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Data Mesh – Was ist das?

Data Mesh ist ein moderner Ansatz für Datenarchitekturen, der darauf abzielt, die Art und Weise zu verändern, wie große Organisationen ihre Daten verwalten und nutzen..Er verlagert den Fokus von zentralisierten Datenpools und -lagern auf ein dezentrales Modell, bei dem die Verantwortung und das Eigentum an Daten auf verschiedene Teams verteilt sind. Dieses Konzept gewinnt an Bedeutung, da Organisationen agiler in ihrem Datenmanagement und ihren Analysefähigkeiten werden möchten.

Data Mesh und seine Entstehung

Die traditionelle Datenarchitektur stützt sich häufig auf monolithische Datensysteme, die zu Engpässen werden können, wenn die Datenmengen wachsen und die Vielfalt der Datenquellen zunimmt. Data Mesh wurde 2019 von Zhamak Dehghani konzipiert, um diese Herausforderungen zu überwinden, indem ein Paradigmenwechsel in der Verwaltung und Nutzung von Daten in Organisationen implementiert wird. Der Ansatz zielt darauf ab, die Verantwortlichkeit für Daten näher an die Quelle ihrer Entstehung zu bringen und so die Effizienz und Qualität der Datenverarbeitung zu erhöhen.

Die vier Schlüsselprinzipien von Data Mesh

Data Mesh basiert auf vier grundlegenden Prinzipien:

Domänenorientierter dezentraler Datenbesitz: Jedes Team oder jede Domäne innerhalb einer Organisation ist für den Lebenszyklus ihrer eigenen Daten verantwortlich. Eine Domäne bezieht sich auf einen bestimmten Geschäftsbereich oder ein funktionales Team innerhalb einer Organisation, das für bestimmte Daten und Prozesse verantwortlich ist. Dies fördert die Verantwortlichkeit und stellt sicher, dass die Teams den Kontext und die Qualität ihrer Daten verstehen. Durch diese Dezentralisierung wird nicht nur das Engagement der Teams erhöht, sondern auch die Reaktionsfähigkeit auf sich ändernde Anforderungen.
Daten als Produkt: Daten sollten wie ein Produkt behandelt werden, wobei die Teams als Produktverantwortliche agieren. Dazu gehört die Bereitstellung klarer Dokumentationen, die Gewährleistung hoher Qualität und die Sicherstellung, dass Daten für andere Teams auffindbar und nutzbar sind. Dieser Ansatz fördert eine kundenorientierte Denkweise in Bezug auf Daten, wodurch deren Nutzung optimiert wird.
Self-Service-Dateninfrastruktur: Eine Self-Service-Infrastruktur ist entscheidend, um es den Teams zu ermöglichen, ihre eigenen Datenprodukte zu verwalten, ohne stark auf ein zentrales Datenteam angewiesen zu sein. Dazu gehören Werkzeuge für die Datenaufnahme, Transformation, Speicherung und den Zugriff. Durch diese Infrastruktur können Teams selbstständig arbeiten und Innovationen schneller umsetzen.
Föderierte rechnergestützte Governance: Governance ist wichtig, um Compliance, Sicherheit und Qualität über dezentrale Datenprodukte hinweg sicherzustellen. Ein föderierter Ansatz ermöglicht gemeinsame Richtlinien und gibt den Domänen dennoch die Flexibilität, diese auf eine für ihre spezifischen Bedürfnisse geeignete Weise umzusetzen. Damit wird ein Gleichgewicht zwischen Freiheit und Kontrolle geschaffen.

Vorteile der Umsetzung einer Data Mesh-Architektur

Die Implementierung einer Data Mesh-Architektur kann mehrere Vorteile bieten:

Skalierbarkeit: Durch die Dezentralisierung der Datenhoheit können Organisationen ihre Datenprozesse effektiver skalieren, da jedes Team Verantwortung für seine eigenen Daten übernimmt. Diese Struktur fördert auch eine schnellere Anpassung an neue Anforderungen und ein effektiveres Management von großen Datenmengen.
Agilität: Teams können schnell an ihren Datenprodukten arbeiten, ohne auf Unterstützung oder Ressourcen zentraler Teams warten zu müssen. Diese Agilität ist entscheidend in einem dynamischen Geschäftsumfeld, in dem Entscheidungen schnell getroffen werden müssen.
Verbesserte Datenqualität: Teams, die für ihre Daten verantwortlich sind, sind motivierter, deren Qualität zu erhalten, was zu besseren Erkenntnissen und Entscheidungen führt und die Nutzung der Daten für Automatisierung und ML/KI möglich macht. Die Nähe der Verantwortlichen zum eigentlichen Inhalt der Daten fördert eine höhere Sensibilität für deren Genauigkeit und Relevanz.
Erhöhte Zusammenarbeit zwischen den Teams: Die Behandlung von Daten als Produkt fördert die Zusammenarbeit zwischen Teams und ermutigt sie, Erkenntnisse auszutauschen und die Daten anderer Teams zu nutzen. Diese kollaborative Haltung kann Innovationen vorantreiben und Synergien schaffen.

