Datamaske

En **datamaske** (engelsk: *data mesh*) er et domeneorientert dataarkitektur-paradigme for administering av stordata som et alternativ til datasjøer (*data lakes*) og tradisjonelle datavarehus, og er ment å kombinere noen av fordelene fra datareservoar og datavarehus. En datamaske kan bestå av et eller flere datavarehus og/eller datasjøer, samt felles verktøy og standarder for disse. En viktig komponent i datamasken er et tilkoblingslag for å kontrollere, administrere og støtte datatilgang på tvers av organisasjonen.

Datamasken er en type dataplattformarkitektur som omfavner allestedsnærværende data i bedriften ved å utnytte et domeneorientert og selvbetjent design. Hovedtanken med en datamaske er at man istedenfor å bygge en stor sentralisert dataplattform lar bedriftsdataarkitekter lage distribuerte datanettverk. Dette gjøres ved at datamasken fødererer dataeierskap blant dataeierne, som i sin tur holdes er ansvarlige for å levere dataene som et produkt. Hvert av domenene har da sine egne ETL-kommandokøer (*ETL-pipelines*), men deler på lagring, katalogisering og tilgangskontroll til rådataene. Datamasker kan hjelpe med å unngå informasjonssiloer.

Design basert på datamasker har blant annet ha blitt tatt i bruk av nettbutikken Zalando.

## Historie
Begrepet *data mesh* ble først definert av Zhamak Dehghani i 2019, mens hun jobbet som prinsipalkonsulent hos teknologiselskapet ThoughtWorks. Hun har fått støtte for idéene sine fra Agile Lab og Deloitte.

Navnet datamaske kommer fra maskenettverk, som i likhet med datamaske-arkitekturen er basert på en desentralisert nettverksarkitektur. Det domeneorienterte og selvbetjente designet låner dermed den amerikanske teknologen Eric Evans sin teori om domenedrevet design som han lanserte i 2003.

## Prinsipper
Datamasker er definert etter prinsipper som:

;Domeneorientert, desentralisert dataeierskap og arkitektur: Hvert domene håndterer sine egne kommandokøer eller kanaler (data pipelines).

;Data som produkt: (DaaP, *data as a product*) Hvert domene må definere en tjenestenivåavtale og kvalitetsmål som de kan garantere for sine forbrukere.

;Selvbetjent datainfrastruktur som en platform: Muliggjør blant annet selvbetjent virksomhetsetterretning (*self-service business intelligence*). Abstraherer kompliserte tekniske detaljer ved å ha en sentral plattform med domeneagnostisk datainfrastruktur som håndterer motorene for data pipeline-ene, lagring og strømmeinfrastruktur. Imidlertid er hvert av domenene ansvarlige for å gjøre seg nytte av disse komponentene for å lage spesialtilpassede ETL-pipelines.

;Føderert forvaltning av dataressurser: I motsetning til en monolittiske datainfrastruktu støttes distribuerte, domenespesifikke datakonsumenter. Grunnlaget for dette gjøres ved å definere datastandarder som legger til rette for samarbeid på tvers av domenene. Dette kan være standarder for formatering, governance, oppdagbarhet, metadata-felter, med mer. Det legges til rette for å benytte dataene på tvers av domener, både når det gjelder rådata og vaskede data.

### Skalerbarhet
Zhamak har argumentert for at dataarkitekturen kan skaleres ved å brytes ned i mindre, domeneorienterte komponenter.

## Sammenlignet med ''data fabric''
Begrepene *data mesh* (datamaske) og *data fabric* brukes av og til om hverandre, men data fabric er en mer arkitektonisk tilnærming til datatilgang, mens en datamaske forsøker å koble dataprosesser med brukere.

## Se også
* Dataforvaltning
* Datahvelvmodellering, metode for datamodellering med lagring av data fra ulike driftssystemer og sporing av dataopprinnelse, tilrettelagt for revisjon, lastehastigheter og resiliens
* Datavarehus, veletablert type databasesystem for å organisere data på en tematisk rettet måte
* Mikrotjenester (Microservices), variant av tjenesteorientert arkitektur hvor en tjeneste sys sammen av løst koblede tjenester
* ETL og ELT

## Referanser