Data Mesh definiert: Prinzipien, Architektur und Vorteile

Unternehmen sammeln heute mehr Daten als je zuvor. Traditionelle Datenverwaltungsansätze wie zentralisierte Data Warehouses und isolierte Data Marts haben Mühe, mit dem ständig zunehmenden Volumen, der Geschwindigkeit und der Vielfalt an Informationen Schritt zu halten. Die Komplexität moderner Datenumgebungen übersteigt die Fähigkeiten dieser Altsysteme und erfordert eine flexiblere und verteiltere Lösung. 

Enter Datennetz, ein dezentraler Ansatz zur Datenverwaltung, der die Art und Weise revolutionieren soll, wie Unternehmen den Wert ihrer Datenbestände maximieren. 

Wenn Ihr Team mit endlosen Ad-hoc-Anfragen überfordert ist, mit unterschiedlichen Datenquellen zu tun haben muss oder sich nach einer flexibleren Dateninfrastruktur sehnt, ist Ihr Unternehmen möglicherweise bereit für ein Data Mesh. 

Was ist ein Datennetz? 

"A Datennetz ist ein moderner Ansatz für das Datenmanagement, der Eigentum und Kontrolle dezentralisiert. Anstelle eines zentralisierten Datensees werden die Daten nach Geschäftsbereichen (wie Marketing, Vertrieb oder Kundendienst) organisiert, wobei die für diese Daten verantwortlichen Teams deren Lebenszyklus kontrollieren.". 

Der Datenmaschenarchitektur verbindet verschiedene Datenquellen zu einer einheitlichen Plattform und gibt Fachexperten gleichzeitig die Kontrolle über den Zugriff, die Verwendung und das Format ihrer Daten. Einfach ausgedrückt: Es verwandelt Daten von einer passiven Ressource in ein strategisches Gut und fördert eine datengesteuerte Kultur. 

Was sind die wichtigsten Prinzipien von Data Mesh? 

Ihre Organisation muss die folgenden vier Datennetzsäulen den dezentralen Ansatz zu übernehmen. 

1. Domänenorientiertes Eigentum  

Im Kontext eines Data Mesh ist eine Domäne eine Gruppe von Einzelpersonen, die durch ein gemeinsames Geschäftsziel vereint sind. Data Mesh geht davon aus, dass jede Domäne ihre eigenen Daten, Metadaten und zugehörigen Richtlinien besitzen und verwalten sollte.  

Anstatt Daten aus unterschiedlichen Quellen auf einer zentralen Plattform zusammenzuführen, verteilenibutiert Datennetz plädiert für dezentrales, an Geschäftsfunktionen ausgerichtetes Datenmanagement. Dabei verwalten, transformieren und stellen Domänenteams ihre Datensätze unabhängig voneinander in einem benutzerfreundlichen Format bereit.  

Ein Einzelhandelsunternehmen könnte beispielsweise separate Domänen für Bekleidungsprodukte und das Verhalten der Website-Besucher einrichten. 

2. Daten als Produkt 

Domänen produzieren Datenprodukte, die nachgelagerte Domänen oder Endbenutzer nutzen, um geschäftlichen Mehrwert zu generieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Marts sind Datenprodukte autark und verwalten ihre eigene Sicherheit, Herkunft und Infrastruktur. Diese klare Eigentümerschaft und Verantwortung ermöglicht es Datenprodukten, Bausteine ​​für andere Datenprodukte zu werden oder Business Intelligence- und Machine-Learning-Initiativen direkt zu unterstützen. 

Erfolgreiche Data Mesh-Implementierungen erfordern eine Produktmentalität der Domänenteams. Sie müssen ihre Datensätze als Produkte und den Rest der Organisation als ihre Kunden betrachten. 

3. Selbstbedienungs-Dateninfrastruktur als Plattform  

Eine verteilte Datenarchitektur erfordert unabhängige Datenpipelines für jede Domäne, um ihre jeweiligen Datenprodukte zu bereinigen, zu filtern und zu laden. Data Mesh führt eine Self-Service-Datenplattform ein, um diesen Prozess zu optimieren und Redundanz zu vermeiden. Hier erstellen Dateningenieure eine technologische Grundlage, die es allen Geschäftseinheiten ermöglicht, ihre Datenprodukte zu verarbeiten und zu speichern. 

Dieser Ansatz schafft eine klare Arbeitsteilung: Datentechnikteams konzentrieren sich auf das Technologiemanagement, während die Domänen Eigentümer ihrer Daten sind. In diesem Fall wird der Erfolg einer Self-Service-Datenplattform an dem Grad der Autonomie gemessen, den sie den Domänen bei der Verwaltung ihrer Datenbestände gewährt. 

4. Föderierte Computer-Governance 

Verteiltes data-Netz ermöglicht ein Modell der geteilten Verantwortung für die Sicherheit innerhalb von Organisationen. Während die Führung übergreifende Standards und Richtlinien festlegt, behalten die einzelnen Domänen die Autonomie bei der Umsetzung dieser Richtlinien entsprechend ihren Anforderungen. Dieser dezentrale Ansatz ermöglicht es den Domänen, Innovationen zu entwickeln und gleichzeitig die Sicherheitsprinzipien der Organisation einzuhalten. 

Was ist die Data Mesh-Architektur? 

Zur Visualisierung der oben gezeigten Diagramm der Datennetzarchitektur, Wir müssen drei Hauptpunkte berücksichtigen Data Mesh-Komponenten:  

1. Datenquellen 

Datenquellen bilden die Grundlage für ein Datennetz. Diese Repositorien ähneln oft Datenseen und sammeln Rohdaten aus verschiedenen Quellen, wie etwa Cloud-IoT-Netzwerken, Kundenfeedback oder Web Scraping. 

2. Data Mesh-Infrastruktur   

Eine Data-Mesh-Infrastruktur ermöglicht einen nahtlosen Datenaustausch innerhalb einer Organisation, wodurch die Informationen allen Abteilungen zur Verfügung stehen. Die Domänen behalten das Eigentum an ihren Daten und ermöglichen gleichzeitig den Zugriff auf diese für andere Abteilungen. Dies wird durch eine Kombination aus Self-Service-Datenplattformen und föderierter Governance erreicht. Self-Service-Plattformen vertrauen Domänen die unabhängige Aufnahme, Verarbeitung und Bereitstellung ihrer Daten an. Gleichzeitig sorgt die parallele föderierte Governance für Datenkonsistenz und Interoperabilität innerhalb der gesamten Organisation. 

3. Dateneigentümer 

Dateneigentümer bilden den Kern einer Datenmaschenarchitektur. Sie sind für die Durchsetzung von Compliance-, Governance- und Klassifizierungsstandards für die Daten ihrer Abteilung verantwortlich. Beispielsweise erfordern HR-Daten bestimmte Sicherheitsmaßnahmen, Nutzungsbeschränkungen und Zugriffskontrollen. Die Dateneigentümer jeder Abteilung definieren eindeutig Datenkategorien und -typen, um sie an ihre Abläufe anzupassen. 

Wie funktioniert ein Data-Mesh-Architektur Arbeit? 

Ein Datennetz wandelt Daten grundsätzlich von einem Nebenprodukt in ein Produkt um. Anstelle eines zentralisierten Infrastrukturteams übernehmen Datenproduzenten das Eigentum an ihren Daten.  

Ein zentrales Governance-Team stellt die Einhaltung von Standards und Verfahren sicher. Während Domänenteams für ETL-Pipelines verantwortlich sind, optimiert ein zentrales Datentechnikteam die zugrunde liegende Infrastruktur. 

Wie Microservices strukturiert ein Data Mesh Daten um Geschäftsdomänen herum und erstellt so in sich geschlossene Datenprodukte. Vorteile der Data Mesh-Architektur Fördern Sie Datenflexibilität und Interoperabilität, was zu einer nahtlosen Nutzung im gesamten Unternehmen für Analysen, maschinelles Lernen und andere Anwendungen führt. 

Wie implementiere ich Data Mesh? 

Data Mesh ist ein relativ neues Konzept, das nach der Pandemie deutlich an Bedeutung gewonnen hat. Während Unternehmen aktiv mit verschiedenen technologischen Ansätzen experimentieren, um Data Meshes für bestimmte Anwendungsfälle zu erstellen, ist klar, dass die unternehmensweite Implementierung noch in der Anfangsphase steckt. 

Es gibt zwar keine allgemeingültige Strategie für die Einführung von Data Mesh, wir können jedoch mit den folgenden ersten Schritten beginnen: 

Wählen Sie das richtige Pilotprojekt  

Konzentrieren Sie sich bei Ihrer Data-Mesh-Reise auf ein einzelnes Team. Dieser konzentrierte Ansatz liefert wertvolle Erkenntnisse für eine umfassendere organisatorische Implementierung. Priorisieren Sie ein Datenprodukt mit klaren und messbaren Auswirkungen auf das Geschäft. So können Sie den Wert von Data Mesh frühzeitig demonstrieren.  

Analysieren Sie Ihre vorhandenen Daten 

Um eine solide Grundlage für Ihr Datennetz zu schaffen, sollten Sie zunächst die Daten Ihres Unternehmens umfassend katalogisieren. Diese Bestandsaufnahme liefert einen Leitfaden zur Identifizierung unterschiedlicher Geschäftsbereiche. Legen Sie Harmonisierungsregeln fest, um eine nahtlose Datenzusammenarbeit zwischen den Bereichen sicherzustellen. Dazu gehört die Definition universeller Standards für Datenelemente wie Feldtypen, Metadatenstruktur und Benennungskonventionen für Datenprodukte. 

Wählen Sie die richtigen Technologien 

Die bestehenden Data Warehouse und Data Lakes können als wertvolle Grundlage für eine Datenmaschenarchitektur. Sie können diese Assets umfunktionieren, um eine verteilte Datenstrategie zu unterstützen, indem Sie von zentralisierten Systemen auf dezentralisierte Datenspeicher umsteigen. 

• Cloud-Technologie 

Cloud-Plattformen bieten eine robuste Umgebung für den Aufbau und die Skalierung Datennetzarchitekturen. Ihre inhärente Skalierbarkeit und Kosteneffizienz können Ihren Implementierungsprozess erheblich rationalisieren. 

• Legacy-Systeme 

Eine effektive Datenintegration ist für eine erfolgreiche Data Mesh-Bereitstellung von entscheidender Bedeutung. Stellen Sie die Vollständigkeit und Konsistenz der Daten sicher, wenn Sie Daten aus Legacy-Systeme in Ihre eigene neue Architektur.  

Implementieren Sie globale Data Governance-Richtlinien 

Die zentrale IT sollte übergreifende Berichts-, Authentifizierungs- und Compliance-Standards für das Datennetz definieren. Anschließend können Datenproduktbesitzer bei der Verwaltung ihrer Datensätze granulare Zugriffskontrollen einrichten. Während die Datenproduzenten die Kontrolle über die Datenqualität behalten, bieten zentrale Governance-Richtlinien wichtige Leitlinien. 

Erstellen Sie Ihre Self-Service-Datenplattform 

Um eine domänenorientierte Architektur und Self-Service-Dateninfrastruktur zu entwickeln, müssen Sie die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens genau kennen. Zu den Anforderungen Ihres Unternehmens können Datenqualitätsstandards, Datenverwaltungsrahmen, Metadatenverwaltung, Integrationsfunktionen und Benutzererfahrungspräferenzen gehören.  

Einige Organisationen legen Wert auf eine optimierte Datenaufnahme durch Tools, während andere sich darauf konzentrieren, Domänen eine detaillierte Zugriffskontrolle und eine standardisierte Datenvisualisierung zu gewähren. 

