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Data Mesh – eine revolutionäre Datenarchitektur für Unternehmen

In Zeiten der Digitalisierung und datengesteuerten Entscheidungen ist eine effiziente Datenverarbeitung und -analyse von entscheidender Bedeutung für den Erfolg eines Unternehmens. Mit zentralisierten Architekturen stoßen diese jedoch oft an ihre Grenzen, wenn es darum geht, den ständig wachsenden Anforderungen in der Verwaltung von Daten gerecht zu werden. In diesem Artikel befassen wir uns mit der innovativen Datenarchitektur Data Mesh. Wir zeigen auf, wie es Unternehmen mithilfe dieses Ansatzes gelingt, Herausforderungen im Datenmanagement zu überwinden und welche Vorteile die verteilte Datenarchitektur gegenüber zentralisierten Ansätzen bietet.

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Was ist Data Mesh?

Data Mesh ist ein neues Konzept zum Umgang mit Daten in größeren Unternehmen. Der Ansatz wurde von Zhamak Dehghani entwickelt, einer Entwicklerin des führenden Softwareunternehmens ThoughtWork. Die Idee hinter diesem Ansatz: Daten dezentral verwalten und die Datenhoheit auf verschiedene Teams und Domänen innerhalb eines Unternehmens verteilen. Dabei ist jede Abteilung für die Erfassung, Verarbeitung und Verwaltung ihrer eigenen Daten verantwortlich. 

Dieser neuartige Ansatz hat in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit in der Tech- und Unternehmenswelt erregt und das nicht ohne Grund. Traditionell wurden Daten im gesamten Unternehmen in zentralen Datenplattformen wie Data Warehouses oder Data Lakes gesammelt und verwaltet. Diese Ansätze haben jedoch ihre Grenzen, vor allem wenn es um Skalierbarkeit, Flexibilität und die Bewältigung der wachsenden Datenkomplexität geht. Hier kommt Data Mesh ins Spiel. Daten werden dank dieses Ansatzes also nicht mehr über eine monolithische Datenplattform bereitgestellt, sondern in einem sogenannten Mesh aus Datenprodukten.

So funktioniert Data Mesh: die 4 Grundprinzipien

Data Mesh stützt sich laut der Entwicklerin Zhamak Dehghanie auf vier Säulen. Diese unterscheiden den domänengetriebenen Ansatz von einer monolithischen Architektur und bieten Unternehmen einen schnellen und einfachen Zugriff auf Daten. 

1.

Domain Ownership (Verantwortung für Daten): Jeder Geschäftsbereich in einem Unternehmen (Marketing, Vertrieb, Buchhaltung etc.) wird als eigenständige Domäne betrachtet, die für die Verwaltung und Bereitstellung ihrer abteilungsinternen Daten verantwortlich ist. Verteilte Teams und Zuständigkeiten ermöglichen eine bessere Ausrichtung der Daten auf die spezifischen Anforderungen und Prozesse des jeweiligen Bereichs.

2.

Data as a product (Daten als Produkt): Daten werden als Produkte behandelt und über standardisierte APIs oder Schnittstellen einzelnen Teams oder Abteilungen im Unternehmen zur Verfügung gestellt. Dadurch können Silos im Datenmanagement reduziert und die Skalierbarkeit erhöht werden.

3.

Federated Governance (Dezentralisierte Data-Governance): Die autonome Verwaltung einzelner Domains erfolgt ohne eine starre zentrale Kontrolle, wie es bei traditionellen Datenmanagement-Ansätzen der Fall ist. Verschiedene Domänen verfügen über ihre eigenen Tools und Technologien zur Datenverarbeitung, halten aber bestimmte Standards ein, die die Interoperabilität gewährleisten.

4.

Self-serve Data Platform (Selbstbedienungs-Datenplattform): Data Mesh fördert den Aufbau einer selbstbedienungsfähigen Datenplattform. Auf dieser können Teams der gesamten Organisation Informationen aus verschiedenen Datenquellen bereitstellen, abrufen und nutzen.

