Ein Data Mesh ist eine Datenarchitektur, die darauf abzielt, eine einheitliche und zentrale Datenautorität innerhalb einer Organisation zu etablieren.
Ihr Ziel ist es, eine Datenkultur und -verwaltung zu entwickeln, die autonome, selbstverwaltende Teams fördert und ihnen ermöglicht, durch Daten zusammenzuarbeiten und Innovationen voranzutreiben. Lassen Sie uns erkunden, was Data Mesh bedeutet.
Was ist ein Data Mesh?
Vereinfacht ausgedrückt ist ein Data Mesh eine dezentralisierte Architektur für das Datenmanagement innerhalb einer Organisation. Dies bedeutet, dass sie darauf ausgelegt ist, Teams, die Daten verwenden, die Kontrolle und den Besitz über diese zu geben, anstatt sie in einer einzigen Gruppe oder Abteilung zu zentralisieren.
Es betont die Bedeutung von Daten als wertvolles Kapital. Es wurde entwickelt, um Organisationen dabei zu helfen, eine verbesserte Datenverwaltung, Datenqualität und Datenintegration zu erreichen, während gleichzeitig eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung gefördert wird.
Data Mesh Architektur
Eine Data-Mesh-Architektur besteht in der Regel aus drei Hauptkomponenten: Datenquellen, Infrastruktur und domänenspezifische Datenpipelines, die von funktionalen Eigentümern verwaltet werden.
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- Datenquellen: Dies sind die unterschiedlichen Datenquellen, die innerhalb der Organisation genutzt werden, wie z. B. Datenbanken, APIs und Sensoren.
- Dateninfrastruktur: Dies ist die zugrunde liegende Infrastruktur, die für die Speicherung, Verarbeitung und Verwaltung von Daten innerhalb der Organisation verwendet wird. Sie kann Data Lakes, Data Warehouses und andere Datenspeicher- und -verarbeitungssysteme umfassen.
- Domänenspezifische Datenpipelines: Dies sind die Pipelines, die genutzt werden, um Daten von den Datenquellen in die Dateninfrastruktur zu übertragen und sie für die Nutzung durch die funktionalen Teams, die sie benötigen, verfügbar zu machen. Diese Pipelines werden von den funktionalen Eigentümern verwaltet, die dafür verantwortlich sind, dass die Daten von hoher Qualität sind und den Geschäftsanforderungen entsprechen.
Diese drei Komponenten sind miteinander verbunden und integriert, anstatt voneinander isolierte Datensilos zu bilden. In einer Data-Mesh-Architektur sind Teams für die von ihnen verwendeten Daten verantwortlich, einschließlich ihrer Qualität, ihres Zugriffs und ihrer Sicherheit.
Dieser dezentrale Ansatz trägt dazu bei, sicherzustellen, dass Daten effektiv genutzt werden und dass Teams über die notwendigen Informationen verfügen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Er fördert auch eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung, indem er Daten zugänglicher, transparenter und vertrauenswürdiger macht.
Erforderliche Schritte zur Gestaltung einer Data-Mesh-Architektur
Um Data Mesh innerhalb einer Organisation zu implementieren, können die folgenden Schritte befolgt werden:
#1. Identifizieren Sie Geschäftsdomänen
Der erste Schritt bei der Implementierung eines Data Mesh ist die Identifizierung der Geschäftsdomänen innerhalb der Organisation. Dies sind die Bereiche des Unternehmens, die dafür verantwortlich sind, den Kunden einen Mehrwert zu bieten. Jede Geschäftsdomäne sollte einen eindeutigen Verantwortlichen haben, der für die innerhalb dieser Domäne verwendeten Daten zuständig ist.
#2. Etablieren Sie eine Datengovernance
Es sollte ein klarer Rahmen für die Datengovernance geschaffen werden, um sicherzustellen, dass Daten verantwortungsbewusst und ethisch verwendet werden. Dies umfasst die Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten für das Datenmanagement, die Definition von Standards für die Datenqualität und -genauigkeit sowie die Definition von Prozessen für den Datenzugriff und die Nutzung.
