Data Vault vs. Data Mesh: Auswahl der richtigen Datenarchitektur

Das Datenvolumen steigt weiterhin rasant an Jahresrate von 19.2%. Das bedeutet, dass Unternehmen nach Möglichkeiten suchen müssen, diese Fülle an Informationen effizient zu verwalten und für wertvolle Erkenntnisse zu nutzen. Eine solide Datenarchitektur ist der Schlüssel zur erfolgreichen Bewältigung dieser Datenflut und ermöglicht eine effektive Datenspeicherung, -verwaltung und -nutzung. 

Unternehmen sollten ihre Anforderungen bewerten, um das richtige Data Warehouse-Framework auszuwählen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Hier kommen Data Vault und Data Mesh ins Spiel – beide bieten unterschiedliche Ansätze zur Verwaltung und Nutzung von Daten. 

Um sich zwischen beiden zu entscheiden, ist es wichtig, die sich entwickelnde Landschaft der Datenarchitektur, die einzigartigen Merkmale jedes Ansatzes und die praktischen Anwendungen zu verstehen, die den spezifischen Geschäftsanforderungen am besten entsprechen. 

Die moderne Datenarchitektur verstehen 

Die Datenarchitektur prägt die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Datenbestände sammeln, speichern, verarbeiten und nutzen. Es dient als grundlegender Rahmen, der die vielfältigen und ständig wachsenden Datenströme aus verschiedenen Quellen berücksichtigt, traditionelle Ansätze überflüssig macht und den Weg für zukunftsfähige Datensysteme ebnet.  

Moderne Datenarchitektur zeichnet sich durch Flexibilität und Anpassungsfähigkeit aus und ermöglicht es Unternehmen, strukturierte und unstrukturierte Daten nahtlos zu integrieren, Echtzeitanalysen zu ermöglichen und eine robuste Datenverwaltung und -sicherheit zu gewährleisten und so datengesteuerte Erkenntnisse zu fördern. 

Stellen Sie sich die Datenarchitektur als Blaupause dafür vor, wie ein Krankenhaus Patienteninformationen verwaltet. Es stellt sicher, dass Daten aus verschiedenen Abteilungen, wie Patientenakten, Laborergebnisse und Abrechnungen, sicher erfasst und bei Bedarf abgerufen werden können. In einer modernen Datenarchitektur werden alle diese Informationen in ein zentrales elektronisches Gesundheitsaktensystem (EHR) integriert.  

Das EHR-System vereinfacht den Datenabruf für Gesundheitsdienstleister, was zu schnelleren Diagnosen, einer optimierten Abrechnung und einer besseren Patientenversorgung führt und gleichzeitig Skalierbarkeit und Einhaltung sich ändernder Vorschriften ermöglicht. 

Die Auswahl der richtigen Datenarchitektur hängt von den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens ab. Es gibt keine Einheitslösung und die Wahl der Architektur muss eng an den einzigartigen Merkmalen einer Organisation ausgerichtet sein. Faktoren wie Datenkomplexität, Skalierbarkeit, Organisationskultur, Compliance-Verpflichtungen, verfügbare Ressourcen und allgemeine Geschäftsziele sollten berücksichtigt werden, um die richtige Lösung zu ermitteln, damit ein Unternehmen den wahren Wert seiner Datenbestände erschließen kann. 

Data Vault vs. Data Mesh: Ein Überblick 

Nachdem wir nun die Bedeutung der Datenarchitektur in der heutigen digitalen Landschaft festgestellt haben, wollen wir uns mit zwei herausragenden Ansätzen befassen: Data Mesh und Data Vault.  

Datentresor: 

Die Data Vault-Architektur ist agil und flexibel Datenmodellierung Methodik, die im Data Warehousing zum Umgang mit komplexen und sich weiterentwickelnden Datenumgebungen verwendet wird. Es wurde von Dan Linstedt entwickelt und hat als Methode zum Aufbau skalierbarer, anpassungsfähiger und wartbarer Data Warehouses an Popularität gewonnen. 

