データメッシュは、ユースケース駆動のデータエコノミーを構築することで、企業が分散化された情報の活用をガイドするコンセプトです。データアーキテクチャを集中型のウェアハウスやデータレイクにコンパイルする代わりに、データメッシュを採用する組織は、データを個々のチームの「ドメイン」の一部として扱い、チームごとに管理します。
本質的に、データメッシュは、チームがビジネスの質問にどのように答えるかを再定義し、このアプローチに基づいてデータを整理することで、サイロ化されたチームを強みに変えることを提案します。すべての従業員がアクセスできる中央データストアへのアクセスを開放する代わりに、個々のデータチームがドメイン内のデータをキュレーションし、組織の他のメンバーと特定のデータセットを共有する必要があります。
「データメッシュ」のアイデアは、2019年にコンサルタントのZhamak DehghaniがThoughtWorksで提唱しました。集中型のデータ管理がすべての組織にとって最善であるという前提を打破することを意図しています。Dehghaniによると、中央管理はデータワークフローの更新をボトルネックにし、進化するユースケースへのデータの適合を妨げる可能性があります。
データメッシュは、データを最もよく知る人々にデータ管理の役割を分散することを企業に奨励します。企業はデータメッシュを採用して、テクノロジーに支えられた民主化されたユーザー定義のデータワークフローへの全面的な文化的転換を受け入れます。
データメッシュが注目される理由
今日の膨大なデータ量には、すべてのビジネスの質問に関連しないかもしれないコンテキストの過負荷が伴います。多くの企業では、ビジネスユーザーが関連データを特定する最適な意思決定者ですが、独自のデータ管理を設定するためには技術運用スタッフのサポートが必要です。
データメッシュは、ビジネスチームがメタデータ駆動のワークフローを直接構築し、技術スタッフがビジネスユーザーの「データサンドボックス」（つまりデータインフラストラクチャ）をルーティング、ガバナンス、セキュリティの面で管理することを提案します。
データメッシュは、ビジネス部門がデータとどのように対話し、技術チームがどのようにサポートするかを再考するフレームワークとして差別化されています。その結果、企業はデータのための分散化されたダイナミックな環境を構築します。特定のニーズに焦点を当て、特定のデータを活用することで、技術チームとビジネスチームの両方がそれぞれの最高のスキルで組織に貢献します。
データメッシュがボトルネックを解決する方法
データメッシュは、データコンテキストの民主化に向けた共同的で反復的なアプローチを推進する4つの原則に基づいています。
ドメインオーナーシップ：共有されたビジネスの質問を中心にデータの管理を行う
データ「プロダクト」：ビジネスユーザーがクロスドメインの質問に答えるためにデータをキュレーションし共有できるようにする
連邦型コンピューテーショナルガバナンス：データの安全性、コンプライアンス、共同共有、自律性のための自動化されたガードレールのもとにすべてのビジネスグループを統合する
実際には、データメッシュは各ビジネスユニットに、業務の関連コンテキスト内でデータをパッケージ化するタスクを課します。インフラストラクチャ管理者は、非技術的なドメインユーザーを支援するシステムを構築・運用します。
データメッシュは機能するか？
データメッシュは、データ駆動型の業務に取り組むために、社会的およびテクノロジー的なコンポーネントのブレンドを組み合わせることを企業に求めます。しかし、これはデータ管理へのアプローチを全員が再考することを求める意図的な戦略です。
馴染みのあるコンポーネントがあっても、古い考え方をこの新しいモデルに単純に押し込むことはできません。バランスの取れたガバナンスが求める継続的な反復的変化に対して、組織が準備できているかどうかを検討してください。
すでにデータを機能的なサイロに移行している場合、データメッシュは実現可能な選択肢かもしれません。しかし、ユーザーレベルでデータプロダクトを定義する際には、データリテラシーの拡大にも重点を置くべきです。ユーザーフレンドリーであっても、データの誤用や誤分析を完全に防ぐことはできないため、適切なデータリテラシーが不可欠です。
データメッシュを単独のソリューションとして使用するのではなく、データファブリックやリアルタイムクラウドコネクティビティなどの他のコンセプトと組み合わせることも検討してください。
ハイブリッドデータアーキテクチャは、複数のコンセプトを組み合わせて相互に補完します。データメッシュをデータファブリックやその他のサービスと比較する際は、選択するのではなく、組み合わせるという視点から検討してください。
リアルタイムデータコネクティビティソリューションの検討
データメッシュを成功裏に実装するには、データインテグレーション戦略がその分散モデルをサポートできる必要があります。従来のETLプロセスは、複数のデータリポジトリへのデータ移動をサポートするようには設計されていません。
代替手段としてデータ仮想化を検討してください。データ仮想化は、組織がデータを単一のストレージソリューションにコンパイルして保存する必要はなく、複数のソースからデータへの直接的なリアルタイムアクセスを提供します。リアルタイムコネクティビティにより、ビジネスユーザーはセルフサービスモデルでデータを所有でき、IT管理者はユーザー権限とデータセキュリティコントロールを維持して完全なガバナンスとコンプライアンスを確保できます。
データメッシュモデルへの移行は小さな取り組みではありませんが、組織でデータメッシュを検討している場合、最新のデータコネクティビティツールがその実現を支援できます。
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※本記事はCData US ブログ What is Data Mesh? A Simple Introductionの翻訳です。
