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Quadro strategico per la rete dati
Il Data Mesh Strategy Framework è progettato per aiutarti a formulare e implementare una strategia di data mesh per la tua organizzazione. Descrive le fasi tipiche osservate durante l'implementazione della strategia di data mesh. Valuta le fasi pertinenti per la tua organizzazione in base alla fase in cui ti trovi nella strategia dei dati e nel percorso di maturità del cloud. A volte, i clienti si concentrano innanzitutto su strumenti e tecnologie per la loro strategia di data mesh. Ti consigliamo invece di allineare la tua strategia al valore aziendale offerto dalla tua organizzazione.
Il Data Mesh Strategy Framework comprende cinque fasi:
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Scopri
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Align
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Avvia
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Dimensionare
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Evolvi
Fase di scoperta
Nella fase di scoperta, approfondisci il panorama aziendale e dei dati della tua organizzazione. L'obiettivo di questa fase è raccogliere informazioni che ti aiutino a progettare la rete di dati. In questa fase, qualificatevi e acquisite chiarezza sui seguenti argomenti:
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L'attuale struttura dell'azienda e se è prevista una riorganizzazione
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La quantità di dati generati da ciascuna linea di business
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Le fonti di dati dell'organizzazione e il tipo di dati generati da ciascuna linea di business, ad esempio dati con valori separati da virgole (CSV), dati di immagini, dati video e dati IoT
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La velocità di generazione dei dati (dati in batch o dati in streaming)
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L'attuale processo di gestione dell'accesso ai dati
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La posizione di archiviazione dei dati: cloud o on-premise
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Se la soluzione dati deve supportare uno scenario ibrido
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Se i dati sono locali, se è pianificata una migrazione al cloud
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I limiti di sicurezza e conformità dei dati
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Casi d'uso attuali basati sui dati: maturità e durata (cloud o on-premise)
Fase di allineamento
Dopo aver raccolto i punti dati necessari durante la fase di scoperta, definisci i limiti della tua soluzione di data mesh, in base alla struttura organizzativa. Idealmente, si desidera disporre di un'unica soluzione di data mesh che comprenda l'intera organizzazione. Tuttavia, le grandi organizzazioni a volte adottano più implementazioni della loro soluzione di data mesh. Se questo scenario si applica a te, prendi in considerazione la creazione di una soluzione di data mesh per ogni marchio commerciale o ogni area geografica. Durante la definizione dei confini, valuta se la struttura della soluzione è una decisione a senso unico o bidirezionale. In Amazon, una decisione a senso unico è considerata quasi irreversibile. D'altra parte, una decisione a doppio senso può essere annullata senza conseguenze significative.
Allineatevi con i vostri stakeholder sull'ambito del Minimum Viable Product (MVP):
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Le caratteristiche tecniche dell'MVP.
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I casi d'uso principali, o pilota, (requisiti degli utenti aziendali) per l'implementazione della soluzione di dati basata su data mesh. L'esperienza acquisita dall'implementazione dei casi d'uso di Lighthouse aiuta a creare il modello per implementare casi d'uso futuri.
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Metriche per misurare il successo dell'MVP.
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L'ambito desiderato della soluzione di dati oltre la fase MVP (crescita della soluzione).
Per identificare le caratteristiche tecniche della soluzione, procedi a ritroso partendo dall'esperienza utente dei dati. Per l'MVP, seleziona le funzionalità minime richieste per soddisfare l'esperienza utente. Nella scelta dei casi d'uso del faro, considera quanto segue:
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Casi d'uso con elevata maturità del cloud
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Casi d'uso per utenti avanzati di dati
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Casi d'uso che offrono un valore aziendale fattibile
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Casi d'uso i cui requisiti possono essere soddisfatti a partire dalle funzionalità di base della soluzione di dati
Fase di lancio
Dopo che tutte le parti interessate si sono allineate sull'ambito e sui casi d'uso supportati, crea l'MVP della soluzione di dati basata su data mesh. Adotta pratiche agili, come Scrum o Kanban, per un approccio iterativo alla creazione di valore. Definisci una tabella di marcia e delle tappe fondamentali per l'MVP e stabilisci i meccanismi di governance dei dati. La fase di lancio include le seguenti attività chiave:
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Identifica i domini di dati della rete di dati.
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Definisci le locazioni dei domini.
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Aggiungi i casi d'uso Lighthouse alla soluzione dati.
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Aggiungi i prodotti di dati per supportare i casi d'uso Lighthouse nella soluzione dati.
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Definisci i metadati aziendali e tecnici dei prodotti di dati.
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Crea il flusso di lavoro per la gestione dell'accesso ai dati.
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Crea modelli di accesso ai dati per i team di consumatori.
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Costruisci barriere di sicurezza e conformità.
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Crea strumenti per misurare la qualità e la derivazione dei dati.
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Crea strumenti di osservabilità per informare gli utenti, monitorare l'uso delle risorse e tenere traccia delle metriche di successo.
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Implementa l'MVP alla produzione.
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Conduci attività educative e promozionali.
Al termine della fase MVP, valuta i risultati per misurare il successo della fase di lancio.
Fase di scala
In questa fase, espandi la soluzione MVP, iterando l'ambito della soluzione completa, in base all'esito della fase MVP. Introduci le funzionalità che erano state pianificate per l'implementazione dopo la fase MVP e aggiungete il supporto per i casi d'uso iniziali. Continua a informare le parti interessate sui miglioramenti e sulle aggiunte delle funzionalità e sul funzionamento e la manutenzione della soluzione.
Fase di evoluzione
Quando crei una soluzione di dati, non hai mai finito. Gestisci il ciclo di vita della soluzione rivisitando ciò che hai creato. Introduci ottimizzazioni e funzionalità nuove o migliorate che soddisfino le esigenze degli utenti aziendali. Ad esempio, aggiungi funzionalità di intelligenza artificiale generativa (AI generativa) per arricchire i metadati aziendali dei prodotti di dati. Aggiungi i casi d'uso da parte di utenti in ritardo alla soluzione di dati.
La figura seguente mostra un riepilogo delle attività e la modifica del numero di casi d'uso aziendali supportati in ciascuna fase.
Gli utenti associati ai casi d'uso Lighthouse sono i primi ad adottare la soluzione di dati basata su data mesh. Nella fase di scalabilità, sempre più utenti iniziali iniziano a utilizzare la soluzione di dati. Nella fase di evoluzione, seguono gli utenti che lo hanno adottato in ritardo.
