Data Fabric vs. Data Mesh: Perbandingan Komprehensif

data fabricadalah arsitektur yang menciptakan lapisan terpadu dan terintegrasi untuk mengakses dan mengelola data di seluruh organisasi, dengan fokus pada konektivitas dan interoperabilitas.

Sebaliknya, data mesh adalah pendekatan terdesentralisasi yang memperlakukan data sebagai sebuah produk, dengan penekanan pada kepemilikan dan tata kelola spesifik domain oleh masing-masing tim.

Dalam tulisan ini, kami akan menguraikan konsep inti, keuntungan, aplikasi praktis, dan pertimbangan untuk setiap metodologi.

Di akhir tulisan ini, Anda akan memiliki pemahaman yang menyeluruh mengenai paradigma-paradigma tersebut dan mengetahui cara mengambil keputusan yang tepat agar dapat memanfaatkan kekuatan data dengan lebih baik.

Data fabric adalah arsitektur dan serangkaian layanan data yang menyediakan kemampuan yang konsisten di seluruh spektrum titik akhir dalam lingkungan hibrida dan multi-awan. Data ini mengintegrasikan berbagai proses manajemen data termasuk penemuan data, tata kelola, dan orkestrasi, memperlakukan data sebagai satu lapisan yang dapat diakses.

Dengan kata lain, data fabric adalah sistem yang menghubungkan dan mengelola data dengan lancar, baik yang tersimpan di dalam komputer perusahaan maupun di berbagai layanan awan. Data ini memastikan bahwa di mana pun data Anda berada, Anda dapat mengakses dan menggunakannya dengan mudah dan andal.

Prinsip-prinsip inti dari data fabric berpusat pada kelincahan, fleksibilitas, dan pandangan terpadu atas data di seluruh perusahaan.

• Kelincahan: Data fabric memungkinkan adaptasi yang cepat terhadap sumber data baru dan kebutuhan bisnis yang terus berkembang.
• Fleksibilitas: Mendukung berbagai macam sumber data, jenis, dan lokasi penyimpanan.
• Tampilan Terpadu: Menyediakan pendekatan holistik untuk manajemen data, memungkinkan akses ke semua data dalam organisasi.

Arsitektur data fabric menopang strategi ini dengan beberapa komponen utama.

• Pipeline Data: Pipeline otomatis menangani pemasukan, transformasi, dan pergerakan data.
• Tata Kelola Data: Kebijakan memastikan kualitas data, privasi, dan kepatuhan.
• Orkestrasi Data: Pendekatan terkoordinasi untuk mengelola data di seluruh sistem.

Pertimbangkan contoh perusahaan layanan keuangan multinasional yang perlu mengintegrasikan, mengelola, dan mengakses data di berbagai divisi global, termasuk layanan perbankan, investasi, dan asuransi.

Perusahaan ini menghadapi tantangan untuk mengakses, menganalisis, dan mengatur data yang berada di berbagai sistem dan platform yang berbeda, termasuk lingkungan awan, pusat data di lokasi, dan layanan data pihak ketiga. Untuk mengatasi tantangan ini, perusahaan mengimplementasikan arsitektur data fabric yang memungkinkan:

1. Integrasi Data Tanpa Batas: Data fabric mengintegrasikan data dari berbagai sumber, termasuk basis data transaksional, sistem CRM, umpan data pasar, dan layanan penyimpanan awan. Integrasi ini difasilitasi oleh virtualisasi data dan teknologi ETL (Extract, Transform, Load), yang memungkinkan akses dan manipulasi data secara waktu nyata dan, dalam beberapa kasus, tanpa perlu memindahkan atau mereplikasi data secara fisik di seluruh sistem atau tim data.
2. Tata Kelola dan Kualitas Data Terpadu: Pendekatan data fabric menggabungkan arsitektur data terpusat yang menerapkan kebijakan kualitas, privasi, dan keamanan data yang konsisten di semua sumber data. Hal ini dapat mencakup mekanisme untuk klasifikasi data, pelacakan silsilah data, dan pemantauan kepatuhan.
3. Akses Data Layanan Mandiri: Arsitektur ini menyediakan platform data layanan mandiri dan alat bantu penemuan untuk pengguna bisnis, mengurangi hambatan TI dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat. Pengguna dapat melakukan kueri dan memvisualisasikan data di seluruh perusahaan melalui antarmuka terpadu, di mana pun data secara fisik berada.

Dengan mengimplementasikan data fabric, perusahaan jasa keuangan dapat mencapai pandangan holistik atas aset data, meningkatkan efisiensi operasional, dan meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan.

