Про Dama полностью согласен - слишком сильное теоретизирование. Сходу не подскажу список литературы, но идея "собрать материал для онбординга" - прекрасная, попробую реализовать
По своей сути каталоги мало чем отличаются, проблема в том что пользовательские сценарии и подходы к работе с данными разнятся. Да, есть некие best practice, но запустить преднастроенные глоссарий, DQ проверки и модель владения "из коробки" - утопичная идея.
Все это нужно привязывать к существующим процессам или создавать новые - иначе каталог устареет еще до окончания проекта внедрения.
Даже если мы хотим сделать какую-то простую и казалось бы очевидную вещь, например: из коробки покрыть сущность клиента и весь его атрибутивный состав проверками, то мы даже в рамках одной компании не можем сделать это "по умолчанию".
Сразу всплывает то, что каждый бизнес юнит и каждый продукт понимает "клиента" по своему и нет даже центрального определения. Что для одного продукта, по атрибутному составу и данными согласиям, стопроцентный "клиент", для другого продукта даже не "лид". Как антирекорд - в одной из компаний нашлось порядка 40 трактовок "клиента". И это только про глоссарий и только про глоссарий :)
А если попытаться сделать что-то "из коробки для всех банков" - то нас убивает комбинаторный взрыв.
Да, DataHub неплохой инструмент под свои задачи, со своими особенностями.
Но важно разделять методологию и инструмент.
Data Mesh или централизованная модель - это модель управления данными: распределение ответственности, процессы изменений, правила владения, SLA, контроль качества и т.д.
Каталог (будь то DataHub, OMD или любой другой) — это инфраструктурный компонент, который может поддерживать любую из этих моделей. Он помогает реализовать подход, но сам по себе не определяет его.
Я бы вообще разделил понятие "Внедрение" на два трека
Развернули программное решение
Решение реально закрывает бизнес-потребность, ради которой его внедряли
Раскатать каталог и подключить источники — технически несложно. Но если нет понятной модели владения и процессов, ощутимой бизнес-ценности это не принесёт. А вот если мы определим оптимальную для нас модель управления данными, и получившиеся требования реализуем через подходящий инструмент - успех неизбежен :)
Про Dama полностью согласен - слишком сильное теоретизирование. Сходу не подскажу список литературы, но идея "собрать материал для онбординга" - прекрасная, попробую реализовать
По своей сути каталоги мало чем отличаются, проблема в том что пользовательские сценарии и подходы к работе с данными разнятся. Да, есть некие best practice, но запустить преднастроенные глоссарий, DQ проверки и модель владения "из коробки" - утопичная идея.
Все это нужно привязывать к существующим процессам или создавать новые - иначе каталог устареет еще до окончания проекта внедрения.
Даже если мы хотим сделать какую-то простую и казалось бы очевидную вещь, например: из коробки покрыть сущность клиента и весь его атрибутивный состав проверками, то мы даже в рамках одной компании не можем сделать это "по умолчанию".
Сразу всплывает то, что каждый бизнес юнит и каждый продукт понимает "клиента" по своему и нет даже центрального определения.
Что для одного продукта, по атрибутному составу и данными согласиям, стопроцентный "клиент", для другого продукта даже не "лид". Как антирекорд - в одной из компаний нашлось порядка 40 трактовок "клиента". И это только про глоссарий и только про глоссарий :)
А если попытаться сделать что-то "из коробки для всех банков" - то нас убивает комбинаторный взрыв.
Да, DataHub неплохой инструмент под свои задачи, со своими особенностями.
Но важно разделять методологию и инструмент.
Data Mesh или централизованная модель - это модель управления данными: распределение ответственности, процессы изменений, правила владения, SLA, контроль качества и т.д.
Каталог (будь то DataHub, OMD или любой другой) — это инфраструктурный компонент, который может поддерживать любую из этих моделей. Он помогает реализовать подход, но сам по себе не определяет его.
Я бы вообще разделил понятие "Внедрение" на два трека
Развернули программное решение
Решение реально закрывает бизнес-потребность, ради которой его внедряли
Раскатать каталог и подключить источники — технически несложно. Но если нет понятной модели владения и процессов, ощутимой бизнес-ценности это не принесёт. А вот если мы определим оптимальную для нас модель управления данными, и получившиеся требования реализуем через подходящий инструмент - успех неизбежен :)