Data Mesh
Data Mesh ist ein dezentraler Architekturansatz für das Datenmanagement, der die Verantwortlichkeit und den Besitz von Daten auf Domänenebene verteilt.
Data Mesh ist ein relativ neuer Ansatz, der jedoch großes Potenzial für Unternehmen hat, die ihre Datenspeicherungs- und -verwaltungsprozesse optimieren möchten. Die Implementierung erfordert sorgfältige Planung und Vorbereitung, kann aber zu erheblichen Verbesserungen in Bezug auf Agilität, Skalierbarkeit, Datenqualität und Governance führen. Im Gegensatz zu traditionellen, zentralisierten Data-Warehouse-Ansätzen fördert Data Mesh die Flexibilität, Skalierbarkeit und Agilität, indem es Daten als Produkte definiert, die von dateneigenen Teams entwickelt und verwaltet werden.
Schlüsselbegriffe im Data Mesh
- Domänen: Daten sind organisiert und verwaltet entlang von Geschäftsdomänen (z. B. Produkt, Kunden, Finanzen), die die Daten am besten verstehen und nutzen können.
- Produktdaten: Jedes Datendomänenteam ist verantwortlich für die Erstellung und Bereitstellung seiner Daten als Produkte, die anderen Teams im Unternehmen zur Verfügung stehen.
- Selbstverwaltung: Datendomänenteams sind eigenverantwortlich für die Qualität, Sicherheit und Konsistenz ihrer Datenprodukte.
- Dezentralisierung: Es gibt keinen zentralen Datenspeicher oder -controller. Stattdessen werden Daten über ein verteiltes Netzwerk von Domänen gespeichert und verwaltet.
- Plattform: Eine gemeinsame Datenplattform bietet Infrastruktur, Tools und Services, die Domänenteams bei der Erstellung, Verwaltung und Bereitstellung ihrer Datenprodukte unterstützen.
- Datenprodukte: Daten werden als kuratierte, konsistente und konsumierbare Datensätze mit definierten Nutzungsrichtlinien und Schnittstellen verpackt.
- API: Domänen stellen ihre Datenprodukte über APIs anderen Teams zur Verfügung, um den Zugriff und die Nutzung zu ermöglichen.
- Metadaten: Umfassende Metadaten beschreiben die Datenprodukte, ihre Herkunft, Bedeutung, Qualität und Nutzungsrichtlinien.
- Mehr zu Daten und System-Architektur
Vorteile von Data Mesh
- Erhöhte Agilität und Flexibilität: Domänenteams können schneller auf neue Datenanforderungen reagieren und Datenprodukte schneller bereitstellen.
- Verbesserte Skalierbarkeit: Die Architektur kann mit dem Wachstum des Datenvolumens und der Anzahl der Nutzer skaliert werden.
- Geringere Komplexität: Die dezentrale Natur reduziert die Komplexität und den Wartungsaufwand.
- Erhöhte Datensicherheit und Governance: Domänenteams haben die Kontrolle über ihre Daten und können klare Governance-Richtlinien implementieren.
- Förderung von Daten als Produkt: Domänenteams betrachten ihre Daten als Produkte, die für den internen und externen Gebrauch entwickelt und optimiert werden müssen.
Anwendungsfälle von Data Mesh
- Große Unternehmen mit komplexen Datenlandschaften: Data Mesh kann die Herausforderungen der Verwaltung und Nutzung von Daten in großen Unternehmen mit mehreren Abteilungen und Datentypen bewältigen.
- Unternehmen mit sich schnell ändernden Datenanforderungen: Data Mesh ermöglicht es Unternehmen, schnell auf neue Datenanforderungen zu reagieren und neue Datenprodukte bereitzustellen.
- Unternehmen, die datengesteuerte Entscheidungen treffen möchten: Data Mesh kann Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten besser zu nutzen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Herausforderungen bei der Implementierung von Data Mesh
- Kultureller Wandel: Die Implementierung von Data Mesh erfordert einen kulturellen Wandel hin zu einer datenzentrierten Denkweise und einem verteilten Eigentumsmodell.
- Organisationsstruktur: Die Organisationsstruktur muss angepasst werden, um die Domänenorientierung und die dezentrale Entscheidungsfindung zu unterstützen.
- Technische Herausforderungen: Die Integration von Legacy-Systemen und die Implementierung einer skalierbaren Datenplattform kann eine technische Herausforderung darstellen.
- Datengovernance: Es müssen klare Richtlinien und Verfahren für die Datenqualität, Sicherheit und den Datenschutz im gesamten Unternehmen etabliert werden.
Das Thema Data Mesh behandeln wird in Data Organisation, Data Architektur und Data Governance intensiv.
Hinweis: Dieses Glossar wurde mit Unterstützung von KI-Technologien wie Gemini und ChatGPT erstellt und gepflegt.
Ist Data Mesh mehr als ein Hype?
Thomas Borlik
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