Ihre Self-Service-Datenplattform sollte flexibel und anpassungsfähig sein, sodass verschiedene Domänenteams unabhängig voneinander neue Datenprodukte erstellen können. Sie muss technische Feinheiten abstrahieren und wichtige Infrastrukturkomponenten auf benutzerfreundliche Weise bereitstellen. Zu den Kernfunktionen gehören: 

• Datenverschlüsselung: Schutz vertraulicher Informationen. 

• Datenproduktschema: Definieren von Datenstruktur und -format. 

• Governance und Zugriffskontrolle: Gewährleistung der Datensicherheit und Compliance. 

• Datenprodukterkennung: Erleichtert die Suche und den Zugriff über Kataloge. 

• Protokollierung und Überwachung von Datenprodukten: Verfolgen der Datenherkunft und Leistung. 

• Zwischenspeichern: Verbesserung der Abfrageleistung. 

Erwägen Sie die Implementierung von Automatisierungsfunktionen wie vorkonfigurierten Vorlagen und No-Code-Lösungen, um die Entwicklung von Datenprodukten zu beschleunigen. 

Bauen Sie eine Data Mesh-zentrierte Organisation auf 

Obwohl die heutigen Technologien und Tools ausgereift genug sind, um die Implementierung von Data Mesh zu unterstützen, erfordert die Skalierung über Pilotprojekte hinaus eine grundlegende Änderung des organisatorischen Ansatzes. Bei dieser Änderung stehen folgende Prioritäten im Vordergrund: 

• Datenzugriff und -nutzung über Datenextraktions- und Ladeprozesse. 

• Echtzeit-Datenverarbeitung über verzögerte Stapelverarbeitung. 

• Dezentraler Datenbesitz über eine zentralisierte Datenplattformsteuerung. 

Traditionell wurde die Datenarchitektur durch die Wahl der Technologie bestimmt. Ein Datennetz kehrt diese Dynamik um und stellt Domänendatenprodukte in den Mittelpunkt der Entscheidungsfindung.  

Data Mesh vs. Data Lake vs. Data Fabric 

Data Lakes, Meshes und Fabrics sind miteinander verbundene Konzepte, die sich aus dem traditionellen Data Warehouse entwickelt haben.  

Datensee 

A Daten See ist ein zentrales Repository zum Speichern von Rohdaten in ihrem nativen Format, unabhängig von Struktur oder Typ. Es nutzt kostengünstigen Cloud-Speicher, um große Datenmengen für die anschließende Analyse und Verarbeitung unterzubringen. 

Datennetz 

Im Gegensatz zum zentralisierten Data Lake fördert ein Data Mesh einen dezentralen Ansatz für das Datenmanagement. Dabei werden Daten als Produkt behandelt, wobei domänenspezifische Teams ihre jeweiligen Datendomänen besitzen und verwalten. Data Lakes können zwar als Speicherschicht genutzt werden, der Kernwert des Data Mesh liegt jedoch in seinem Organisations- und Governancemodell. 

Datenstruktur 

Ein Data Fabric ist eine technologische Schicht, die unterschiedliche Datenquellen zu einer kohärenten Ansicht zusammenführt. Es nutzt Metadatenmanagement, KI und Automatisierung, um eine virtualisierte Datenplattform zu erstellen. Im Vergleich zu einem Data Mesh, das sich auf die Organisationsstruktur konzentriert, steht bei einem Data Fabric die technische Integration im Vordergrund. 

Mehr lesen: Datentresor vs. Datennetz. 

Was sind die Vorteile eines Data Mesh? 

Datendemokratisierung 

 Ein Data Mesh demokratisiert Daten, indem es die Kontrolle dezentralisiert und Fachexperten die Möglichkeit gibt, Self-Service-Datenprodukte zu erstellen. Dadurch werden Datensilos aufgebrochen, die Entscheidungsfindung beschleunigt und Datenteams können sich auf Initiativen mit hohem Mehrwert konzentrieren. Durch den direkten Zugriff auf maßgeschneiderte Daten gewinnen Geschäftsbenutzer Autonomie und Flexibilität.  

