📌 Цель:
Создать платформу, которая позволяет бизнес-командам самостоятельно публиковать, управлять и использовать данные без зависимости от центральной IT-команды. Это критически важно для успешного внедрения Data Mesh и Data Products.
🔹 1️⃣ Проблемы традиционной инфраструктуры данных
🚨 Зависимость от IT – бизнес-команды не могут быстро получить доступ к нужным данным.
🚨 Долгие сроки разработки – каждый новый запрос требует работы дата-инженеров.
🚨 Сложность интеграции – разрозненные системы затрудняют доступ к данным.
🚨 Низкая прозрачность – сложно понять, какие данные есть, кто их владелец, где их использовать.
🔹 2️⃣ Что такое самообслуживаемая инфраструктура данных?
📌 Принцип: Бизнес-команды могут самостоятельно работать с данными – публиковать, управлять, анализировать без участия IT.
📌 Компоненты самообслуживаемой инфраструктуры:
✅ Data Catalog – инструмент для поиска и описания данных (Data Mesh Manager, Collibra, Alation, OpenMetadata).
✅ Data API & Query Platform – удобные SQL/GraphQL API для доступа к данным.
✅ Data Ingestion & Processing – платформы для загрузки и обработки данных (Airflow, dbt, Dagster).
✅ Data Quality Monitoring – автоматические проверки качества (Great Expectations, Soda, Monte Carlo, DBT Elementary).
✅ Data Access Management – управление доступом и безопасностью (Okta).
🔹 3️⃣ Архитектура самообслуживаемой инфраструктуры
📌 Ключевые элементы:
1️⃣ Каталог данных (Data Catalog)
- Единая точка поиска всех дата-продуктов.
- Автоматическая документация и lineage.
- Интеграция с BI-инструментами и API.
2️⃣ Запрос данных (Self-serve Query Layer)
- SQL/GraphQL API для работы с данными.
- Возможность выполнять запросы без участия инженеров.
- Встроенные ограничения доступа и политики безопасности.
3️⃣ Процессинг данных (Data Pipelines & Transformation)
- Бизнес-команды могут запускать ETL/ELT-процессы сами.
- Инструменты: Airflow, dbt, Dagster, Prefect.
- Поддержка batch и real-time обработки.
4️⃣ Контроль качества (Data Quality Monitoring)
- Автоматическая проверка данных на аномалии.
- Настройка триггеров и оповещений при ухудшении качества.
- Инструменты: Great Expectations, Soda, Monte Carlo, DBT Elementary.
5️⃣ Управление доступом (Self-serve Access Management)
- Бизнес-команды могут запрашивать доступ без участия администраторов.
- Управление правами через RBAC, ABAC, OAuth.
- Политики аудита и логирования запросов.
📌 Пример архитектуры:
🔍 Data Catalog ➝ 📊 SQL API ➝ 🏗 ETL/ELT Pipelines ➝ 📈 BI/ML
🔹 4️⃣ Пример использования
📌 До внедрения:
- Аналитик из отдела продаж хочет получить отчет по выручке.
- Ему нужно написать запрос в IT-команду.
- IT-команда вручную готовит выгрузку, тратя 3-5 дней.
- Данные устаревают, аналитик ждет.
📌 После внедрения самообслуживания:
- Аналитик заходит в Data Catalog, находит готовый Sales Data Product.
- Пишет SQL-запрос в Self-serve Query Platform.
- Получает данные за несколько секунд без участия IT.
🔹 5️⃣ Внедрение самообслуживаемой инфраструктуры
📌 Шаг 1: Внедрение Data Catalog
- Выбрать инструмент (Data Mesh Manger, Collibra, Alation, OpenMetadata).
- Автоматически загрузить метаданные и lineage.
📌 Шаг 2: Создание Self-serve Query Layer
- Развернуть SQL API (Kyuubi, Dremio, Trino, Snowflake).
- Подключить BI и ML-платформы.
📌 Шаг 3: Инструменты для трансформации данных
- Добавить dbt, Airflow или Dagster для обработки данных.
- Дать возможность бизнес-командам запускать пайплайны.
📌 Шаг 4: Автоматизация Data Quality & Security
- Включить мониторинг качества данных.
- Внедрить управление доступом через OAuth, RBAC, ABAC.
🔹 6️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Бизнес-команды могут работать с данными без IT.
✅ Доступ к данным ускоряется в разы (от дней до секунд).
✅ Снижение нагрузки на IT-команду → они могут сосредоточиться на сложных задачах.
✅ Улучшение качества данных → автоматический мониторинг и lineage.
✅ Гибкость и масштабируемость → легко добавлять новые Data Products.
📍 Итог:
Самообслуживаемая инфраструктура данных дает бизнесу контроль над данными, снижает зависимость от IT и ускоряет аналитические процессы.