Kernprinzipien: 

• Naben: Hubs repräsentieren Kerngeschäftseinheiten mit eindeutigen Kennungen. 
• Links: Links verbinden Hubs, um Beziehungen zwischen Geschäftseinheiten anzuzeigen. 
• Satelliten: Satelliten liefern detaillierte, beschreibende Informationen über die durch Hubs repräsentierten Einheiten. 

Data Vault legt Wert auf Hörbarkeit und historische Datenverfolgung und eignet sich daher gut für Branchen mit gesetzlichen Compliance-Anforderungen und klar definierten Datenstrukturen, wie z. B. Finanzen und Gesundheitswesen. In diesen Sektoren gelten häufig strenge Compliance-Anforderungen, die eine sichere Speicherung historischer Daten wie Finanztransaktionen oder Patientenakten erfordern.  

Die Fähigkeit von Data Vault, einen klaren Prüfpfad für Datenquellen, Transformationen und Nutzung im Laufe der Zeit bereitzustellen, stellt sicher, dass Unternehmen diese gesetzlichen Anforderungen effektiv erfüllen können. 

Datennetz: 

Data Mesh ist ein relativ neues Konzept im Bereich der Datenarchitektur und -verwaltung. Es wurde von Zhamak Dehghani eingeführt und konzentriert sich auf die Dezentralisierung des Datenbesitzes und der Datenverwaltung in großen, komplexen Organisationen. Dieser Ansatz eignet sich gut für die Komplexität moderner Datenökosysteme, in denen Daten über verschiedene Einheiten verteilt sind. 

• Domainorientiertes Eigentum: Der Dateneigentum ist dezentralisiert, wobei einzelne Domänen oder Geschäftseinheiten für die Verwaltung ihrer Daten verantwortlich sind, um die Abstimmung von Kontext und Fachwissen sicherzustellen. 
• Daten als Produkt: Daten werden kuratiert und mit klaren Schnittstellen bereitgestellt, sodass sie als wertvolles Produkt behandelt werden, das von anderen Teams selbst bedient werden kann. 
• Self-Service-Dateninfrastruktur als Plattform: Eine gemeinsame Dateninfrastruktur ermöglicht es Benutzern, Daten unabhängig zu entdecken, darauf zuzugreifen und sie zu verarbeiten, wodurch die Abhängigkeit von Datenentwicklungsteams verringert wird. 
• Föderierte Computational Governance: Governance-Standards werden domänenübergreifend gemeinsam angewendet, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten und gleichzeitig eine domänenspezifische Anpassung zu ermöglichen. 

Data Mesh eignet sich gut für Branchen mit komplexen und dezentralen Datenquellen, wie z. B. E-Commerce und Fertigung, da es ein flexibles Framework bietet, das sich an die Vielfalt ihrer Datenströme anpasst. In diesen Branchen stammen Daten aus verschiedenen Kanälen und erfordern häufig Echtzeitanalysen und Skalierbarkeit.  

Der dezentrale Ansatz von Data Mesh ermöglicht es domänenspezifischen Teams, ihre Daten effizient zu verwalten und stellt so Datenqualität, Anpassungsfähigkeit und Agilität sicher, um branchenspezifische Herausforderungen effektiv zu meistern. 

Data Vault vs. Data Mesh: Ein Vergleich  

Vergleichen wir die beiden Ansätze, um die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen ihnen aufzudecken und das Verständnis zu verbessern: 

Unterschiede: 

• Infrastruktur 

Data Vault basiert in der Regel auf einer zentralisierten Infrastruktur, die häufig ein Data Warehouse oder ein ähnliches zentralisiertes Speichersystem umfasst. Diese zentralisierte Infrastruktur vereinfacht die Datenintegration und -verwaltung, erfordert jedoch möglicherweise erhebliche Anfangsinvestitionen.  