Kosteneffizienz  

Eine verteilte Datenarchitektur ermöglicht erhebliche Kosteneinsparungen durch die Umstellung von der Stapelverarbeitung auf Echtzeit-Datenstreaming über Cloud-Plattformen. So können Teams die Rechenressourcen nach Bedarf anpassen. 

Weniger technische Schulden  

Dezentrales Datenmanagement bietet gegenüber zentralisierten Systemen erhebliche Vorteile. Durch die Verteilung des Dateneigentums verbessern Unternehmen ihre Agilität und Reaktionsfähigkeit. Eine Data-Mesh-Architektur ermöglicht es Datenteams, die Anforderungen der Geschäftseinheit effektiver zu erfüllen. Außerdem verbessert sie die Systemleistung und Skalierbarkeit, indem sie die Belastung eines einzelnen zentralen Systems reduziert. 

Flexible Kommunikation 

Ein Data Mesh fördert die Zusammenarbeit, indem es gemeinsame Standards für Datenfelder in verschiedenen Domänen festlegt. Diese gemeinsame Grundlage vereinfacht die Datenintegration und -freigabe. Teams können Datensätze effizient verbinden, indem sie Feldtypen, Metadaten und Schemaformate angleichen. Dadurch profitieren Datenkonsumenten von einem optimierten Zugriff auf Informationen über APIs, was ihnen hilft, Anwendungen zu erstellen, die Geschäftsziele effektiv unterstützen. 

Sicherheit und Compliance  

Data-Mesh-Architekturen sind auf Sicherheit und Compliance ausgelegt. Durch die Implementierung granularer Zugriffskontrollen und Datenstandards können Unternehmen vertrauliche Informationen schützen und gleichzeitig Vorschriften wie HIPAA einhalten. Die dezentrale Struktur ermöglicht effiziente Datenprüfungen und integrierte Protokollierungs- und Nachverfolgungsfunktionen bieten Einblick in den Datenzugriff und die Datennutzung. Eine zentralisierte Überwachung erhöht die Sicherheit zusätzlich, indem sie den Datenaustausch über Domänen hinweg überwacht. 

Erhöhte Flexibilität 

 Datennetze zeichnen sich im Vergleich zu zentralisierten Gegenstücken durch ihre Flexibilität aus. Indem sie Datenbesitz und -verwaltung auf Geschäftsdomänen verteilen, beseitigen sie betriebliche Engpässe und reduzieren die Belastung der zentralisierten Infrastruktur. Dieses dezentrale Modell hilft Datenteams, frei zu experimentieren und Innovationen zu entwickeln, und verhindert, dass zentrale Datenteams mehrere Datenpipelines verwalten müssen. 

Verbesserte Datenermittlung 

A verteilt Datennetz eliminiert Datensilos, die sich oft um zentralisierte Entwicklungsteams herum bilden. Durch die Verteilung des Dateneigentums auf Geschäftsdomänen wird verhindert, dass Daten in isolierten Systemen gefangen bleiben. Um sicherzustellen, Auffindbarkeit der DatenEin zentrales Datenverwaltungsframework verwaltet ein Inventar der Datenbestände der Organisation.

Data Mesh in der Praxis: Praxisbeispiele und Anwendungen 

Datennetzarchitekturen bieten vielseitige Unterstützung für ein breites Spektrum an Big Data-Anwendungen. Dieses verteilte, produktzentrierte Modell verbessert verschiedene Geschäftsfunktionen. 

Lass uns erforschen einige Häufige Anwendungsfälle: 

Sales 

Der Schlüssel zum Verkaufserfolg liegt in der Kontaktaufnahme mit potenziellen Kunden. Datenmaschenarchitektur rationalisiert den Verkaufsprozess, indem es den Vertriebsteams die Daten zur Verfügung stellt, die sie brauchen, wenn sie sie brauchen. Die Vertriebsmitarbeiter müssen keine Datenexperten mehr sein. 

