{"id":45706,"date":"2022-09-05T12:33:00","date_gmt":"2022-09-05T10:33:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=45706"},"modified":"2025-11-05T11:48:08","modified_gmt":"2025-11-05T10:48:08","slug":"datamesh-differenze-datalake-comeiniziare-primaparte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/datamesh-differenze-datalake-comeiniziare-primaparte\/","title":{"rendered":"Cos\u2019\u00e8 il Data Mesh? Quali sono le principali differenze con il Data Lake? Come iniziare?"},"content":{"rendered":"

Chiunque si occupi professionalmente o si interessi di dati certamente avr\u00e0 sentito parlare di Data Mesh<\/a> o sar\u00e0 stato coinvolto in conversazioni su questo argomento, su cui si \u00e8 dibattuto e scritto molto recentemente. Non che il mondo del data management sia stato avaro di novit\u00e0 in questi ultimi anni. Potremmo definirli hype, buzzword o paradigmi, in base al nostro grado di diffidenza o entusiasmo.<\/p>\n

Ma Big Data, DataOps, Data Fabric, Adaptive Data Governance, Active Metadata, Augmented Data Management<\/a>, Infonomics, fino ad arrivare al concetto di Data Driven Organization<\/strong>, sono solo alcuni dei termini che con finalit\u00e0 e da prospettive differenti hanno acceso i riflettori sul ruolo chiave che il patrimonio informativo, se opportunamente presidiato, pu\u00f2 giocare nel raggiungimento degli obiettivi di un\u2019impresa.<\/p>\n

Insomma, i dati sono ormai di moda, c\u2019\u00e8 business, ci sono budget che le aziende stanno destinando alla cura dei propri data asset<\/strong>. E forse anche per questo cresce l\u2019offerta non solo di tecnologie, ma anche di proposte architetturali e metodologiche in quest\u2019ambito. Certamente la maggiore diffusione ed una ormai dimostrata potenziale efficacia delle metodologie e delle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning<\/strong> hanno sostenuto significativamente questo fenomeno.<\/p>\n

Qualunque siano le ragioni di questa vitalit\u00e0, ogni volta che un nuovo contributo metodologico si afferma nell\u2019arena del Data Management, il quadro di insieme delle opportunit\u00e0 di evoluzione o consolidamento dell\u2019impianto di gestione dei dati si fa pi\u00f9 articolato e complesso.<\/p>\n

Sinergie e contesti<\/h2>\n

Questo fatto rappresenta una sfida per i professionisti dei dati. Ognuno di questi modelli, metodi, framework si focalizza su aspetti specifici e pu\u00f2 trovare applicazione in alcuni contesti, spesso in sinergia con altri. Potremmo ad esempio adottare una metodologia agile (DataOps<\/a>) nei processi di sviluppo e gestione di un Data Catalog arricchito da metadati operativi (Active Metadata<\/a>) che abiliti l\u2019identificazione e la proposta di opportunit\u00e0 di automazione di processi ripetitivi di gestione dei dati (Augmented Data Management).<\/p>\n

Non tutti i data paradigm sono poi applicabili in toto in tutti i contesti: in alcuni casi pu\u00f2 aver senso applicare solo alcuni dei principi, dei pillar, dei fattori fondanti di un singolo framework. \u00c8 perci\u00f2 importante, per chi si occupa di dati a livello professionale, estrarre da questi paradigmi il valore<\/strong> che essi possono concretamente rappresentare per la propria azienda, declinandoli nei loro elementi costitutivi, nei loro fondamentali. \u00c8 quello che proviamo a fare qui con il Data Mesh, partendo da quanto illustrato da Zhamak Dehghani<\/strong>, l\u2019autrice di questo framework, nel suo testo di riferimento \u201cData Mesh \u2013 Delivering Data Driven Value at Scale\u201d<\/em>.<\/p>\n

Cos’\u00e8 il Data Mesh: 4 principi<\/h2>\n

Data Mesh \u00e8 un framework di data architecture<\/strong>, fortemente orientato alla gestione dei dati analitici, disegnato sulla base di quattro principi:<\/p>\n

    \n
  • Domain Ownership<\/li>\n
  • Data as a Product<\/li>\n
  • Self-Serve Data Platform<\/li>\n
  • Federated Computational Governance<\/li>\n<\/ul>\n

    Principio di Domain Ownership<\/h2>\n

    Nel Data Mesh i dati vengono organizzati in Domini: un Dominio comprende una serie di dati omogenei rispetto a determinati criteri<\/strong> (l\u2019origine, l\u2019aggregazione, il consumo) e viene posto sotto la ownership di un team interdisciplinare (business e ICT) di attori operanti nella sfera di competenza di questi dati. Il concetto di Dominio Dati \u00e8 ispirato al modello DDD (Data Domain Design) per la progettazione del software. Questa scomposizione del patrimonio informativo in entit\u00e0 logicamente e organizzativamente distinte \u00e8 rivolutiva rispetto ad un modello data lake<\/strong>, che vede il convogliamento di tutti i dati operativi in un unico ambiente.<\/p>\n

