Viele Unternehmen sehen eine wesentliche Herausforderung darin, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. Traditionelle, zentralisierte Datenarchitekturen (wie Data Warehouses oder Data Lakes) stoßen oft an organisatorische Grenzen, wenn es um Skalierbarkeit und Flexibilität geht. Hier kommt das Data Mesh ins Spiel – ein Paradigmenwechsel in der Datenarchitektur.
Data Mesh – Dezentrale Datenarchitektur für den modernen Datenbetrieb
Was ist Data Mesh?
Data Mesh ist ein dezentraler Ansatz zur Datenarchitektur, der sich an den Prinzipien der domänenorientierten Architektur orientiert. Anstatt Daten zentral zu sammeln und zu verwalten, werden die Daten in den Verantwortungsbereich der Fachbereiche (Domänen) gelegt, die sie produzieren und nutzen.
Die vier Leitprinzipien des Data Mesh
- Domänenorientierte Datenverantwortung: Fachbereiche (z.B. Marketing, Vertrieb, Risikomanagement) sind für ihre Daten verantwortlich – von der Erzeugung über die Pflege bis hin zur Bereitstellung.
- Daten als Produkt: Daten werden nicht als Nebenprodukt betrachtet, sondern als eigenständiges Produkt mit klaren Schnittstellen, Dokumentation und Qualitätsstandards.
- Self-Service-Dateninfrastruktur: Eine zentrale Plattform bietet die notwendigen Werkzeuge und die Infrastruktur, damit die Fachbereiche ihre Daten eigenständig verwalten und bereitstellen können.
- Föderierte Computational Governance: Ein Rahmen von Richtlinien und Standards sorgt für Interoperabilität, Sicherheit und Compliance, ohne die Autonomie der Fachbereiche einzuschränken.
Die Herausforderungen eines Data Mesh
Die Einführung eines Data Mesh ist nicht trivial. Es erfordert eine tiefgreifende Veränderung der Denkweise, der Prozesse und der Technologie. Zu den größten Herausforderungen gehören:
- Organisatorische Anpassung: Die Aufteilung der Datenverantwortung erfordert eine klare Definition der Rollen und Verantwortlichkeiten sowie eine enge Zusammenarbeit zwischen den Fachbereichen und dem zentralen Data-Team.
- Technische Komplexität: Die dezentrale Datenarchitektur erfordert eine robuste und skalierbare Datenplattform sowie die Integration verschiedener Datenquellen und -formate.
- Governance und Compliance: Die Sicherstellung von Datenqualität, Sicherheit und Compliance in einer dezentralen Umgebung erfordert einen durchdachten Governance-Rahmen.
Wie dimajix Ihrem Unternehmen hilft
Als Experte auf dem Gebiet Big Data unterstützt dimajix Sie bei der Entwicklung einer einheitlichen Lösungsstrategie um die Herausforderungen der digitalen Transformation zu meistern
Konzeption und Architektur
Gemeinsam entwickeln wir eine maßgeschneiderte Data Mesh-Architektur, die auf Ihre spezifischen Anforderungen und Rahmenbedingungen zugeschnitten ist.
Governance
Wir helfen Ihnen bei der Definition von Governance-Richtlinien und -Prozessen, die Datenqualität, Sicherheit und Compliance gewährleisten.
Organisationsstruktur
WIr unterstützen Sie bei der Gestaltung der richtigen Organisationsstruktur, um die Verantwortlichkeiten für Daten klar zu definieren und die Zusammenarbeit zwischen den Fachbereichen und Entwicklungsabteilungen zu fördern.
Technologie-Expertise
Profitieren Sie für die Technologieauswahl von unserer langjährige und vielseitige Erfahrung in den Bereichen Data Lake und Data Mesh. Unter anderem:
- Hadoop Ökosystem, inklusive Hive, Spark, Kafka, HBase etc
- Trino & Starburst
- dbt
- Azure SQL / SQL Server / Postgres
- und vieles mehr…
Implementierung
Mit unserer langjährigen Erfahrung mit Data Meshes und Data Lakes unterstützen Sie tatkräftig in allen relevanten Bereichen.
Datenplattform
Ein wesentlicher Baustein ist der Aufbau der notwendigen Datenplattform, auf der die Datenprodukte publiziert und miteinander verknüpft werden können. Dies erfordert eine geeignete Technologie, bei der wir Sie unterstützen.
Data Products
Das Data Mesh lebt von den Datenprodukten, die wir gemeinsam mit Ihren Teams implementieren. Gleichzeitig bauen wir das notwendige Wissen in den Entwicklungsteams und Fachbereichen auf, um die Data Mesh Strategie zum Erfolg zu führen.