Im Gegensatz dazu schlägt Data Mesh einen eher verteilten Infrastrukturansatz vor, bei dem einzelne Domänen Datenprodukte verwalten. Dies kann zwar den Bedarf an einer zentralisierten Infrastruktur verringern, erfordert jedoch möglicherweise Investitionen in domänenspezifische Tools und Dienste. Laut BARCMehr als 90 % der Unternehmen halten die Etablierung einer domänenorientierten Eigentümerschaft für relevant. 

• Skalierbarkeit 

Data Vault erreicht Skalierbarkeit durch die Integration neuer Datenquellen in die zentralisierte Architektur und ermöglicht so eine zentrale Steuerung.  

Im Gegensatz dazu erleichtert Data Mesh die Skalierbarkeit, indem es Domänen ermöglicht, ihre Datenprodukte und -dienste unabhängig zu skalieren. Dieser dezentrale Ansatz kann flexibler bei der Handhabung unterschiedlicher Datenmengen und -anforderungen in verschiedenen Domänen sein. 

• Dateneigentum und Verantwortung 

Data Vault zentralisiert den Dateneigentum und legt großen Wert auf Datenherkunft und Rückverfolgbarkeit. Bei diesem Ansatz ist das Data-Warehousing-Team in der Regel für die Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz verantwortlich.  

Im Gegensatz dazu dezentralisiert Data Mesh die Eigentümerschaft und überträgt die Verantwortung auf einzelne Domänen. Allerdings bleibt Governance bei einem Data-Mesh-Ansatz unerlässlich, um die Datenqualität und die Einhaltung organisatorischer Standards sicherzustellen. 

• Zusammenarbeit und Cross-Funktionalität 

Während beide Ansätze die Zusammenarbeit zwischen Datenexperten fördern, legt Data Vault nicht grundsätzlich Wert auf funktionsübergreifende Teams. Der Schwerpunkt liegt vor allem auf der zentralen Datenverwaltung.  

Umgekehrt fördert Data Mesh aktiv funktionsübergreifende Teams und fördert die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Fachexperten, um sicherzustellen, dass Datenprodukte mit den Geschäftsanforderungen und -zielen übereinstimmen. 

• Anwendungsbeispiele 

Die Wahl zwischen einem Datentresor und einem Datennetz hängt oft von bestimmten Anwendungsfällen ab. Data Vault eignet sich gut für Szenarien, die eine strenge Verlaufsverfolgung, Datenintegration und Datenqualitätssicherung erfordern. Es eignet sich hervorragend in Situationen, in denen ein zentralisierter und strukturierter Ansatz für die Datenverwaltung erforderlich ist.  

Im Gegensatz dazu ist Data Mesh besonders relevant für Organisationen mit einer verteilten Datenlandschaft, in der Daten von mehreren Domänen oder Geschäftseinheiten generiert und verwendet werden. Es gedeiht in Umgebungen, in denen Agilität, Autonomie und Zusammenarbeit zwischen Domänenteams für die Förderung von Erkenntnissen und Innovationen unerlässlich sind. 

Ähnlichkeiten: 

• Datenintegration 

Sowohl Data Vault als auch Data Mesh befassen sich mit der Herausforderung Daten integrieren aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation. Sie erkennen die Notwendigkeit an, Daten aus verschiedenen Systemen zu kombinieren und für die Analyse zugänglich zu machen. 

• Datenqualität 

Beide Ansätze betonen Datenqualität und Governance. Data Vault umfasst Mechanismen zur Datenqualitätskontrolle innerhalb des zentralen Datenrepositorys, während Data Mesh die Datenproduktqualität durch dezentrale Eigentümerschaft fördert. 

• Flexibilität 

Obwohl sie sich in ihrem Grad an Flexibilität unterscheiden, zielen sowohl Data Vault als auch Data Mesh darauf ab, Lösungen bereitzustellen, die an sich ändernde Datenanforderungen angepasst werden können. Data Vault erreicht dies durch Versionierung und Änderungsmanagement, während Data Mesh darauf angewiesen ist, dass Domänenteams ihre Datenprodukte anpassen. 

