TGViewer
Аналитика данных / Data Study Аналитика данных / Data Study @data_study · 9.46K subscribers
Post #84 1.65K
Data Mesh как подход к работе с хранилищами данных


Data Mesh
- подход к организационной структуре управления данными в компании, в который закладывается принцип самоорганизации как процессов управления данными, так и открытая инженерная культура работы с данными.

В основу такого подхода можно отнести несколько главных идей:

📍“Self-serve data infrastructure as a platform to enable domain autonomy” (самоорганизация инфраструктуры данных как платформы для обеспечения бизнес-доменов)

📍“Data must be self-describing and documented, and customers should be able to consume all the data in the organization as-a-service Solution” (Данные должны быть описаны и задокументированы таким образом, что пользователи могли использовать их открыто как сервис)

📍“Distributed domain driven architecture” (Распределенная архитектура, где данные управляются командами разных бизнес-доменов, а не распределяются в централизованное хранилище данных.

📍“Product Thinking” (Данные как продукт, где команды с разных бизнес-доменов являются владельцами данных, они могут управлять качеством данных, доступами. Как владельцы данных, они отвечают за продукт (свои данные), поддерживают пользователей, которые работают с их источниками данных)

Выделяют следующие характеристики Product Thinking:

✏️ Discoverable (Пользователю должно быть просто найти необходимый дата-продукт. Осуществляется путем создания и поддержания data catalog или регистра продуктов с указанием бизнес-владельца, систем-источников, доступных сущностей таблиц/витрин)

✏️ Addressable (Должен применяться единый стандарт названий продуктов и сущностей, чтобы упростить пользовательский путь по использованию данных)

✏️ Trustworthy and truthful (Дата продукт должен иметь доверие со стороны пользователей, т.е. содержать реальные и актуальные данные с высоким качеством)

✏️ Self-Describing (Продукт должен быть подробно описан, чтобы пользователи могли самостоятельно найти продукт, проанализировать его и начать использовать в своих целях с минимальным вмешательством команды поддержки)

✏️ Inter-Operable and governed by Global Standards (Дата Продукты децентрализованных команд должны иметь возможность интегрироваться между собой с возможностью взаимосвязи данных. Это достигается путем введения глобальных стандартов Data Governance, которых должны придерживаться доменные команды)

✏️ Secured (Должны быть введены глобальные стандарты безопасности для всех продуктов. Также должен быть единый процесс получения доступа к данным, который может в конечном итоге направлять запросы с доступами в доменные команды, ответственные за данные)

Ссылка на статью источник
martinfowler.com How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh There are problems with the centralized data lake. A future data mesh needs domains, self-service platforms, and product thinking.
  • 👍 6
More from @data_study
  1. Oct 6, 2026Что такое аналитическая витрина данных Представь, тебя попросили создать аналитический отч…
  2. Oct 5, 2026Жена поздравила меня с днём учителя 😊😍
  3. Oct 2, 2026Чтобы вы понимали, у нас чатик аналитиков на работе назывался anal_party Через что только…
  4. Sep 30, 2026С учеником на менторинге проработали задание по созданию дерева метрик - как результат он…
  5. Sep 27, 2026Post #1504
  6. Sep 26, 2026AI ассистентов много не бывает... Установил себе в VS Code еще один плагин SourceCraft, эт…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →