Nya dataplattformar har medfört en betydande förändring i hur företag hanterar och tolkar viktig information. Men bortom de tekniska aspekterna vill vi fokusera på domänmodellering, ett innovativt tillvägagångssätt som skiljer sig från traditionella metoder. Dessutom utlovar denna modell en större flexibilitet och bättre anpassning till företagets affärsbehov.
Med andra ord, när du startar ett projekt med en ny dataplattform, bör du undvika att återskapa en Monolitisk Datamodell. Detta kommer att hämma flexibiliteten och fördelarna med din nya plattform.
Bortom Data Mesh: Ett Pragmatiskt Tillvägagångssätt för Data ETL
För det första, låt oss ta upp vad vi inte kommer att täcka: Data Mesh. Även om det är strukturerat för stora företag, gör dess komplexitet och flera tolkningar det mindre tillgängligt. (Vi är stora fans av Data Mesh, men det är inte tillgängligt för många företag. Det kräver betydande datamognad över team för implementering).
Istället, låt oss fokusera på föråldrade metoder som du bör undvika. Domänmodellering skiljer sig från de tre-zons vertikala modellerna från gammal BI, som var IT-centrerade och begränsade av hårdvaru- och teknikbegränsningar. Detta resulterade i stela och oflexibla datamodeller.
Autonoma Datadomäner: Ett Nytt Paradigm för Data ETL
Föreställ dig autonoma datadomäner, som var och en existerar oberoende och interagerar med andra, ungefär som tjänsterna på en digital plattform. Dessa domäner kommunicerar via datakontrakt, liknande API:er i den digitala världen. Denna flexibilitet gör att varje företag kan definiera sina egna datadomäner som är skräddarsydda för dess specifika behov.
Exempel på Datadomäner inom Data ETL
Vi associerar ofta datadomäner med företagets verksamhet, men detta är inte alltid nödvändigt. Målen för dessa områden kan variera avsevärt:
- Tekniska (som en SAP-domän för SAP-data)
- Professioner (Inköp, Ekonomi, etc.)
- Funktionella (Kund, Produkt, etc.)
- Logiska (Applikation, Sandbox, Analys, Marknadsföring, etc.)
Följaktligen kan varje domän utvecklas, delas, slås samman eller till och med ha en begränsad livslängd, vilket ger en oöverträffad flexibilitet.
Slutsats
Dagens dataplattformar är inte vad de brukade vara. Domänmodellering är ett steg mot mer agil, responsiv och i sig mer kraftfull datahantering. Du kanske märker att det bara är ett steg från ett domänbaserat tillvägagångssätt till ett Data Product-tillvägagångssätt.
Devoteam hjälper dig att modernisera din data.
Med ett team på över 1 000 datakonsulter med över 960 certifieringar inom ledande molnplattformar som AWS, Google Cloud, Microsoft, DataBricks och Snowflake, hjälper Devoteam dig att bygga en modern, skalbar dataarkitektur.