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データメッシュについて知っておくべきことすべて

データメッシュは、組織全体でデータに対する共有の中央権威を作成することを目的としたデータアーキテクチャです。

セルフサービスの自律的なチームを可能にし、データを使用してコラボレーションとイノベーションを行えるようにする、データに関する文化とガバナンスの構築を目指しています。データメッシュとは何なのかを理解しましょう。

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データメッシュとは何ですか?

簡単に言うと、データメッシュは組織内でデータを管理するための分散型アーキテクチャです。つまり、データを単一のグループや部門に集中させるのではなく、データを使用するチームにデータの制御と所有権を与えるように設計されています。

重要な資産としてのデータの重要性を強調しています。これは、組織がより優れたデータガバナンス、データ品質、データ統合を達成できるようにすると同時に、データ主導の意思決定の文化を促進するように設計されています。

データメッシュアーキテクチャ

データメッシュアーキテクチャには通常、データソース、インフラストラクチャ、機能所有者によって管理されるドメイン指向のデータパイプラインという 3 つの主要コンポーネントが含まれます。

データソース: データベース、API、センサーなど、組織内で使用されるさまざまなデータソースです。
データインフラストラクチャ: これは、組織内でデータを保存、処理、管理するために使用される基盤となるインフラストラクチャです。これには、データレイク、データウェアハウス、その他のデータストレージおよび処理システムが含まれる場合があります。
ドメイン指向のデータパイプライン: データをデータソースからデータインフラストラクチャに移動し、それを必要とする機能チームが使用できるようにするために使用されるパイプラインです。これらのパイプラインは、データが高品質でビジネスのニーズを満たしていることを保証する責任を負う機能所有者によって管理されます。

これら 3 つのコンポーネントは、データが分離されたサイロではなく、相互接続され統合されています。データメッシュアーキテクチャでは、チームは、品質、アクセス、セキュリティなど、使用するデータに対して責任を負います。

この分散型アプローチは、データが効果的に使用され、チームが情報に基づいた意思決定を行うために必要な情報を確実に入手できるようにするのに役立ちます。また、データをよりアクセスしやすく、透明性を高め、信頼できるものにすることで、データ主導の意思決定の文化を促進します。

データメッシュアーキテクチャの設計に必要な手順

組織内にデータメッシュを実装するには、次の手順に従うことができます。

#1. 事業ドメインの特定

データメッシュを実装する最初のステップは、組織内のビジネスドメインを特定することです。これらは、顧客に価値を提供する責任を負うビジネス領域です。各ビジネスドメインには、そのドメイン内で使用されるデータに対して責任を負う明確な所有者が必要です。

#2. データガバナンスの確立

データが責任を持って倫理的に使用されることを保証するために、明確なデータガバナンスフレームワークを確立する必要があります。これには、データ管理の役割と責任の確立、データの品質と正確さの基準の設定、データのアクセスと使用のプロセスの定義が含まれます。

#3. データの所有権を定義する

各ビジネスドメインは、使用するデータ (その品質と正確性を含む) に対して責任を負う必要があります。これは、データの使用と配布だけでなく、データの作成と保守にもビジネスドメインが関与する必要があることを意味します。

#4. データリテラシーの促進

従業員がデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行えるようにするには、組織内のデータリテラシーを促進することが重要です。これは、トレーニングや教育プログラムを通じて行うほか、従業員がデータを操作できるようにするツールやリソースへのアクセスを提供することによっても実現できます。

#5. データアクセスの民主化

データメッシュはデータの民主化を促進します。つまり、すべての従業員がデータにアクセスできるようにする必要があります。これは、従業員が組織全体のデータにアクセスして使用できるようにするツールとリソースを提供することで実現できます。

#6. データ操作の実装

データが適切に管理および維持されるようにするには、データ操作のプロセスと慣行を導入することが重要です。これには、データの取り込み、データ変換、データの保存と取得などのタスクが含まれます。

データメッシュの原則

データメッシュは、データ主導の意思決定の文化を構築することを目的とした一連の原則と実践を通じて実装され、従業員が組織全体のデータに簡単にアクセスして使用できるようになります。

これら 4 つの原則には次のものが含まれます。

#1. ドメイン指向の分散型データ所有権とアーキテクチャ

この原則は、ビジネスドメインに基づいてデータを整理することの重要性を強調しており、各ビジネスユニットは使用するデータとそのデータの品質に責任を負います。これにより、データが企業とその顧客のニーズに確実に一致するようになり、事業部門が組織の他の部分のデータに簡単にアクセスして使用できるようになります。

#2. 製品としてのデータ

この原則では、データを製品と同様に管理および管理する必要がある貴重な資産として扱います。これには、データ製品の定義、データ製品チームの設立、データ製品ロードマップの作成が含まれます。

#3. プラットフォームとしてのセルフサービスデータインフラストラクチャ

データのセルフサービスモデルの作成を奨励します。このモデルでは、ビジネスユニットが使用するデータをより詳細に制御し、組織の他の部分からのデータに簡単にアクセスして使用できるようになります。

#4. フェデレーテッド・コンピューティング・ガバナンス

この原則は、ビジネスユニット、IT、データサイエンティストを含む複数の利害関係者のニーズと目標を考慮したデータガバナンスのフレームワークを確立します。このアプローチは、データが責任を持って倫理的に使用されることを保証し、組織内のデータリテラシーとデータに基づく意思決定を促進するのに役立ちます。

データメッシュの重要性

組織がデータメッシュの採用を検討する理由はいくつかあります。

データの品質と精度の向上

データメッシュは、ビジネスドメインに基づいてデータを整理し、明確な所有権とガバナンスを確立することで、組織内のデータの品質と精度を向上させるのに役立ちます。これにより、データが企業やその顧客のニーズと確実に一致し、より多くの情報に基づいた意思決定をサポートできるようになります。

