Im modernen Geschäftsumfeld spielen Daten eine zentrale Rolle, aber deren effiziente Verwaltung stellt oft eine große Herausforderung dar. Aufgrund des stetig wachsenden Volumens, der Vielfalt und Geschwindigkeit von Daten stoßen traditionelle Datenarchitekturen oft an ihre Grenzen. Wie lässt sich gewährleisten, dass Daten stets zugänglich, zuverlässig und sicher sind, während gleichzeitig Flexibilität, Skalierbarkeit und Innovation gefördert werden?
Dieser Artikel beleuchtet zwei innovative Datenarchitekturen, die diesen Herausforderungen begegnen: Data Fabric und Data Mesh. Beide Ansätze zielen darauf ab, die Skalierung der Dateninfrastruktur zu ermöglichen, setzen jedoch unterschiedliche Schwerpunkte, insbesondere im Bereich der Datenverwaltung. Hier erfahren Sie, worin die Unterschiede bestehen und worauf bei der Auswahl geachtet werden sollte.
Was ist Data Fabric?
Laut Gartner beschreibt Data Fabric eine Datenarchitektur, die eine integrierte Schicht von Daten und Verbindungsprozessen darstellt. Data Fabric ermöglicht die Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung integrierter und wiederverwendbarer Daten in unterschiedlichen Umgebungen durch kontinuierliche Analysen über vorhandene Metadaten hinweg.
Data Fabric erleichtert sowohl den menschlichen als auch den maschinellen Zugriff und die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen. Durch die kontinuierliche Erkennung und Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Anwendungen werden geschäftsrelevante Beziehungen zwischen Datenpunkten sichtbar. Diese schnell verfügbaren Erkenntnisse fördern fundierte Entscheidungen und bieten mehr Mehrwert als traditionelle Datenverwaltungspraktiken.
Data Fabric kann als eine Art Schicht betrachtet werden, die das gesamte Datenökosystem abdeckt und Daten für verschiedene Anwendungsfälle wie Analysen, Berichte, maschinelles Lernen und operative Anwendungen bereitstellt.
Vorteile einer Data Fabric-Datenarchitektur
Reduktion von Datensilos und Komplexität: Schaffung einer konsistenten und kohärenten Datenansicht im gesamten Unternehmen.
Verbesserung der Datenagilität und -geschwindigkeit: Ermöglichung des Self-Service-Zugriffs auf Daten und deren Bereitstellung für Datenkonsumenten.
Erhöhung des Datenvertrauens und der Compliance: Sicherstellung der Datenqualität und Governance über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg.
Förderung von Skalierbarkeit und Innovation: Integration und Freigabe von Daten über verschiedene Umgebungen hinweg.
Was ist Data Mesh?
Data Mesh ist ein Konzept für eine Datenarchitektur, das den Besitz und die Verwaltung von Daten dezentralisiert und von einem zentralisierten Modell zu einem verteilten Modell übergeht. Das Hauptziel ist es, jedem Geschäftsbereich die Autonomie und das Eigentum an seinen Daten zu übertragen, um die Gesamteffizienz des Unternehmens zu steigern.
In einer Data Mesh-Datenarchitektur werden Daten als verteilte, bereichsorientierte Produkte betrachtet, wobei jede Geschäftsdomäne die Verantwortung für ihre Daten übernimmt. Dieser Ansatz fördert ein verteiltes Governance- und Qualitätssystem, bei dem jeder Bereich seine Daten entsprechend den spezifischen Anforderungen verwaltet.
Man kann sich Data Mesh als ein Netzwerk von Datenknoten vorstellen, von denen jeder auf einen bestimmten Bereich spezialisiert ist. Diese Knoten werden von Teams verwaltet, die sich mit den jeweiligen Daten und Anwendungsfällen auskennen. Jeder Knoten stellt seine Daten über APIs oder Datenspeicher bereit, die gemeinsamen Standards und Protokollen folgen.
Vorteile einer Data Mesh-Datenarchitektur
- Erhöhte Datenautonomie und -zusammenarbeit: Domänenteams verwalten und kontrollieren ihre Datenprodukte selbst.
- Verbesserte Reaktionsfähigkeit und Flexibilität: Fachteams können ihre Datenprodukte an ihre Bedürfnisse und ihr Feedback anpassen.
- Förderung von Innovation und Experimentierfreudigkeit: Nutzung des Fachwissens und der Datenkenntnisse der Domänenteams.
- Skalierbarkeit und Belastbarkeit: Verteilung von Daten auf mehrere Knoten und Plattformen.
Data Fabric vs. Data Mesh: Wie trifft man die richtige Wahl für die Datenarchitektur?
Data Fabric und Data Mesh schließen sich nicht gegenseitig aus, sondern ergänzen sich. Je nach Datenreife, Komplexität und den Zielen Ihres Unternehmens können Sie eine der beiden Datenarchitekturen bevorzugen oder eine hybride Lösung wählen, die beide Ansätze vereint.
Ein hybrider Ansatz kombiniert die Vorteile von Data Fabric und Data Mesh. Diese Datenarchitektur ist ideal für Unternehmen, die sowohl Datenintegration als auch Dezentralisierung anstreben. Sie hilft, Kompromisse wie Datenduplikation versus Latenz und Governance versus Autonomie auszugleichen.
Die Implementierung einer hybriden Datenarchitektur bringt jedoch Herausforderungen mit sich:
- Komplexe und teure Infrastruktur: Unterstützung sowohl zentraler als auch dezentraler Datenverwaltung.
- Unklarheiten über Eigentümerschaft und Verantwortlichkeit: Differenzen zwischen Bereichen und Teams bezüglich der Datenkontrolle.
- Probleme mit der Datenqualität und -verwaltung: Herausforderungen durch Duplizierung und inkonsistente Datenabfolge.
- Sicherheits- und Datenschutzprobleme: Schutz der Daten über verschiedene Knotenpunkte hinweg.
Schritte nach der Wahl der Datenarchitektur
Nach der Entscheidung für Data Fabric, Data Mesh oder eine Hybridlösung sollten Sie folgende Schritte befolgen, um Ihre Datenarchitektur erfolgreich umzusetzen:
- Definieren Sie Ihre Datenziele und -ergebnisse
- Bewerten Sie Ihre Datenlandschaft und -kapazitäten
- Entwerfen Sie Ihre Datenarchitektur und -lösung
- Implementieren und testen Sie Ihre Datenarchitektur
- Überwachen und optimieren Sie Ihre Datenarchitektur
Data Fabric und Data Mesh sind zwei innovative Ansätze zur effektiven Verwaltung und Integration Ihrer Daten. Je nach den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens können Sie sich für eine dieser Datenarchitekturen entscheiden. Gerne unterstützen wir Sie bei der Auswahl und Implementierung der passenden Datenarchitektur. Kontaktieren Sie uns für ein erstes Gespräch – unser End-to-End-Ansatz begleitet Sie von der Entscheidungsfindung bis zur erfolgreichen Umsetzung.
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