Data Mesh vs. Data Fabric: So wählen Sie die richtige Datenstrategie für Ihr Unternehmen

Die Implementierung einer modernen, integrierten Datenarchitektur kann Ihnen helfen, Datensilos aufzubrechen, die dazu führen, dass Entscheidungsträger auf Führungsebene den Überblick verlieren. 12 Stunden pro Woche.. Darüber hinaus mehr als 60% der Organisationen stimmen zu, dass Datensilos eine erhebliche geschäftliche Herausforderung darstellen.

Die Lösung ist eine Datenarchitektur, die Silos eliminiert, und hier kommt die Debatte zwischen Data Mesh und Data Fabric ins Spiel. Beide Datenarchitekturen arbeiten zwar daran, Datensilos zu eliminieren, unterscheiden sich jedoch in ihren Ansätzen (mehr dazu später). Obwohl sowohl Data Mesh- als auch Data Fabric-Ansätze ihre Befürworter haben, hängt die Frage, welcher Ansatz besser ist, von den individuellen Datenanforderungen Ihres Unternehmens ab.

In diesem Beitrag erfahren Sie mehr über Data Mesh und Data Fabric, ihre Gemeinsamkeiten und Unterschiede, die Vor- und Nachteile der Implementierung der jeweiligen Strategie und wie Sie sich zwischen ihnen entscheiden.

Was ist Data Mesh?

Data Mesh wurde erstmals als Konzept vorgestellt von Zhamak Deghani im Jahr 2019. Es handelt sich um einen domänenorientierten Datenarchitekturansatz zur Dezentralisierung der Datenanalyse. Datennetz stellt die zeitgerechte Verfügbarkeit der Datenanalyse für mehrere Teams sicher und eliminiert dabei die Entstehung von Datensilos.

Der moderne verteilte Ansatz entfernt sich von monolithischen Anwendungen und verteilt die Dateneigentümerschaft an domänenspezifische Teams und Benutzer. Dies hilft Ihren Teams, ihre Datenbestände und -stapel (über Domänen verteilt als Datenmikrodienste) abzurufen, zu verstehen, zu verwalten und zu nutzen, und ermöglicht ihnen, datengesteuerte Initiativen und Innovationen zu steuern.

Mit anderen Worten: Data Mesh ermöglicht es Ihren Teams, Daten als Produkt zu behandeln. Anstatt also die Bildung von Datensilos zu fördern, befähigen Sie Ihre domänenspezifischen Teams, Verantwortung zu übernehmen und ihre Daten zu teilen. So verbessern Sie die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und den Austausch von Erkenntnissen.

Data Mesh: Was braucht es?

Der Data-Mesh-Ansatz wird von den folgenden Grundprinzipien bestimmt:

Dezentraler, domänenbezogener Datenbesitz

Anstatt in einem zentralen Repository wie einem Data Lake oder Warehouse liegt die Dateneigentümerschaft bei Ihren Funktionsteams, beispielsweise Marketing oder Vertrieb. Da die Teams für den Lebenszyklus ihrer Datenbestände verantwortlich sind, fördert der Data Mesh-Ansatz domänenspezifisches Fachwissen und Verantwortlichkeit.

Domänendaten als Produkt behandeln

Der Data-Mesh-Ansatz ermöglicht es Ihren Teams, Daten als Produkt zu behandeln. Bei diesem Ansatz werden internen und externen Benutzern zugängliche, auffindbare und qualitativ hochwertige Datenprodukte bereitgestellt. In der Rolle von Datenproduktbesitzern wenden domänenspezifische Teams Produktdenken an, um zuverlässige, gut dokumentierte und benutzerfreundliche Datenprodukte zu erstellen.

Self-Service-Datenplattform-Design

Die Self-Service-Dateninfrastruktur in einem Datennetz ermöglicht Ihren dezentralen Domänen, Datenprodukte autonom zu teilen und zu verwenden. Diese Funktion automatisiert die Kommunikation und den Austausch von Erkenntnissen, sodass Ihre Teams andere domänenspezifische Datensätze mit minimalem technischen Fachwissen verwenden, interpretieren und analysieren können.

