In den letzten Jahren ist in der Technologiebranche ein wachsendes Interesse am Konzept des Data Mesh zu verzeichnen. Laut Wikipedia ist Data Mesh ein soziotechnischer Ansatz zum Aufbau einer dezentralisierten Datenarchitektur durch ein domain-oriented, self-serve Design.<\/p>\n\n\n\n
Viele Unternehmen hoffen, das Data Mesh nutzen zu k\u00f6nnen, um eine Organisation aufzubauen, in der Daten leicht zug\u00e4nglich, auffindbar und sicher sind. Dieses Konzept erfreut sich zunehmender Beliebtheit, da Unternehmen bestrebt sind, ihre data operations zu skalieren, domain expertise zu nutzen, um mehr Wert aus Analysen zu ziehen, und einen st\u00e4rker produktorientierten Ansatz f\u00fcr Daten zu verfolgen.<\/p>\n\n\n\n
Die Einf\u00fchrung des Data Mesh ist oft ein langfristiger, kostspieliger Prozess, der strategische \u00dcberlegungen, Planung und Kontinuit\u00e4t erfordert.<\/p>\n\n\n\n
Zu den drei wichtigsten Schritten bei der Planung und Umsetzung eines Data Mesh geh\u00f6ren:<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u00dcberwindung der Wir-gegen-sie-Mentalit\u00e4t: Data gegen das Unternehmen<\/span><\/p>\n\n\n\n Die gr\u00f6\u00dfte L\u00fccke in der Branche besteht darin, dass sich Data Teams zu sehr auf die Technik und nicht auf die Gesch\u00e4ftsziele konzentrieren. Viele Datenexperten in Unternehmen k\u00f6nnen eine „Wir gegen das Gesch\u00e4ft“-Haltung einnehmen, die nicht produktiv ist und zu einer Trennung und Uneinigkeit zwischen Daten und anderen Funktionen f\u00fchrt. Aufgrund der Ausrichtung des Data Mesh auf die Dom\u00e4neneigent\u00fcmerschaft erw\u00e4gen Unternehmen die Einf\u00fchrung eines Data Mesh. Das Data Mesh-Konzept erm\u00f6glicht es Datenkollegen, als Team auf ein gemeinsames Ziel hinzuarbeiten und in die Dom\u00e4nenorganisation eingebettet zu sein.<\/p>\n\n\n\n Professionalisierung des bestehenden Data Mess durch DataOps, Produktmanagement und andere Methoden.<\/span><\/p>\n\n\n\n Um zu verhindern, dass sich ein Data Mesh in ein Datenchaos verwandelt, m\u00fcssen Unternehmen mehrere wichtige Schritte unternehmen. Erstens: Governance ist der Schl\u00fcssel. Dies bedeutet, dass ein gut definierter DataOps-Prozess vorhanden sein muss, bei dem Data Engineering, Engineering, Produkt, QA, Datenschutz und Informationssicherheit sowie Datenproduktmanager als Team zusammenarbeiten. Zweitens ist das Produktmanagement entscheidend. Die Selbstbedienungsprodukte, Datenschemata und andere Elemente m\u00fcssen wie jedes andere webbasierte Produkt verwaltet werden, mit einer verst\u00e4ndlichen Benutzeroberfl\u00e4che und einer einheitlichen Datenstruktur und -definition im gesamten Unternehmen. Drittens muss es eine Dokumentationskultur geben, und es muss Zeit f\u00fcr die Dokumentation des Datennetzes eingeplant werden. Schlie\u00dflich m\u00fcssen die Daten leicht auffindbar und zug\u00e4nglich sein, wobei Datenschutz, Compliance und Informationssicherheit proaktiv gehandhabt werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n Korrekte Planung und Budgetierung f\u00fcr das Datennetz<\/span><\/p>\n\n\n\n Die Implementierung eines Datennetzes kann teuer sein, aber die langfristigen Vorteile sind die Investition wert. Anfangs wird die Implementierung eines Datennetzes mehr kosten, da Investitionen in die Beseitigung technischer Schulden, die Implementierung von Datenkatalogen, die Dokumentation von Prozessen und notwendige Migrationen erforderlich sind. Langfristig wird der ROI f\u00fcr Daten jedoch h\u00f6her sein, da weniger Zeit f\u00fcr den Aufbau und die Korrektur von Pipelines aufgewendet werden muss, weniger doppelte Datens\u00e4tze vorhanden sind und weniger Reibungsverluste zwischen Daten- und Stakeholder-Teams auftreten.<\/p>\n\n\n\n Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass die Einf\u00fchrung eines Data Mesh viele Vorteile f\u00fcr Unternehmen bietet, die ihren Datenbetrieb skalieren, mehr Wert aus Analysen ziehen und einen produktorientierteren Ansatz f\u00fcr Daten verfolgen wollen. Durch die \u00dcberwindung der gr\u00f6\u00dften H\u00fcrden in Bezug auf die Kultur und die Gesch\u00e4ftsarchitektur und durch die Ergreifung der notwendigen Schritte, um zu verhindern, dass sich ein Datengeflecht in ein Datenchaos verwandelt, k\u00f6nnen Unternehmen die Vorteile eines kosteneffizienten Datengeflechts auf Jahre hinaus nutzen.<\/p>\n\n\n\n Data Mesh ist eine analytische Datenarchitektur und ein Betriebsmodell, bei dem Daten wie ein Produkt behandelt werden und den Teams geh\u00f6ren, die sie produzieren, d. h. den Gesch\u00e4ftsbereichen. Wie k\u00f6nnen sich Unternehmen auf den Weg zu Data Mesh machen, ohne ihre Budgets zu sprengen und letztlich einen gro\u00dfen, un\u00fcbersichtlichen und teuren Datensumpf zu schaffen? H\u00f6re dir den Podcast an. 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