データメッシュ、ファブリック、クラウドを説明する方法

アイザック・サコリック著

InfoWorld 寄稿編集者 |

CEO はデータベースが何であるかを知っており、おそらくデータ ウェアハウスとはレポートと分析に使用される大規模なデータ保管庫であると考えています。 彼らは、NoSQL データ ストア、Spark クラスターが必要な理由、構造化データと非構造化データを取り込むためにデータ レイクがどのように使用されるかについてほとんど知りません。

CEO やビジネス リーダーは、データ、分析、機械学習のビジネス価値に重点を置き、基盤となるテクノロジーにはあまり関心を持ちません。

しかし、そこには矛盾が存在します。なぜなら、彼らは新しいテクノロジーに時間とお金を投資する価値を理解したいからです。 データ メッシュ、データ ファブリック、分散データ クラウドなどの最新のデータ管理テクノロジについて説明して、CEO が首をかしげているのを観察してください。

CEOだけではありません。 データ テクノロジは、Web の初期の頃から爆発的に発展しました。当時の主な議論は、データ ウェアハウスを Oracle、Microsoft、またはオープン ソースの上に構築するかどうかでした。 今日、IT 以外のリーダーの多くは、データは「クラウド内」にあり、データの統合、品質、パフォーマンスは「IT の問題」であると信じて満足しています。

データを扱う人は誰でも、最も重要なテクノロジーと実践方法をわかりやすい言葉で説明できるように準備しておく必要があります。 私の著書『Digital Trailblazer』では、Web がまだ新しい時代にスタートアップの取締役会メンバーにブラウザ Cookie が何であるかを説明した話を紹介しています。 技術的な質問に答えるためにいつマイクを渡されるかわかりません。 テクノバブルで対応すると、主要な投資が簡単に妨げられたり、遅れたりする可能性があります。

K3 の社長兼 CEO であるゴードン・アロット氏は、シンプルな答えから始めることを提案しています。「データ レイク、データ ウェアハウス、メッシュ、ファブリックはすべて、企業全体のデータ戦略を指します。」

答えをシンプルにすることは重要ですが、それだけでは不十分な場合が多いです。 経営幹部から専門用語について質問されたときは、好奇心を刺激し、フォローアップの質問をするような形で質問に答えたいと考えています。

データメッシュとは何かを説明することから始めましょう。 Semarchy のプロダクト マーケティング マネージャーである Steven Lin 氏は、次のように簡潔な答えを示しました。「データ メッシュは、データを管理するための分散型アプローチであり、企業内の複数のチームが独自のデータに責任を持ち、コラボレーションと柔軟性を促進します」と彼は述べました。

この定義には複雑な用語はなく、データ メッシュが解決を目指す問題、解決策の種類、およびそれが重要な理由が紹介されています。

ただし、特に経営幹部が他のデータ管理テクノロジについての予備知識を持っている場合は、より技術的な詳細を求められることが予想されます。 たとえば、「データ ウェアハウスとデータ レイクはデータ管理の問題を解決するものではなかったのですか?」

データ ウェアハウス、レイク、メッシュ間の技術的な違いで答えると、この質問は罠になる可能性があります。 代わりに、ビジネス目標に焦点を当てて応答してください。

Coalesce の共同創設者兼 CTO である Satish Jayanthi 氏は、次のように提案しています。 データ メッシュ パラダイムを実装することで、データの品質と精度が向上し、その結果、情報に基づいた意思決定のためにデータをより広範囲に利用するという企業の信頼が高まります。」

私はこの回答が気に入っており、幹部がデータ メッシュ パラダイムがデータ品質の向上にどのように役立つかをさらに深く掘り下げたいと考えていることを願っています。 Jayanthi 氏は次のように答えています。「核となる原則の 1 つであるドメイン所有権は、データを作成するチームが品質と正確さに対して責任を負うことを保証します。 この製品としてのデータの原則により、他のグループと共有されるデータが正確で、再利用可能で、自己文書化され、高い基準を満たしていることが保証されます。」

データ メッシュを初めて使用し、技術的な詳細を詳しく知りたい場合は、モノリシック データ レイクを超えて分散データ メッシュへの移行に関する Zhamak Dehghani の重要な記事を参照することをお勧めします。