Einheitliche Datenverwaltung

Auch bei dezentralisiertem Datenbesitz betont der Data Mesh-Ansatz die Notwendigkeit föderierter Data Governance, und hilft Ihnen, gemeinsame Standards, Richtlinien und Protokolle in allen Ihren dezentralen Datendomänen zu implementieren. Eine gemeinsame Datenverwaltung ist entscheidend, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance sicherzustellen, ohne die Flexibilität zu beeinträchtigen, die Ihren Teams durch den Data-Mesh-Ansatz geboten wird.

Data Mesh: Anwendungsfälle

• Kundenservice Durch die Anwendung einer Produktdenkweise für Daten stellen Ihre Domänenteams sicher, dass ihre Daten für andere Teams verständlich sind, und liefern Ihren Marketing- und Supportteams umfassende Informationen zur Customer Journey.
  So kann Ihr Supportteam beispielsweise relevante Erkenntnisse aus verschiedenen Bereichen nutzen, um die durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) zu reduzieren. Ebenso kann das Marketing durch die Analyse von Verkaufs- und Geschäftsentwicklungsdaten sicherstellen, dass seine Kampagnen die richtige Zielgruppe ansprechen.
  
• Hochwertige Datenanalyse: Ihre Datenanalyse-Workloads erhalten qualitativ hochwertige Daten aus mehreren relevanten Geschäftsbereichen in einer Data-Mesh-Architektur. Dies ermöglicht maßgeschneiderte BI-Dashboards zur Darstellung der Betriebsleistung, Marketingeinblicke, Projektmanagementergebnisse usw.
• Datennutzung durch Dritte: Data Mesh ist praktisch in Anwendungsfällen, in denen externe Datensätze integriert werden müssen. Sie können Daten von Drittanbietern oder öffentliche Daten als eigene Domäne im Mesh verwalten und so die Konsistenz mit Ihren internen domänenspezifischen Datensätzen sicherstellen.

Was ist Data Fabric?

Im Gegensatz zur Data Mesh-Architektur ist die Datenstruktur Der Ansatz ist zentralisiert. Er stellt ein integriertes und einheitliches Datenmanagement-Framework dar. Ihr Unternehmen kann mit Data Fabric effektiv auf Daten zugreifen, diese verwalten und nutzen.

Die zentralisierte Natur des Data Fabric-Ansatzes bedeutet, dass Sie auf Ihre Daten zugreifen und mit ihnen arbeiten können, unabhängig davon, ob sie vor Ort, in Hybridumgebungen oder in der Cloud gespeichert sind. Dies erreichen Sie, indem Sie in Ihrem gesamten IT-Netzwerk eine integrierte und nahtlose Zugriffsebene implementieren.

Ein entscheidendes Merkmal des Data-Fabric-Ansatzes ist seine Abhängigkeit von Metadaten, um Herkunft, Struktur und Wert der Daten für Ihre Domänenteams zu verstehen.

Data Fabric: Was wird dafür benötigt?

Die folgenden Technologien sind für die Implementierung der Data Fabric-Architektur von entscheidender Bedeutung:

• Einheitliche Datenschicht: Die Datenschicht sorgt für einen sicheren und nahtlosen Datentransport und macht die Daten in Ihrem gesamten Unternehmen zugänglich. Die einheitliche Schicht hilft Ihnen, Datenqualität und -verwaltung sicherzustellen und ermöglicht gleichzeitig einfachen Zugriff und Verwaltung.

• KI/ML-basierte Automatisierung und Integration: Auf KI oder ML (Maschinelles Lernen) basierende Algorithmen helfen bei der Automatisierung von Aufgaben wie Datenermittlung, -abruf, Strukturerkennung und Datenanalyse.
  Durch die Automatisierung von Aufgaben werden Datenintegrationsaktivitäten vereinfacht und Ihr Unternehmen kann große Mengen komplexer Daten aus unterschiedlichen Quellen verwalten.

• Intelligente Metadatengrundlage: Auf KI oder ML (Machine Learning) basierende Algorithmen helfen bei der Automatisierung von Aufgaben wie Datenermittlung, Datenabruf, Strukturerkennung und Datenanalyse. Die Automatisierung von Aufgaben erleichtert Datenintegrationsaktivitäten und hilft Ihrem Unternehmen, große Mengen komplexer Daten aus unterschiedlichen Quellen zu verwalten. 
• API-gesteuerte Front-End-Schnittstelle: APIs dienen als technologisches Rückgrat der Data Fabric-Architektur. Sie helfen Front-End-Benutzern beim Zugriff auf Daten und Erkenntnisse, um agile und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Data Fabric: Anwendungsfälle

Data Fabric ist ein beliebter Ansatz, da er viele Probleme bei der Verwaltung und Analyse von Daten löst, die über mehrere Standorte und Systeme verteilt sind. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen und integrierten Datenumgebung wird die Datenzugriffsverwaltung optimiert, die Datenqualität verbessert und datengesteuerte Erkenntnisse in Echtzeit bereitgestellt.

