5 Gründe für die Umstellung von Unternehmen auf Data Mesh

Daten sind zum Lebenselixier von Unternehmen geworden und treiben Innovation, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit voran. Doch inmitten des exponentiellen Datenwachstums stehen Unternehmen vor der Herausforderung, sinnvolle Erkenntnisse und Werte aus ihren Datenbeständen abzuleiten. Die Komplexität des Datenmanagement verschärft diesen Kampf, da traditionelle Ansätze - die oft zentralisiert und monolithisch sind und in einem Daten-Lake oder -Warehouse verankert sind - den vielfältigen Anforderungen und der Dynamik moderner Datenökosysteme nicht gerecht werden.

Vor diesem Hintergrund zeichnet sich ein neues Paradigma ab: Datengeflecht. Dieser innovative Ansatz für das Datenmanagement stellt eine Abkehr von den traditionellen zentralisierten Modellen dar und bietet ein dezentrales Framework , das Unternehmen in die Lage versetzt, das volle Potenzial ihrer Datenbestände zu erschließen.

In diesem Artikel befassen wir uns mit den Faktoren, die den Enthusiasmus für die Datenverflechtung und die Dezentralisierung des Datenmanagement erklären: Faktoren, die mit dem wirtschaftlichen Druck und der Wettbewerbsfähigkeit zusammenhängen, die auf den Unternehmen lasten, und Faktoren, die mit der Entstehung der Datenverflechtung selbst zusammenhängen.

Grund 1: Wirtschaftliche Zwänge

Führungskräfte stehen zunehmend unter dem Druck, ihre Investitionen in Dateninfrastruktur und -management zu rechtfertigen. Trotz erheblicher Ressourcen, die in den letzten zehn Jahren für diese Initiativen bereitgestellt wurden, bleibt die Messung greifbarer wirtschaftlicher Erträge eine große Herausforderung.

Diese Frustration rührt daher, dass es nicht möglich ist, Dateninvestitionen mit konkreten finanziellen Ergebnissen zu korrelieren, was zu Unsicherheit und Unzufriedenheit bei den Beteiligten führt.

Grund 2: Wettbewerbsfähigkeit und die Auswirkungen der KI

Die Angst, die Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren, weil man nicht in der Lage ist, die sich rasch demokratisierenden Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz zu nutzen, sorgt ebenfalls für Frustration. Bis vor kurzem war die Entwicklung von KI-Modellen ein langwieriger und riskanter Prozess mit ungewissem Ausgang. Die rasche Entwicklung hochleistungsfähiger, kostengünstiger und leicht integrierbarer Standardmodelle hat das Spiel völlig verändert.

Es ist heute möglich, innerhalb weniger Tage einen Prototyp einer KI-Anwendung zu erstellen, indem man Regalmodelle anpasst und kombiniert. Die Skalierung erfordert jedoch, dass diese Modelle mit Daten gefüttert werden, die qualitativ hochwertig, nachvollziehbar, sicher, konform usw. sind. Kurz gesagt, gut verwaltete Daten üben zusätzlichen Druck auf zentralisierte Datenmanagement aus.

Grund 3: Flexibilität bei der Umsetzung

Andere Faktoren stehen in direkterem Zusammenhang mit dem Wesen des Datennetzes selbst: Es handelt sich nicht um eine Architektur, eine Sprache, eine Methode oder gar eine Technologie - allesamt oft komplexe, kontroverse und kontroversielle Themen.

Data Mesh legt einfach ein paar leicht verständliche Prinzipien fest, und diese Prinzipien sind nicht präskriptiv - sie können auf tausend verschiedene Arten umgesetzt werden.

Grund 4: Befürwortung und Enthusiasmus

Die Grundsätze der Datenvernetzung sind auch nicht rein akademisch: Sie übertragen die Praktiken, die es großen Softwareunternehmen ermöglicht haben, die Komplexität ihrer Systeme zu beherrschen und gleichzeitig mit hohem Tempo Innovationen voranzutreiben, auf die Welt der analytischen Daten. Data Mesh basiert auf starken theoretischen und empirischen Grundlagen - es ist sehr schwer, der von Dehghani entwickelten Argumentation zu widerstehen.

Es hat die seltene Eigenschaft, dass es leicht die Unterstützung, ja sogar den Enthusiasmus der Datenteams gewinnt, auch auf der Ebene der Entscheidungsfindung . Diese Einstimmigkeit begrenzt den Widerstand gegen Veränderungen, sorgt für eine starke Unterstützung und erklärt zum Teil die rasche weltweite Einführung.

Grund 5: Zugänglichkeit und Kosteneffizienz

Die Grundsätze der Datenverflechtung lassen sich ohne große Investitionen leicht umsetzen, indem einfach vorhandene Ressourcen umverteilt werden. Bei der Umwandlung einer monolithischen Softwareplattform in eine Fülle lose gekoppelter und eng integrierter verteilter Dienste weiß man, dass der Vorgang langwierig, kostspielig und riskant sein wird.

Bei Daten ist die Situation ganz anders. Daten sind bereits von Natur aus verteilt. Und alle Unternehmen verfügen bereits über die notwendigen Technologien, um ihre Daten zu extrahieren, zu verarbeiten, zu speichern und in übergeordneten Anwendungen zu nutzen. Die Umsetzung der Grundlagen der Datenvernetzung erfordert in erster Linie eine Umgestaltung der Organisation und der Praktiken und keine massiven technologischen Neuinvestitionen.

In ihrem Eifer, ihre Praktiken zu reformieren, haben Datenverantwortliche in der Datenvernetzung ein überzeugendes und zugängliches Framework gefunden und es massiv in ihre strategische Roadmap aufgenommen. Es versteht sich jedoch von selbst, dass der Übergang von einem zentralisierten Datenmanagement zu einem operativen Datennetz nur schrittweise erfolgen kann - es gibt keinen Zauberstab. Und jede Organisation beginnt diesen Übergang in ihrem eigenen Kontext - ihren strategischen Herausforderungen, ihrem Personal, ihrer Organisation, ihren Prozessen, ihrer Kultur oder sogar ihrem technologischen Stack.

Der praktische Leitfaden für Data Mesh: Einrichten und Überwachen eines unternehmensweiten Datennetzes

Unser Leitfaden wurde von Guillaume Bodet, Mitbegründer und CTPO bei Zeenea, verfasst und soll Ihnen praktische Strategien für die Implementierung von Data Mesh in Ihrem Unternehmen an die Hand geben:

• Beginnen Sie Ihre Data Mesh Migration mit einem gezielten Pilotprojekt, das einen ersten use case nutzt.
• Entdecken Sie effiziente Methoden zur Skalierung Ihres Datennetzes und zur Verbesserung der Erstellung von Datenprodukten.
• Erkennen Sie die zentrale Rolle an, die ein interner Marktplatz bei der Erleichterung der effektiven Nutzung von Datenprodukten spielt.
• Erfahren Sie, wie Zeenea zu einem robusten Überwachungssystem wird, das ein unternehmensweites Datennetz orchestriert.

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Über Actian Corporation

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