Data Mesh vs. Data Fabric: Welche sollte ich wählen?

Zentralisierte oder dezentralisierte Data Governance?

Sollten Sie Ihr Datenmanagement für eine bessere Kontrolle zentralisieren oder für mehr Flexibilität dezentralisieren? Die Antwort ist vielleicht nicht so einfach, wie sie scheint.

Datenstruktur und Data Mesh bieten zwei unterschiedliche Ansätze für die Verwaltung und gemeinsame Nutzung von Daten in einem Unternehmen. Sie werden oft im Gegensatz zueinander diskutiert: Data Fabric legt den Schwerpunkt auf zentralen Datenzugriff, Governance und Sicherheit, während Data Mesh ein demokratischeres und dezentraleres Modell fördert.

Beide Ansätze zielen auf die Bewältigung gemeinsamer Datenprobleme ab, darunter:

• Sicherstellen, dass die richtigen Daten die richtigen Personen zur richtigen Zeit erreichen, um die Produktivität zu maximieren.
• Gewährleistung von Datengenauigkeit, Beständigkeit und -vollständigkeit.
• Schutz sensibler Daten vor unberechtigtem Zugriff.

Keines der beiden Modelle ist eine perfekte Lösung für die meisten Unternehmen, da jedes seine Stärken und Grenzen hat. Es besteht jedoch eine große Chance, Elemente beider Ansätze zu kombinieren, um ein Governance-Modell zu schaffen, das den Anforderungen Ihres Unternehmens am besten entspricht.

Was ist Data Fabric?

Data Fabric ist eine einheitliche semantische Schicht, die unterschiedliche Datenquellen und Anwendungen integriert. Sie ermöglicht wiederverwendbare Datenpipelines, Daten-Lakehouse und Metadaten . Dieser Ansatz verbessert die Interoperabilität, rationalisiert den Datenzugriff und zentralisiert die Sicherheit und Compliance.

Wenn man sich jedoch zu sehr auf ein einziges Architekturparadigma verlässt, kann dies zu kostspieligen Abhängigkeiten, erhöhter Komplexität und scalability führen, die Innovationen verhindern. Das Konstrukt der "Datenplattform" ist ein praktisches Beispiel für das Konzept der Datenstruktur, doch wenn es starr angewendet wird, kann es zu Engpässen führen, die nur schwer zu überwinden sind.

Was ist Data Mesh?

Data Mesh ist eine dezentralisierte Datenarchitektur und ein Betriebsmodell, das es bereichsspezifischen Teams ermöglicht, die Verantwortung für ihre Daten zu übernehmen und sie wie ein Produkt zu behandeln. Durch die Förderung eines föderiertes Governance-Modellhält sich das Data Mesh an unternehmensweite Richtlinienstandards, während es den Teams die Möglichkeit gibt, eigenständige Entscheidungen zu treffen. Dieses Modell fördert eine Kultur der Verantwortlichkeit und stellt die Datenqualität an der Quelle sicher.

Die Angleichung verschiedener Governance-Standards über mehrere Bereiche hinweg kann jedoch zu Inkonsistenzen bei Datendefinitionen und Sicherheitsrisiken führen, wenn sie nicht kohärent gehandhabt wird. Die ordnungsgemäße Umsetzung einer Data-Mesh-Strategie erfordert einen starken Framework , um die Interoperabilität zwischen den Teams zu gewährleisten.

Lehren aus dem Zeitalter von "Big Data"

In der Vergangenheit tendierten große Unternehmen zu Data Fabric, da Cloud wie Microsoft, Amazon, Google, Snowflake und Databricks zentralisierte big data förderten. Das Cloud wurde zur "Single Source of Truth", die riesige Mengen an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten standardisieren und verwalten sollte.

Als jedoch die Datenmengen explodierten, hatten die Datenteams Mühe, Klarheit und Beständigkeit zu bewahren. Viele Teams hatten schließlich keinen Zugang zu gut verwalteten Daten, griffen auf nicht verwaltete Tabellen zurück oder verließen sich auf IT-Abteilungen, was zu weiteren Verzögerungen und Komplexität führte. Das Versprechen der big data verwandelte sich in eine unübersichtliche, nicht zu verwaltende Datenflut.

Ist ein hybrider Ansatz die Zukunft?

Um die Herausforderungen von big data zu bewältigen, ziehen Unternehmen zunehmend einen hybriden Ansatz in Betracht, der die Prinzipien von Data Fabric und Data Mesh kombiniert. Laut der Gartner-Studie "2024 Evolution of Datenmanagement Survey" haben 22 % der Unternehmen Data Fabric implementiert, 26 % haben Data Mesh eingeführt und 13 % nutzen bereits beides^.1 Es wird erwartet, dass die Zahl der Unternehmen, die einen hybriden Ansatz verfolgen, in den nächsten Jahren zunehmen wird.

Ein hybrider Ansatz nutzt die komplementären Stärken von Data Fabric und Data Mesh. Gartner prognostiziert: "Bis 2028 werden 80 % der autonomen Datenprodukte, die 'AI-Ready Data'-Anwendungsfälle unterstützen, aus einer Fabric- und Mesh-Architektur hervorgehen, die sich gegenseitig ergänzen. "² In diesem Fall fungiert die Data Fabric als grundlegende Datenmanagement , während das Data Mesh den Framework die Bereitstellung hochwertiger Datenprodukte bildet.

Warum ein hybrider Ansatz wichtig ist

Ein hybrides Modell gewährleistet ein starkes Daten-Stewardship durch die Vereinheitlichung von Datendesign und Governance (Data Fabric) bei gleichzeitiger Wahrung der Agilität und des bereichsspezifischen Kontexts (Data Mesh). Mit diesem Ansatz werden zentrale Datenteams von Gatekeepern zu Mediatoren, die die bereichsspezifischen Teams bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität und Beständigkeit unterstützen. Die zentralisierte Governance legt unternehmensweite Standards fest, während die föderierte Autonomie sicherstellt, dass das Fachwissen der Domäne die Datennutzung effektiv gestaltet.

In einer hybriden Datenarchitektur ist eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit weiterhin unerlässlich. Unternehmen müssen zentralisierte Governance-Prinzipien mit bereichsspezifischen Erkenntnissen in Einklang bringen, um sicherzustellen, dass Datenprodukte auffindbar, vertrauenswürdig und leicht zugänglich bleiben.

Die Wahl des richtigen Ansatzes

Bei der Wahl der data governance Ihres Unternehmens sollten Faktoren wie die Unternehmensgröße, die Vielfalt und Komplexität der Datenquellen, die Abteilungsstruktur und die gesetzlichen Anforderungen berücksichtigt werden.

Viele wachsende Unternehmen sind erfolgreich, wenn sie zunächst eine zentralisierte Governance einführen und dann die Prinzipien auf bereichsspezifische Bereiche ausweiten. Einige große, komplexe Unternehmen müssen jedoch angesichts der vorhandenen Datenmengen und der Komplexität möglicherweise zunächst mit Bereichsteams zusammenarbeiten, um Governance-Standards effektiv einzuführen.

Letztendlich ist der hybride Ansatz der gewünschte Endzustand, der die notwendige Flexibilität und Kontrolle bietet, um Ihre Daten zu nutzen und mit maximaler Leistung zu arbeiten.

1 2024 Gartner Evolution of Datenmanagement Survey, Gartner, 2024
2 Wie Datenverantwortliche die Debatte um Data Fabric und Mesh schlichten können, Gartner, 2025

Über Nick Johnson

Nick Johnson ist Senior Product Marketing Manager für HCL Informix, Actian Ingres und Partner bei Actian. Er hat das Messaging und die Positionierung bei Unternehmen wie Neo4j, Microsoft, SAS und Orbit verfeinert und sich dabei auf Datenbanktechnologien konzentriert. Zu Nicks Hintergrund gehört die Erstellung von überzeugenden Fallstudien, Partnerberichten und Lösungsbeschreibungen. Folgen Sie ihm auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/nicholasalanjohnson. Nick schreibt im Actian-Blog über Innovationen im Bereich Transaktionsdatenbanken und Anwendungsfälle von Partnerschaften. Schauen Sie sich seine neuesten Beiträge an, um mehr über die Maximierung von DB-Investitionen zu erfahren.