📌 Цель:
Перестроить традиционный подход к управлению данными, сделав их доступными, управляемыми и надежными через концепцию Data Mesh. В этой модели данные управляются не централизованной командой, а самими бизнес-доменами (например, продажи, финансы, HR).
🔹 1️⃣ Проблемы централизованных моделей (DWH, Data Lake)
🚨 Низкая скорость обработки запросов – централизованные хранилища перегружены и становятся узким местом.
🚨 Зависимость от IT-команд – бизнес-подразделения не могут оперативно работать с данными.
🚨 Плохая масштабируемость – централизованные дата-платформы сложно адаптировать к росту компании.
🚨 Сложности управления качеством – централизованный подход не всегда учитывает специфику данных в разных департаментах.
🔹 2️⃣ Что такое Data Mesh?
📌 Data Mesh – это децентрализованный подход к управлению данными, в котором каждая бизнес-команда владеет своими данными и управляет ими как продуктом.
📌 Основные принципы:
1️⃣ Децентрализация данных → данные принадлежат бизнес-доменам, а не централизованной IT-команде.
2️⃣ Data as a Product → каждая команда управляет своими данными, обеспечивая их качество и доступность.
3️⃣ Самообслуживаемая инфраструктура → команды могут публиковать и потреблять данные без участия инженеров.
4️⃣ Федеративное управление → единые стандарты управления данными, но без жесткой централизации.
📌 Как это выглядит в реальности?
| Традиционная модель | Data Mesh |
|---|---|
| Один центр обработки данных (DWH, Data Lake) | Децентрализованные data-продукты |
| Все запросы идут через центральную IT-команду | Бизнес-команды управляют своими данными |
| Долгое время на создание новых отчетов | Гибкость и скорость работы с данными |
| Трудности с масштабированием | Легкое расширение по бизнес-доменам |
🔹 3️⃣ Что такое Data Product?
📌 Data Product – это законченный, управляемый и стандартизованный источник данных, который можно легко использовать внутри компании.
Компоненты Data Product:
✅ Четкое назначение → зачем этот продукт существует и кто его потребители?
✅ Документация → описание API, схемы данных, форматы, метаданные.
✅ Data Lineage → откуда берутся данные и как они трансформируются.
✅ SLA и качество → доступность, частота обновления, контроль качества.
✅ Политики доступа → кто может читать, редактировать, удалять данные.
📌 Пример Data Product (Отчет по продажам)
| Атрибут | Пример |
|---|---|
| 📌 Название | ”Данные по продажам за месяц” |
| 📍 Источник | CRM-система, DBSS |
| 📊 Формат | API, SQL-таблица, CSV |
| 🔍 Метаданные | Дата обновления, ответственный владелец |
| 🛠 Ответственный | Sales Data Owner |
| 🎯 Потребители | Отдел продаж, маркетинг, BI-аналитики |
| 📈 Частота обновления | Раз в сутки |
| 📜 Качество данных | Полнота, точность, актуальность 99% |
🔹 4️⃣ Внедрение Data Mesh и Data Products в компании
📌 Шаг 1: Разделение данных на бизнес-домены
- Определение ключевых Data Domains (финансы, продажи, HR, маркетинг, логистика).
- Назначение Data Owners для управления этими доменами.
📌 Шаг 2: Создание Data Products
- Выбор приоритетных data-продуктов (например, API по продажам, финансовые отчеты).
- Определение SLA, правил доступа, форматов данных.
📌 Шаг 3: Автоматизация и инфраструктура
- Внедрение платформы для публикации Data Products (Data Mesh Manager).
- Инструменты для управления lineage, метаданными, качеством данных (Collibra, OpenMetadata).
📌 Шаг 4: Федеративное управление
- Разработка единых стандартов для всех data-продуктов.
- Введение политик качества, безопасности, мониторинга.
🔹 5️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Ускорение работы с данными – бизнес-команды могут быстрее разрабатывать аналитику и отчеты.
✅ Повышение качества данных – так как каждая команда отвечает за “свой” продукт.
✅ Снижение нагрузки на IT – бизнес-домены сами управляют своими данными.
✅ Гибкость и масштабируемость – легко добавлять новые data-продукты.
📍 Итог:
Data Mesh и Data Products делают управление данными более гибким, быстрым и эффективным. Каждая команда получает возможность управлять своими данными, но при этом соблюдаются единые стандарты.