Arsitektur ini memungkinkan perusahaan untuk mengelola risiko secara lebih efektif, memberikan layanan yang dipersonalisasi kepada pelanggan, dan mendorong inovasi, sambil tetap mempertahankan standar tata kelola dan kepatuhan data yang tinggi.

Pendekatan data mesh mendapatkan daya tarik sebagai kerangka kerja sosio-teknis yang terdesentralisasi untuk mengelola data analitik dalam skala besar. Data mesh mengenali data sebagai produk, menekankan pentingnya kepemilikan dan arsitektur data terdesentralisasi yang berorientasi pada domain.

Dalam kerangka kerja ini, setiap domain dalam sebuah organisasi bertanggung jawab untuk menyediakan dan memelihara data mereka sebagai sebuah produk, sehingga tim domain bertanggung jawab atas kualitas dan aksesibilitas data.

• Kepemilikan dan Arsitektur Data Berorientasi Domain: Jaring data menganjurkan desain di mana data dikelola oleh tim khusus domain, mendorong pemahaman yang lebih jelas tentang konteks dan penggunaan data.
• Infrastruktur Data Layanan Mandiri sebagai Platform: Tujuannya adalah untuk membangun platform data layanan mandiri yang memungkinkan tim domain dengan mudah membangun produk data mereka sendiri dan memfasilitasi penemuan tanggal tanpa keahlian teknis yang mendalam dalam sistem data terdistribusi.
• Interoperabilitas dan Komunikasi Standar: Data mesh biasanya akan menerapkan protokol standar untuk memastikan produk data yang berbeda dapat berkomunikasi dan berintegrasi satu sama lain dengan mulus.
• Tata Kelola Melalui Observabilitas: Sebuah data mesh umumnya memiliki tata kelola data yang terdesentralisasi, dengan menggunakan pandangan global dari semua domain untuk memastikan kepatuhan, standarisasi, dan kualitas.

Menerapkan data mesh mengharuskan organisasi untuk mengadopsi pergeseran budaya menuju demokratisasi data dan memikirkan kembali peran dan tanggung jawab tradisional.

• Pemberdayaan Keahlian Domain: Tim harus memiliki keterampilan dan pengetahuan untuk mengelola produk data mereka secara mandiri.
• Investasi Teknis: Infrastruktur yang mendukung kemampuan layanan mandiri merupakan dasar untuk implementasi data mesh.
• Manajemen Perubahan: Organisasi harus mempersiapkan diri untuk tata kelola dan perubahan proses yang menyertai transisi ke pendekatan data mesh.

Pertimbangkan contoh perusahaan e-commerce besar yang beroperasi secara global dengan berbagai lini produk, termasuk elektronik, perlengkapan rumah tangga, pakaian, dan bahan makanan. Perusahaan ini berjuang dengan silo data di berbagai departemen, yang menyebabkan inefisiensi, analisis data yang tidak konsisten, dan tantangan dalam berinovasi secara cepat untuk memenuhi kebutuhan pelanggan.

Untuk mengatasi tantangan ini, perusahaan mengadopsi arsitektur data mesh, yang menekankan pada kepemilikan data yang terdesentralisasi dan arsitektur data yang berorientasi pada domain.

Setiap lini produk diperlakukan sebagai domain yang berbeda dengan produk datanya sendiri, dimiliki dan dikelola oleh tim lintas fungsi yang terdiri dari anggota TI, ilmu data, operasi, dan unit bisnis.

1. Kepemilikan Data Berorientasi Domain: Divisi elektronik, perlengkapan rumah tangga, pakaian, dan bahan makanan masing-masing bertanggung jawab atas data mereka, termasuk kualitas, tata kelola, dan manajemen siklus hidupnya. Pergeseran ini memberdayakan tim untuk mengambil keputusan yang cepat dan tepat berdasarkan wawasan data mereka.
2. Infrastruktur Data Layanan Mandiri: Perusahaan berinvestasi dalam membangun platform data layanan mandiri yang memungkinkan setiap tim domain untuk mengakses, memproses, dan menganalisis data tanpa ketergantungan yang besar pada sumber daya TI pusat. Platform ini mencakup alat untuk konsumsi, pemrosesan, penyimpanan, dan analisis data, yang disesuaikan dengan kebutuhan setiap domain.
3. Interoperabilitas dan Komunikasi Terstandarisasi: Terlepas dari desentralisasi, perusahaan menetapkan standar umum untuk format data, API, dan protokol untuk memastikan interoperabilitas antara produk data dari domain yang berbeda. Hal ini memungkinkan berbagi dan integrasi data tanpa batas, memfasilitasi analisis dan wawasan lintas domain.
4. Data sebagai Produk: Setiap domain memperlakukan datanya sebagai produk, dengan fokus pada kebutuhan pengguna, kegunaan, dan nilai. Hal ini termasuk menentukan spesifikasi produk data yang jelas, memelihara dokumentasi, dan memastikan produk data dapat ditemukan dan diakses oleh domain dan pemangku kepentingan lain di dalam perusahaan.
5. Tata Kelola Melalui Observabilitas : Perusahaan menerapkan model tata kelola federasi yang menyeimbangkan otonomi dengan akuntabilitas. Setiap domain bertanggung jawab untuk mematuhi standar tata kelola data di seluruh perusahaan, sementara kerangka kerja pengamatan terpusat memantau kepatuhan, kualitas data, dan penggunaan di semua produk data.