Die Vorteile von Data Mesh

Die geschäftlichen Anforderungen an ein modernes Datenmanagement sind hoch und steigen mit zunehmender Größe eines Unternehmens. Zuverlässige Daten bilden eine wichtige Grundlage für vielfältige Geschäftsentscheidungen, werden für analytische Zwecke verwendet oder von Künstlicher Intelligenz (KI) genutzt. 

Die dezentrale Verantwortung für Unternehmensdaten bringt entscheidende Vorteile mit sich und eignet sich besonders für Unternehmen, die nach einer innovativen und skalierbaren Lösung suchen, um ihre Daten im gesamten Unternehmen effektiv zu nutzen.

Alle Vorteile von modernen Datenplattformen, die einen dezentralen Ansatz verfolgen, im Überblick:

Data Mesh ermöglicht es Ihrem Unternehmen, mit dem exponentiellen Datenwachstum Schritt zu halten. Die dezentrale Struktur bietet eine bessere Skalierbarkeit, da die Daten sich auf mehrere Einheiten verteilen. Zudem können Sie flexibler auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren. Entscheiden Sie sich für eine Data-Mesh-Infrastruktur, sind Sie zudem unabhängig von einer Datenplattform oder einem Datenprodukt.

Dank des Self-Service-Modells und der direkten Datenverantwortung können Geschäftsbereiche schneller auf relevante Daten zugreifen und datengesteuerte Entscheidungen treffen, ohne auf die Unterstützung einer zentralen Datenabteilung warten zu müssen.

Durch die klare Verantwortung der einzelnen Teams für ihre Daten verbessert sich die Datenqualität und -konsistenz erheblich. Die Abteilungen sind am besten mit den Daten vertraut und können sie entsprechend pflegen und bereinigen. So bieten Sie den anderen Abteilungen zuverlässige Datenprodukte an.

Data Mesh unterstützt die Zusammenarbeit zwischen einzelnen  Geschäftsbereichen Ihres Unternehmens, da die Daten transparent und für alle zugänglich sind. Dies führt allgemein zu einem besseren Verständnis der Unternehmensdaten und fördert Synergieeffekte zwischen den Abteilungen.

Herausforderungen bei der Einführung von Data Mesh

Obwohl Data Mesh viele Vorteile für die gesamte Organisation der Unternehmensdaten mit sich bringt, gibt es auch einige Hürden, die Unternehmen bei der Einführung dieser Datenarchitektur meistern müssen.

  • Strukturelle Veränderungen: Die Einführung von Data Mesh erfordert nicht bloß technische, sondern auch strukturelle Veränderungen innerhalb der Abteilungen. Sie müssen Mitarbeitende in neue Aufgabenbereiche einweisen und Zuständigkeiten für die Pflege von Daten verteilen. 
  • Datenqualität und -sicherheit: Jedes Domänen-Team ist für die Datenqualität und -sicherheit verantwortlich, was eine gründliche Schulung der Mitarbeiter voraussetzt.
  • Governance-Standards: Alle datenproduzierenden Teams benötigen klare Richtlinien zum Umgang mit Daten, um den reibungslosen Zugriff auf Daten und höchste Datenqualität zu gewährleisten.
  • Technische Ressourcen: Eine Self-Serve Data Plattform erfordert eine robuste und einheitliche Infrastruktur, damit Informationen sicher und effizient verwaltet werden.

6 Tipps zur Implementierung von Data Mesh

Sie haben hohe Anforderungen an Ihr Datenmanagement und möchten dieses mit einer Data Mesh Architektur optimieren? Eine sorgfältige Planung und Vorbereitung sind das A und O, besonders da in den meisten Fällen bereits bestehende Datenarchitekturen in den Prozess der Umstrukturierung integriert werden müssen. Mit diesen sechs Tipps gelingt Ihnen die Implementierung eines Data Mesh Ansatzes:

Wählen Sie die geeigneten Datenverarbeitungstechnologien aus, die den Anforderungen Ihrer Domänen entsprechen. Achten Sie darauf, dass diese Technologien und alle Daten nahtlos in die bereits vorhandene Dateninfrastruktur integriert werden können.

