Im Bereich der Datennutzung findet man regelmäßig neue Begriffe: Data Management Platform, Data Quality, Data Lake, Data Warehouse … Hinter jedem dieser Begriffe verbergen sich Besonderheiten und technische Lösungen. Mit dem Data Mesh gehen Sie einen Schritt weiter und bringen technisches und funktionales Management in Einklang. Begriffsklärung:
Sie fragen sich: „Data Mesh“? Was soll das sein? Sie brauchen nicht rot zu werden, wenn Sie mit diesem Konzept nicht vertraut sind. Es wurde erst 2019 als Antwort auf die wachsende Zahl von Datenquellen und den zunehmenden Bedarf der Unternehmen an Agilität ins Leben gerufen.
Das Modell des Data-Mesh beruht auf dem Prinzip einer dezentralisierten oder verteilten Architektur, die ein Geflecht aus zahlreichen Daten nutzt. Wenn man sich den Data Lake als einen Speicherplatz für Rohdaten vorstellen kann, und das Data Warehouse als Plattform für die Sammlung und Analyse heterogener Daten, die von Ihren Mitarbeitenden ausgewertet werden können, folgt das Data Mesh einer anderen Logik.
Auf dem Papier haben Data Warehouse und Data Mesh viele Gemeinsamkeiten, vor allem in Bezug auf ihren Hauptzweck, nämlich den ständigen Zugriff in Echtzeit auf möglichst aktuelle Informationen zu ermöglichen. Das Data Mesh geht jedoch noch einen Schritt weiter. Die Aktualität der Informationen ist nur ein Teil dieses Tools.
Da es sich um ein verteiltes Modell handelt, ist das Data Mesh so konzipiert, dass es jedem Geschäftsbereich in Ihrem Unternehmen die für ihn relevanten Schlüsselinformationen bietet. Um diese Herausforderung zu meistern, beruht das Data Mesh auf der Erstellung von Datendomänen.
Welche Vorteile bietet das? Mehr Autonomie für Ihre Teams durch lokale Datenverwaltung, die Berücksichtigung einer dezentralisierten Dimension, die es ermöglicht, immer mehr Daten zu aggregieren, und schließlich die Kontrolle über die Organisation Ihrer Datenbestände zu behalten.
Data Mesh: zwischen Logik und Organisation
Während der Data Lake letztlich ein zentraler Speicher für alle Ihre Daten ist, ist das Data Mesh das genaue Gegenteil. Vergessen Sie die monolithische Dimension des Data Lake. Daten sind ein lebendiges, ständig in Entwicklung begriffenes Asset, ein Werkzeug, das dem besseren Verständnis Ihres Marktes, Ihres Ökosystems dient und als solches nur ein Instrument der Erkenntnis und des Verständnisses ist.
Um das Konzept des Datengeflechts zu verinnerlichen, muss man Daten anders denken. Wie genau? Indem man den Grundstein für eine Organisation mit mehreren Domänen legt. Jeder Datentyp hat seinen Zweck, sein Ziel und seine Nutzung.
Ab diesem Zeitpunkt müssen alle Abteilungen Ihres Unternehmens ihre Aktivitäten und Entscheidungen auf die Daten stützen, die ihnen wirklich dabei helfen, ihre Aufgaben zu erfüllen. Das Marketing verwendet nicht dieselben Daten wie der Vertrieb oder Ihre Produktionsteams.
Die Implementierung eines Datenkatalogs ist daher die wichtigste Voraussetzung für die Erstellung eines Data Mesh. Das bedeutet, dass es ohne eine klare Vorstellung von der Data Governance schwierig sein wird, die Transformation Ihres Unternehmens in Gang zu setzen.
Auch die Datenqualität ist ein zentrales Element für diese Überlegungen. Aber das Data Mesh wird Ihnen dabei helfen, indem es die Datenverantwortung auf Domänenebene dezentralisiert und qualitativ hochwertige, umgewandelte Daten liefert.
Herausforderungen, die es zu bewältigen gilt
Sie halten die Einführung eines Data Mesh für unmöglich, weil Sie das Projekt für komplex und zu technisch halten? Keine Panik! Das Data Mesh ist, abgesehen von seiner technischen Natur, seinen Anforderungen und der damit verbundenen Strenge, vor allem ein neues Paradigma. Er muss alle Beteiligten in Ihrer Organisation dazu bringen, Daten als ein an die Fachbereiche gerichtetes Produkt zu denken.
Mit anderen Worten: Wenn Sie sich am Data-Mesh-Modell orientieren, wird die technische Infrastruktur der Datenumgebung zentralisiert, während die operative Verwaltung der Daten dezentralisiert und den Fachabteilungen überlassen wird.
Mit einem Data Mesh schaffen Sie die Voraussetzungen für eine große Akzeptanz von Daten und eine Datenkultur in allen Ihren Teams, damit alle Mitarbeitenden ihre täglichen Aktivitäten auf Daten stützen können.
Zwischen Aufbruchstimmung und straffer Verwaltung
Die Logik des Data Mesh ist, dass die Daten den Fachabteilungen dienen. Das bedeutet, dass Ihre Teams einfach und jederzeit darauf zugreifen und die Daten bearbeiten können müssen, um sie als Nährboden für ihre tägliche Arbeit zu nutzen.
Um dennoch die Qualität der Daten zu erhalten oder die Einhaltung der Governance-Regeln zu gewährleisten, ist das Change Management von entscheidender Bedeutung und die Definition der Berechtigungen der einzelnen Personen entscheidend. Im Rahmen der Einführung eines Data Mesh müssen Sie ein gesundes Fundament für Ihre Organisation legen.
Auf der einen Seite steht der freie Zugang zu den Daten für alle Mitarbeitenden (die funktionale Governance). Auf der anderen Seite steht die Verwaltung und Administration, mit anderen Worten: die technische Governance in den Händen der Data-Teams.
Die Nutzung zu erleichtern, indem man die Rollen klar unterteilt – das ist der vermeintliche Widerspruch des Data Mesh!
