Datenmanagement

Data Mesh

Modernes Konzept für zukunftsorientierte Datenverwaltung und Nutzung.


Ein soziotechnischer Ansatz für die Erstellung einer dezentralen Datenarchitektur

Im Gegensatz zu traditionellen, monolithischen Datenarchitekturen verteilt Data Mesh die Verantwortung für Daten auf die datenbesitzenden Teams in den verschiedenen Domänen eines Unternehmens.

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.

Dies fördert Agilität und Skalierbarkeit, erfordert jedoch eine ausgeklügelte Organisationsstruktur.

Organisatorische Voraussetzungen für Data Mesh

Data mesh – Vorteile für Ihr Unternehmen

Data Mesh repräsentiert einen Paradigmenwechsel in der Datenverwaltung und -nutzung. Es bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Datenlandschaft zu transformieren, um agiler, effizienter und wertschöpfender zu werden. Insbesondere für Organisationen, die mit komplexen, verteilten Datenumgebungen arbeiten.

Verbesserte Skalierbarkeit und Kosteneffizienz

Die verteilte Architektur eines Data Mesh nutzt Cloud-Datenplattformen und Streaming-Pipelines für Echtzeit-Datenerfassung, was zu einer höheren Flexibilität und Kosteneffizienz führt.

Gesteigerte Datenqualität

Durch die Verantwortung der Teams für ihre eigenen Daten und ihr spezifisches Domänenwissen wird eine höhere Datenqualität erreicht.

Demokratisierung von Daten

Data Mesh erleichtert den Zugang zu Daten über technische Ressourcen hinaus, was zu einer schnelleren Entscheidungsfindung führt.

Optimierter Datenzugriff

Das Data Mesh stellt sicher, dass die richtigen Personen im Unternehmen auf die benötigten Daten zugreifen können.

Verbesserte Analysefähigkeiten

Durch die Betrachtung von Daten als Produkt verschiebt sich der Fokus hin zu einer datenorientierten Planung und Strategie.

Erhöhte Flexibilität

Die Verlagerung der technischen Implementierung an die Geschäftsbereiche reduziert betriebliche Engpässe und technische Belastungen im System.

Wir helfen Ihnen, die Vorteile des Data Mesh-Konzeptes zu nutzen und die damit verbundenen Herausforderungen zu meistern.

Kontaktieren Sie uns unverbindlich, um zu erfahren, wie wir Ihr Unternehmen auf dem Weg zu einer zukunftsorientierten Datenorganisation begleiten können.

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Kernprinzipien des Data Mesh

Data Mesh hat nichts damit zu tun, dass alle machen können, was sie wollen! Die Verantwortlichkeiten werden klar geregelt.

1. Daten als Produkt verstehen

2. Domänenorientierte Dezentralisierung

3. Self-Service-Dateninfrastruktur

4. Föderierte Governance

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.

Voraussetzungen für Data Mesh

Um Data Mesh erfolgreich zu implementieren, muss Ihr Unternehmen bestimmte Voraussetzungen erfüllen:

Kultureller Wandel

Eine Unternehmenskultur, die Daten als strategisches Asset (Vermögen) betrachtet und die Verantwortung für Daten dezentralisiert.

Technologische Infrastruktur

Eine robuste Self-Service-Datenplattform, die es Teams ermöglicht, Daten eigenständig zu verwalten und zu teilen.

Kompetenzaufbau

Schulung und Entwicklung von Fähigkeiten in den Bereichen Datenmanagement und -analyse für Domänenexperten.

Governance-Framework

Etablierung eines föderierten Governance-Modells, das Standardisierung und Interoperabilität gewährleistet.

Bewährtes Rollenmodell für Data Mesh

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Kernarchitektur für Data Mesh: Das Data Lakehouse

Das Data Lakehouse ist eine große Hilfe bei der dezentrale Arbeit mit Datenprodukten, weil die Technologie das flexible Splitten von Datenräumen erlaubt und die Verteilung von Verantwortung für Datenprodukte unterstützt.

Hier alles zum Data Lakehouse lesen und Quick Guide herunterladen

Bewährtes Rollenmodell für Data Mesh

QUNIS hat ein dezidiertes Rollenmodell entwickelt, das sich in Data & Analytics-Projekten bewährt hat und das Data Mesh-Prinzip umfassend stützt.

