Data Mesh ist viel mehr als nur ein Konzept, es ist eine neue Denkweise für die Verwaltung, Zusammenarbeit und Nutzung von Daten im heutigen Geschäftsumfeld, um die Arbeit verschiedener Abteilungen zu erleichtern, die jedoch ein gemeinsames Ziel verfolgen.

Inspiriert von der Microservices-Architektur und entwickelt, um die Herausforderungen von Big Data zu bewältigen, schlägt das Data Mesh eine radikale Dezentralisierung der Art und Weise vor, wie Unternehmen Informationen verwalten, gemeinsam nutzen und verbrauchen. 

Durch die Konzentration auf autonome Datendomänen, eine domänengesteuerte Architektur und eine disziplinübergreifende Zusammenarbeit stellt das Data Mesh herkömmliche Normen in Frage und gestaltet die Art und Weise, wie Unternehmen aus ihren Datenbeständen Wert schöpfen, neu.

Wie jede bahnbrechende Innovation ist jedoch auch der Weg zur Übernahme und effektiven Implementierung des Data Mesh nicht frei von Herausforderungen, und darüber möchten wir heute mit Ihnen sprechen.

Was ist Data Mesh?

Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Datenverwaltung, der die Herausforderungen der Skalierbarkeit, Flexibilität und Zusammenarbeit in Organisationen, die große Datenmengen verarbeiten, angehen soll. 

Es wurde erstmals von Zhamak Dehghani, einem Ingenieur bei ThoughtWorks, in einem 2020 veröffentlichten Papier vorgeschlagen. Das Konzept ist in der Gemeinschaft der Datenanalytiker und Datenverwalter populär geworden, weil es sich auf die Dezentralisierung und die gemeinsame Verantwortung für Daten konzentriert.

Die Idee hinter Data Mesh ist, dass Unternehmen Daten nicht als zentralisierte Ressource betrachten, die von einem zentralen Team von Ingenieuren und Analysten verwaltet werden, sondern als verteilte Produkte. Dabei werden ähnliche Grundsätze wie bei der Microservices-Architektur auf das Datenmanagement angewandt.

Warum ist die Datenvernetzung auf dem Vormarsch?

Data Mesh ist auf dem Vormarsch, da es in der Lage ist, die kritischen Herausforderungen der modernen Datenverwaltung zu bewältigen. Angesichts des exponentiellen Datenwachstums und der daraus resultierenden Komplexität herkömmlicher Architekturen bietet der dezentrale, domänenorientierte Ansatz von Data Mesh eine skalierbare und anpassungsfähige Lösung.

Da eine effektive Zusammenarbeit in Unternehmen immer wichtiger wird, erleichtern die autonome Datenplattform und die klar definierten Schnittstellen des Data Mesh den Datenzugriff und die gemeinsame Nutzung. 

In einem sich ständig wandelnden Geschäftsumfeld verstärken zudem die von autonomen Teams ausgehende Agilität und die Fähigkeit zur Anpassung an sich ändernde Anforderungen die Relevanz dieses Trends.

Letztendlich ist Data Mesh eine Antwort auf die Notwendigkeit einer stärkeren Datenkultur und einer effektiveren Art und Weise, Daten in einem zunehmend komplexen und datengesteuerten Geschäftskontext zu verwalten, zu teilen und zu nutzen.

Die Grundsätze und die Bedeutung von Data Mesh

Die Schlüsselprinzipien von Data Mesh sind grundlegend für das Verständnis, wie dieser Ansatz funktioniert und warum er im Zusammenhang mit der Verwaltung von Daten in komplexen Geschäftsumgebungen von Bedeutung ist. Im Folgenden werden die einzelnen Prinzipien und ihre Bedeutung näher erläutert:

1. Daten Domänen als Produkte

Im Data Mesh-Ansatz ist die Behandlung von Daten Domänen als Produkte von entscheidender Bedeutung für die Änderung der Perspektive, wie Daten in einer Organisation verwaltet werden. Mit diesem Prinzip wird anerkannt, dass Daten ein eigenständiges wertvolles Gut sind und mit der gleichen Ernsthaftigkeit behandelt werden sollten wie jedes andere Unternehmens Produkt. 

Durch die Einstufung von Daten als Produkte wird ein hohes Maß an Verantwortlichkeit und Eigenverantwortung geschaffen, so dass die Teams für die Qualität, Genauigkeit und Nützlichkeit der von ihnen produzierten Daten verantwortlich sind. 

Diese Denkweise verändert die Dynamik des Datenmanagements, indem sich die Teams stärker dafür einsetzen, dass ihre Daten zuverlässig sind und denjenigen zur Verfügung stehen, die sie benötigen. 

Die Bedeutung dieses Ansatzes liegt in der Förderung einer Kultur der Datenqualität und in der Gewährleistung, dass Daten im gesamten Unternehmen zu einer vertrauenswürdigen und wertvollen Ressource werden. 

