5 Gründe, warum Unternehmen zunehmend auf Data Mesh setzen
Zusammenfassung
- Data Mesh gewinnt zunehmend an Bedeutung, da viele Unternehmen der Ansicht sind, dass herkömmliche zentralisierte Datenmodelle nicht genügend geschäftlichen Nutzen gebracht haben.
- Der wirtschaftliche Druck zwingt Führungskräfte dazu, Ansätze zu finden, die Investitionen in Daten besser mit messbaren Ergebnissen verknüpfen.
- Der Vormarsch der KI erhöht den Bedarf an hochwertigen, nachvollziehbaren, sicheren und gut verwalteten Daten, was die zentralisierten Teams zusätzlich belastet.
- Data Mesh ist attraktiv, weil es auf einfachen, flexiblen Prinzipien basiert und nicht auf einer starren Technologie oder Architektur.
- Ein weiterer Vorteil ist, dass man oft mit bereits vorhandenen Tools und Ressourcen beginnen kann, was den Einstieg einfacher und kostengünstiger macht.
Daten sind zum Lebenselixier von Unternehmen geworden und treiben Innovation, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit voran. Doch angesichts des exponentiellen Datenwachstums stehen Unternehmen vor der Herausforderung, aus ihren Datenbeständen aussagekräftige Erkenntnisse und Mehrwert zu gewinnen. Die Komplexität des Datenmanagement diese Herausforderung noch, da herkömmliche Ansätze – die oft zentralisiert und monolithisch sind und auf einem Daten-Lake einem Daten-Lake basieren – den vielfältigen Anforderungen und der Dynamik moderner Datenökosysteme nicht gerecht werden.
Vor diesem Hintergrund zeichnet sich ein neues Paradigma ab: Data Mesh. Dieser innovative Ansatz im Datenmanagement eine Abkehr von traditionellen zentralisierten Modellen Datenmanagement und bietet ein dezentrales Framework Unternehmen in die Lage versetzt, das volle Potenzial ihrer Datenbestände auszuschöpfen.
In diesem Artikel befassen wir uns mit den Faktoren, die die Begeisterung für Data Mesh und die Dezentralisierung des Datenmanagement erklären: zum einen mit den Faktoren, die mit dem wirtschaftlichen Druck und der Wettbewerbsfähigkeit zusammenhängen, unter denen Unternehmen stehen, und zum anderen mit den Faktoren, die mit der Entstehung von Data Mesh selbst zusammenhängen.
Grund 1: Wirtschaftlicher Druck
Führungsteams stehen unter zunehmendem Druck, ihre Investitionen in die Dateninfrastruktur und das Datenmanagement zu rechtfertigen. Obwohl in den letzten zehn Jahren erhebliche Mittel für diese Initiativen bereitgestellt wurden, stellt die Messung greifbarer wirtschaftlicher Erträge nach wie vor eine große Herausforderung dar.
Diese Frustration rührt daher, dass es nicht gelingt, Investitionen in Daten mit konkreten finanziellen Ergebnissen in Verbindung zu bringen, was zu Unsicherheit und Unzufriedenheit bei den Beteiligten führt.
Grund 2: Wettbewerbsfähigkeit und die Auswirkungen der KI
Die Angst, an Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren, weil man die Chancen der sich rasch verbreitenden künstlichen Intelligenz nicht nutzen kann, sorgt ebenfalls für Frustration. Bis vor kurzem war die Entwicklung von KI-Modellen ein langwieriger und riskanter Prozess mit ungewissem Ausgang. Die rasante Entwicklung leistungsstarker, kostengünstiger und einfach zu integrierender Standardmodelle hat die Lage grundlegend verändert.
Es ist nun möglich, innerhalb weniger Tage einen Prototyp einer KI-Anwendung zu erstellen, indem man vorgefertigte Modelle anpasst und kombiniert. Für die Skalierung müssen diese Modelle jedoch mit Daten gefüttert werden, die qualitativ hochwertig, rückverfolgbar, sicher und konform sind usw. Kurz gesagt: Gut verwaltete Daten bedeuten zusätzlichen Druck für zentralisierte Datenmanagement .
