Datenarchitektur

Data Mesh

Ein modernes Architekturkonzept, das Datenverantwortung dezentralisiert. Es fördert domänenübergreifende Zusammenarbeit, beschleunigt die Bereitstellung von Datenprodukten und stärkt datengetriebene Innovation.

Vorteile für Ihr Unternehmen

Data Mesh basiert auf der Idee, dass Daten als Produkte betrachtet und domänenübergreifend bereitgestellt werden.

Anstatt Daten zentral zu sammeln und aufzubereiten, liegt die Verantwortung für die Datenqualität, Pflege und Dokumentation bei den jeweiligen datenbesitzenden Teams. Diese entwickeln und betreiben sogenannte Datenprodukte, die anderen Bereichen im Unternehmen über eine zentrale Self-Service-Datenplattform zugänglich gemacht werden.

Datenprodukte und Self-Service-Plattform

Die Datenplattform stellt standardisierte Infrastrukturkomponenten, Tools und Schnittstellen bereit, um einen Datenaustausch zu ermöglichen – ohne die Autonomie der Fachbereiche einzuschränken - und zwar

konsistent,
sicher und
skalierbar.

Gemeinsam mit Ihnen finden wir heraus, ob Data Mesh ein für Sie und Ihre Organisation geeignetes Architekturkonzept ist und bauen mit Ihnen eine entsprechend passende Datenplattformen mit Governance, Rollen und Prozessen auf.

Video

Voraussetzungen für Data Mesh

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.

Im Video erfahren Sie, welche Voraussetzungen Unternehmen erfüllen müssen.

Daten als Produkt verstehen
Domänenorientierte Dezentralisierung
Self-Service-Dateninfrastruktur
Föderierte Governance

Obwohl es keine zentralisierte Datenverantwortung gibt, bedeutet Data Mesh nicht, dass Alle machen können, was sie wollen!

Data Mesh folgt vier klaren Kernprinzipien und Verantwortlichkeiten werden klar geregelt. Die föderierte, also verteilte Governance ist dabei der wesentliche Erfolgsfaktor für die Etablierung von Data Mesh. Im Rahmen der Data 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.

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.

Schritt 1

Domänen-Teams bilden

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

Schritt 1

Schritt 2

Datenprodukte definieren

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

Schritt 2

Schritt 3

Infrastruktur aufbauen

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

Schritt 3

Schritt 4

Governance umsetzen

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

Schritt 4

Schritt 5

Kultur und Fähigkeiten entwickeln

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

Schritt 5

Schritt 6

Interoperabilität sicherstellen

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

Schritt 6

Schritt 7

Kontinuierliche Verbesserung

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

Schritt 7

Sobald Daten für Ihr Geschäft entscheidend werden – sei es durch Wachstum, regulatorische Anforderungen, schlechte Datenqualität oder datengetriebene Strategien – ist der richtige Zeitpunkt, Data Governance einzuführen. Insbesondere Stammdaten müssen sauber, konsistent und sicher verwaltet werden, um Prozesse und Entscheidungen zu stützen.

Zunächst gilt es, die Bedeutung von Daten für das Unternehmen zu verstehen. Wenn Daten eine strategische Schlüsselrolle einnehmen – wie in fast jeder Branche heutzutage – dann ermöglicht eine auf die Unternehmensstrategie ausgerichtete Data Governance den korrekten, sicheren, effizienten und konsistenten Umgang mit Daten und unterstützt dabei diese Ziele zu erreichen.

Erste Ergebnisse einer Data Governance-Strategie, wie definierte Richtlinien und Verantwortlichkeiten, können schon nach wenigen Wochen bis Monaten sichtbar werden. Die vollständige Einführung kann jedoch mehrere Monate bis zu zwei Jahren dauern, je nach Unternehmensgröße, Datenlandschaft und Ressourcen. Data Governance ist kein Sprint, sondern ein Dauerlauf – ein kontinuierlicher Prozess der Anpassung und Optimierung. Eine iterative Vorgehensweise mit klaren Meilensteinen ist dabei entscheidend.

Wir sind Full Service-Anbieter und begleiten Sie nicht nur bei der Ausarbeitung und der Implementierung Ihrer Data-Governance-Strategie, sondern auch langfristig bei deren Weiterentwicklung. Gemeinsam analysieren wir regelmäßig Ihre sich verändernden Anforderungen, passen Prozesse und Richtlinien an neue regulatorische Vorgaben oder technologische Entwicklungen an und stellen sicher, dass Ihre Strategie immer zukunftsfähig bleibt.

Ja, ein Pilotprojekt ist ein idealer Einstieg in Data Governance. Es ermöglicht, Prozesse, Tools und Verantwortlichkeiten in einem klar abgegrenzten Bereich zu testen und erste Erfolge zu erzielen. So können Sie Erfahrungen sammeln, die Akzeptanz fördern und die Erkenntnisse nutzen, um eine umfassende Strategie gezielt und effizient auszurollen.

Die ersten Schritte zur Umsetzung von Data Governance umfassen die Definition von Zielen, Einbindung von Stakeholdern, Analyse der Datenlandschaft, Aufbau eines Governance-Teams, Festlegung von Richtlinien, Auswahl unterstützender Technologien und Start mit Pilotprojekten. Zwölf praxisbewährte Tipps vom Profi finden Sie dazu auch in unserer kostenfreien Checkliste für eine nachhaltige Data Governance

Sie hilft z. B. beim EU Data Act, indem sie klare Regeln für den Zugang und die Nutzung von Daten schafft. Beispiel: Ein Hersteller vernetzter Geräte (z. B. smarte Küchengeräte oder TV-Systeme) implementiert eine Governance-Strategie, die sicherstellt, dass Kundendaten gemäß den Anforderungen des Data Acts auch für Drittanbieter zugänglich sind – etwa für Reparaturservices oder weiterführende Services. Dabei wird durch kontrollierte Zugriffsrechte und Datenklassifikation gewährleistet, dass sensible Informationen (Intellectual Property oder Daten mit Personenbezug) geschützt bleiben. So erfüllt das Unternehmen die gesetzlichen Vorgaben, verbessert die Kundenbindung und öffnet neue Geschäftsmodelle.

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