Darüber hinaus ermutigt die Betrachtung von Daten als Produkte die Teams, ihre Bemühungen auf die Bedürfnisse und Anwendungsfälle der Endnutzer auszurichten und so die datengestützte Entscheidungsfindung zu verbessern.

2. Bereichsorientierte Architektur

Die bereichsorientierte Architektur ist ein Grundprinzip, das die Herausforderungen der Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit bei der Verwaltung großer Datenmengen angeht. Anstatt sich auf eine zentralisierte Infrastruktur zu stützen, verfügt jede Datendomäne über ihre eigene Infrastruktur und Speichertechnologien.

Nur so kann sichergestellt werden, dass die Daten entsprechend ihrer einzigartigen Merkmale optimal verwaltet werden können. Indem die Teams Technologielösungen für ihre spezifischen Bereiche auswählen und anpassen können, wird eine höhere Effizienz und Leistung bei der Datenverarbeitung und -speicherung erreicht. 

Die Bedeutung dieser Architektur liegt in ihrer Fähigkeit, die Herausforderungen der Skalierbarkeit und der variablen Arbeitslast zu bewältigen, da jedes Team seine Infrastruktur entsprechend seinen Bedürfnissen skalieren und optimieren kann. 

Diese Flexibilität erleichtert auch die Einführung neuer Technologien in jedes Unternehmen und/oder jede Arbeitsmethodik, wenn sich die Anforderungen an Daten und Technologie weiterentwickeln.

3. Autonome Datenplattform

Die Implementierung einer autonomen Datenplattform ist ein wesentlicher Pfeiler des Data Mesh, da diese Plattform Standardtools und -dienste bereitstellt, die es den Teams ermöglichen, in einer verteilten Umgebung effektiv zusammenzuarbeiten.

Die Bedeutung dieser Plattform liegt in ihrer Fähigkeit, die Datenkommunikation, den Austausch und die Zusammenarbeit zwischen Teams und Bereichen zu erleichtern. Dies liegt daran, dass sie zentralisierte Datenkataloge, Datenpipelines, Überwachungstools und andere Dienste bereitstellt, die es den Teams ermöglichen, die im gesamten Unternehmen verfügbaren Daten zu entdecken, darauf zuzugreifen und sie zu verstehen.

Dies führt zu einer größeren Flexibilität bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung, da die Benutzer effizienter und zuverlässiger auf die benötigten Daten zugreifen können.

4. Gut definierte Schnittstellen

Klar definierte Schnittstellen sind eine entscheidende Komponente für den Datenaustausch in einer verteilten Umgebung. Diese Schnittstellen legen fest, wie Computer auf Daten aus anderen Domänen zugreifen können. 

Gut definierte Schnittstellen enthalten beschreibende Metadaten und Zugriffsfunktionen, die das Verständnis und die Nutzung von Daten erleichtern. Daher konzentrieren sich diese Schnittstellen auf die Fähigkeit, die Interoperabilität und die Wiederverwendung von Daten zwischen verschiedenen Teams und Bereichen zu fördern. 

Durch die Standardisierung der Datenbeschreibung und des Datenzugriffs werden Reibungsverluste beim Datenaustausch verringert, was das Vertrauen in die Qualität und den Nutzen der Daten erhöht.

5. Dezentralisierte Verwaltung

Dezentralisierte Governance ist ein Schlüsselaspekt von Data Mesh, der die Verantwortung für Datenqualität, -sicherheit und -konformität auf die Teams verteilt, die für die einzelnen Bereiche zuständig sind. 

Dies ist unerlässlich, um Engpässe zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Teams, die ihre Daten am besten kennen, schnelle und effektive Entscheidungen zur Datenverwaltung treffen können. Die Bedeutung dieses Ansatzes liegt in seiner Fähigkeit, datenbezogene Entscheidungen und Problemlösungen zu rationalisieren. 

Durch die Dezentralisierung der Verwaltung können die Teams bewährte Verfahren und Sicherheitsstandards effizienter anwenden, die auf ihr spezifisches Fachwissen und ihren Kontext abgestimmt sind.

Vor welchen Herausforderungen steht Data Mesh heute?

Der Data-Mesh-Ansatz hat zwar das Potenzial, eine Reihe von Herausforderungen bei der Datenverwaltung zu bewältigen, birgt aber auch gewisse Schwierigkeiten und Hürden bei seiner Umsetzung. Einige der Herausforderungen, mit denen Data Mesh derzeit konfrontiert ist, sind:

• Kultureller und organisatorischer Wandel: Die Einführung des Konzepts erfordert einen erheblichen kulturellen Wandel in der Art und Weise, wie Organisationen an das Datenmanagement herangehen. 

• Koordination und Kommunikation: Da die Teams autonom arbeiten und ihre eigenen Datendomänen verwalten, ist die Koordination und Kommunikation zwischen den Teams von entscheidender Bedeutung. 

