{"id":45751,"date":"2022-09-14T09:41:57","date_gmt":"2022-09-14T07:41:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irion-edm.com\/?p=45751"},"modified":"2024-11-12T15:40:03","modified_gmt":"2024-11-12T13:40:03","slug":"datamesh-differenze-datalake-comeiniziare-secondaparte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/datamesh-differenze-datalake-comeiniziare-secondaparte\/","title":{"rendered":"Cos\u2019\u00e8 il Data Mesh? Quali sono le principali differenze con il Data Lake? Come iniziare? (seconda parte)"},"content":{"rendered":"<p>I rischi di ridondanza e inefficienza illustrati nel <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/data-management\/datamesh-differenze-datalake-comeiniziare-primaparte\/\">primo articolo sul Data Mesh<\/a> sono in buona parte mitigati da un terzo principio del framework: la <strong>Self-Serve Data Platform<\/strong>. Si tratta di una componente dell\u2019architettura Data Mesh che ha proprio lo scopo di ridurre il carico cognitivo dei team nei singoli Domini, rendendo loro disponibile <strong>una serie di capability<\/strong> che, opportunamente parametrizzate e integrate localmente, garantiscono una gestione agile, meno complessa dei Data Product.<\/p>\n<p>Le capability di una Self-Serve Data Platform possono essere logicamente organizzate su tre piani, tra loro interconnessi:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Il piano dell\u2019esperienza a livello dell\u2019intera Data Mesh<\/strong> rende disponibili funzionalit\u00e0 generalizzate per la ricerca di Data Product, per la gestione del data lineage, per il monitoraggio complessivo delle attivit\u00e0 nell\u2019organizzazione, per il supporto al rispetto delle policy globali;<\/li>\n<li><strong>Il piano dell\u2019esperienza relativa ad un singolo Data Product<\/strong> espone servizi per la gestione del suo ciclo di vita (Data Product journey): realizzazione, pubblicazione, data quality, documentazione, sottoscrizione, interrogazione, dismissione, \u2026<\/li>\n<li><strong>Il piano della data infrastructure<\/strong> gestisce le primitive di data management utilizzate dagli altri piani: il motore di query, la gestione della persistenza, il motore di regole, l\u2019identity management\u2026<\/li>\n<\/ul>\n<figure id=\"attachment_45752\" aria-describedby=\"caption-attachment-45752\" style=\"width: 1001px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-45752\" src=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/self-serve-data-platform-data-mesh-mauro-tuvo.png\" alt=\"self serve data platform mauro tuvo\" width=\"1001\" height=\"326\" srcset=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/self-serve-data-platform-data-mesh-mauro-tuvo.png 1001w, https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/self-serve-data-platform-data-mesh-mauro-tuvo-768x250.png 768w, https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/self-serve-data-platform-data-mesh-mauro-tuvo-50x16.png 50w, https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/self-serve-data-platform-data-mesh-mauro-tuvo-500x163.png 500w, https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/self-serve-data-platform-data-mesh-mauro-tuvo-379x123.png 379w, https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/self-serve-data-platform-data-mesh-mauro-tuvo-300x98.png 300w, https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/self-serve-data-platform-data-mesh-mauro-tuvo-607x198.png 607w\" sizes=\"(max-width: 1001px) 100vw, 1001px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-45752\" class=\"wp-caption-text\">Self-Serve Data Platform (illustrazione di Mauro Tuvo)<\/figcaption><\/figure>\n<p>Questi tre piani comunicano tra loro e con l\u2019esterno attraverso API. Una data platform unificata che rende disponibili ai Domini le capability generalizzate per la produzione e il consumo dei Data Product, limitandone la complessit\u00e0 alla sola dei parametri che ne determinano il comportamento, \u00e8 un\u2019espressione concreta del <a href=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/it\/whyirion\/\">paradigma dichiarativo<\/a>. Si tratta di un approccio di data management <strong>estremamente efficiente<\/strong> rispetto a quello imperativo, in cui invece lo strumento (o il linguaggio di programmazione) richiede allo sviluppatore che venga esplicitato ogni dettaglio tecnico relativo alle operazioni da eseguire sui dati. Ma qual \u00e8 il <strong>modello di governo<\/strong> di questo framework; e in particolare chi gestisce le singole componenti (i Domini, i Data Product, i tre piani della Self-Serve Data Platform)?