È necessaria un'architettura data-mesh per condividere i dati tra i reparti vendite, prodotto e marketing su Cloud Storage e BigQuery. Come si dovrebbero organizzare progetti, archiviazione, set di dati e condivisione per abilitare la proprietà e la scoperta dipartimentale?

L'opzione corretta abilita un'architettura data mesh fornendo a ciascun reparto la proprietà e l'autonomia sui propri dati. Creare progetti separati per ogni reparto consente la gestione indipendente delle risorse e dei costi. Consentire ai reparti di creare i propri bucket Cloud Storage e set di dati BigQuery promuove la proprietà del dominio. L'utilizzo di Dataplex per mappare i data lake (Cloud Storage) e i set di dati BigQuery a zone specifiche consente la governance centralizzata, la scoperta e la gestione dei metadati, pur mantenendo la proprietà distribuita. Questo approccio supporta la condivisione e la scoperta dei dati tra i reparti, come richiesto. Le altre opzioni sono meno efficaci: La prima opzione, pur creando progetti per reparto, si basa sull'IT per l'amministrazione dei gruppi, il che non supporta pienamente l'autonomia del reparto. La seconda opzione introduce Analytics Hub, che è utile per la condivisione esterna, ma non affronta direttamente la governance interna e la mappatura dei dati come Dataplex. La terza opzione propone un approccio centralizzato con un unico progetto e bucket/set di dati centrali, che è l'opposto di un'architettura data mesh e non promuove la proprietà dipartimentale.