• Datendemokratisierung 

Beide Ansätze zielen darauf ab, die Datenzugänglichkeit und -verfügbarkeit für Benutzer im gesamten Unternehmen zu verbessern. Data Vault erreicht dies durch die Schaffung eines zentralen Repositorys, auf das autorisierte Benutzer zugreifen können, während Data Mesh den dezentralen Datenbesitz und -zugriff fördert, um die Datendemokratisierung zu fördern. 

• Einsatz moderner Technologien 

Sowohl Data Vault als auch Data Mesh nutzen häufig moderne Technologien wie Cloud Computing, Containerisierung und Orchestrierung, um ihre jeweiligen Architekturen zu unterstützen. 

Aspekt	Datentresor	Datennetz
Ansatz	Ein zentraler Ansatz für Data Warehousing, der Daten in einem zentralen Repository konsolidiert.	Ein dezentraler Ansatz, der verteiltes Dateneigentum und Autonomie fördert und für moderne, verteilte Datenökosysteme geeignet ist.
Kernkomponenten	Nutzt Hubs, Links und Satelliten, um eine strukturierte und organisierte Datenarchitektur bereitzustellen.	Setzt Domänenbesitz und Datenprodukte ein, um den Datenbesitz zu verteilen und Agilität bei der Datenverwaltung zu gewährleisten.
Historische Verfolgung	Großer Schwerpunkt auf der Erfassung und Pflege historischer Datenänderungen für Analysezwecke.	Weniger Schwerpunkt auf historischer Nachverfolgung, mehr Fokus auf domänenspezifische Datenprodukte.
Skalierbarkeit	Horizontale Skalierbarkeit wird durch das zentrale Hinzufügen von Datenquellen zur bestehenden Architektur erreicht.	Vertikale Skalierbarkeit, die es Domänen ermöglicht, ihre Datenprodukte je nach Bedarf unabhängig zu skalieren, indem sie einzelnen Mikrodiensten oder Komponenten mehr Ressourcen hinzufügen.
Flexibilität	Bietet Anpassungsfähigkeit an sich entwickelnde Datenquellen und behält gleichzeitig eine konsistente Struktur bei.	Sehr anpassungsfähig an Änderungen bei Datentypen, Quellen und Geschäftsanforderungen.
Dateneigentum	Zentralisierter Datenbesitz und -kontrolle innerhalb eines zentralen Data-Warehousing-Teams.	Dezentraler Dateneigentum, wodurch die Verantwortung auf einzelne Domänen oder Geschäftseinheiten übertragen wird.
Zusammenarbeit	Fördert die Zusammenarbeit vor allem innerhalb von Datenteams.	Fördert die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Datenexperten und Domänenexperten.
Datenverwaltung	Erzwingt zentralisierte Daten-Governance- und Kontrollrichtlinien.	Erfordert domänenspezifische Governance-Frameworks zur Aufrechterhaltung der Datenqualität und -standards.
Datenqualität	Betont strenge Praktiken zur Datenqualitätssicherung.	Die Datenqualität kann zwischen den Domänen variieren und erfordert domänenspezifische Anstrengungen.
Datensicherheit	Implementiert zentralisierte Sicherheitsmaßnahmen und -kontrollen.	Erfordert domänenspezifische Sicherheitsüberlegungen zum Schutz der Daten.
Auffindbarkeit	Die zentralisierte Metadatenverwaltung vereinfacht die Auffindbarkeit der Daten.	Es werden domänenspezifische Datenerkennungstools und -prozesse eingesetzt.
Ressourcenverteilung	Konzentriert die Ressourcen auf das zentrale Data Warehouse und die zugehörigen Teams.	Verteilt Ressourcen über Domänen hinweg und erfordert eine sorgfältige Ressourcenplanung.
Anpassung an Vielfalt	Am besten geeignet für strukturierte Daten, vordefinierte Schemata und traditionelle Datenquellen.	Anpassbar an verschiedene Datentypen, Quellen und unstrukturierte Daten.
Kultureller Wandel	Erfordert einen begrenzten kulturellen Wandel, der sich an traditionelle Data-Warehousing-Praktiken anpasst.	Erfordert einen kulturellen Wandel hin zu domänenorientierter Zusammenarbeit und Eigenverantwortung.
Anwendungsbeispiele	Gut geeignet für Anwendungsfälle, die Verlaufsverfolgung, strukturierte Daten und zentralisierte Datenverwaltung erfordern.	Relevant für Anwendungsfälle in vielfältigen und verteilten Datenumgebungen, in denen Agilität, Autonomie und Zusammenarbeit zwischen Domänen unerlässlich sind.