    \"data
    Data Lake vs Data Mesh | illustrazione di Mauro Tuvo<\/figcaption><\/figure>\n

    L\u2019obiettivo della organizzazione per Data Domain \u00e8 quello di attribuire la gestione dei dati ai soggetti che ne detengono la maggiore competenza, riducendo cos\u00ec l\u2019entropia informativa<\/strong> derivante dalla concentrazione dei dati in un ambiente presidiato da figure che non hanno quella conoscenza di dettaglio dei singoli ambiti gestiti detenuta da chi vi opera direttamente. Tuttavia la sola applicazione del principio di Domain Ownership rischia di avere l\u2019unico effetto di scomporre i dati in silos, situazione che in assenza di contrappesi creerebbe problemi di integrazione e coerenza complessiva.<\/p>\n

    Principio di Data as a Product<\/h2>\n

    Ed \u00e8 qui che interviene il secondo principio, che indica le modalit\u00e0 con cui i singoli domini interagiscono per garantire una gestione fluida ed efficiente dei processi aziendali. Come anticipato, il framework Data Mesh \u00e8 orientato alla gestione dei dati analitici, risultanti da operazioni di aggregazione, integrazione, controllo della qualit\u00e0. \u00c8 per\u00f2 importante precisare che questi dati possono avere molte differenti finalit\u00e0<\/strong>: impiego per scopo di analisi e ricerca (anche applicando tecniche e tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning), rendicontazione interna o esterna (ad esempio per conformit\u00e0 a requisiti di reporting regolamentare), ma anche supporto a processi operativi a valle di quelli che li hanno originati.<\/p>\n

    Un Data Product \u00e8 una collezione di dati<\/strong>, corredati dal codice necessario per il loro consumo e dai metadati che ne descrivono le caratteristiche (contenuto, precisione e accuratezza, freschezza, fonti, modalit\u00e0 di utilizzo, ownership\u2026); \u00e8 realizzato all\u2019interno di un Dominio Dati, partendo da dati originati dai propri processi operativi e\/o da altri Data Product; \u00e8 destinato al consumo da parte del Dominio stesso o di altri Domini. L\u2019insieme dei Data Product \u00e8 censito in un catalogo centrale e costituisce un reticolo di comunicazione che assicura un adeguato grado di integrazione e interoperabilit\u00e0 tra i Domini. Un Data Product deve rispondere ad un set minimo di otto criteri<\/strong> per essere considerato tale:<\/p>\n

      \n
    1. Ricercabile<\/li>\n
    2. Indirizzabile<\/li>\n
    3. Comprensibile<\/li>\n
    4. Affidabile<\/li>\n
    5. Accessibile<\/li>\n
    6. Interoperabile<\/li>\n
    7. di Valore<\/li>\n
    8. Sicuro<\/li>\n<\/ol>\n
      \"data
      Data as a Product | illustrazione di Mauro Tuvo<\/figcaption><\/figure>\n

      Vantaggi e criticit\u00e0 dei primi due principi<\/h2>\n
        \n
      • garantiscono potenzialmente un\u2019estrazione di maggior valore dai dati rispetto ad una architettura centralizzata, grazie alla distribuzione delle responsabilit\u00e0 sui dati dei singoli Domini alle migliori competenze di business e tecniche disponibili nell\u2019organizzazione<\/li>\n
      • mitigando i rischi connessi ad una gestione a silo dei dati, attraverso uno scambio di Data Product autoconsistenti, auto-documentanti, corredati del codice necessario perch\u00e9 essi rispettino gli otto criteri sopra visti<\/li>\n<\/ul>\n

        D\u2019altra parte, la produzione ed il consumo di Data Product da parte di ciascun Dominio Dati richiedono la disponibilit\u00e0 di adeguate tecnologie di data management<\/strong> e delle competenze tecniche necessarie per il loro impiego. Se ad ogni Dominio venisse delegato il compito di dotarsi in autonomia di questi strumenti, l\u2019intera organizzazione correrebbe il rischio di dover gestire un\u2019architettura ridondante, economicamente poco efficiente, con maggiori ostacoli potenziali rispetto ad alcuni dei criteri citati, ad esempio l\u2019Interoperabilit\u00e0.<\/p>\n

        Esistono poi policy interne e normative esterne ad un\u2019organizzazione che coinvolgono dati gestiti da pi\u00f9 domini; in generale tutta una serie di capability di data management non \u00e8 specifica di un dominio: sarebbe pi\u00f9 efficiente che tutte queste primitive e capability<\/strong>, nonch\u00e9 le relative competenze, fossero implementate e gestite in un solo punto e rese disponibili a tutti i Domini interessati.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Chiunque si occupi professionalmente o si interessi di dati certamente avr\u00e0 sentito parlare di Data Mesh o sar\u00e0 stato coinvolto in conversazioni su questo argomento, su cui si \u00e8 dibattuto e scritto molto recentemente. Non che il mondo del data management sia stato avaro di novit\u00e0 in questi ultimi anni. 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