Uno dei primi indicatori del livello di maturità di una disciplina è la creazione di diverse strategie, spesso anche in apparente contrapposizione, che ad un’analisi più approfondita si rivelano come strumenti diversi adatti per contesti diversi.
Nel caso della gestione dei dati, fra le numerose modalità e strategie, si possono identificare almeno tre principi organizzativi: data lake, data fabric e data mesh. Proprio quest’ultimo, sul quale ci concentreremo, offre alcune caratteristiche peculiari perché, differentemente dalla consuetudine, parte dall’idea di applicare una decentralizzazione dei dati, rafforzando il concetto di ownership e di responsabilità per ciascuna unità organizzativa.
Cos’è il Data Mesh e come funziona?
Il concetto di data mesh è stato introdotto da Zhamak Dehghani¹ nel 2019. Questo paradigma nasce come risposta alle limitazioni di soluzioni più canoniche come data warehouse e data lake.
La principale differenza è che, laddove gli approcci fino ad allora tradizionali si basavano sull’idea di centralizzare i dati, il principio del data mesh promuove una gestione decentralizzata, in cui ogni dominio, che potremmo assimilare a una unità organizzativa, è responsabile dei propri dati.
Questa decentralizzazione consente di superare alcuni dei limiti degli approcci più formali e monolitici, per esempio la scarsa scalabilità, la complessità di gestione e la scarsa qualità dei dati.
I quattro principi cardine
Il data mesh, nella forma originale proposta da Zhamak Dehghani, si basa su quattro principi fondamentali, che ricordiamo:
- Proprietà e gestione dei dati orientata al dominio: in un data mesh, i dati sono organizzati attorno ai domini aziendali, ciascuno dei quali è responsabile dei propri dati e della loro gestione.
- Data as product: i dati devono essere gestiti come prodotti, e come tali organizzati, mantenuti e resi accessibili.
- Infrastruttura dati self-service su piattaforma condivisa: partendo da strumenti e infrastrutture comuni, ciascun dominio può gestire i dati in modo indipendente.
- Governance federata: garantisce linee guida e standard comuni.
L’ultimo punto in particolare suggerisce che non si deve confondere la decentralizzazione proposta dal data mesh con la ricostruzione di silos aziendali o la gestione disorganizzata dei dati. Al contrario, proprio per garantire a ciascuna unità un elevato livello di autonomia è indispensabile che gli strumenti, le piattaforme e le linee guida siano gestite e organizzate con rigore.
Quando utilizzare il Data Mesh? I vantaggi
Ora è chiaro che la data mesh architecture ha alcune peculiarità che la rendono particolarmente adatta ad alcuni contesti. Per chiarire quando può essere considerata l’approccio ideale, ricordiamo i suoi principali vantaggi.
Iniziamo con scalabilità e flessibilità: ogni unità organizzativa federata può gestire in modo indipendente le proprie soluzioni, scegliendole anche dal punto di vista dimensionale. In questo modo la risposta alle esigenze sarà più rapida e adeguata. Inoltre, la qualità dei dati risulta tipicamente molto alta proprio perché ciascun dominio gestisce e controlla le proprie informazioni.
La chiarezza delle responsabilità e la maggiore conoscenza del contesto sono una garanzia di un migliore lavoro di gestione. L’approccio data mesh risulta interessante anche dal punto di vista dell’agilità: dal momento che le diverse unità hanno un elevato grado di indipendenza, possono intervenire più rapidamente per soddisfare le proprie necessità. Per la stessa ragione, questa modalità garantisce anche una riduzione dei colli di bottiglia, visto che le operazioni non devono essere centralizzate.
Data Mesh Technology: le realtà applicative
Come ogni strumento e architettura con forti caratteri distintivi anche la data mesh technology, pur presentando vantaggi considerevoli, non è adatta a tutti i contesti e a tutte le tipologie di aziende. In termini generali, proprio per l’indipendenza che garantisce alle unità organizzative, offre i risultati migliori nelle realtà che hanno un elevato livello di maturità digitale. Ecco alcuni esempi:
Organizzazioni complesse: le aziende con strutture organizzative complesse, con molti reparti e unità operative, possono ottenere il meglio dalla decentralizzazione offerta dal data mesh. Ogni unità opera in modo indipendente, con minori conflitti e zone di attrito con le altre.
Elevato volume di dati: le realtà che producono e devono gestire grandi volumi di dati spesso incontrano difficoltà nell’armonizzare tutto in un unico sistema centralizzato. Un data mesh permette di distribuire il carico di lavoro, segmentando la gestione in unità più semplici.
Necessità di forte dinamicità: nei settori in cui sono richiesti cambiamenti rapidi e risposte repentine il data mesh offre la flessibilità necessaria per innovare e adattarsi rapidamente.
Data Mesh: indipendenza, agilità, orchestrazione
Il data mesh rappresenta senza dubbio un approccio innovativo, basato sulla decentralizzazione in un momento storico in cui la convergenza dominava il mercato. Con i suoi principi di indipendenza dei domini e di governance federata, la data mesh architecture è una soluzione potente e versatile per le aziende che intendono affrontare la complessità con un approccio innovativo.
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¹Fonte: Jasse-Anderson.com