Schlüsselfaktoren für die Implementierung von Data Vault vs. Data Mesh  

Die Entscheidung für die Wahl der richtigen Architektur hängt von mehreren Faktoren ab. Einige davon sind: 

Datenkomplexität 

Die Datenkomplexität umfasst verschiedene Aspekte wie Datentypen, Quellen und Beziehungen. Bei der Auswahl eines Datenverwaltungsansatzes ist das Verständnis der Datenkomplexität von entscheidender Bedeutung. Die Anpassungsfähigkeit von Data Mesh ist möglicherweise für hochkomplexe Datenlandschaften vorzuziehen, während Data Vault besser für strukturierte und klar definierte Daten geeignet ist. 

Unternehmenskultur 

Die Kultur einer Organisation spielt eine wichtige Rolle bei ihrem Datenmanagementansatz. Es ist von entscheidender Bedeutung zu beurteilen, ob das Unternehmen stärker zentralisiert oder dezentralisiert ist und ob es bereit für Veränderungen und Experimente ist. Data Vault passt besser zu zentralisierten Kulturen, die Wert auf Kontrolle legen, während Data Mesh Dezentralisierung, Zusammenarbeit und Innovation fördert. 

Compliance-Verpflichtungen 

Compliance, einschließlich Datenschutzbestimmungen und Industriestandards, hat erhebliche Auswirkungen auf ihre Datenverwaltungsentscheidungen. Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass ihr Ansatz mit den Compliance-Anforderungen übereinstimmt. Data Vault bietet zentralisierte Kontrolle und Prüfung für Compliance-gesteuerte Umgebungen, während Data Mesh möglicherweise robuste Governance-Mechanismen erfordert, um regulatorischen Verpflichtungen nachzukommen. 

Kostenüberlegungen 

Unternehmen müssen die Gesamtkostenauswirkungen bewerten, die Software, Hardware, Cloud-Dienste, Personal und laufende Wartungskosten umfassen. Sie sollten beurteilen, welcher Ansatz besser zum Budget und den Finanzzielen der Organisation passt. Der cloudnative Ansatz von Data Mesh weist möglicherweise eine andere Kostendynamik auf als das traditionelle Data Warehousing-Modell von Data Vault. Eine gründliche Kostenanalyse ist entscheidend für die richtige Wahl. 

Benutzerschulung 

Organisationen müssen den Schulungsbedarf der Benutzer beurteilen, wenn sie sich zwischen Data Vault und Data Mesh entscheiden. Jeder Ansatz erfordert einzigartige Fähigkeiten und Arbeitsabläufe von Datenanalysten, Wissenschaftlern und Geschäftsinteressenten. Data Mesh erfordert aufgrund seines funktionsübergreifenden Fokus möglicherweise eine Schulung in Domänenkenntnissen und Zusammenarbeit, während Data Vault möglicherweise Fachwissen in traditionellen Data Warehousing- und ETL-Prozessen erfordert. Das verrät eine Studie der Eckerson Group dass nur 65 % der Data Vault-Anwender angeben, eine Schulung zur Data Vault 2.0-Lösung erhalten zu haben, was eine potenziell kritische Lücke und die Bedeutung der Benutzerschulung verdeutlicht. 

