In der heutigen digitalen Landschaft sind Daten für Unternehmen lebenswichtig geworden und treiben Innovation, Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit voran. Doch trotz des exponentiellen Wachstums der zur Verfügung stehenden Datenbestände gelingt es den Unternehmen nur bedingt, daraus aktivierbare Erkenntnisse zu gewinnen, die einen Mehrwert schaffen. Das Datenmanagement ist nach wie vor ein komplexes Thema, und bei herkömmlichen Ansätzen – zentralisiert und monolithisch, in einem Data Lake oder Data Warehouse verankert – treten bei der Integration in die sich entwickelnden Datenökosysteme oft Schwierigkeiten auf und es gelingt nicht, den dringenden geschäftlichen Anforderungen gerecht zu werden.
In diesem Zusammenhang entsteht ein neues Paradigma: das Data Mesh. Dieser innovative Ansatz für das Datenmanagement verleiht zentralisierten Modellen neuen Schwung und bietet einen dezentralisierten Rahmen, in dem Organisationen ihre Datenbestände optimal nutzen können.
In diesem Artikel untersuchen wir die übereinstimmenden Faktoren, die diese Begeisterung für das Data Mesh und die Dezentralisierung des Datenmanagements erklären: zum einen Faktoren, die mit dem wirtschaftlichen Druck und dem starken Wettbewerb zusammenhängen, die auf den Unternehmen lasten; und zum anderen Faktoren, die mit der Natur des Data Mesh an sich zusammenhängen.
1. Grund: Wirtschaftlicher Druck
Führungsteams stehen zunehmend unter Druck, ihre Investitionen in die Infrastruktur und das Datenmanagement zu rechtfertigen. Trotz der erheblichen Ressourcen, die im letzten Jahrzehnt für diese Initiativen bereitgestellt wurden, bleibt die Messung greifbarer wirtschaftlicher Erfolge eine große Herausforderung.
Diese Frustration resultiert aus der Unfähigkeit, die Investitionen in das Datenmanagement mit konkreten finanziellen Ergebnissen in Bezug zu setzen, was zu Unsicherheit und Unzufriedenheit bei allen Beteiligten führt.
2. Grund: Wettbewerbsfähigkeit und Auswirkungen von KI
Die Angst vor einem Verlust der Wettbewerbsfähigkeit, weil man nicht in der Lage ist, die Chancen zu nutzen, die sich durch die rasche Demokratisierung der künstlichen Intelligenz bieten, trägt ihren Teil zur Frustration bei. Bis vor kurzem war die Entwicklung von KI-Modellen ein langwieriger und riskanter Prozess mit ungewissem Ausgang. Die rasante Entwicklung von fertigen Modellen, die unglaublich leistungsfähig, kostengünstig und leicht zu integrieren sind, hat die Situation grundlegend verändert.
Es ist nun möglich, innerhalb weniger Tage den Prototypen einer KI-Anwendung zu erstellen, indem Modelle von der Stange konfiguriert und kombiniert werden. Aber die Skalierung erfordert, diese
Modelle mit Daten zu füttern, die qualitativ hochwertig, nachvollziehbar, sicher, compliant usw. sind. Kurz gesagt: mit gut verwalteten Daten, was die zentralisierten Datenmanagement-Teams zusätzlich unter Druck setzt.
3. Grund: Flexibilität bei der Umsetzung
Andere Faktoren sind direkter mit der eigentlichen Natur des Data Mesh verbunden: Es handelt sich nicht um eine Architektur, eine Sprache, eine Methode oder eine Technologie – alles komplexe, umstrittene und kontroverse Themen.
Das Data Mesh legt lediglich einige einfach zu verstehende Grundsätze fest, und diese Grundsätze sind nicht verbindlich – sie können auf tausend verschiedene Arten umgesetzt werden.
4. Grund: Zustimmung und Begeisterung
Auch die Prinzipien des Data Mesh sind nicht rein akademischer Natur: Sie übertragen die Praktiken, die es großen Softwarekonzernen ermöglicht haben, die Komplexität ihrer Systeme zu beherrschen und gleichzeitig weiterhin in hohem Tempo Innovationen voranzutreiben, auf die Welt der Datenanalyse. Das Data Mesh beruht auf soliden theoretischen und empirischen Grundlagen – es ist sehr schwer, der von Dehghani entwickelten Argumentation nicht zu folgen.
Das Data Mesh hat die seltene Eigenschaft, dass es leicht die Zustimmung und sogar die Begeisterung von Datenteams erhält, auch auf der Ebene der Entscheidungsträger. Diese Einmütigkeit begrenzt den Widerstand gegen Veränderungen, garantiert eine starke Unterstützung und erklärt zum Teil, warum es weltweit so schnell eingeführt wurde.
5. Grund: Zugänglichkeit und Wirtschaftlichkeit
Die Prinzipien des Data Mesh lassen sich leicht und ohne große Investitionen umsetzen, indem bereits vorhandene Ressourcen einfach neu ausgerichtet werden. Wenn man eine monolithische Softwareplattform in eine Vielzahl von lose miteinander verbundenen, eng integrierten verteilten Diensten umwandeln will, ist jedem bewusst, dass dies ein langwieriges, teures und riskantes Unterfangen ist.
Bei Daten sieht die Sache ganz anders aus. Daten sind bereits von Natur aus verteilt. Und alle Organisationen verfügen bereits über die Technologien, die sie benötigen, um ihre Daten zu extrahieren, zu verarbeiten, zu speichern und dann in Anwendungen auf höherer Ebene zu konsumieren. Bei der Schaffung der Grundlagen für ein Data Mesh geht es also in erster Linie um die Transformation einer Organisation und von Arbeitsweisen, nicht um massive neue Technologieinvestitionen.
Unter dem Druck, ihre Arbeitsweisen zu reformieren, haben die Data Leader im Data Mesh einen überzeugenden und zugänglichen Rahmen gefunden und es massiv in ihre strategische Roadmap aufgenommen. Es versteht sich jedoch von selbst, dass der Übergang von einem zentralisierten Datenmanagement-Modell zu einem operativen Data Mesh nur schrittweise erfolgen kann – es gibt kein Wundermittel. Und jedes Unternehmen beginnt diesen Übergang in ihrem eigenen Kontext – mit ihren strategischen Herausforderungen, ihren Mitarbeitern, ihrer Organisation, ihren Prozessen, ihrer Kultur oder ihrem Technologie-Stack.
Praxisleitfaden Data Mesh: Ein unternehmensweites Data Mesh einrichten und überwachen
Dieser Leitfaden von Guillaume Bodet, Mitbegründer und CPTO von Zeenea, vermittelt Ihnen einen praktischen Ansatz zur Implementierung eines Data Mesh in Ihrer Organisation und hilft Ihnen:
✅ Ihren Data-Mesh-Ansatz mit einem fokussierten Pilotprojekt zu starten und somit einen ersten Anwendungsfall zu nutzen
✅ effektive Methoden kennenzulernen, um Ihr Data Mesh zu skalieren und die Erstellung von Data Products zu optimieren
✅ die entscheidende Rolle eines internen Data Marketplaces zu verstehen, um die Nutzung von Datenprodukten zu erleichtern
✅ zu verstehen, was Zeenea als robustes, unternehmensweites Data-Mesh-Monitoring-System auszeichnet.