• Ganzheitliche Datenansicht: Angenommen, Ihr Unternehmen ist auf mehrere Kategorien verteilt und verarbeitet Daten aus unterschiedlichen Quellen. Data Fabric bietet eine einheitliche Datenansicht, die Ihren Teams Zugriff auf relevante Erkenntnisse ermöglicht und gleichzeitig ein ganzheitliches Verständnis des Geschäfts ermöglicht.
• Reduzierung der OLTP-Last: OLTP-Datenbanken (Online Transaction Processing) werden in Branchen wie Einzelhandel und Finanzen verwendet. Data Fabric kann dazu beitragen, die Belastung Ihrer OLTP-Datenbanken zu verringern, indem analytische Abfragen an das Data Fabric übertragen werden.
• Echtzeit-Einblicke: Durch die Implementierung einer Datenstruktur kann Ihr Unternehmen Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen, die eine datengesteuerte Entscheidungsfindung in allen Bereichen Ihrer Organisation ermöglichen.

Data Mesh vs. Data Fabric: Wichtige Überlegungen

Im Folgenden finden Sie einige Überlegungen, die Sie bei der Auswahl der zu implementierenden Architektur berücksichtigen sollten, um den Datenverwaltungsanforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden:

	Datennetz	Datenstruktur
Maßstab und Komplexität	Ideal für große, komplexe Datenstapel, in denen mehrere Teams unabhängig voneinander arbeiten, aber Erkenntnisse austauschen.	Ideal für Organisationen, die eine einheitliche, zentralisierte Datenplattform suchen, unabhängig von Größe und Komplexität.
Organisatorische Struktur	Teams haben Dateneigentum und -verwaltung. Geeignet für Organisationen mit Autonomie und funktionsübergreifender Zusammenarbeit.	Organisationen mit einer zentralisierten IT- und Datenverwaltungsstruktur und hybriden Datenquellen und -speichern.
Datenverwaltung und -sicherheit	Datenverwaltung und -sicherheit hängen von der Dateneigentümerschaft und Verantwortlichkeit der Domänenteams ab. Die Durchsetzung von Richtlinien über mehrere Abteilungen hinweg ist schwierig.	Datenverwaltung und -sicherheit sind zentralisiert. Die Durchsetzung von Richtlinien im gesamten Unternehmen ist einfach.
Implementierungszeit	Erfordert Dateneigentum, Produktdenken und Infrastruktur für und von jedem Team. Die Implementierung kann länger dauern.	Mit technisch ausgereiften und zentralisierten Datentechnik-Ressourcen kann die Umsetzung in kürzerer Zeit erfolgen.

Vor- und Nachteile der Implementierung jeder Datenstrategie

Beide Ansätze bieten zwar potenzielle Vorteile, haben aber auch gewisse Nachteile, vor allem wenn sie isoliert umgesetzt werden. Sehen wir uns die Vor- und Nachteile der Umsetzung jeder Strategie an:

Vor- und Nachteile der Implementierung von Data Mesh

Vorteile

Die dezentrale Natur des Data Mesh ermöglicht Ihnen:

• Skalieren Sie die Datenmanagement-Bemühungen Ihres Unternehmens effektiv,
• Verteilen Sie die Verantwortung und das Eigentum an den Daten auf die Domänenteams.
• Eliminieren Sie alle Engpässe und SPOF (Single Point of Failure),
• Und verbessern Sie die Agilität und Reaktionsfähigkeit bei Änderungen interner und externer Anforderungen.

Nachteile

Umgekehrt kann die Data-Mesh-Implementierung auch zu Folgendem führen:

• Herausforderungen bei der Zusammenarbeit und Koordination,
• Erhöhte Komplexität im Datenstapel,
• Mangelnde Konsistenz der Datenpraktiken zwischen den Domänenteams,
• Und übermäßiges Vertrauen in die Datenstandardisierung.

