Daten werden als „Datenprodukte“ prozess- und systemübergreifend im Unternehmen zur Verfügung gestellt. Die Dateninfrastruktur für die Domänenteams wird in Form einer Datenplattform nach dem Self-Service-Gedanken bereitgestellt. Im Gegensatz zur klassischen Data-Warehouse-Architektur mit zentralisierten Datenströmen handelt es sich hier um eine domänenorientierte dezentrale Architektur für analytische Daten.
Die verteilte Architektur eines Data Mesh nutzt Cloud-Datenplattformen und Streaming-Pipelines für Echtzeit-Datenerfassung, was zu einer höheren Flexibilität und Kosteneffizienz führt.
Durch die Verantwortung der Teams für ihre eigenen Daten und ihr spezifisches Domänenwissen wird eine höhere Datenqualität erreicht.
Data Mesh erleichtert den Zugang zu Daten über technische Ressourcen hinaus, was zu einer schnelleren Entscheidungsfindung führt.
Das Data Mesh stellt sicher, dass die richtigen Personen im Unternehmen auf die benötigten Daten zugreifen können.
Durch die Betrachtung von Daten als Produkt verschiebt sich der Fokus hin zu einer datenorientierten Planung und Strategie.
Die Verlagerung der technischen Implementierung an die Geschäftsbereiche reduziert betriebliche Engpässe und technische Belastungen im System.
Die verteilte Governance ist dabei der wesentliche Erfolgsfaktor für die Etablierung von Data Mesh. Im Rahmen der Governance legen die beteiligten Teams gemeinsame Standards und Regeln fest, um ihre Zusammenarbeit, die Harmonisierung der Daten und Sicherheitsanforderungen zu gewährleisten.
Aufgaben wie das Qualitätsmanagement und die Klassifikation von Daten, Security, Schnittstellen-Verwaltung oder die Definition und Verwaltung von Datenprodukten sind über die gesamte Organisation verteilt.
Eine Unternehmenskultur, die Daten als strategisches Asset (Vermögen) betrachtet und die Verantwortung für Daten dezentralisiert.
Eine robuste Self-Service-Datenplattform, die es Teams ermöglicht, Daten eigenständig zu verwalten und zu teilen.
Schulung und Entwicklung von Fähigkeiten in den Bereichen Datenmanagement und -analyse für Domänenexperten.
Etablierung eines föderierten Governance-Modells, das Standardisierung und Interoperabilität gewährleistet.
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Organisieren Sie Teams entlang der identifizierten Geschäftsbereiche. Übertragen Sie diesen Teams die Verantwortung für ihre Datensätze.
Identifizieren Sie relevante Datensätze innerhalb jeder Domäne. Definieren Sie klare Schnittstellen und Dokumentationen für diese Datenprodukte.
Implementieren Sie eine Self-Service-Datenplattform. Stellen Sie Tools für Datenintegration, -verarbeitung und -bereitstellung zur Verfügung.
Etablieren Sie domänenübergreifende Standards für Datenqualität, Metadaten und Zugriffskontrolle. Implementieren Sie Mechanismen zur Durchsetzung dieser Standards.
Schulen Sie Teams in Datenmanagement und -analyse. Fördern Sie eine datengetriebene Kultur im Unternehmen.
Implementieren Sie Mechanismen für den nahtlosen Datenaustausch zwischen Domänen. Nutzen Sie standardisierte Formate und Protokolle.
Etablieren Sie Feedback-Schleifen zur Optimierung von Datenprodukten. Passen Sie die Architektur basierend auf Nutzungserfahrungen an.
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