#3. Definieren Sie die Datenverantwortung
Jeder Geschäftsbereich sollte für die von ihm verwendeten Daten, einschließlich deren Qualität und Genauigkeit, verantwortlich sein. Dies bedeutet, dass der Geschäftsbereich in die Erstellung, Wartung, Nutzung und Verbreitung der Daten einbezogen werden sollte.
#4. Förderung der Datenkompetenz
Um Mitarbeitern zu ermöglichen, fundierte Entscheidungen auf Grundlage von Daten zu treffen, ist es wichtig, die Datenkompetenz innerhalb der Organisation zu fördern. Dies kann durch Schulungs- und Trainingsprogramme sowie durch den Zugang zu Tools und Ressourcen erfolgen, die Mitarbeitern die Arbeit mit Daten ermöglichen.
#5. Demokratisieren Sie den Datenzugriff
Data Mesh fördert die Demokratisierung von Daten, d. h. Daten sollten allen Mitarbeitern zugänglich gemacht werden. Dies kann durch die Bereitstellung von Tools und Ressourcen erfolgen, die es den Mitarbeitern ermöglichen, auf Daten aus dem gesamten Unternehmen zuzugreifen und diese zu nutzen.
#6. Implementieren Sie Datenoperationen
Um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß verwaltet und gepflegt werden, ist es wichtig, Prozesse und Verfahren für den Datenbetrieb einzurichten. Dazu gehören Aufgaben wie die Datenerfassung, Datentransformation sowie Datenspeicherung und -abruf.
Prinzipien eines Data Mesh
Data Mesh wird durch eine Reihe von Prinzipien und Praktiken umgesetzt, die darauf abzielen, eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung zu schaffen und es den Mitarbeitern zu ermöglichen, einfacher auf Daten aus dem gesamten Unternehmen zuzugreifen und diese zu nutzen.
Zu diesen vier Prinzipien gehören:
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#1. Domänenspezifischer, dezentraler Datenbesitz und Architektur
Dieses Prinzip betont, wie wichtig es ist, Daten nach Geschäftsbereichen zu organisieren, wobei jede Geschäftseinheit für die von ihr verwendeten Daten und die Qualität dieser Daten verantwortlich ist. Dies trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die Daten den Bedürfnissen des Unternehmens und seiner Kunden entsprechen, und ermöglicht es den Geschäftseinheiten, einfacher auf Daten aus anderen Teilen der Organisation zuzugreifen und diese zu verwenden.
#2. Daten als Produkt
Dieses Prinzip behandelt Daten als wertvolles Gut, das wie ein Produkt verwaltet werden sollte. Dies umfasst die Definition von Datenprodukten, die Einrichtung von Datenproduktteams und die Erstellung einer Datenprodukt-Roadmap.
#3. Self-Service-Dateninfrastruktur als Plattform
Es fördert die Entwicklung eines Self-Service-Modells für Daten, bei dem Geschäftseinheiten mehr Kontrolle über die von ihnen verwendeten Daten haben und einfacher auf Daten aus anderen Teilen der Organisation zugreifen und diese verwenden können.
#4. Föderierte, rechnergestützte Governance
Dieses Prinzip schafft einen Rahmen für die Datenverwaltung, der die Bedürfnisse und Ziele mehrerer Stakeholder berücksichtigt, darunter Geschäftseinheiten, IT und Datenwissenschaftler. Dieser Ansatz trägt dazu bei, sicherzustellen, dass Daten verantwortungsbewusst und ethisch korrekt verwendet werden, und fördert die Datenkompetenz und datengesteuerte Entscheidungsfindung innerhalb der Organisation.