Mengadopsi data mesh memungkinkan perusahaan e-commerce untuk memecah silo data, meningkatkan kolaborasi dan inovasi di seluruh lini produknya yang beragam. Dengan memberdayakan tim khusus domain untuk mengelola data mereka secara mandiri, perusahaan mencapai waktu yang lebih cepat ke pasar untuk fitur dan layanan baru, personalisasi pelanggan yang lebih baik, dan respons yang lebih gesit terhadap perubahan pasar.

Pada saat yang sama, standar interoperabilitas dan model tata kelola federasi memastikan bahwa data tetap menjadi aset strategis yang kohesif di seluruh perusahaan.

Kesamaan:

• Keduanya bertujuan untuk meningkatkan aksesibilitas dan kegunaan data di seluruh perusahaan.
• Mereka mendorong pendekatan arsitektural untuk manajemen data.
• Mereka tidak terikat pada teknologi tertentu tetapi merupakan kerangka kerja konseptual.

Perbedaan

Aspek	Data Fabric	Data Mesh
Fokus	Mengintegrasikan berbagai sumber data dengan mulus	Berfokus pada independensi sumber data
Kontrol	Orkestrasi dan tata kelola terpusat	Tata kelola terdesentralisasi dengan tim domain
Teknologi	Dapat menggunakan berbagai teknologi	Sering menggunakan sistem terdistribusi modern
Penanganan data	Penemuan dan persiapan data otomatis	Persiapan data yang berfokus pada domain secara manual
Operasi	Beroperasi sebagai lapisan dasar	Beroperasi sebagai jaringan penghubung antar tim

Memutuskan antara data fabric dan data mesh bergantung pada kebutuhan spesifik organisasi Anda, tantangan, dan kemampuan manajemen data yang ada.

Berikut ini beberapa pertimbangan untuk membantu menentukan pendekatan mana yang lebih cocok.

• Memiliki lanskap data yang kompleks dan terdistribusi dengan kebutuhan untuk mengakses dan mengintegrasikan data di berbagai sumber, lingkungan (awan, di tempat, edge), dan platform dengan mulus.
• Memprioritaskan pandangan terpadu terhadap data di seluruh organisasi untuk mendukung upaya analitik, ilmu data, dan intelijen bisnis tanpa ingin merombak infrastruktur yang ada.
• Menghadapi tantangan dalam tata kelola dan kualitas data di seluruh sistem yang berbeda dan membutuhkan mekanisme terpusat untuk memastikan konsistensi, kepatuhan, dan kontrol.
• Mencari skalabilitas dan fleksibilitas dalam mengelola data sambil meminimalkan kompleksitas bagi pengguna akhir, termasuk pemangku kepentingan non-teknis.

• Beroperasi di lingkungan berbasis domain di mana unit bisnis atau tim yang berbeda memiliki kebutuhan data yang berbeda dan akan mendapat manfaat dari memiliki dan mengelola produk data mereka.
• Menghadapi hambatan dalam akses dan pemanfaatan data karena praktik manajemen data yang terpusat, sehingga memperlambat inovasi dan pengambilan keputusan.
• Bertujuan untuk menumbuhkan budaya demokratisasi dan akuntabilitas data, memberdayakan tim untuk berinovasi dan membuat keputusan berdasarkan wawasan data lokal mereka.
• Telah matang dalam kemampuan digital dan datanya, dengan tim yang mampu menangani tanggung jawab teknologi dan operasional yang menyertai kepemilikan data yang terdesentralisasi.

