Data Mesh vs Data Fabric: Les 3 principales différences, comment ils aident et les avantages prouvés

Data Mesh vs Data Fabric: Les 3 principales différences, comment ils aident et les avantages prouvés

Les architectures Data Mesh et Data Fabric sont prometteuses pour connecter et distribuer les données à travers un paysage de données distribué. Cela permet aux entreprises d’abstraire la complexité sous-jacente. Cependant, il existe des différences clés entre les deux approches.

Data Mesh: Une architecture émergente

Data Mesh est une approche émergente dans le domaine des architectures de données. Elle propose une approche décentralisée pour la gestion des données, avec une responsabilité partagée entre les équipes distribuées. Cela signifie que chaque équipe est responsable de ses propres données et de leurs flux de travail associés. L’architecture Data Mesh favorise l’autonomie des équipes tout en garantissant une collaboration efficace à travers des interfaces normalisées.

Les avantages de Data Mesh incluent une évolutivité et une agilité accrues, une responsabilité claire pour chaque équipe et une réduction des goulots d’étranglement dans la gestion des données.

Data Fabric: Une approche intégrée

Data Fabric, en revanche, est une approche plus intégrée de la gestion des données. Elle vise à unifier les données à travers une infrastructure centralisée et cohérente. L’architecture Data Fabric offre une vision unifiée de l’ensemble du paysage de données, ce qui facilite la découverte, la préparation et la gouvernance des données.

Les avantages de Data Fabric incluent une meilleure visibilité des flux de trésorerie, une gestion plus efficace du capital de travail et une optimisation de la gestion du risque.

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Comment ils aident et les avantages prouvés

Les deux approches, Data Mesh et Data Fabric, permettent de surmonter les défis liés à la gestion des données dans un environnement distribué. Elles offrent des avantages tels que :

  • Une meilleure visibilité et un contrôle accru sur les flux de trésorerie
  • Une optimisation de l’utilisation du capital de travail
  • Une amélioration de la gouvernance des données
  • Une réduction des goulots d’étranglement dans la gestion des données
  • Une évolutivité et une agilité accrues

Témoignages de réussite

BMC Software (BMC) est un exemple concret de réussite de l’implémentation d’une architecture de données. La société a pu améliorer la visibilité sur ses flux de trésorerie et optimiser l’utilisation de son capital de travail grâce à la mise en place d’un système fonctionnel basé sur des capacités sophistiquées de Data Fabric.

Investir dans l’avenir

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