Data Intelligence

Data Mesh 101: Bewährte Praktiken für das Metadaten

Actian Germany GmbH

14. Januar 2024

Punktgrafik zur Darstellung von Datengeflecht und Metadaten

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft des Datenmanagement wenden sich Organisationen neuen innovativen Ansätzen zu, um die Komplexität ihrer Datenlandschaften zu bewältigen. Ein solcher bemerkenswerter Trend, der erheblich an Dynamik gewinnt, ist das Konzept des Data Mesh - ein dezentraler Ansatz für die Datenarchitektur, bei dem autonome, domänenorientierte Datenprodukte im Vordergrund stehen.

Auf dem Weg zu dieser Migration dezentraler Daten wollen wir uns mit der wichtigen Rolle von Metadaten und der Bedeutung ihrer effektiven Verwaltung im Kontext von Data Mesh beschäftigen.

Die Rolle von Metadaten

Metadaten, oft auch als "Daten über Daten" bezeichnet, spielen eine grundlegende Rolle bei der Gestaltung eines funktionalen Datenökosystems. Sie gehen über die einfache Aufgabe der Beschreibung von Datensätzen hinaus; vielmehr geht es darum, die Herkunft der Daten, ihre Qualität, ihre Umwandlungen usw. zu verstehen. Zu den verschiedenen Arten von Metadaten gehören:

  • Technische Metadaten: Konzentriert sich auf die technischen Aspekte von Daten, wie Datenformate, Schemata, Datenherkunft und Speicherdetails.
  • Business Metadaten: Bei den Metadaten geht es um den geschäftlichen Kontext der Daten. Sie enthalten Informationen über Dateneigentum, Geschäftsregeln, Datendefinitionen und alle anderen Details, die dazu beitragen, Datenbestände mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen.
  • Operative Metadaten: Operative Metadaten bieten Einblicke in die täglichen Abläufe im Zusammenhang mit Daten. Dazu gehören Informationen über Datenverarbeitungsabläufe, Zeitpläne für die Datenaktualisierung und alle betrieblichen Abhängigkeiten.
  • Kollaborative Metadaten: Kollaborative Metadaten erfassen Informationen über Nutzer , Anmerkungen und Kommentare zu den Datenbeständen.

Im dezentralisierten Framework von Data Mesh dienen Metadaten als Bindeglied, das die verschiedenen Datenbereiche mit diesen unterschiedlichen Arten von Metadaten überbrückt. Wenn sich Daten zwischen verschiedenen Teams bewegen, werden Metadaten zum Wegweiser, der jedem hilft, sich in der vielfältigen Datenlandschaft zurechtzufinden. Metadaten sind daher eine wertvolle Hilfe, indem sie Einblicke in die Struktur und den Inhalt der Datenbestände geben. Metadaten erleichtert den Nutzern die Daten-Discovery , indem es ihnen die Suche nach bestimmten Daten erleichtert, die ihren Bedürfnissen entsprechen.

Zusätzlich bildet Metadaten die Basis für Data Governanceund bietet einen Framework für die einheitliche Durchsetzung von Qualitätsstandards, Sicherheitsprotokollen und Compliance-Maßnahmen in verschiedenen Bereichen. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Zugriffskontrolle und stellt sicher, dass die Benutzer nicht nur informiert sind, sondern sich auch an die festgelegten Zugriffsrichtlinien halten.

Herausforderungen bei der Verwaltung von Metadaten in Datennetzen

Eine wesentliche Herausforderung ergibt sich aus der dezentralen Natur eines Data Mesh. In einer traditionellen zentralisierten Datenarchitektur wird die Verwaltung vonMetadaten oft von einem speziellen Team oder einer Abteilung übernommen, um Beständigkeit und Standardisierung zu gewährleisten. In einem Data Mesh hingegen ist jedes Domänen-Team für die Verwaltung seiner eigenen Metadaten verantwortlich. Dieser dezentralisierte Ansatz kann zu unterschiedlichen Metadaten in den verschiedenen Bereichen führen, was die Einhaltung einheitlicher Standards und die konsequente Durchsetzung von Data Governance erschwert.

Die Vielfalt der Datenquellen und -domänen innerhalb eines Datennetzes ist eine weitere bemerkenswerte Herausforderung für das Metadaten . Verschiedene Domänen können unterschiedliche Werkzeuge, Schemata und Strukturen zur Organisation und Beschreibung ihrer Daten verwenden. Die Verwaltung von Metadaten über diese verschiedenen Quellen hinweg erfordert die Festlegung gemeinsamer Metadaten und die Gewährleistung der Kompatibilität, was eine komplexe und zeitaufwändige Aufgabe kann. Die Heterogenität der Datenquellen erschwert die Erstellung eines kohärenten und standardisiertenFramework zusätzlich.