• Governance und Compliance: Während die dezentrale Governance ein Merkmal von Data Mesh ist, kann die Sicherstellung der Einhaltung von Qualitäts-, Sicherheits- und Compliance-Standards eine Herausforderung darstellen. 

• Technologische Komplexität: Die Einführung von Data Mesh kann zu einer Verbreitung verschiedener Technologien und Tools führen, die von unterschiedlichen Teams verwendet werden. 

• Schwierigkeiten bei der Skalierbarkeit: Während Data Mesh die Skalierbarkeit auf der Ebene einzelner Teams anspricht, kann die Skalierbarkeit auf der Organisationsebene eine Herausforderung darstellen. 

• Kosten und Ressourcen: Die erfolgreiche Implementierung eines Data Mesh kann Investitionen in Technologie, Schulung und Personalressourcen erfordern. 

• Komplexität des Übergangs: Der Übergang von einer zentralisierten Architektur und Kultur zu einem Data Mesh kann ein schrittweiser und komplexer Prozess sein. 

Trotz dieser Herausforderungen erkunden viele Organisationen Data Mesh als eine Möglichkeit, die inhärenten Probleme der Datenverwaltung im Zeitalter von Big Data und datengesteuerter Entscheidungsfindung zu lösen. 

Es ist jedoch wichtig, diese Herausforderungen zu erkennen und effektiv anzugehen, um eine erfolgreiche Implementierung zu erreichen und von den Prinzipien des Data Mesh zu profitieren.

Unternehmen, die Data Mesh nutzen

Obwohl sich das Data Mesh noch in einem frühen Stadium der Einführung befindet und es keine umfassende Liste von Unternehmen gibt, die es als solches nutzen, haben einige führende Technologie- und Datenunternehmen ihre Erfahrungen und Ansätze zu den Data Mesh-Prinzipien mitgeteilt. 

• Zalando: Ein E-Commerce-Unternehmen mit Sitz in Berlin wurde in Zhamak Dehghanis ursprünglichem Artikel über Data Mesh als eine Fallstudie erwähnt, die einige Data Mesh-Prinzipien anwendet.

• ThoughtWorks: ein Beratungs- und Technologieunternehmen, bei dem Zhamak Dehghani an der Entwicklung des Data Mesh-Konzepts mitgewirkt hat. Er ist ein Befürworter des Ansatzes und hat in seinem Blog und auf Konferenzen Informationen über dessen Umsetzung verbreitet.

• Intuit: Das Unternehmen, das hinter Produkten wie TurboTax und QuickBooks steht, hat seine Erfahrungen mit ähnlichen Ansätzen wie Data Mesh auf Konferenzen und in Blogs geteilt.

• WeWork: ein Unternehmen für gemeinsam genutzte Arbeitsbereiche, das auf Konferenzen darüber berichtet hat, wie es Daten- und Architekturherausforderungen mit Prinzipien angeht, die dem Data Mesh ähneln.

• Dailymotion: eine Plattform für Videoinhalte, hat ihren Ansatz zur Anwendung von Data Mesh-Prinzipien in ihrer Datenarchitektur vorgestellt.

• Microsoft: In einigen Konferenzen und Veröffentlichungen hat Microsoft erörtert, wie sie ähnliche Ideen wie Data Mesh in ihrer Datenarchitektur und ihren Managementansätzen anwenden.

• Uber: Es wurden zwar keine spezifischen Details genannt, aber Uber hat gelegentlich erwähnt, dass das Unternehmen an der Lösung von Problemen der Skalierbarkeit und Zusammenarbeit im Datenmanagement arbeitet, die mit den Data Mesh-Prinzipien übereinstimmen könnten.

Wie Sie sehen, untersuchen einige große Unternehmen trotz der oben genannten Herausforderungen die Möglichkeit von Data Mesh als einen gangbaren Weg, um die natürlichen Probleme des Datenmanagements im Zeitalter von Big Data und datengesteuerter Entscheidungsfindung zu lösen. 

Auch wenn die Entwicklung noch in den Kinderschuhen steckt, ist dies kein Grund, den Ball aus den Augen zu verlieren - im Gegenteil, Sie sollten ihm große Aufmerksamkeit schenken, um die Neuigkeiten dieses neuen Trends im Datenmanagement im Auge zu behalten und der Entwicklung einen Schritt voraus zu sein. 

In diesem neuen Paradigma haben Unternehmen die Möglichkeit, traditionelle Grenzen zu durchbrechen, die kreative Zusammenarbeit voranzutreiben und einen außergewöhnlichen Wert aus ihren Datenbeständen zu ziehen.

Man muss nur in die Zukunft blicken, um zu erkennen, dass Data Mesh nicht nur die Probleme von heute löst. Es ebnet auch den Weg für ein Morgen, in dem Daten eine solide Grundlage für fundierte Entscheidungen bilden, die morgen auch Ihre sein können. Wir fragen Sie also: Sind Sie bereit?