Data Meshに関するメモ

以前はSingle version of truthが主流であり、データの品質の担保、コスト削減にはCentralization Platformが適していると考えられていたが、現代の分析プラットフォーム、クラウドコンピューティング、リアルタイムディシジョン、データのモダナイゼーションの観点からはData landscape fragmentationのほうが適しているのではという考え方がでてきた。

Advanced Analytics領域においては、急増し、変化の激しいデータを扱うことを求められるため、従来のRDBMS技術では要件を満たせなくなってきている。
→ 正規化されたデータを扱うことに適したRDBMS vs それとは異なったデータを扱えるデータレイク、NoSQL、グラフDBという構図が1つのポイントになるように思える。

ソフトウエア開発はAgilityが重要視されるようになってきている。一つのアプローチはマイクロサービス化だが、これがが進むとアプリケーションレイヤの粒度はモノリシックの時よりもはるかに小さくなる。ただし、これはデータレイヤの粒度を同様の粒度に追従させることは意味しないだろう。

データマネージメントを考える時には、完全に正確なデータがどこにあるかということが非常に重要なのだけど、Centralization Platformでない場合、これをどのように担保するのか。データガバナンスの考え方のみではオペレーション面、技術面の両面から困難と思われる。