这篇文章不会受欢迎,肯定会有争议。但有一头大象在房间里需要注意。数据网格的弱点。

在和领导工作数据管理和治理团队就像生活在一个永久的团体治疗。技术投诉产生,但在本质上是社会底层的摩擦。我们如何一起工作?我们的角色和职责是什么?我们的数据消费者需要什么?为什么花了这么长时间,一切都是如此之难呢?数据网格是通过其社会技术解决这个原则:面向领域,data-as-a-product、自助服务、联合、计算数据治理。它将数据和业务结果的温柔的一面。Thoughtworks的定义是:

数据网格是一种社会技术的方法分享,访问和管理分析数据在复杂和大规模的环境——内或跨组织。

技术方面比工具或平台架构,几乎一个宗教的咒语,“数据网格不是关于技术。“我的朋友,是弱点。这是为什么。

数量一个问题我得到的数据架构和工程团队,“我如何实现数据网格?“这个问题与实践的关系,更多的是采取的原则和创建一个数据产品组合成一个洞察力的解决方案。认为数据网格不是技术忽略了一点,如果不考虑技术实现,它只是另一个象牙塔数据治理工作的讨论,委员会(尽管联邦)。

虽然技术终于赶上我们想做了数据,尤其是分析和人工智能,只有促进数据和将数据网格技术软构件可部署的产品。的分布式的、运动的、经验,这类基于结果的数字解决方案只有当数据功能利用的解耦特性计算,存储和状态。当然是一个云战略的一部分,但它携带到所有节点和边的数字生态系统和元数据架构和控制执行上下文。这是一个高度复杂的和复杂的范例。这意味着“数据作为一个产品作为数据网格”原则要求的一流地位socio-principles因为它是技术存在的地方。

这是事实,你不买数据网格。数据供应商引进数据网格的消息传递和价值主张,数据网格的创始人,Zhamak Dehghani Thoughtworks,出席峰会和网络研讨会,创造混乱解决方案和体系结构之间的关系。在现实中,这些示威活动的正确的镜头是如何使用任何技术来满足数据网格原则和商业机会。没有一个现代的环境,没有一个数据结构的基础。但是有环境中传统的分析体系结构模式和数据结构功能并不适合在操作场景和创建相同的限制传统数据仓库的蓝图。这就是数据网格真的开始有意义。

面向领域的、自助服务、联合、计算测量数据治理成果,服务水平协议和用户体验。数据作为一个产品实例化这个有形,消耗品,可互操作的,便携式的组件。这些产品的成分,创建解决方案。产品并非解决之道。因此,避免房间里的大象(技术)是造成高成本,开发时间长,持续书架背后的地位和技术债务数字环境。

社区是醒来。早期的演示数据网格集中在面向领域的定义和数据治理的原则。添加的数据作为一个产品(我们生产)和自助服务(我们如何工作)是一个需要添加网格从学术到务实,实现移动数据返回的数据。