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 arkitekturHvert 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 platformMuliggjør blant annet selvbetjent forretningsinnsikt (*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 dataressurserI 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
----------

1. ↑  «Data Mesh in Practice: How Europe's Leading Online Platform for Fashion Goes Beyond the Data Lake». *Databricks* **(engelsk)**. Besøkt 28. januar 2022.
2. ↑  «How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh». *martinfowler.com*. Besøkt 28. januar 2022.
3. ↑  «From data mess to a data mesh». *Deloitte Netherlands* **(nederlandsk)**. Besøkt 28. januar 2022.
4. ↑  Moses, Barr (19. august 2021). «What is a Data Mesh — and How Not to Mesh it Up». *Medium* **(engelsk)**. Besøkt 28. januar 2022.
5. ↑  «Data Mesh defined | James Serra's Blog» **(engelsk)**. 16. februar 2021. Besøkt 28. januar 2022.
6. ↑  «How to Move Beyond a Monolithic Data Lake to a Distributed Data Mesh». *martinfowler.com*. Besøkt 28. januar 2022.
7. ↑  ParamitaGhosh (3. november 2021). «Data Fabric vs. Data Mesh». *DATAVERSITY* **(engelsk)**. Arkivert fra originalen 28. januar 2022. Besøkt 28. januar 2022.
8. ↑  States, Houston TX United (25. oktober 2021). «Data Mesh Vs. Data Fabric: Understanding the Differences». *Datanami*. Besøkt 28. januar 2022.