📌 Цель:
Создать гибкую систему управления данными, в которой каждая бизнес-команда управляет своими данными независимо, но при этом следует единым стандартам и правилам.
Федеративное управление данных (Federated Data Governance) сочетает децентрализацию и контроль, позволяя бизнесу работать с данными эффективно, безопасно и прозрачно.
🔹 1️⃣ Проблемы традиционного управления данными
🚨 Централизованное управление слишком медленное – все решения проходят через IT или Data Governance Team.
🚨 Децентрализация без правил ведёт к хаосу – без контроля данные дублируются и теряют качество.
🚨 Бизнес-команды не хотят зависеть от IT – они хотят работать с данными самостоятельно.
🚨 Комплаенс и безопасность – важно соблюдать требования GDPR, ISO, SOC2, но не мешать работе.
Федеративное управление решает эти проблемы, создавая баланс между свободой и контролем.
🔹 2️⃣ Принципы федеративного управления данными
📌 1. Децентрализованное владение данными
- Каждая бизнес-команда (домен) владеет своими данными и управляет их качеством.
- Назначаются Data Owners и Data Stewards в каждом домене.
- Бизнес-команды сами создают и поддерживают Data Products.
📌 2. Централизованные стандарты и контроль
- Вся компания использует единые стандарты управления данными.
- Определяются правила качества, метаданных, безопасности и lineage.
- Внедряется Data Governance Framework (например, Data Mesh Manager, Collibra, Alation, OpenMetadata).
📌 3. Самообслуживание и автоматизация
- Команды сами публикуют и используют данные через Data Catalog & Query API.
- Контроль качества данных автоматизирован.
- Доступ к данным управляется через роли и политики (RBAC, ABAC).
📌 4. Сквозная прозрачность (Data Lineage & Governance)
- Любой пользователь видит происхождение данных и их путь.
- Доступ к данным регулируется на основе политик, а не вручную.
- Аудит и логирование интегрированы в платформу (SOC2, GDPR compliance).
📌 5. Гибкое масштабирование
- Новые data-продукты создаются локально в доменах, без перегрузки IT.
- Стандарты автоматически применяются к новым источникам данных.
- Любая команда может быстро развернуть новый продукт по готовым правилам.
🔹 3️⃣ Как устроено федеративное управление?
Федеративное управление создаёт трёхуровневую модель работы с данными:
| Уровень | Роль | Ответственность |
|---|---|---|
| Центральное управление (Data Governance Team) | Data Governance Council | Создаёт и контролирует правила управления данными |
| Бизнес-домены (Data Domains) | Data Owners & Stewards | Управляют качеством, доступностью и метаданными |
| Пользователи (Data Consumers) | Аналитики, BI-команды, Data Scientists | Используют данные для аналитики и ML-моделей |
📌 Как работает федеративное управление?
1️⃣ Центральная команда разрабатывает стандарты:
- Политики доступа и безопасности
- Метрики качества данных
- Требования к Data Products
2️⃣ Бизнес-домены управляют своими данными по этим стандартам:
- Публикуют Data Products в Data Catalog
- Контролируют lineage и SLA
- Отвечают за интеграцию с другими доменами
3️⃣ Бизнес-пользователи используют данные:
- Получают данные через Self-Serve API
- Анализируют lineage перед принятием решений
- Оставляют обратную связь и метрики использования
🔹 4️⃣ Инструменты для федеративного управления
📌 Data Governance & Catalog: Data Mesh Manager,Collibra, Alation, OpenMetadata
📌 Data Lineage & Quality: DBT Elementary, Monte Carlo, Soda, Great Expectations
📌 Security & Access Control: Okta, Immuta, RBAC/ABAC-платформы
📌 Self-Serve Query Layer: Kyubi, Dremio, Trino, Snowflake
🔹 5️⃣ Внедрение федеративного управления
📌 Шаг 1: Создание Data Governance Framework
- Определение ролей: Data Owners, Stewards, Governance Team.
- Разработка правил качества, lineage, безопасности.
📌 Шаг 2: Автоматизация Data Governance
- Внедрение Data Catalog & Lineage System.
- Автоматизация аудита и мониторинга качества.
📌 Шаг 3: Децентрализация управления
- Каждая бизнес-команда управляет своими дата-продуктами.
- Внедрение Self-Serve Query API для удобного доступа к данным.
📌 Шаг 4: Контроль безопасности и доступа
- Автоматическое назначение ролей и политик (RBAC, ABAC).
- Полный аудит всех операций с данными.
🔹 7️⃣ Ожидаемые результаты
✅ Гибкость и масштабируемость – новые Data Products разрабатываются быстро, без перегрузки IT.
✅ Контроль качества и lineage – каждая команда отвечает за свои данные.
✅ Самообслуживание – пользователи могут работать с данными без задержек.
✅ Комплаенс и безопасность – данные защищены, но остаются доступными.
✅ Снижение нагрузки на IT – IT-команда занимается архитектурой, а не поддержкой данных.
📍 Итог:
Федеративное управление создаёт баланс между свободой и контролем. Оно позволяет бизнес-командам самостоятельно управлять данными, но в рамках общих стандартов. Это ключевой элемент Data Mesh.