Bedeutung von Data Mesh
Es gibt verschiedene Gründe, warum ein Unternehmen die Einführung von Data Mesh in Betracht ziehen könnte:
Verbesserte Datenqualität und Genauigkeit
Durch die Organisation von Daten nach Geschäftsbereichen und die Festlegung klarer Eigentumsverhältnisse und Governance kann Data Mesh dazu beitragen, die Qualität und Genauigkeit von Daten innerhalb einer Organisation zu verbessern. Dies kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Daten den Bedürfnissen des Unternehmens und seiner Kunden entsprechen und eine fundiertere Entscheidungsfindung unterstützen.
Verbesserte Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit von Daten
Data Mesh fördert die Demokratisierung von Daten, d. h. Daten sollten allen Mitarbeitern zugänglich gemacht werden. Dies kann durch die Bereitstellung von Tools und Ressourcen erfolgen, die es den Mitarbeitern ermöglichen, auf Daten aus dem gesamten Unternehmen zuzugreifen und diese zu nutzen. Indem es den Mitarbeitern ermöglicht, einfacher auf Daten zuzugreifen und diese zu verwenden, kann Data Mesh dazu beitragen, die Datenkompetenz und die datengesteuerte Entscheidungsfindung innerhalb des Unternehmens zu verbessern.
Erhöhte Kontrolle über Daten
Mit Data Mesh erhalten Geschäftseinheiten mehr Kontrolle über die von ihnen verwendeten Daten und die Qualität dieser Daten. Dies kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Daten an den Bedürfnissen des Unternehmens ausgerichtet sind und von den Personen, die sie benötigen, einfacher abgerufen und verwendet werden können.
Verbesserte Datenverwaltung
Data Mesh fördert die Einrichtung klarer Data-Governance-Rahmenwerke, die dazu beitragen, dass Daten verantwortungsbewusst und ethisch korrekt verwendet werden. Dies umfasst die Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten für das Datenmanagement, die Definition von Standards für Datenqualität und -genauigkeit sowie die Definition von Prozessen für den Datenzugriff und die Nutzung.
Insgesamt kann die Implementierung von Data Mesh Unternehmen dabei helfen, ihre Datenressourcen besser zu nutzen und eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung zu fördern.
Data Mesh vs. Data Lake
Data Mesh und Data Lake unterscheiden sich in Bezug auf ihren Fokus, die Organisation von Daten, den Stellenwert von Data Governance und Datenkompetenz sowie den Ansatz für Datenzugriff und -nutzung.
Hier ist ein tabellarischer Vergleich von Data Mesh und Data Lake:
| Data Mesh | Data Lake |
| Fokussiert auf die Bedürfnisse des Unternehmens und seiner Kunden | Fokussiert auf technische Aspekte der Datenspeicherung und -verarbeitung |
| Organisiert Daten um Geschäftsbereiche herum | Organisiert Daten in einer hierarchischen Dateistruktur |
| Daten sind im Besitz von Geschäftsbereichen und werden von diesen verwaltet | Daten können von mehreren Abteilungen oder Teams abgerufen werden |
| Betont Datengovernance und Datenkompetenz | Konzentriert sich nicht unbedingt auf Data Governance oder Datenkompetenz |
| Ermöglicht eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung | Bietet ein zentrales Repository zum Speichern und Verarbeiten von Daten |
| Fördert den Self-Service-Datenzugriff | Es kann IT-Interventionen erfordern, um auf Daten zuzugreifen und sie zu nutzen |
| Fördert die Demokratisierung von Daten | Datenschutzbedenken |
| Folgt den Prinzipien des domänengesteuerten Designs | Folgt keinem bestimmten Design-Framework |
| Beinhaltet Datenoperationsprozesse und -praktiken | Hat möglicherweise keine spezifischen Prozesse für Datenoperationen |
| Erfordert möglicherweise mehr Planung und Design im Voraus | Kann flexibler sein und eine Ad-hoc-Datenspeicherung ermöglichen und Verarbeitung |
Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, in dem Sie alle Ihre strukturierten und unstrukturierten Daten in beliebiger Größenordnung speichern können. Es ist ein Ort, an dem Daten in ihrer rohen und granularen Form gespeichert werden, bevor eine Verarbeitung oder Transformation stattgefunden hat. Dadurch können Unternehmen Daten flexibler und kostengünstiger speichern und analysieren als mit herkömmlichen Data Warehouses.
