повседневной деятельности компаний, имеет важное значение для оценки его стратегического потенциала.

В конце концов, как организовать модель, в которой данные больше не централизованы и становятся ответственностью различных подразделений? Как обеспечить, чтобы эта децентрализация не поставила под угрозу безопасность, качество и управление?

Суть в том, что практическое Data Mesh начинается с культурного сдвига и материализуется в новой динамике взаимодействия между бизнес-подразделениями, ИТ и корпоративным управлением. Давайте посмотрим, как это происходит.

Автономия доменов и децентрализация

В традиционной модели технологические команды централизуют сбор, обработку и доставку данных. Это создает единый канал , через который проходят все запросы, что неизбежно приводит к задержкам, сложной расстановке приоритетов и отрыву от бизнес-контекста.

С Data Mesh эта структура радикально меняется. Каждая бизнес-область (например, продажи, операционная деятельность или маркетинг ) становится ответственной за обработку производимых ею данных. Вместо запроса отчетов или конвейеров эти области разрабатывают и предоставляют собственные продукты данных , отличающиеся качеством, удобством использования и четкой документацией.

Такая новая схема снижает зависимость от ИТ , приближает данные к контексту, в котором они генерируются, и позволяет принимать решения быстрее . Но стоит подчеркнуть: автономия не означает действия в изоляции. Модель требует непрерывной интеграции с общими стандартами и передовыми практиками.

И именно здесь вступает в игру второй практический столп: интеллектуальное и совместное управление.

Управление и сотрудничество как основы

Когда мы говорим о децентрализации, часто возникает вопрос: как обеспечить согласованность и безопасность данных, если каждая область функционирует независимо?

Ответ от Data Mesh заключается в федеративном управлении . Вместо того чтобы контролировать все из центрального места, эта модель устанавливает набор организационных руководящих принципов, которые регулируют все области — такие как соглашения об именовании, критерии качества, правила доступа и соответствие нормативным требованиям.

Эти руководящие принципы создают общую основу для безопасной децентрализации , защищая целостность данных без ущерба для операционной деятельности. В то же время они способствуют сотрудничеству между областями , поощряя обмен передовым опытом и постоянное согласование того, что следует приоритезировать, документировать и совместно использовать.

этот баланс между автономией и координацией позволяет масштабировать стратегию работы с данными, не теряя контроля или скорости. И, как мы увидим в следующем разделе, это открывает целый ряд ощутимых преимуществ, от операционной эффективности до более последовательных инноваций.

Преимущества Data Mesh для бизнеса

Если меняется подход к управлению данными, то это происходит потому, что изменились и требования бизнеса. Сегодня скорость, совместимость и контекстная аналитика — это не просто отличительные черты , а необходимые условия для конкуренции.

В этом сценарии Data Mesh предстает не просто архитектурой, а инструментом трансформации , способным с большей точностью и автономностью согласовывать технологии со стратегией. И преимущества выходят далеко за рамки области данных , затрагивая операционную деятельность, культуру и принятие решений во всей организации.

Ниже мы рассмотрим наиболее ощутимые последствия этого децентрализованного подхода.

Масштабируемость и эффективность в процессах обработки данных

Одно из главных препятствий для централизованных моделей заключается в том, что они не масштабируются с той же скоростью, что и бизнес . Чем больше областей, систем и потребностей, тем сложнее поддерживать целостную, быструю и надежную работу с данными в рамках единой структуры.

Data Mesh преодолевает это ограничение. Распределяя ответственность между областями (каждая отвечает за свои собственные продукты данных), компания добивается органического масштабирования . Нет необходимости раздувать ИТ-инфраструктуру или дублировать усилия: каждая область вносит свой вклад в экосистему , соблюдая общие стандарты.

В результате получается более легкая и гибкая структура, которая, прежде всего, лучше соответствует реальному темпу работы. Эффективность достигается не только за счет автоматизации: она достигается за счет сокращения расстояния между теми, кто производит данные, и теми, кто их потребляет.

