پیچیدگی در معماری داده‌های مدرن
امروزه سازمان‌ها با انبوهی از ابزارهای داده (مثل Snowflake، Databricks، Fivetran، dbt، Tableau و …) مواجه هستند که هرکدام به‌تنهایی کارآمد هستند، اما در کنار هم باعث افزایش پیچیدگی، کاهش بهره‌وری و اتلاف منابع می‌شوند.
مشکلات اصلی استک داده‌های امروزی
هزینه‌های پنهان
پرداخت لایسنس به ۵+ فروشنده مختلف.
هزینه‌های زیرساختی (سرورها، پردازش و ذخیره‌سازی مجزا).
نیاز به استخدام متخصصان متعدد برای مدیریت هر ابزار.
۴۰٪ از زمان مهندسان داده صرف یکپارچه‌سازی ابزارها می‌شود!
بار شناختی بالا و فرسودگی تیم‌ها
هر ابزار معماری و زبان خاص خود را دارد (Airflow برای Batch، Flink برای Real-time و …).
متخصصان درگیر حل مشکلات ابزارها هستند، نه تحلیل داده.
وابستگی به افراد خاص که فقط یک بخش از استک را می‌شناسند.
بی‌اعتمادی به داده‌ها
گزارش‌های متناقض در ابزارهای مختلف (مثلاً عدد فروش در Power BI با Tableau متفاوت است).
اختلافات بین تیم‌ها بر سر ابزارهای موردعلاقه‌شان.
مشکلات حاکمیت داده در معماری‌های متمرکز یا غیرمتمرکز.
راهکار چیست؟
۱. حرکت به سمت معماری مدولار و مستقل از فروشنده (Vendor-Agnostic)
به‌جای ابزارهای یکپارچه و پیچیده، از ماژول‌های سبک‌وزن و ترکیب‌پذیر برای ETL، ذخیره‌سازی و پردازش استفاده کنید.
نتیجه؟ کاهش هزینه، افزایش انعطاف‌پذیری و امکان انتخاب بهترین ابزار برای هر نیاز.
۲. ایجاد یک لایه یکپارچه (Utility Plane) برای مدیریت داده‌ها
این لایه وظایف پردازش، ذخیره‌سازی و متادیتا را به‌صورت استاندارد ارائه می‌دهد. مثال: Netflix با Utility Plane داده‌هایش را بین Redshift، Snowflake و Athena هماهنگ نگه می‌دارد.
۳. کاهش پیچیدگی بدون تغییرات ناگهانی
به‌جای حذف یکباره ابزارهای قدیمی، از Adapterها برای اتصال آنها به Utility Plane استفاده کنید.
به‌مرور، ابزارهای سنگین و ناکارآمد را با ماژول‌های جدید جایگزین کنید.
۴. پیاده‌سازی پلتفرم توسعه‌دهنده داده (Data Developer Platform)
– مدیریت متمرکز منابع (Central Control Plane):
کنترل دسترسی‌ها، متادیتا و خط‌مشی‌ها از یک نقطه.
– توسعه ماژولار (Development Plane):
مهندسان داده می‌توانند ماژول‌های کوچک (مثل یک Transform یا Validator) بنویسند و در کل سازمان استفاده کنند.
– معماری Right-to-Left:
شروع از نیاز کسب‌وکار (مثلاً “چرا فروش کاهش یافته؟”) و سپس انتخاب ماژول‌های موردنیاز.
جمع‌بندی:
مشکل اصلی: پیچیدگی بیش‌ازحد، وابستگی به ابزارهای متعدد و ناکارآمدی عملیات داده.
راه‌حل: حرکت به سمت معماری ماژولار، Utility Plane یکپارچه، و رویکرد تدریجی در بهینه‌سازی استک داده.
https://medium.com/@community_md101/the-current-data-stack-is-too-complex-70-data-leaders-practitioners-agree-b460821b07dd