Grund 3: Flexibilität bei der Umsetzung
Andere Faktoren hängen unmittelbarer mit der Natur des Data Mesh selbst zusammen: Es handelt sich dabei weder um eine Architektur, noch um eine Sprache, eine Methode oder gar eine Technologie – allesamt Themen, die oft komplex, umstritten und spaltend sind.
Data Mesh legt lediglich einige leicht verständliche Grundsätze fest, und diese Grundsätze sind nicht verbindlich – sie lassen sich auf tausend verschiedene Arten umsetzen.
Grund 4: Unterstützung und Begeisterung
Die Prinzipien des Data Mesh sind zudem nicht rein akademischer Natur: Sie übertragen jene Praktiken in die Welt der Analysedaten, die es großen Softwareunternehmen ermöglicht haben, die Komplexität ihrer Systeme zu bewältigen und gleichzeitig weiterhin in raschem Tempo innovativ zu sein. Das Data Mesh basiert auf soliden theoretischen und empirischen Grundlagen – es ist sehr schwer, sich der von Dehghani entwickelten Argumentation zu entziehen.
Es zeichnet sich durch die seltene Eigenschaft aus, bei Datenteams – auch auf Entscheidungsfindung – leicht Zustimmung und sogar Begeisterung zu finden. Diese Einstimmigkeit mindert den Widerstand gegen Veränderungen, sorgt für starke Unterstützung und erklärt zum Teil die Geschwindigkeit, mit der es weltweit eingeführt wird.
Grund 5: Zugänglichkeit und Kosteneffizienz
Die Prinzipien des Data Mesh lassen sich ohne nennenswerte Investitionen einfach durch die Umverteilung vorhandener Ressourcen umsetzen. Bei der Umwandlung einer monolithischen Softwareplattform in eine Vielzahl lose gekoppelter und eng integrierter verteilter Dienste ist klar, dass dieser Vorgang langwierig, kostspielig und risikobehaftet sein wird.
Bei Daten sieht die Lage ganz anders aus. Daten sind von Natur aus bereits 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 eines Data Mesh erfordert in erster Linie eine Umgestaltung der Unternehmensstruktur und der Arbeitsabläufe und nicht erst die Tätigung neuer, massiver technologischer Investitionen.
In ihrem Bestreben, ihre Arbeitsweisen zu reformieren, haben Datenverantwortliche im Data Mesh ein überzeugendes und leicht umsetzbares Framework gefunden Framework es in großem Umfang in ihre strategische Roadmap aufgenommen. Es versteht sich jedoch von selbst, dass der Übergang von einem zentralisierten Datenmanagement zu einem operativen Data Mesh nur schrittweise erfolgen kann – einen Zauberstab gibt es nicht. Und jedes Unternehmen beginnt diesen Übergang vor dem Hintergrund seiner eigenen Gegebenheiten – seiner strategischen Herausforderungen, seines Personals, seiner Organisation, seiner Prozesse, seiner Kultur oder sogar seines Technologie-Stacks.
Der praktische Leitfaden zum Data Mesh: Aufbau und Überwachung eines unternehmensweiten Data Mesh
Unser Leitfaden, verfasst von Guillaume Bodet, soll Ihnen praktische Strategien an die Hand geben, um Data Mesh in Ihrem Unternehmen zu implementieren, und Ihnen dabei helfen:
- Beginnen Sie Ihre Migration einem gezielten Pilotprojekt, bei dem Sie einen ersten use case nutzen.
- Entdecken Sie effiziente Methoden zur Skalierung Ihres Data Mesh und zur Optimierung der Entwicklung von Datenprodukten.
- Erkennen Sie die entscheidende Rolle an, die ein interner Marktplatz bei der Erleichterung der effektiven Nutzung von Datenprodukten spielt.
- Erfahren Sie, wie Actian Data Intelligence-Plattform die Actian Data Intelligence-Plattform zu einem robusten Überwachungssystem Actian Data Intelligence-Plattform , das ein unternehmensweites Data Mesh koordiniert.
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