Качество и непрерывная интеграция

Когда данные рассматриваются как продукт, забота об их предоставлении становится частью корпоративной культуры. Это означает нечто большее, чем просто создание панелей мониторинга : это означает обеспечение качества на исходном этапе, четкое документирование, проверку передаваемой информации и обеспечение возможности ее использования в других областях.

Такая логика повышает стандарты качества и способствует непрерывной интеграции между различными областями и системами. Благодаря четко определенным интерфейсам (таким как API) данные циркулируют более плавно и надежно — с меньшей зависимостью от доработок или последующих исправлений.

Выгода здесь системная. Данные становятся более полезными, надежными и простыми в использовании. И это напрямую отражается на качестве принимаемых решений и скорости их принятия.

Но для реализации всех этих преимуществ необходимы не только инструменты. Поэтому в следующем разделе мы рассмотрим именно это: культурные и технические проблемы, которые необходимо решить для устойчивого и долгосрочного Data Mesh

внедрения Data Mesh

Никакие структурные преобразования не обходятся без трений , и Data Mesh , каким бы многообещающим он ни был, также сталкивается с точками сопротивления .

Поскольку это подход, который децентрализует обязанности и коренным образом меняет способы обработки данных внутри организаций, его внедрение зависит не только от технологий. Он требует стратегического согласования, культурной подготовки и, прежде всего, долгосрочного видения .

Поэтому, прежде чем думать о платформах или структурах , необходимо заглянуть внутрь : готова ли компания распределить власть над данными? Есть ли ясность в отношении ролей бизнеса и технологий в этой новой системе? Это центральные вопросы для любой организации, которая хочет начать этот путь.

Культура, наследие и организационная готовность

Культура, пожалуй, является первой и самой серьезной проблемой. Во многих компаниях до сих пор преобладает централизованный подход к данным , где ИТ-отдел является единственным хранителем информации, а другие подразделения — пассивными потребителями.

Модель, предложенная Data Mesh, нарушает эту логику. Она требует от бизнес-подразделений активной ответственности за производимые ими данные , что предполагает значительные изменения в подходах к работе с данными, их приоритизации и ежедневному использованию.

Для этого необходимо подготовить организацию — а это не происходит за одну ночь. Требуется целеустремленное руководство, техническое обучение, анализ процессов и, прежде всего, постоянные усилия по укреплению доверия между подразделениями .

Помимо человеческого фактора, в игру вступает и технологическое наследие . Старые системы, неорганизованные базы данных и слабые интеграции могут препятствовать переходу к распределенной архитектуре. Но здесь вступает в игру ключевой момент нашего подхода в Skyone : речь идет не о том, чтобы отбросить все, что уже существует, а о построении мостов между наследием и будущим.

Путь лежит в прогрессивной эволюции. Определите зрелую область для начала, разработайте жизнеспособную систему управления, протестируйте в небольших масштабах и учитесь . Data Mesh не навязывается; он зарабатывается стратегией, инициативностью и последовательностью.

А теперь давайте разберемся, как Skyone может ускорить этот путь, предложив структуру, технологии и поддержку для воплощения Data Mesh в жизнь? Конечно же, безопасным, масштабируемым способом, ориентированным на бизнес-результаты. Ознакомьтесь!

Видение компании Skyone будущего архитектуры данных

В разговорах об архитектуре данных все чаще речь идет о стратегических, а не только технических решениях. Потому что в конечном итоге важно не то, где хранятся данные, а то, как они циркулируют, до кого доходят и какое влияние оказывает их использование .

В Skyone Data Mesh не как конечную цель, а как путь эволюции. А также как современный ответ на старый вопрос: « Как заставить данные работать на бизнес, а не наоборот?» .

Мы считаем, что недостаточно просто иметь данные в наличии. Они должны быть в нужном месте , с нужным качеством и в тот момент, когда необходимо принять решение. И это решается не за счет дополнительных уровней контроля, а за счет новой организации: более распределенной, более осознанной и более связанной с людьми, которые обеспечивают функционирование бизнеса.

Как мы помогаем компаниям структурировать и масштабировать свои данные с помощью Data Mesh.

