Data Mesh: Der Schlüssel zur modernen Datenarchitektur

Data Mesh ist eine beliebte Methode, um Daten in großen Unternehmen effizienter zu verwalten. Durch die Verteilung der Verantwortung auf verschiedene Teams wird die Datenorganisation verbessert und der Datenzugriff erleichtert. Diese Architektur hilft, die Probleme der zentralen Datenverwaltung zu lösen und ermöglicht eine bessere Nutzung der Daten. In diesem Beitrag betrachten wir die Vorteile, Nachteile und Auswirkungen von Data Mesh auf moderne Datenarchitekturen. 

Was ist Data Mesh?

Data Mesh ist ein relativ neuer Ansatz in der Datenarchitektur, der sich von gewöhnlichen zentralisierten Datenplattformen unterscheidet. Anstatt alle Daten in einem zentralen Data Lake oder Data Warehouse zu speichern, verteilt Data Mesh die Verantwortung für das Datenmanagement auf verschiedene funktionsübergreifende Teams. Jedes dieser Teams ist für bestimmte Dateninhalte verantwortlich und stellt sicher, dass diese Daten zugänglich, nutzbar und aktuell sind.

Der Kern von Data Mesh basiert auf vier Hauptprinzipien:

1. Domain Ownership (Fachliche Datenverantwortung): Die Datenverantwortung wird auf die verschiedenen Teams und Geschäftsbereiche verteilt, die sich am besten mit den Daten ihrer Domäne (z.B. Marketing, Vertrieb, Finanzen) auskennen.

2. Data as a product (Daten als Produkt): Daten werden als Produkte nach definierten Qualitätskriterien behandelt, was bedeutet, dass sie nutzbar, zugänglich und von hoher Qualität sein müssen. Dabei liegt der Fokus auf Datenzuverlässigkeit.

3. Self-serve Data Platform (Self-Service-Dateninfrastruktur): Die Bereichsteams sind fachlich unabhängig und erhalten die notwendigen Werkzeuge und Plattformen, um ihre Daten selbstständig zu verwalten.

4. Federated Governance: Eine allgemeine Richtlinie sorgt für Standards und Sicherheit, ohne die Flexibilität der einzelnen Teams zu beschränken. Außerdem sind Datenqualität und Kompatibilität sicherzustellen.

Auswirkungen auf die Datenarchitekturen

Data Mesh verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Datenarchitekturen gestalten. Statt eines zentralen Data Warehouses oder Data Lakes, in dem alle Daten eines Unternehmens gespeichert werden, entwickelt sich eine flexible und dynamische Architektur, in der Teams für bestimmte Daten zuständig sind.

Dies bedeutet, dass traditionelle Architekturen oft umstrukturiert werden müssen, um den Anforderungen von Data Mesh gerecht zu werden. Unternehmen müssen in Self-Service-Infrastrukturen investieren, die es den Teams ermöglichen, ihre Daten selbstständig zu verwalten. Zur gleichen Zeit müssen übergreifende Governance-Modelle entwickelt werden, um sicherzustellen, dass alle Teams nach den gleichen Richtlinien vorgehen.

Fazit

Für Unternehmen, die mit den Herausforderungen einer zentralisierten Datenverwaltung konfrontiert sind, ist Data Mesh eine vielversprechende Lösung. Die Verteilung der Datenverantwortung auf verschiedene Teams macht eine effiziente Datennutzung möglich und Unternehmen können schneller auf Geschäftsanforderungen reagieren und ihre Datenarchitektur anpassen.

Allerdings bringt dieser Ansatz auch Herausforderungen mit sich, vor allem in Bezug auf die Implementierung und die Sicherstellung einer einheitlichen Verwaltung. Unternehmen, die bereit sind, in die erforderlichen Prozesse und Technologien zu investieren, können jedoch erheblich von den Vorteilen des Data Mesh profitieren und ihr Datenmanagement effizienter gestalten.

Data Mesh steht für eine Zukunft der Datenarchitektur, in der Daten nicht nur zugänglicher, sondern auch gezielter und effektiver genutzt werden können.