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. Unverbindlich ein Gespräch ausmachen
kernprinzipien des data mesh
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.
Data Mesh hat nichts damit zu tun, dass alle machen können, was sie wollen! Die Verantwortlichkeiten werden klar geregelt.
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
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
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
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 QUNSI 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!
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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