Die Sicherstellung der Beständigkeit und Qualität von Metadaten ist eine ständige Herausforderung in einer Data Mesh-Umgebung. Da mehrere Fachteams ihre Metadaten unabhängig voneinander verwalten, wird die Aufrechterhaltung der Einheitlichkeit zu einer ständigen Aufgabe - Unstimmigkeiten in den Metadaten können zu Missverständnissen, Fehlinterpretationen und Fehlern bei der Datenanalyse führen.

Bewährte Praktiken für die Verwaltung von Daten im Datennetz

Um diese Herausforderungen zu meistern, finden Sie hier einige bewährte Verfahren für die Verwaltung von Metadaten in Ihrem Unternehmen.

Metadaten festlegen

Die Festlegung klarer und standardisierter Metadaten für verschiedene Bereiche ist unerlässlich, um Beständigkeit, Interoperabilität und ein gemeinsames Verständnis der Datenelemente zu gewährleisten. Klare Definitionen bieten eine gemeinsame Sprache und Framework gemeinsames Framework Beständigkeit der Beschreibung und Interpretation von Daten innerhalb des gesamten Unternehmens gewährleistet.

Metadaten Förderung von Governance-Richtlinien nutzen

Standardisierte Metadaten spielen eine zentrale Rolle in Data Governance. Sie bilden die Grundlage für die einheitliche Durchsetzung von Datenqualitätsstandards, Sicherheitsprotokollen und Compliance-Maßnahmen in verschiedenen Bereichen. Dadurch wird sichergestellt, dass Daten nicht nur konsistent beschrieben werden, sondern auch den Unternehmensrichtlinien und gesetzlichen Anforderungen entsprechen, was zu einem robusten und konformen Datenökosystem beiträgt.

Klare Rollen und Verantwortlichkeiten festlegen

Ebenso wichtig ist es, den Fachbereichsteams die Verantwortung für ihre Metadaten zu übertragen. Dieser dezentrale Ansatz fördert das Verantwortungsbewusstsein und das Fachwissen derjenigen, die die Daten am besten kennen. Indem sie den Fachbereichsteams die Kontrolle über ihre Metadaten übertragen, nutzen Unternehmen deren spezifisches Wissen, um Genauigkeit, Beständigkeit und Vertrauenswürdigkeit in allen Datenbereichen sicherzustellen. Dieser Ansatz fördert die Anpassungsfähigkeit innerhalb einzelner Bereiche und trägt zu einer zuverlässigeren und fundierteren Datenmanagement bei.

Actian ist führend im Bereich Data Mesh und Metadaten

Die Actian Data Intelligence Platform wurde entwickelt, um Daten zu demokratisieren, Informationen besser auffindbar zu machen, Datenbestände über KI-gestützte Knowledge-Graph-Technologie zu verknüpfen und Teams bei der Erstellung data-driven zu unterstützen.

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Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.

FAQ

Data Mesh ist ein dezentraler Ansatz für die Datenarchitektur, bei dem Daten als Produkt behandelt und die Eigentumsrechte an Domänen-Teams übertragen werden. Anstelle einer zentralisierten Datenplattform oder Daten-Lake ist jede Domäne (z. B. Vertrieb, Marketing, Finanzen) für die Erstellung, Pflege und Bereitstellung ihrer eigenen hochwertigen Datenprodukte verantwortlich.

Data Mesh basiert auf vier Grundprinzipien:

  1. Domänenorientierte Eigentumsverhältnisse – Domänenteams sind Eigentümer ihrer Daten.
  2. Daten als Produkt – Daten sind auffindbar, zuverlässig und gut dokumentiert.
  3. Selbstbedienungs-Datenplattform – Zentrale Teams stellen Infrastruktur und Tools bereit.
  4. Föderierte rechnergestützte Governance – Gemeinsame Standards mit dezentraler Durchsetzung.

Herkömmliche Data Lakes und Data Warehouses zentralisieren Dateneingang die Eigentumsrechte. Im Gegensatz dazu dezentralisiert die Data-Mesh-Architektur die Eigentumsrechte und verlagert die Verantwortung auf die Domänenteams, während die Interoperabilität durch gemeinsame Standards gewährleistet bleibt. Data Mesh ist ein Organisations- und Betriebsmodell – nicht nur eine technologische Entscheidung.

Zu den häufigsten Herausforderungen zählen kulturelle und organisatorische Veränderungen, Schwierigkeiten bei der Sicherstellung einer konsistenten Datenqualität über alle Bereiche hinweg, die Notwendigkeit, klare Verantwortlichkeiten für Datenprodukte zu definieren, Schwierigkeiten beim Ausgleich zwischen Autonomie und Governance sowie manchmal Qualifikationslücken in Bereichsteams, die nicht daran gewöhnt sind, auf diese Weise mit Daten zu arbeiten. Eine klare Führung, eine schrittweise Einführung und klar definierte Protokolle tragen dazu bei, diese Herausforderungen zu bewältigen.