В Skyone наша роль заключается в сотрудничестве с клиентами для разработки решений, которые соответствуют реалиям каждой компании. Децентрализация – это больше, чем просто разделение задач: это разделение видения, ответственности и доверия .

Мы помогаем организациям безопасно совершить этот скачок. Мы начинаем со структурирования технологической основы (подключение источников, стандартизация доступа, организация рабочих процессов), а затем разрабатываем стратегию : с чего начать, кто будет руководить, как масштабировать.

Мы не просто технические партнеры, а часть стратегического мышления. Мы поощряем автономию в предметной области, не упуская из виду вопросы управления. Мы укрепляем сотрудничество между областями, не жертвуя при этом согласованностью. И мы внимательно следим за развитием, потому что знаем, что этот путь требует выносливости.

Если вас заинтересовало и вы хотите узнать, что Data Mesh может означать на практике для вашего бизнеса, с его проблемами и амбициями, свяжитесь с нами ! Мы готовы проложить этот путь вместе с вами.

Заключение

Data Mesh — это не просто новая архитектура данных; это смена парадигмы , отражающая потребность современных компаний в большей гибкости, сотрудничестве и управлении данными . Распределяя ответственность за управление данными между различными областями, она способствует формированию культуры автономии и инноваций , что крайне важно для решения задач современного рынка.

В этой статье мы рассмотрим концепцию Data Mesh , её фундаментальные принципы , преимущества и проблемы , которые могут возникнуть при её внедрении. Мы также обсудим, как компания Skyone видит эту эволюцию и поддерживает компании на пути цифровой трансформации.

Чтобы глубже понять , как развивается архитектура данных и как это влияет на управление информацией и безопасность, мы рекомендуем прочитать ещё одну статью в нашем блоге: «Управление данными: что это такое и почему это важно для вашей компании .

Этот материал дополняет обсуждение Data Mesh , рассматривая основные методы поддержания целостности данных и соответствия требованиям в децентрализованных средах. Приятного чтения!

Часто задаваемые вопросы о Data Mesh

Интерес к Data Mesh растет, а вместе с ним и вопросы. В конце концов, эта концепция все еще относительно нова для многих компаний и специалистов, которые ежедневно работают с данными. Если вы только начинаете изучать этот подход или хотите разобраться, как он работает на практике, эти краткие ответы помогут вам, сразу переходя к сути дела .

Что такое Data Mesh ?

Data Mesh — это децентрализованный подход к архитектуре данных. Вместо того чтобы концентрировать управление в центральной команде или на платформе, модель распределяет ответственность между различными подразделениями компании (так называемыми доменами), которые затем рассматривают свои собственные данные как продукты — с учетом качества, контекста и удобства использования.

В чём заключаются основные принципы Data Mesh ?

Data Mesh лежат четыре принципа:

1. Домены как контроллеры данных 
2. Данные как продукт 
3. самообслуживания данных
4. Федеральное управление

Эти основы обеспечивают баланс между автономностью и стандартизацией, позволяя масштабируемо управлять данными с обеспечением безопасности и гибкости.

Заменяет Data Mesh озеро данных ?

Не обязательно. Data Mesh не исключает использование озер данных или других технологий; он предлагает новый способ их организации. На практике многие компании продолжают использовать озера данных в рамках Data Mesh , но с распределенным управлением и более четко определенными обязанностями.

Нужна ли каждой компании сеть передачи данных (Data Mesh) ?

Нет. Data Mesh лучше всего подходит для организаций, которые уже сталкиваются с проблемами масштабирования, распределения и совместной работы с данными. Небольшие компании или компании с более централизованной структурой могут развиваться другими путями, прежде чем рассматривать эту модель. Важно оценить зрелость организации и контекст бизнеса.

Какие первые шаги необходимо предпринять для внедрения Data Mesh ?

Первый шаг — оценить уровень зрелости компании в отношении культуры работы с данными. Затем определить область, в которой можно начать с малого, например, команду, которая уже ежедневно работает с данными и обладает автономией для тестирования модели. Одновременно крайне важно пересмотреть систему управления, установить минимальные стандарты и инвестировать в обучение, чтобы децентрализация происходила ответственно.

---

Автор: Skyone