• Ukuran dan Kompleksitas Organisasi: Organisasi yang lebih besar dan kompleks dengan sumber data yang beragam dan persyaratan tata kelola yang ketat mungkin condong ke arah data fabric untuk fitur manajemen yang integratif dan terpusat. Sebaliknya, organisasi dengan budaya otonomi dan kelincahan yang kuat, di mana unit-unit bisnis beroperasi secara lebih mandiri, mungkin menganggap data mesh lebih menarik.
• Kematangan dalam Manajemen Data: Jika organisasi Anda masih mengembangkan praktik manajemen datanya, memulai dengan data fabric dapat memberikan lapisan dasar integrasi dan tata kelola yang dibutuhkan. Seiring dengan bertambahnya kematangan, penggabungan prinsip-prinsip data mesh dapat lebih meningkatkan otonomi dan inovasi.

Selaraskan pilihan dengan tujuan strategis Anda. Jika tujuannya adalah untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi silo operasional, dan meningkatkan tata kelola data dalam skala besar, maka data fabric adalah pilihan terbaik bagi Anda. Jika tujuannya adalah untuk meningkatkan inovasi, mempercepat pengambilan keputusan, dan memberdayakan tim dengan otonomi data, pertimbangkanlah data mesh.

Data fabric dirancang untuk menyediakan lapisan akses dan manajemen data yang terpadu dan konsisten di berbagai sumber data, termasuk basis data lokal, penyimpanan awan, dan bahkan perangkat edge.

Data fabric memanfaatkan teknologi seperti virtualisasi data dan pemrosesan kueri terpusat untuk memungkinkan akses dan integrasi data secara waktu nyata dari berbagai sumber tanpa perlu mereplikasi data tersebut ke dalam satu lokasi terpusat.

Solusi data fabric sering kali menggunakan teknik manajemen metadata canggih dan kemampuan pencarian cerdas untuk memudahkan penemuan dan tata kelola data di seluruh organisasi.

Sebaliknya,data mesh mendesentralisasikan manajemen data dengan memperlakukan data sebagai produk, dengan tim khusus domain yang memiliki dan mengelola datanya.

Setiap tim bertanggung jawab atas siklus hidup data mereka, termasuk penyimpanan, kualitas, dan aksesibilitas, dengan menggunakan teknologi yang paling sesuai dengan domainnya masing-masing.

Arsitektur data fabric sering kali menggunakan data lake, beberapa gudang data, dan solusi penyimpanan multi-awan, yang diintegrasikan melalui lapisan data terpadu.

Pengaturan ini mendukung pemrosesan data kelompok dan waktu nyata, analitik, dan alur kerja pembelajaran mesin, sehingga memungkinkan organisasi memperoleh wawasan dari data mereka di mana pun datanya berada.

Pendekatandata mesh biasanya tidak menetapkan teknologi penyimpanan atau pemrosesan tertentu.

Alih-alih, pendekatan ini berfokus untuk memungkinkan tiap domain memilih alat dan infrastruktur yang paling sesuai dengan kebutuhannya, baik itu basis data relasional tradisional, basis data NoSQL untuk data tak terstruktur, atau mesin pemrosesan waktu nyata seperti Apache Kafka atau Apache Spark.

Penekanannya adalah memberdayakan tim domain untuk membangun dan mengelola produk datanya secara mandiri, dengan fokus pada kebutuhan spesifik domain daripada solusi satu ukuran untuk semua.

Interoperabilitas merupakan pertimbangan penting bagi sistem data fabric dan data mesh, meskipun didekati dari sudut pandang yang berbeda.

Data fabric menangani interoperabilitas melalui penerapan API standar, model data, dan protokol di seluruh lapisan manajemen data terintegrasi.

Hal ini membutuhkan perencanaan yang signifikan di awal dan manajemen yang berkelanjutan untuk memastikan bahwa sumber data baru dan yang sudah ada dapat diintegrasikan dengan lancar dan diakses melalui fabric.

Data mesh menangani interoperabilitas melalui adopsi prinsip-prinsip desain yang digerakkan oleh domain, yang mendorong penggunaan format data, API, dan protokol yang sama untuk produk data.

Arsitektur data yang terdesentralisasi ini membutuhkan komitmen organisasi yang kuat terhadap standarisasi dan tata kelola untuk menghindari silo data dan memastikan bahwa produk data dapat dengan mudah dibagikan dan diintegrasikan di seluruh batas domain.

Kedua arsitektur tersebut menghadapi tantangan dalam memastikan bahwa data tetap dapat diakses, diatur, dan aman di berbagai lingkungan dan teknologi. Namun, dengan memanfaatkan praktik dan alat manajemen data modern, organisasi dapat mengurangi tantangan ini dan memanfaatkan nilai penuh dari aset data mereka.

InterSystems IRIS dan Data Fabric Studio mewakili solusi komprehensif yang dirancang untuk membuka potensi data yang sebenarnya bagi bisnis yang bergulat dengan peningkatan volume, variasi, dan kompleksitas aset data mereka.