Lieferkette und Logistik  

Die heutigen globalen Lieferketten generieren riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, darunter Kundenfeedback, industrielle IoT-Systeme (IIoT) und digitale Darstellungen physischer Vermögenswerte.  

Wenn Supply-Chain-Experten direkt auf diese Daten zugreifen und sie in Echtzeit analysieren können, können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die sie für die strategische Entscheidungsfindung nutzen können. 

Fertigung  

Traditionell arbeiteten Design- und F&E-Teams mit veralteten Kundendaten. Das Data Mesh revolutioniert dies, indem es Echtzeitzugriff auf Daten im gesamten Unternehmen ermöglicht. Von der Produktentwicklung bis zum Fabrikbetrieb nutzen Teams jetzt Live-Einblicke, um Innovationen zu beschleunigen, die Produktqualität zu verbessern und Prozesse zu optimieren. 

Marketing 

Kundenerwartungen entwickeln sich rasant, wobei mehr Kanäle wie soziale Medien und Online-Shops die Nachfrage nach schnelleren, personalisierten Produkten ankurbeln. 

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, benötigen Marketingfachleute Echtzeitzugriff auf vielfältige Daten. Dieser Prozess, der traditionell langsam und frustrierend ist, wird durch ein Datennetz optimiert und bietet sofortigen Zugriff auf die erforderlichen Daten. 

Human Resources  

HR-Teams verwalten täglich riesige Mengen sensibler und komplexer Daten. Die Umstellung auf Remote-Arbeit hat dies noch verstärkt. challenges, da die Daten immer stärker verstreut sind und sich die Compliance-Anforderungen ständig weiterentwickeln. 

Von der Einstellung bis zur Pensionierung muss die Personalabteilung Daten aus allen Bereichen des Unternehmens verstehen und analysieren. Ein Datennetz sorgt dafür, dass diese Daten absolut sicher sind, aber dennoch zugänglich bleiben. Autorisierte Personalabteilungen können schnell auf die benötigten Informationen zugreifen, ohne auf andere warten oder sich mit abteilungsübergreifender Bürokratie und komplexen internen Protokollen herumschlagen zu müssen.  

Finanzen  

Wie HR-Teams verarbeiten auch Finanzteams sensible Daten, die für ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung sind. Moderne Tools wie ERP-Systeme haben ihr Finanzmanagement verbessert, aber veraltete Prozesse, starre Unternehmenskulturen und große Datensilos bremsen sie oft aus. Ein Data Mesh ändert dies, indem es Finanzteams mehr Kontrolle über ihre Daten gibt und ihnen ermöglicht, effizienter zu arbeiten. 

Business-Intelligence-Dashboards 

Neue Geschäftsinitiativen erfordern oft maßgeschneiderte Dateneinblicke, um ihren Erfolg zu messen.  

A Datenmaschenarchitektur bewältigt diese Herausforderung, indem es die Flexibilität bietet, benutzerdefinierte Datenansichten zu erstellen. Dadurch können Teams schnell auf die spezifischen Informationen zugreifen und diese analysieren, die sie zur Steigerung der Projektleistung benötigen. 

Meldewesen 

Die regulatorische Berichterstattung erfordert ein hohes Volumen, Geschwindigkeit und Präzision, um regulatorischen Anforderungen. Die Data-Mesh-Technologie kommt sowohl den Regulierungsbehörden als auch den regulierten Unternehmen bei der Erreichung dieser Ziele zugute. Unternehmen können beispielsweise Berichtsdaten aktiv in ein zentrales Data Mesh einspeisen, das der Regulierungsaufsicht unterliegt. 

Daten von Drittanbietern 

Die Data Mesh-Technologie kann Datensätze von Drittanbietern und öffentliche Datensätze verarbeiten. Sie können externe Daten als separate Domäne in das Mesh integrieren. Dieser Ansatz stellt die Konsistenz zwischen externen und internen Daten sicher. 

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