Herausforderungen bei der Implementierung von Data Mesh

Obwohl Data Mesh erhebliche Vorteile bietet, gibt es auch Herausforderungen:

Kultureller Wandel innerhalb der Organisation: Der Übergang zu einer Data Mesh-Architektur erfordert einen erheblichen Wandel in der Unternehmenskultur, wobei die Teams neue Verantwortlichkeiten und Arbeitsweisen übernehmen müssen. Dieser Wandel kann Widerstände hervorrufen und muss aktiv gemanagt werden.
Komplexität in der Governance-Struktur: Die Gewährleistung einer konsistenten Governance über dezentrale Teams hinweg kann kompliziert sein und erfordert klare Richtlinien und Rahmenbedingungen. Eine effektive Kommunikation und Koordination zwischen den verschiedenen Domänen ist hier essenziell.
Einsatz neuer Werkzeuge und Infrastruktur: Organisationen müssen möglicherweise in neue Werkzeuge und Infrastrukturen investieren, um eine Self-Service-Umgebung für das Datenmanagement zu unterstützen. Dies kann mit erheblichen Kosten und Schulungsaufwänden verbunden sein.

Implementierungsschritte für eine erfolgreiche Data Mesh-Architektur

Um eine Data Mesh-Architektur umzusetzen, sollten Organisationen folgende Schritte in Betracht ziehen:

Aktuellen Stand bewerten: Die bestehende Datenarchitektur bewerten und Schmerzpunkte im Zusammenhang mit Skalierbarkeit, Dateneigentum und Zugriff identifizieren. Eine gründliche Analyse hilft dabei, gezielte Maßnahmen zu entwickeln.
Domänen definieren: Die verschiedenen Domänen innerhalb der Organisation identifizieren, die das Eigentum an ihren jeweiligen Datenprodukten übernehmen werden. Dies sollte auf Basis von Fachgebieten oder Geschäftsbereichen erfolgen.
Datenprodukte entwickeln: Die Teams dazu ermutigen, ihre Daten als Produkte zu behandeln und die notwendigen Ressourcen für Dokumentation, Qualitätssicherung und Auffindbarkeit bereitzustellen. Workshops oder Schulungen können hierbei unterstützend wirken.
Governance-Richtlinien festlegen: Einen Rahmen für föderierte Governance schaffen, der Autonomie mit Compliance und Qualitätssicherung in Einklang bringt. Klare Rollen und Verantwortlichkeiten sind entscheidend für den Erfolg.
In Infrastruktur investieren: Sicherstellen, dass die notwendigen Werkzeuge und Plattformen vorhanden sind, um Self-Service-Fähigkeiten im Datenmanagement zu ermöglichen. Hierbei sollte auch auf Interoperabilität und Benutzerfreundlichkeit geachtet werden.
Kollaborative Kultur fördern: Eine Kultur der Zusammenarbeit und gemeinsamen Verantwortung für Daten in der gesamten Organisation fördern. Regelmäßige Treffen zur Vernetzung der Teams können den Austausch von Best Practices unterstützen.

Fazit: Zur Relevanz von Data Mesh für moderne Organisationen

Data Mesh stellt eine bedeutende Weiterentwicklung in der Verwaltung von Datenbeständen in Organisationen dar. Durch die Dezentralisierung des Eigentums und die Behandlung von Daten als Produkt können Organisationen ihre Agilität, Skalierbarkeit und Gesamteffektivität bei der Nutzung von Daten für Entscheidungen verbessern. Ein erfolgreicher Implementierungsprozess erfordert jedoch sorgfältige Planung, kulturellen Wandel und kontinuierliche Governance-Bemühungen, um sicherzustellen, dass die Vorteile realisiert werden, ohne neue Herausforderungen nach sich zu ziehen.

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