Allgemeine Geschäftsziele 

Die Geschäftsziele einer Organisation sollten als Leitprinzip für ihren Datenmanagementansatz dienen. Die Organisation muss entscheiden, ob sie Effizienz, Agilität, Innovation oder eine Kombination dieser Faktoren anstrebt. Data Vault eignet sich gut für Effizienz und strukturiertes Reporting, während Data Mesh auf Innovation und schnelle Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen ausgerichtet ist. 

Können Data Vault und Data Mesh nebeneinander existieren?  

Data Vault und Data Mesh schließen sich nicht gegenseitig aus; Stattdessen können sie zusammen verwendet werden, um eine robuste Datenarchitektur zu erstellen. Diese beiden Konzepte befassen sich mit unterschiedlichen Aspekten des Datenmanagements und können gemeinsam verwendet werden, um moderne Datenökosysteme effektiv zu verwalten. 

Während sich Data Vault in erster Linie auf die technischen Aspekte der Datenorganisation konzentriert, legt Data Mesh den Schwerpunkt auf die organisatorischen und kulturellen Aspekte einer effektiven Datenverwaltung. Sie können nebeneinander existieren, indem sie unterschiedliche, aber komplementäre Rollen innerhalb der Datenmanagementstrategie der Organisation übernehmen.  

Beispielsweise könnte eine Organisation einen Datentresor einsetzen, um strukturierte Daten aus mehreren Quellen in einem zentralen Data Warehouse zu konsolidieren und zu verwalten. Gleichzeitig könnten Data-Mesh-Prinzipien für den Umgang mit dezentralen, domänenspezifischen Datenquellen übernommen werden, die nicht genau in das zentralisierte Warehouse-Modell passen. Dieser hybride Ansatz bietet Unternehmen die nötige Flexibilität und Skalierbarkeit, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verwalten und gleichzeitig die Datenqualität, Zugänglichkeit und Governance im gesamten Unternehmen zu optimieren. 

Ein letztes Wort 

Bei der Wahl zwischen Data Vault vs. Data Mesh oder einer Kombination aus beidem geht es darum, die Datenstrategie an die individuellen Bedürfnisse eines Unternehmens anzupassen. Data Vault verleiht Ihren Daten Struktur und Governance und sorgt so für Zuverlässigkeit und Konsistenz. Andererseits sorgt Data Mesh für Agilität und Dezentralisierung und ermöglicht so Flexibilität bei der Verwaltung verschiedener Datenquellen. 

Dabei handelt es sich nicht um eine Entweder-Oder-Entscheidung, sondern darum, die richtige Mischung zu finden, die Ihren spezifischen Anforderungen entspricht. Durch die Schaffung dieses Gleichgewichts können Unternehmen die Leistungsfähigkeit ihrer Daten nutzen, um nicht nur ihre unmittelbaren Anforderungen zu erfüllen, sondern auch mit Zuversicht durch die sich ständig weiterentwickelnde Datenlandschaft zu navigieren und letztendlich ihre langfristigen Ziele zu erreichen. 

Wenn es darum geht, die richtige Datenarchitektur zu finden, Astera zeichnet sich als vertrauenswürdiger Anbieter aus. Es bietet einen einheitlichen, metadatengesteuerten Ansatz und ist damit die erste Wahl für Unternehmen, die ihre Data-Warehousing-Architektur effizient aufbauen, verwalten und optimieren möchten. Mit AsteraMit der No-Code-Lösung von Microsoft können Unternehmen problemlos in wenigen Tagen hochvolumige Data Warehouses entwerfen, entwickeln und bereitstellen und so in der heutigen datengesteuerten Landschaft die Nase vorn haben. 

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