<\/p>\n<h2>Principio di Federated Computational Governance<\/h2>\n<p>Il quarto e ultimo principio, la Federated Computational Governance indica il sistema di responsabilit\u00e0 che regola il funzionamento del Data Mesh: i processi, le componenti logiche coinvolte, i singoli ruoli con le relative competenze. Un modello federato di governance sostiene uno degli obiettivi chiave del framework: l\u2019attribuzione del pi\u00f9 alto grado possibile di <strong>autonomia e responsabilit\u00e0<\/strong> al Dominio Dati.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>A livello centrale sar\u00e0 collocato il solo presidio delle policy<\/strong> che devono essere rispettate da tutti i Domini (ad esempio per la conformit\u00e0 a requisiti normativi, la tassonomia dei criteri di qualit\u00e0 dei dati, gli standard di sicurezza e protezione dei dati) e la gestione della Self-Serve Data Platform.<\/li>\n<li><strong>A livello dei singolo Dominio Dati<\/strong> \u00e8 prevista la costituzione di un team interdisciplinare (Data Domain Team), costituito dalle figure che detengono le competenze di business e tecnico-informatiche pi\u00f9 approfondite all\u2019interno dell\u2019organizzazione sui dati gestiti nel Dominio stesso. Il Team ha autonomia e responsabilit\u00e0 nella gestione operativa dei dati di propria competenza, nella produzione e nella gestione di propri Data Product, nel consumo e impiego dei Data Product che ha sottoscritto e al cui accesso \u00e8 abilitato. Le sole regole al cui rispetto deve conformarsi sono quelle valide a livello globale, in particolare legate all\u2019utilizzo delle capabilities esposte dalla Self-Serve Data Platform e alle policy globali. Fatto saldo questo vincolo, il Data Domain Team ha totale autonomia nella definizione delle proprie policy interne e delle caratteristiche del Data Product che gestisce.<\/li>\n<li><strong>In particolare all\u2019interno dei Domini sono collocati i Data Product Owner<\/strong>, con il compito di gestire lungo il loro intero ciclo di vita uno o pi\u00f9 Data Product realizzati all\u2019interno dei Dominio. \u00c8 responsabile del rispetto da parte di questi Data Product delle policy globali e in generale dei sette criteri minimi: Ricercabile, Indirizzabile, Comprensibile, Affidabile, Accessibile, Interoperabile, di Valore, Sicuro. La realizzazione fisica del Data Product \u00e8 affidata ad un Data Product Developer, anch\u2019esso collocato nel Dominio.<\/li>\n<li><strong>Nei Domini sono anche presenti i Data Product Consumer<\/strong>, ovvero le figure che utilizzando i Data Product realizzano analisi, report, dashboard (data analyst), addestrano ed esercitano modelli di intelligenza artificiale e machine learning (data scientists), realizzano altri Data Product (Data Product Developer), realizzano applicazioni e servizi per la gestione operativa del proprio Dominio (application developer).<\/li>\n<li><strong>La Self-Serve Data Platform \u00e8 gestita da un team<\/strong> (Data Platform Team) costituito da due figure principali: un Data Platform Developer, che sviluppa e gestisce i servizi erogati dai tre piani della piattaforma, e un Data Platform Product Owner che, analogamente al Data Product Owner, gestisce i servizi erogati dalla piattaforma ai domini come dei prodotti, curandone la correttezza e l\u2019esperienza in ottica \u201cdichiarativa\u201d lungo il loro intero ciclo di vita.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Gli impatti organizzativi<\/h2>\n<p>In un\u2019architettura Data Mesh a regime non esiste una figura di CDO (Chief Data Officer) o di CDAO (Chief Data &amp; Analytics Officer). Il coordinamento centrale del Data Mesh \u00e8 affidato ad un team (Team Federato di Governance) costituito da rappresentanti dei Data Domain Team, dei Data Product Owner, del Data Platform Team e da <strong>subject matter expert<\/strong> competenti su tematiche di sicurezza, protezione, compliance, affari legali. A questo team federato \u00e8 attribuita la responsabilit\u00e0 di <strong>definire le policy globali<\/strong> che dovranno essere applicate da tutti i Domini e, se necessario, implementate nei servizi della Data Platform.