Dengan mengatasi masalah silo data dan aplikasi yang umum terjadi, solusi ini memfasilitasi pendekatan yang lebih terintegrasi, efisien, dan dapat ditindaklanjuti untuk data di seluruh organisasi.

InterSystems menawarkan dua solusi canggih untuk mengimplementasikan arsitektur data fabric:

InterSystems IRIS berfungsi sebagai teknologi inti dalam arsitektur data fabric karena kemampuan manajemen datanya yang komprehensif. Fitur-fitur utama meliputi:

Integrasi dan Manajemen Data
InterSystems IRIS menyediakan kemampuan yang kuat untuk mengintegrasikan data dari berbagai sumber, menjadikannya sangat cocok untuk akses data terpadu dan lapisan manajemen yang terpusat pada Data Fabric. Kemampuannya untuk menangani model data SQL dan NoSQL serta dukungan untuk transaksi dan analitik bersamaan selaras dengan kebutuhan fleksibilitas dan skalabilitas Data Fabric.

Analisis Waktu Nyata dan Pembelajaran Mesin
Dengan dukungan bawaan untuk analitik waktu nyata, intelijen bisnis, dan pembelajaran mesin, InterSystems IRIS dapat menyematkan kemampuan analitik tingkat lanjut secara langsung di dalam Data Fabric, sehingga memungkinkan wawasan yang lebih cepat dan pengambilan keputusan di seluruh organisasi.

Interoperabilitas dan Konektivitas

Fitur-fitur interoperabilitas yang kuat pada platform ini memungkinkan koneksi yang mudah di antara sistem dan sumber data yang berbeda-beda, yang merupakan persyaratan penting untuk membuat Data Fabric yang lancar. Ini termasuk dukungan untuk berbagai standar dan protokol data, memfasilitasi komunikasi di berbagai lingkungan dan aplikasi.

InterSystems Data Fabric Studio adalah solusi khusus yang menyederhanakan implementasi dan manajemen arsitektur data fabric. Studio ini menawarkan:

Akses Data Terpadu
Menyediakan satu titik akses ke semua data perusahaan, terlepas dari lokasi atau formatnya, memungkinkan integrasi dan manajemen data tanpa batas di seluruh organisasi.

Lingkungan Pengembangan Visual
Menampilkan antarmuka yang intuitif untuk merancang dan mengimplementasikan solusi data fabric, mengurangi kerumitan dan mempercepat waktu pengembangan.

Layanan Data Tingkat Lanjut
Menghadirkan kapabilitas bawaan untuk transformasi data, manajemen kualitas, dan tata kelola, memastikan data yang konsisten dan dapat diandalkan di seluruh perusahaan.

Arsitektur yang Dapat Ditingkatkan
Mendukung volume data yang terus bertambah dan kebutuhan bisnis yang terus berkembang dengan arsitektur yang sangat terukur dan fleksibel.

Pemrosesan Waktu Nyata
Memungkinkan pemrosesan dan analitik data waktu nyata, mendukung pengambilan keputusan dan tindakan segera

Meskipun Data Mesh menekankan kepemilikan data yang terdesentralisasi dan desain berbasis domain, solusi InterSystems dapat memainkan peran yang mendukung, terutama dalam aspek-aspek seperti:

Layanan Data Spesifik Domain
Kemampuan InterSystems IRIS dan Data Fabric Studio bisa digunakan untuk mengembangkan dan mengelola layanan data spesifik domain, yang mendukung otonomi tim domain dalam mengelola produk datanya. Skalabilitas dan kinerjanya dapat memenuhi permintaan tinggi dari operasi yang berpusat pada domain.

Tata Kelola Data dan Observabilitas
Meskipun Data Mesh mendukung tata kelola yang terdesentralisasi, solusi InterSystems mendukung model ini dengan menyediakan alat untuk kualitas data, keamanan, dan kepatuhan yang dapat dimanfaatkan oleh masing-masing domain, serta fitur observabilitas untuk memantau kesehatan dan penggunaan produk data di seluruh mesh.

Solusi manajemen data InterSystems yang komprehensif mewujudkan masa depan manajemen data, selaras dengan prinsip-prinsip Smart Data Fabrics dan menawarkan jalur potensial untuk mengimplementasikan arsitektur data mesh.

Melalui penekanannya pada integrasi analitik, kompatibilitas sistem lama, dan kapabilitas berkinerja tinggi, solusi-solusi ini membuka jalan bagi perusahaan untuk mencapai tingkat efisiensi, wawasan, dan nilai yang baru dari aset-aset data mereka.