データへのアクセス性と使いやすさの向上

データメッシュはデータの民主化を促進します。つまり、すべての従業員がデータにアクセスできるようにする必要があります。これは、従業員が組織全体のデータにアクセスして使用できるようにするツールとリソースを提供することで実現できます。データメッシュは、従業員がより簡単にデータにアクセスして使用できるようにすることで、組織内のデータリテラシーとデータに基づく意思決定の向上に役立ちます。

データのより高度な制御

データメッシュを使用すると、事業部門は使用するデータとそのデータの品質をより詳細に制御できるようになります。これは、データがビジネスのニーズに合わせて調整され、データを必要とする人々がより簡単にアクセスして使用できるようにするのに役立ちます。

データガバナンスの向上

データメッシュは、データが責任を持って倫理的に使用されることを保証するのに役立つ、明確なデータガバナンスフレームワークの確立を促進します。これには、データ管理の役割と責任の確立、データの品質と正確さの基準の設定、データのアクセスと使用のプロセスの定義が含まれます。

全体として、データメッシュの導入は、組織がデータ資産をさらに活用し、データ主導の意思決定の文化を促進するのに役立ちます。

データメッシュとデータレイク

データメッシュとデータレイクには、焦点、データの編成、データガバナンスとリテラシーの重視、データアクセスと使用へのアプローチの点でいくつかの違いがあります。

データメッシュとデータレイクの比較を表形式で示します。

データメッシュ	データレイク
ビジネスとその顧客のニーズに焦点を当てる	データの保存と処理の技術的側面に重点を置く
ビジネスドメインに基づいてデータを整理します	階層ファイル構造でデータを整理します。
データはビジネスユニットによって所有され、管理されます	データには複数の部門またはチームがアクセスする可能性があります
データガバナンスとデータリテラシーを重視する	必ずしもデータガバナンスやデータリテラシーに焦点を当てているわけではありません
データ主導の意思決定の文化を実現します	データを保存および処理するための集中リポジトリを提供します
セルフサービスのデータアクセスを奨励します	データにアクセスして使用するには IT の介入が必要になる場合があります
データの民主化を促進	セキュリティまたはプライバシー上の懸念により、データアクセスが制限される場合があります
ドメイン駆動設計の原則に従っています	特定のデザインフレームワークに従っていない
データ運用のプロセスと実践が含まれる	データ操作のための特定のプロセスがない場合があります
より事前の計画と設計が必要になる場合があります	より柔軟になり、アドホックなデータの保存と処理が可能になります。

データレイクは、あらゆる規模のすべての構造化データと非構造化データを保存できる中央リポジトリです。これは、処理や変換が行われる前に、データを生の詳細な形式で保存する場所です。これにより、組織は従来のデータウェアハウスよりも柔軟かつコスト効率よくデータを保存および分析できるようになります。

一方、データメッシュは、チームがデータを管理する集中グループに依存するのではなく、独自のデータを所有および管理できるように設計されています。

データメッシュ学習リソース

データメッシュについて学ぶためにオンラインで利用できるリソースが数多くありますが、最も役立つものを見つけようとするのは大変なことです。データメッシュを正しい方法で学習することは、概念をしっかりと理解し、それを仕事に効果的に適用できるようにするために重要です。

これらのリソースは、データメッシュの原則と実践を理解するための基盤を提供し、データメッシュ環境でデータを効果的に管理および分析するために必要なスキルを構築するのに役立ちます。

#1. データメッシュ – 最新の分散型データ管理コンセプト

この Udemyコースでは、トレーナーは効果的なデータ管理のためのデータメッシュアーキテクチャの基礎をカバーします。また、データメッシュ実装に関するさまざまなケーススタディも提供します。

あなたのスケジュールとコースに費やすことができる時間に応じて、Udemy でこのコースを 1 週間以内に完了することが可能です。ただし、このコースはデータメッシュの包括的な概要を提供するように設計されているため、内容を完全に理解して吸収するにはさらに時間がかかる場合があることに留意することが重要です。

#2. データメッシュ: 完全なマスタークラス

自分の専門性を向上させたいと考えている個人にとって、このデータメッシュコースは優れています。このコースでは、データメッシュとデータ製品アーキテクチャの設計に関連する各トピックを取り上げます。

このコースを終了するまでに、実際の企業にデータメッシュの概念を実装できるようになります。このコースを開始するには、データメッシュに関する事前知識は必要ありません。

#3. データメッシュ: データ駆動型の価値を大規模に提供

この本は、データメッシュの概念を紹介し、データメッシュアーキテクチャの設計方法の明確な概要と、データメッシュ戦略と実行のガイドを提供します。

プレビュー	製品	評価	価格
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多くの評論家は、この本がデータメッシュの原理とパターンを理解し、組織に実装するための有益で実践的なガイドであると評価しています。

結論

データメッシュは、データ駆動型組織を構築するための設計パターンおよび文化的フレームワークです。これは、組織内にデータの「唯一の信頼できる情報源」を作成し、製品としてのデータの概念を促進するという考えに基づいています。

これは、分散型データガバナンスを使用することで実現されます。このガバナンスでは、部門を超えたチームがドメイン内のデータの品質、可用性、保守に責任を負います。

データメッシュは、さまざまなチーム間のデータ契約を明確に理解することの重要性も強調し、組織内でのデータ共有を促進するためにデータ検出ツールとプラットフォームの使用を奨励します。

この記事がデータメッシュとその原則について学ぶのに役立つことを願っています。データ仮想化について学ぶことにも興味があるかもしれません。