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# Strategie per creare una soluzione aziendale basata su data mesh su AWS
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*Dhrubajyoti Mukherjee, Adjoa Taylor e Siva Venkat, Amazon Web Services ()AWS*

*Aprile 2024 (*[cronologia dei](doc-history.md) documenti)

I clienti di Amazon Web Services (AWS) di tutte le dimensioni generano enormi quantità e tipi di dati. Per gestire questi dati, molte organizzazioni hanno creato data lake centrali per raccogliere, archiviare, elaborare e agire per offrire valore ai propri clienti e gestire la propria attività in modo più efficace. Spesso, un data team centrale crea le pipeline di dati per importare i dati nel data lake e gestisce l'accesso ai dati. Tuttavia, con l'aumentare del volume di dati, l'approccio basato sul data lake non è scalabile di pari passo. Inoltre, con l'aumento del numero di creatori e utenti di dati, il team addetto ai dati non è in grado di elaborare tutte le richieste in tempo, il che diventa un collo di bottiglia.

Per risolvere questo problema, l'organizzazione può fornire autonomia ai team che generano e utilizzano i dati. I team di creazione e utente dei dati possono quindi gestire e accedere alle risorse di dati senza fare affidamento su un team di dati centrale. Questo passaggio a un approccio decentralizzato alla proprietà dei dati richiede un'architettura di soluzioni di dati decentralizzata.

Una soluzione di dati decentralizzata che utilizza un approccio architettonico e organizzativo come la data mesh aiuta le aziende ad accelerare l'innovazione e promuovere il valore aziendale. La data mesh si basa su quattro principi fondamentali:
+ Proprietà del dominio
+ I dati come prodotto
+ Piattaforma dati self-service
+ Governance federata.

Per ulteriori informazioni sui concetti e sulla terminologia della rete dati, consulta la sezione [Risorse](resources.md).

Questo documento si concentra sulle strategie per creare una soluzione basata su data mesh su. Cloud AWSÈ destinato a CTOs,, CIOs CDOs, dirigenti IT e aziendali, responsabili di programma e architetti. Il documento discute quanto segue:
+ Come accelerare la strategia di data mesh aziendale utilizzando il Data Mesh Strategy Framework
+ I team e le persone coinvolte e le relative responsabilità
+  Servizi AWS Che puoi usare per creare la soluzione di dati