Vor- und Nachteile der Implementierung von Data Fabric

Vorteile

Data Fabric zentralisiert Ihre Datenverwaltungsbemühungen und kann Folgendes unterstützen:

• Vereinfachen Sie die Datenverarbeitung im gesamten Unternehmen,
• Optimieren Sie die Datenintegration, den Datenzugriff, die Datenverarbeitung und die Datenspeicherung.
• Ermöglichen Sie eine konsistente Umsetzung von Richtlinien zur Datenverwaltung, -qualität und -sicherheit.
• Gestalten Sie Analyse- und Berichtsworkloads effizienter,
• Und optimieren Sie die Ressourcennutzung, indem Sie redundante Datenverarbeitung und -speicherung reduzieren.

Nachteile

Auf der anderen Seite kann die Zentralisierung einer Datenstruktur zu Folgendem führen:

• Bildung von Engpässen bei hohem Datenaufkommen,
• Langsame Reaktion auf domänenspezifische Änderungen,
• Abhängigkeit von einem zentralen Team, was schnelle Entscheidungsfindungen erschwert,
• Skalierbarkeitsprobleme für größere Unternehmen mit hohem Datenbedarf,
• Einschränkungen bei Innovation und Experimenten aufgrund geringer Teamautonomie,
• Und Komplexität im Umgang mit unterschiedlichen Technologien und Datenquellen.

Data Mesh vs. Data Fabric: Wie wählen Sie die optimale Datenstrategie für Ihr Unternehmen aus?

Um die richtige Datenarchitektur für Ihr Unternehmen auszuwählen, sollten Sie:

1. Bewerten Sie Ihren Datenbedarf. Hierzu gehören Ihre Datenstrategie, Ihre Anforderungen an Datenzugriff und -verwaltung sowie die vorhandene Infrastruktur.
2. Berücksichtigen Sie die soziotechnischen Faktoren. Hierzu gehören die Domänenteamstruktur, die Kultur und die technischen Fähigkeiten Ihres Unternehmens.
3. Führen Sie eine Bewertung der Datenreife durch. Dies kann Ihnen dabei helfen, die Schwächen und Stärken Ihres Datenökosystems zu identifizieren.
4. Vergleichen Sie die verschiedenen Architekturen. An diesem Punkt besteht die Wahl zwischen zwei oder drei Optionen, z. B. Data Mesh vs. Data Fabric oder Datentresor vs. Datennetz.

Es ist wichtig, diese Schritte sorgfältig zu bewerten, bevor Sie die endgültige Entscheidung treffen.

Dennoch ist das Datennetz kann eine gute Wahl sein, wenn Sie:

• Dezentralisieren Sie Ihre Datenplattform,
• Stärken Sie die Dateneigentümerschaft und -verwaltung Ihrer Domänenteams,
• Verbessern Sie die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und den Datenaustausch,
• Erhöhen Sie die Reaktionsfähigkeit auf domänenspezifische Herausforderungen,
• Oder halten Sie strenge Datenverwaltungs- und Qualitätsprotokolle ein.

Daten-Fabric kann eine gute Wahl sein, wenn Sie:

• Beseitigen Sie Datensilos und erhalten Sie eine einheitliche Datenansicht.
• Verwalten Sie Multi-Cloud- oder Hybrid-Datenumgebungen,
• Nutzen Sie vorhandene, robuste Datenintegrationsfunktionen,
• Or Modernisierung eines Legacy-Data Warehouse.

Ein letztes Wort

Data Mesh und Data Fabric sind beides Ansätze, die einzigartige Vorteile bieten, wenn Sie das Datenmanagement und die Datenanalyse Ihres Unternehmens verbessern möchten. Sie unterscheiden sich jedoch in ihren Grundprinzipien (zentralisiert vs. dezentralisiert). Da auch die potenziellen Vorteile unterschiedlich sind, hängt die Wahl vom Datenökosystem Ihres Unternehmens ab.

Die Lösung ist jedoch nicht unbedingt eine Debatte zwischen Data Mesh und Data Fabric. Es kann ein gemischter Ansatz für die spezifischen Datenarchitekturanforderungen Ihres Unternehmens sein. Das Ziel besteht nicht nur darin, Ihre unmittelbaren Datenanforderungen zu erfüllen und ein System zu implementieren, das Ihrem Unternehmen hilft, sich in der dynamischen Datenlandschaft zurechtzufinden. Hier Astera kommt in.

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