<\/p>\n<div class=\"mceTemp\"><\/div>\n<figure id=\"attachment_45757\" aria-describedby=\"caption-attachment-45757\" style=\"width: 929px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-45757\" src=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/federate-computational-governance-mauro-tuvo.png\" alt=\"\" width=\"929\" height=\"345\" srcset=\"https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/federate-computational-governance-mauro-tuvo.png 929w, https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/federate-computational-governance-mauro-tuvo-768x285.png 768w, https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/federate-computational-governance-mauro-tuvo-50x19.png 50w, https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/federate-computational-governance-mauro-tuvo-500x186.png 500w, https:\/\/www.irion-edm.com\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/federate-computational-governance-mauro-tuvo-379x141.png 379w\" sizes=\"(max-width: 929px) 100vw, 929px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-45757\" class=\"wp-caption-text\">Federate Computational Governance &#8211; Illustrazione di Mauro Tuvo<\/figcaption><\/figure>\n<h2>Si pu\u00f2 fare?<\/h2>\n<p>Da questa veloce carrellata sui quattro principi del Data Mesh \u00e8 facile cogliere il <strong>carattere rivolutivo di questo framework<\/strong> rispetto a modelli basati unicamente sulla gestione centralizzata dei dati analitici: esso comporta cambiamenti rilevanti sul <strong>modello organizzativo<\/strong> e sull\u2019impiego delle <strong>tecnologie di data management<\/strong>. I casi di applicazione concreta, almeno nel nostro paese e a nostra conoscenza, non sono molti e nella maggior parte di casi non sono ancora giunti a coprire l\u2019intera organizzazione. La sua adozione non pu\u00f2 che avvenire gradualmente, per passi successivi.<\/p>\n<p>Un primo esercizio propedeutico ad una eventuale introduzione potrebbe essere quello di <strong>isolare un dominio dati autoconsistente<\/strong>, su cui verificare la possibilit\u00e0 di avviare un progetto che veda la presenza di un team interdisciplinare con l\u2019obiettivo di realizzare uno o pi\u00f9 deliverable sotto forma di Data Product. Sulla base dell\u2019esito di questa esperienza sar\u00e0 possibile valutare la fattibilit\u00e0 di una <strong>applicazione del Data Mesh<\/strong> su scala pi\u00f9 larga.<\/p>\n<p>\u00c8 comunque importante sottolineare che nei quattro principi del framework ogni azienda pu\u00f2 trovare spunti interessanti, ne citiamo solo alcuni:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>un differente bilanciamento delle responsabilit\u00e0<\/strong> in materia di cura dei dati a favore dei ruoli \u201clocali\u201d ai dati di un determinato ambito come risultato di un programma di data literacy e di promozione di una cultura del dato;<\/li>\n<li><strong>un approccio interfunzionale (business e IT) alla gestione dei data asset<\/strong> come cardine di un solido modello di Data Governance;<\/li>\n<li><strong>l\u2019attenzione al corredo di metadati per garantire una corretta comprensione<\/strong> delle caratteristiche di un set informativo (sia esso un report, un flusso di dati o un Data Product vero e proprio) da parte dei potenziali utilizzatori (data consumer);<\/li>\n<li><strong>un orientamento ad un approccio dichiarativo nella scelta<\/strong> o nell\u2019implementazione di tool di data management, che garantisca la pi\u00f9 efficace e sostenibile esperienza di utilizzo delle loro capabilities da parte di soggetti con differenti gradi di competenza, riducendone la complessit\u00e0 tecnica.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>I rischi di ridondanza e inefficienza illustrati nel primo articolo sul Data Mesh sono in buona parte mitigati da un terzo principio del framework: la Self-Serve Data Platform. 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