Was ist ein Data Mesh?

In dieser neuen Ära der Information werden in Organisationen, die mit Daten arbeiten, neue Begriffe verwendet: Datenmanagement , Datenqualität, Daten-Lake, Data Warehouse...

Hinter jedem dieser Wörter verbergen sich Besonderheiten, technische Lösungen, usw. Lassen Sie uns entschlüsseln.

Haben Sie gesagt: "Data Mesh"? Es muss Ihnen nicht peinlich sein, wenn Sie mit dem Konzept nicht vertraut sind. Der Begriff wurde erst 2019 als Reaktion auf die wachsenden Anzahl von Datenquellen und dem Bedarf an geschäftlicher Agilität.

Das Data-Mesh-Modell basiert auf dem Prinzip einer dezentralen oder verteilten Architektur, die ein buchstäbliches Netz von Daten nutzt.

Während man sich einen Daten-Lake als Speicherplatz für Rohdaten vorstellen kann und das Data Warehouse als Plattform für das Sammeln und Analysieren heterogener Daten konzipiert ist, reagiert das Data Mesh auf einen anderen use case.

Auf dem Papier haben ein Data Warehouse und ein Data Mesh viele Gemeinsamkeiten, vor allem wenn es um ihren Hauptzweck geht, nämlich den permanenten Echtzeit-Zugriff auf möglichst aktuelle Informationen. Aber Data Mesh geht noch weiter. Die Aktualität der Informationen ist nur ein Element des Systems.

Da es Teil eines verteilten Modells ist, ist Data Mesh so konzipiert, dass jeder Geschäftsbereich in Ihrem Unternehmen mit den für ihn wichtigen Informationen versorgt wird.

Um diese Herausforderung kennenlernen , Data Mesh basiert auf der Erstellung von Datendomänen.

Die Vorteile? Ihre Teams sind autonomer durch lokales Datenmanagement, eine Dezentralisierung Ihres Unternehmens, um mehr und mehr Daten zu aggregieren, und schließlich mehr Kontrolle über die Gesamtorganisation Ihrer Datenbestände.

Datengeflecht: Zwischen Logik und Organisation

Wenn ein Daten-Lake letztlich ein einziges Reservoir für alle Ihre Daten ist, so ist das Data Mesh das Gegenteil. Vergessen Sie die monolithische Dimension eines Daten-Lake. Daten sind ein lebendiger, sich entwickelnder Vermögenswert, ein Werkzeug zum Verständnis Ihres Marktes und Ihres Ökosystems und ein Instrument für Wissen und Verständnis.

Um sich das Konzept der Datenverflechtung zu eigen zu machen, muss man also anders über Daten denken. Wie können wir das tun? Indem wir die Grundlagen für eine bereichsübergreifende Organisation schaffen. Jede Art von Daten hat ihre eigene Verwendung, ihr eigenes Ziel und ihre eigene Verwertung. Von da an müssen alle Geschäftsbereiche Ihres Unternehmens ihre Handlungen und Entscheidungen auf die Daten stützen, die für sie wirklich nützlich sind, um ihre Aufgaben zu erfüllen. Die Daten, die vom Marketing verwendet werden, sind nicht dieselben wie die Daten, die vom Vertrieb oder Ihren Produktionsteams genutzt werden. 

Die Implementierung eines Datenkatalog ist daher die wesentliche Voraussetzung für die Schaffung eines Data Mesh. Ohne eine klare Vorstellung von der Governance Ihrer Daten wird es schwierig sein, die Transformation Ihres Unternehmens einzuleiten. Auch die Datenqualität ist ein zentrales Element. Letztendlich hilft Ihnen das Data Mesh aber, indem es die Verantwortung für die Daten auf die Domänenebene dezentralisiert und qualitativ hochwertige transformierte Daten liefert.

Die Herausforderungen

Erscheint Ihnen die Einführung von Data Mesh unmöglich, weil das Projekt sowohl komplex als auch technisch zu sein scheint? Kein Grund zur Panik! Data Mesh ist, abgesehen von seiner technischen Komplexität, seinen Anforderungen und der damit verbundenen Strenge, vor allem eines ein neues Paradigma. Es muss alle Beteiligten in Ihrem Unternehmen dazu bringen, Daten als ein Produkt zu betrachten, das für das Unternehmen bestimmt ist. 

Mit anderen Worten: Durch den Übergang zu einem Data-Mesh-Modell wird die technische Infrastruktur der Datenumgebung zentralisiert, während die operative Verwaltung der Daten dezentralisiert und dem Unternehmen anvertraut wird.

Mit Data Mesh schaffen Sie die Voraussetzungen für eine Datenakkultur für alle Ihre Teams, so dass jeder Mitarbeiter sein tägliches Handeln auf Daten stützen kann.

Das Paradoxon des Datennetzes

Data Mesh soll die Daten in den Dienst des Unternehmens stellen. Das bedeutet, dass Ihre Teams in der Lage sein müssen, jederzeit einfach darauf zuzugreifen und die Daten zu manipulieren, um sie zur Grundlage ihrer täglichen Arbeit zu machen.

Um jedoch die Qualität Ihrer Daten zu bewahren oder die Einhaltung der Governance-Regeln zu gewährleisten, ist das Änderungsmanagement von entscheidender Bedeutung, und die Definition der Befugnisse der einzelnen Personen ist entscheidend. Wenn Sie Data Mesh einführen, müssen Sie eine solide Grundlage in der Organisation schaffen. 

Einerseits der freie Zugang zu den Daten für jeden Mitarbeiter (was wir als funktionale Governance bezeichnen). Andererseits die Verwaltung und Administration, also die technische Governance in den Händen der Datenteams.

Das Paradoxon des Data Mesh besteht darin, dass die Aufteilung von Nutzungen durch die Aufteilung von Rollen aufgehoben wird.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.