Data Mesh – für die Dezentralisierung der Datenhoheit, Konsolidierung von Erkenntnissen und Förderung datengesteuerter Innovationen
Was ist Data Mesh
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Datenstrukturen effizient, skalierbar und flexibel zu gestalten. Data Mesh bietet einen innovativen Ansatz, der diese Anforderungen erfüllt, indem er traditionelle, zentralisierte Datenarchitekturen durch eine domänenorientierte Struktur ersetzt.
Kernprinzipien von Data Mesh:
- Domänenorientiertes Dateneigentum
Die Verantwortung für die Daten wird auf die Teams verteilt, die der Quelle oder der Nutzung dieser Daten am nächsten sind, wodurch sichergestellt wird, dass die Fachkompetenz in der Domäne die Datenqualität und -nutzbarkeit fördert. - Daten als Produkt
Daten werden als Produkt behandelt, d. h. sie müssen zugänglich, zuverlässig und gut dokumentiert sein, ähnlich wie ein Produkt, das externen Kunden angeboten wird. - Self-Service-Dateninfrastruktur
Teams verwenden standardisierte Tools und Plattformen, um ihre eigenen Datenprozesse zu verwalten, wodurch die Abhängigkeit von zentralen IT-Teams verringert wird. - Föderierte Governance
Ein Rahmenwerk aus gemeinsamen Regeln und Standards gewährleistet Konsistenz und Compliance und bietet gleichzeitig Flexibilität für einzelne Bereiche.
Benefits
Data Mesh überträgt die Verantwortung für Daten auf die jeweiligen Fachbereiche (Domänen) und fördert so:
- Dezentralisierung
Domänen steuern ihre eigenen Datenprodukte, was Entscheidungswege verkürzt. - Skalierbarkeit
Der Ansatz ermöglicht ein organisches Wachstum, ohne dass zentrale Engpässe entstehen. - Interoperabilität
Standardisierte Datenprodukte sorgen dafür, dass Domänen effizient miteinander arbeiten können. - Agilität
Unternehmen reagieren schneller auf sich verändernde Anforderungen, da Domänen flexibel agieren können.
Dieser Ansatz eignet sich besonders für Organisationen mit komplexen Datenlandschaften, z. B. in den Bereichen Finanzen, Einzelhandel, Technologie, Pharma oder Fertigung, wo mehrere Teams zeitnahen Zugriff auf domänenspezifische Daten benötigen.
In Data Mesh verwendete Technologien und Tools
Bei Data Mesh geht es um einen organisatorischen Ansatz. Dafür ist ein kultureller Wandel erforderlich, der sich auf die Stärkung von Teams und die Förderung der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Bereichen konzentriert. Es handelt sich nicht nur um eine technische Lösung, sondern um ein strategisches Umdenken in der Art und Weise, wie Organisationen mit ihren Daten umgehen.
Die verwendete Technologie ist besonders wichtig. Nur benutzerfreundliche Lösungen werden von den Teams in den einzelnen Bereichen akzeptiert.
Traditionelle Systeme wie Data Warehouses und Data Lakes können auch in Data Mesh verwendet werden. Ihre Nutzung muss nur von monolithischen Systemen auf mehrere dezentrale Datenrepositorys verlagert werden. Cloud-Plattformen und cloudbasierte Technologien eignen sich ebenfalls gut für Daten-Mesh. Folgende technische Stacks sind für die Implementierung von Daten-Mesh besonders beliebt:
- AWS3 mit Athena
- Microsoft Azure Stack mit Synapse Analytics
- Google Cloud mit Big Query
- Snowflake mit dbt
- Databricks
Unser
Ansatz
Wir haben bereits zahlreiche branchenübergreifende Data-Mesh-Projekte erfolgreich umgesetzt. Unser bewährter Ansatz gliedert sich in vier zentrale Phasen.
Zu Beginn evaluieren wir Ihre bestehende Datenarchitektur, identifizieren potenzielle Schwachstellen und entwickeln gemeinsam mit Ihnen eine individuell zugeschnittene Data-Mesh-Strategie.
Anschließend definieren wir klare Domänen und etablieren ein Governance-Modell, das Verantwortlichkeiten präzise verteilt und eine effektive Zusammenarbeit gewährleistet.
In der dritten Phase unterstützen wir Sie bei der Auswahl und Integration passender Technologien, darunter Kubernetes, Data Lakehouses oder API-First-Tools, um den Data-Mesh-Ansatz technisch umzusetzen.
Abschließend schulen wir Ihre Teams, um sie optimal auf den Umgang mit der neuen Architektur vorzubereiten, und begleiten Sie bei der schrittweisen Skalierung Ihrer Data-Mesh-Infrastruktur, um langfristigen Erfolg sicherzustellen.
Alternativen
zu Data Mesh
Obwohl Data Mesh ein zukunftsweisender Ansatz ist, gibt es Alternativen, die je nach Unternehmensanforderung geeignet sein können:
- Zentralisierte Data Warehouses: Ideal für Unternehmen mit weniger komplexen Datenanforderungen.
- Data Lakes: Eine flexible Option für die Speicherung großer, unstrukturierter Datenmengen.
- Data Fabric: Automatisierter Ansatz zur Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen und zur Bereitstellung von Erkenntnissen aus diesen Daten
- Hybridansätze: Kombination aus zentralisierten und dezentralisierten Strukturen, geeignet für Unternehmen im Übergang.
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