Apa arti data mesh dan data data untuk bisnis?

“Sebagai bagian dari upaya modernisasi data yang sedang berlangsung, organisasi terus-menerus mengumpulkan, menganalisis, dan memproses jumlah dan jenis data yang semakin besar, yang perlu diproses secara tepat waktu dan efisien dan tersedia untuk berbagai pengambil keputusan bisnis dan pengguna akhir,” kata Anil Nagaraj, kepala sekolah dengan PWC US yang berspesialisasi dalam analitik data. “Ini membutuhkan arsitektur data yang kuat, efisien, dan aman yang mampu mendemokratisasi akses ke data dan membantu meringankan beban kerja tim data organisasi.”

Data mesh dan kain data dapat membantu menghilangkan duplikasi beban kerja dan memfasilitasi interoperabilitas dan demokratisasi data, yang membuat data lebih dapat ditemukan dan diakses oleh berbagai pengguna dalam suatu organisasi. Manfaat-manfaat ini sangat penting untuk upaya modernisasi data karena organisasi berusaha untuk didorong oleh data dan memaksimalkan manfaat AI.

Dengan mesh data, setiap domain memiliki dan mengelola pipa datanya sendiri, mengendalikan area seperti aksesibilitas dan pemformatan. Pendekatan ini memfasilitasi penggunaan data swalayan di seluruh organisasi sambil memungkinkan setiap unit bisnis untuk memproses, menyimpan, dan mengendalikan datanya. Pada saat yang sama, kerangka kerja tata kelola umum mempromosikan keamanan data, kepatuhan, dan praktik tata kelola yang lebih kuat di seluruh tim domain. Ini memastikan data memenuhi standar internal untuk interoperabilitas dan peraturan keamanan data eksternal.

Kain data, sementara itu, menyatukan data dari sistem warisan untuk memberikan pandangan yang terpadu dan konsisten dari data organisasi. Ini menciptakan fluiditas antara dataset yang berbeda, memfasilitasi pergerakan data, transformasi, dan integrasi, dan manajemen dan tata kelola secara keseluruhan. Dibandingkan dengan mesh data, fabric data memberikan cara mengelola, pemrosesan, dan data analz yang lebih sederhana dan lebih terintegrasi. Data dapat diakses dan dianalisis secara real time, kapan saja dan dari lokasi mana pun, yang membuat pemrosesan dan analisis lebih terukur.

Dalam praktiknya, fabric data dapat melengkapi data mesh, karena ia menjahit bersama berbagai lingkungan untuk memberikan tampilan data terpadu dan membantu membuat koneksi baru antara dataset.