Während das Data Mesh darauf ausgelegt ist, Teams in die Lage zu versetzen, ihre eigenen Daten zu besitzen und zu verwalten, anstatt sich auf eine zentralisierte Gruppe zu verlassen, die Daten für sie verwaltet.
Data Mesh-Lernressourcen
Es gibt viele Online-Ressourcen, um mehr über Data Mesh zu erfahren, und es kann schwierig sein, die hilfreichsten zu finden. Es ist wichtig, Data Mesh richtig zu lernen, um sicherzustellen, dass Sie die Konzepte gut verstehen und sie effektiv in Ihrer Arbeit anwenden können.
Diese Ressourcen können eine Grundlage für das Verständnis der Prinzipien und Praktiken von Data Mesh bieten und Ihnen helfen, die Fähigkeiten aufzubauen, die Sie benötigen, um Daten in einer Data-Mesh-Umgebung effektiv zu verwalten und zu analysieren.
#1. Data Mesh – Ein modernes dezentrales Datenmanagement-Konzept
In diesem Udemy-Kurs behandelt der Dozent die Grundlagen der Data-Mesh-Architektur für ein effektives Datenmanagement. Außerdem werden verschiedene Fallstudien zur Data-Mesh-Implementierung vorgestellt.
Es ist möglich, diesen Kurs auf Udemy innerhalb einer Woche abzuschließen, je nach Ihrem Zeitplan und der Zeit, die Sie dem Kurs widmen können. Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass der Kurs darauf ausgelegt ist, einen umfassenden Überblick über Data Mesh zu geben, und es daher möglicherweise mehr Zeit benötigt, um das Material vollständig zu verstehen und aufzunehmen.
#2. Data Mesh: Die komplette Meisterklasse
Dieser Data-Mesh-Kurs ist ideal für alle, die ihre Karriere vorantreiben möchten. Der Kurs behandelt alle Themen rund um die Gestaltung eines Data Mesh und einer Datenproduktarchitektur.
Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, das Data-Mesh-Konzept in realen Unternehmen zu implementieren. Um diesen Kurs zu beginnen, sind keine Vorkenntnisse über Data Mesh erforderlich.
#3. Data Mesh: Bereitstellung von datengesteuertem Wert in großem Maßstab
Dieses Buch führt in das Konzept des Data Mesh ein und bietet einen klaren Überblick darüber, wie eine Data-Mesh-Architektur entworfen wird, sowie einen Leitfaden für Data-Mesh-Strategie und -Ausführung.
Viele Rezensenten haben festgestellt, dass das Buch ein hilfreicher und praktischer Leitfaden ist, um die Prinzipien und Muster von Datenmaschen zu verstehen und sie in Organisationen zu implementieren.
Fazit
Data Mesh ist ein Entwurfsmuster und ein kultureller Rahmen für den Aufbau einer datengesteuerten Organisation. Es basiert auf der Idee, eine „Single Source of Truth“ für Daten innerhalb einer Organisation zu schaffen und das Konzept von Daten als Produkt zu fördern.
Dies wird durch den Einsatz einer dezentralen Datengovernance erreicht, bei der funktionsübergreifende Teams für die Qualität, Verfügbarkeit und Pflege von Daten innerhalb ihrer Domäne verantwortlich sind.
Data Mesh betont auch, wie wichtig es ist, ein klares Verständnis der Datenverträge zwischen verschiedenen Teams zu schaffen, und fördert die Verwendung von Datenermittlungstools und -plattformen, um den Datenaustausch innerhalb der Organisation zu erleichtern.
Ich hoffe, Sie fanden diesen Artikel hilfreich, um mehr über Data Mesh und seine Prinzipien zu erfahren. Sie könnten auch daran interessiert sein, mehr über Datenvirtualisierung zu erfahren.