多数の事業部門やグループ会社を抱える大規模組織では、データガバナンスを強化するとデータ利用の自由度が制限される一方で、データ民主化を推進するとデータ品質やセキュリティの統制が困難になる、というデータマネジメント上の課題がある。データメッシュとデータファブリックはいずれも散在するデータの管理・活用のためのアプローチであり、併用することでデータガバナンスとデータ民主化の両立を図ることができる。本稿では、両者の違いを整理し、それぞれの役割と補完関係を解説する。
データメッシュとデータファブリックは、いずれも企業内に散在するデータを管理し、活用するためのアプローチであるが、前者は組織や企業文化の面から、後者は技術やアーキテクチャの面から課題に取り組むものである。
データメッシュは、中央のIT部門（データ基盤チーム）にデータ管理を全て任せるのではなく、業務を最もよく理解している各事業部門（ドメイン）が自らの責任でデータを管理・公開するという組織論に基づいたデータマネジメント手法である。データメッシュの実現に必要な要件は、次の3つである。
ドメイン指向のデータ所有（Domain Ownership）：業務を理解している現場のチームに、データパイプラインの構築やデータ品質の維持を行うスキルと責任をもたせること。
データプロダクト（Data as a Product）の思想：データを「社内の他部門ユーザー（顧客）に提供する製品」として扱い、ドキュメントやAPI、利用規約を整備すること。
連邦型ガバナンス（Federated Computational Governance）：データの所有は各部門に任せるものの、「セキュリティ基準」「命名規則」「個人情報の扱い」などの全社共通ルールは中央のIT部門が定義し、それをデータカタログなどで自動的に監視・適用すること。
データファブリックは、オンプレミス、クラウド、SaaSなど、社内のあらゆる場所に点在するデータソースを、メタデータを介して論理的に統合するデータマネジメントのアーキテクチャである。
図1に、データメッシュとデータファブリックの違いをまとめた。データファブリックは、物理的に一箇所（データレイクなど）に集めなくても、データカタログ、アクセス制御、データ連携などの機能を組み合わせ、分散したデータを論理的に統合することで、既存のシステム環境を大きく変えることなく、メタデータ管理の自動化によってデータ管理者の負担を軽減するという効果をもたらす。