  • Das QUNIS Rollenmodell legt unter anderem das Ownership für Domänen, Datenprodukte oder Datenobjekte wie „Kunden“, „Artikel“ oder „Partner“ fest.
  • Datenexperten wie Data Owner, Data Steward und das Data Governance Board arbeiten dabei mit Funktionen eines BI- oder erweiterten Analytics-Rollenmodells zusammen. Dazu gehören zum Beispiel die Rollen End User, Power User, Solution Architect, Data Engineer mit DataOps, Data Architect sowie Data Scientist mit MLOps.
  • Über das Rollenmodell kann der Data-Mesh-Gedanke bis hin zu den DevOps etabliert werden.
  • Die Verankerung und Durchsetzung der Rollen und einer starken Governance sind die Voraussetzung dafür, dass die verschiedenen Teams orchestriert zusammenarbeiten, qualitativ hochwertige Datenprodukte geliefert werden und der weitgehende Self-Service im Rahmen zuverlässiger Standards funktioniert.

Bereit für Data Mesh, wenn Sie es sind. Lassen Sie es uns wissen!

Expertenmeinung

„Die Definition von Data Mesh zielt eher auf die Governance und Organisation des datengetriebenen Unternehmens ab als auf technologische Aspekte. Es gibt aber eine Kernarchitektur, die sich zur Umsetzung von Data Mesh besonders eignet, das Data Lakehouse …“

Blogbeitrag von Steffen Vierkorn lesen

Ihre Fragen, unsere Antworten rund um Data Mesh

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So realisieren Sie Data Mesh

1. Domänen-Teams bilden

Organisieren Sie Teams entlang der identifizierten Geschäftsbereiche. Übertragen Sie diesen Teams die Verantwortung für ihre Datensätze.

2. Datenprodukte definieren

Identifizieren Sie relevante Datensätze innerhalb jeder Domäne. Definieren Sie klare Schnittstellen und Dokumentationen für diese Datenprodukte.

3. Infrastruktur aufbauen

Implementieren Sie eine Self-Service-Datenplattform. Stellen Sie Tools für Datenintegration, -verarbeitung und -bereitstellung zur Verfügung.

4. Governance umsetzen

Etablieren Sie domänenübergreifende Standards für Datenqualität, Metadaten und Zugriffskontrolle. Implementieren Sie Mechanismen zur Durchsetzung dieser Standards.

5. Kultur und Fähigkeiten entwickeln

Schulen Sie Teams in Datenmanagement und -analyse. Fördern Sie eine datengetriebene Kultur im Unternehmen.

6. Interoperabilität sicherstellen

Implementieren Sie Mechanismen für den nahtlosen Datenaustausch zwischen Domänen. Nutzen Sie standardisierte Formate und Protokolle.

7. Kontinuierliche Verbesserung

Etablieren Sie Feedback-Schleifen zur Optimierung von Datenprodukten. Passen Sie die Architektur basierend auf Nutzungserfahrungen an.

„Ich freue mich auf den Austausch mit Ihnen zu Ihrem Data Mesh-Projekt.“

Patrick Eisner

Senior Sales Manager | QUNIS

Bereit, wenn Sie es sind

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Das QUNIS Versprechen

Maßgeschneiderte Beratung & Planung Ihrer Data & Analytics-Lösung. Erfahrene Experten mit fundiertem Prozess-, Technologie- und Projektierungs-Know-how. End-to-End-Unterstützung von der Strategie und Konzeption bis zur Implementierung und Schulung. Optimierung bestehender Systeme für maximale Effizienz. Technologische Unabhängigkeit von Microsoft und SAP bis Databricks und Dremio.

Der mehrwert von daten für jedes geschäftsmodell

Sie verbessern nicht nur die Effizienz und senken Kosten, sondern fördern auch Innovation, Wettbewerbsvorteile und ein besseres Risikomanagement. Daten sind also nicht nur nice-to-have für den IT-Bereich!

Und die Datenflut wächst. Um sie dann jedoch auch gewinnbringend zu kanalisieren, gibt es derzeit noch viele organisatorische Hindernissen. Die grundlegendste Herausforderung: die Datenarchitektur.

Eine stabile Datenarchitektur ist wie der Bau eines Hauses – man braucht erst ein solides Fundament und einen durchdachten Plan.

Oft wünscht man sich aber schnelle Ergebnisse und startet sofort mit Dashboards und Visualisierungen. Doch um bei dem Beispiel Hausbau zu bleiben: Man kann nicht das Dach zuerst bauen! Ohne ein starkes Fundament wird ein Haus, genauso wie ein Datenprojekt, langfristig ins Wanken geraten.

(Button „Welche Architektur passt zu Ihrem Unternehmen?“)

Ist ein Data Lakehouse die richtige Datenarchitektur für Sie? Mit unserem Whitepaper & Selbsttest finden Sie es heraus.

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