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# Data Mesh Strategy Framework
Data Mesh Strategy Framework は、組織のデータメッシュ戦略の策定と実装に役立つように設計されています。データメッシュ戦略の実装中に観察される一般的なフェーズの概要を説明します。データ戦略とクラウド成熟度ジャーニーのどの段階にいるかに基づいて、組織に関連するフェーズを検討します。場合によっては、お客様はデータメッシュ戦略のツールとテクノロジーに最初に重点を置いています。代わりに、戦略を組織が提供するビジネス価値に合わせることをお勧めします。
Data Mesh Strategy Framework は 5 つのフェーズで構成されています。
+ 検出
+ Align
+ 起動する
+ スケール
+ 進化
## 検出フェーズ
発見フェーズでは、組織のビジネスとデータランドスケープを深く掘り下げます。このフェーズの目的は、データメッシュの設計に役立つ情報を収集することです。このフェーズでは、以下のトピックを認定して明確にします。
+ ビジネスの現在の構造と、再編成が計画されているかどうか
+ 各事業部門によって生成されるデータの量
+ 組織のデータソースと、各事業部門が生成するデータのタイプ。カンマ区切り値 (CSV) データ、画像データ、動画データ、IoT データなど
+ データ生成の速度 (バッチデータまたはストリーミングデータ）
+ データアクセスを管理する現在のプロセス
+ データストレージの場所: クラウドまたはオンプレミス
+ データソリューションがハイブリッドシナリオをサポートする必要があるかどうか
+ データがオンプレミスの場合、クラウド移行が計画されているかどうか
+ データのセキュリティとコンプライアンスのガードレール
+ 現在のデータ駆動型ユースケース: 成熟度とテナンシー (クラウドまたはオンプレミス）
## 調整フェーズ
検出フェーズで必要なデータポイントを収集したら、組織構造に基づいてデータメッシュソリューションの境界を定義します。理想的には、組織全体をカバーする 1 つのデータメッシュソリューションを用意することをお勧めします。ただし、大規模な組織では、データメッシュソリューションの複数の実装を採用することがあります。このシナリオが当てはまる場合は、各商用ブランドまたは各地理的リージョンのデータメッシュソリューションの構築を検討してください。境界を定義するときは、ソリューション構造が一方向ドアか双方向ドアかを検討します。Amazon では、一方向のドアの決定はほぼ元に戻せないと見なされます。一方、双方向のドアの決定は、大きな結果なしに元に戻すことができます。
最小実行可能製品 (MVP) の範囲についてステークホルダーと調整します。
+ MVP の技術的な機能。
+ データメッシュベースのデータソリューションを実装するためのライトハウスまたはパイロットユースケース (ビジネスユーザー要件）。Lighthouse ユースケースを実装して得られた経験は、将来のユースケースを実装するためのブループリントを作成するのに役立ちます。
+ MVP の成功を測定するメトリクス。
+ MVP フェーズ (ソリューションの増加) を超えるデータソリューションの望ましい範囲。
ソリューションの技術的な機能を特定するには、データユーザーエクスペリエンスから逆算します。MVP では、ユーザーエクスペリエンスを満たすために必要な最小限の機能を選択します。ライトハウスのユースケースを選択するときは、次の点を考慮してください。
+ クラウド成熟度の高いユースケース
+ アドバンストデータユーザーのユースケース
+ 実現可能なビジネス価値を提供するユースケース
+ ベースラインデータソリューション機能から始めて要件を満たすことができるユースケース
## 起動フェーズ
すべての利害関係者が対象範囲とサポートされているユースケースについて調整したら、データメッシュベースのデータソリューションの MVP を構築します。スクラムやかんばんなどのアジャイルプラクティスを採用して、価値を実現するための反復的な構築アプローチを採用します。MVP のロードマップとマイルストーンを定義し、データガバナンスメカニズムを確立します。起動フェーズには、以下の主要なアクティビティが含まれます。
+ データメッシュのデータドメインを特定します。
+ ドメインのテナンシーを定義します。
+ データソリューションにライトハウスのユースケースを追加します。
+ データソリューションでライトハウスのユースケースをサポートするデータ製品を追加します。
+ データ製品のビジネスメタデータと技術メタデータを定義します。
+ データアクセス管理ワークフローを構築します。
+ コンシューマーチームのデータアクセスパターンを構築します。
+ セキュリティとコンプライアンスのガードレールを構築します。
+ データ品質とデータ系統を測定するツールを構築します。
+ オブザーバビリティツールを構築して、ユーザーへの通知、リソースの使用のモニタリング、成功メトリクスの追跡を行います。
+ MVP を本番環境にロールアウトします。
+ 教育およびプロモーション活動を行います。
MVP フェーズの最後に、結果を評価して起動フェーズの成功を測定します。
## スケールフェーズ
このフェーズでは、MVP フェーズの結果に基づいて、完全なソリューションの範囲を繰り返しながら、MVP ソリューションを拡張します。MVP フェーズ後に実装が予定されている機能を紹介し、早期導入のユースケースのサポートを追加します。機能の拡張、追加、ソリューションの運用と保守についてステークホルダーに教育し続けます。
## 進化フェーズ
データソリューションを構築する場合、完了することはありません。構築した内容を見直して、ソリューションのライフサイクルを管理します。ビジネスユーザーのニーズを満たす最適化と、新機能または拡張機能を導入します。例えば、生成人工知能 (生成 AI) 機能を追加して、データ製品のビジネスメタデータを強化します。データソリューションに遅延アダプターのユースケースを追加します。
次の図は、各フェーズでサポートされているビジネスユースケースのアクティビティと変更の概要を示しています。
ライトハウスのユースケースに関連するユーザーは、データメッシュベースのデータソリューションを最初に採用します。スケールフェーズでは、より多くの早期導入者がデータソリューションを使用し始めます。進化段階では、後期導入者が続きます。