Identifizieren Sie die Anzahl von Datenquellen und bewerten Sie deren Relevanz für die einzelnen Geschäftsbereiche. Kategorisieren Sie die Daten entsprechend ihrer Domänen.

Stellen Sie für jeden Geschäftsbereich ein Datenteam zusammen, das für die Verwaltung und Pflege der Daten verantwortlich ist. Ernennen Sie innerhalb jedes Teams einen Domain Owner, der die Verantwortung für die Daten seines Geschäftsbereichs übernimmt.

Definieren Sie klare Standards und Richtlinien für die Datenverarbeitung, -sicherheit und -qualität. Es ist wichtig, dass alle Domänen diese Standards einhalten, um die Interoperabilität zu gewährleisten. Bilden Sie ein zentrales Team, das die Einhaltung dieser Standards prüft.

Jedes Team importiert seine Daten in das neue Zielsystem. Da die Daten dann meist unstrukturiert sind, erfolgt im nächsten Schritt die Bereinigung. Nützliche Tools unterstützen die Datenverantwortlichen dabei und sorgen dafür, dass Duplikate entfernt und Datenstrukturen vereinheitlicht werden.

Stellen Sie die Daten als Datenprodukte für Ihre Mitarbeitenden bereit. Über individuelle Zugriffseinstellungen ist es möglich, feste Benutzergruppen zu definieren, die bestimmte Daten einsehen oder bearbeiten dürfen. Besonders bei einer großen Datenmenge lohnt es sich, einen Datenkatalog zu führen, in dem alle Datensätze und aktiven Metadaten hinterlegt sind.

Starten Sie Ihr Data Mesh Projekt mit atlantis dx

Wenn Ihr Unternehmen mit großen Datenmengen jongliert und im wettbewerbsintensiven Umfeld erfolgreich sein will, sollten Sie Data Mesh in Betracht ziehen. Delegieren Sie die Datenhoheit an diejenigen, die am besten mit den Daten vertraut sind und profitieren von einer effektiveren Datennutzung sowie schnelleren und sichereren Geschäftsentscheidungen. Sie benötigen Hilfe, um einen Data Mesh Ansatz zu implementieren oder möchten sich vorab ausführlich von IT-Spezialisten informieren lassen? Dann sind Sie bei atlantis dx richtig! Wir beraten Sie gerne rund um das Thema Data Management und entwickeln gemeinsam mit Ihnen eine passgenaue Lösung für Ihre individuellen Anforderungen. Vereinbaren Sie direkt einen unverbindlichen Termin für ein erstes Gespräch. Wir freuen uns, Sie kennenzulernen!

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Foto: Frontalaufnahme von Dario Waechter, dunkel Hintergrund
Ihr Ansprechpartner:
Dario Waechter, Geschäftsleitung | Partner

FAQs zu Data Mesh

Data Mesh ist ein Ansatz für das Data Management und den Umgang mit datengesteuerten Anwendungen. Es basiert auf dem Prinzip der Dezentralisierung von Datenverantwortlichkeiten und domänenorientierten Datenprodukten.

Data Mesh ermöglicht es Analysespezialisten, auf hochwertige und relevante Daten zuzugreifen, da Domänen ihre eigenen Datenprodukte erstellen und pflegen. Somit werden alle wichtigen Daten von Mitarbeitern erstellt, die bestens mit den Datensätzen auf ihrem Gebiet vertraut sind.

Da es eine klare Abgrenzung von Datenverantwortlichkeiten zwischen den Domänen gibt, erleichtert Data Mesh die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien erheblich. Durch die Dezentralisierung der Datenverantwortung werden sensible Daten besser geschützt, weil der Zugriff auf festgelegte Teams beschränkt ist.