{"id":72900,"date":"2023-05-26T09:07:53","date_gmt":"2023-05-26T09:07:53","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/de\/?p=72900"},"modified":"2024-09-04T10:26:34","modified_gmt":"2024-09-04T10:26:34","slug":"data-mesh-datenarchitektur-revolutionieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/data-mesh-datenarchitektur-revolutionieren\/","title":{"rendered":"Mit Data Mesh die Datenlandschaft in Unternehmen revolutionieren"},"content":{"rendered":"\n

In der schnelllebigen Welt von Data und Analytics wird ein neues Buzzword viel diskutiert: Data Mesh. Das Konzept Data Mesh verspricht, einige der dr\u00e4ngendsten Herausforderungen<\/strong> von Unternehmen bei der Gestaltung und Nutzung ihrer Datenlandschaft zu l\u00f6sen. In diesem Blogbeitrag werden wir uns mit den Prinzipien von Data Mesh und dessen Potenzial zur Revolutionierung des Umgangs mit Daten und deren Ownership, um den Weg f\u00fcr eine Datendemokratisierung <\/strong>freizumachen.<\/p>\n\n\n\n

Data Mesh verstehen: Fokus auf Datenprodukte und Dezentralisierung<\/h2>\n\n\n\n

Data Mesh basiert auf vier Prinzipien. Zwei davon bilden die wesentlichen S\u00e4ulen f\u00fcr das Arbeiten mit und das Teilen von Daten : die Anwendung des Product Thinking auf Daten und die dezentralisierte Verantwortung<\/strong> dieser Data Products<\/strong> innerhalb der Gesch\u00e4ftseinheiten. Indem Daten als Produkte betrachtet werden, k\u00f6nnen Organisationen ihre Denkweise und Herangehensweise \u00e4ndern und den Gesch\u00e4ftsanwendern erm\u00f6glichen, die Verantwortung f\u00fcr ihre Datenbed\u00fcrfnisse zu \u00fcbernehmen.<\/p>\n\n\n\n

Um Gesch\u00e4ftsanwendern eine effektive Nutzung von Daten zu erm\u00f6glichen, investieren Unternehmen in Self-Service Data Platforms<\/strong>, die es den Nutzern erm\u00f6glichen, eigenst\u00e4ndig Datenprodukte zu erzeugen, zu teilen und zu konsumieren . Das Prinzip Federated Computational Governance<\/strong> setzt die Leitlinien zur Optimierung der Datenzusammenarbeit und erm\u00f6glicht einen hohen Automatisierungsgrad von wiederkehrenden Aufgaben .<\/p>\n\n\n\n

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Wesentliche Datenherausforderungen: Bietet Data Mesh die L\u00f6sung?<\/h2>\n\n\n\n

Unternehmen k\u00e4mpfen oft mit wesentlichen Herausforderungen bei der effektiven Bereitstellung und Nutzung ihrer Daten. Data und Analytics wird in den meisten Unternehmen durch zentrale Teams<\/strong> umgesetzt und verantwortet. Diese haben aber vergleichsweise wenig Dom\u00e4nen-Expertise, worunter die Qualit\u00e4t der Ergebnisse leidet. Zudem verf\u00fcgen sie \u00fcber eine begrenzte Skalierbarkeit, worunter Agilit\u00e4t und Flexibilit\u00e4t leiden.<\/p>\n\n\n\n

K\u00f6nnen die Prinzipien von Data Mesh eine L\u00f6sung f\u00fcr diese Herausforderungen bieten? Das h\u00e4ngt davon ab, ob Unternehmen die funktionalen, technischen, organisatorischen Ma\u00dfnahmen realisieren und Data Culture sowie Data Literacy<\/strong> f\u00f6rdern. Unternehmen, die Data Mesh konsequent umsetzen und damit die Datendemokratisierung <\/strong>vorantreiben, sollten immens davon profitieren k\u00f6nnen .<\/p>\n\n\n\n

Dezentralisierte Data Ownership<\/h2>\n\n\n\n

Der BARC Research und unsere Erfahrung aus vielen Kundenprojekten zeigen, dass zentralisierte Daten-Teams alleine nicht den zuk\u00fcnftigen Anforderungen an Data und Analytics gerecht werden k\u00f6nnen. Ein Paradigmenwechsel hin zur dezentralisierten Eigent\u00fcmerschaft f\u00fcr Data Assets <\/strong>in den Gesch\u00e4ftseinheiten ist f\u00fcr Unternehmen, die Daten nutzenstiftend einsetzen wollen, somit unausweichlich. Dieser Wandel erm\u00f6glicht Skalierbarkeit, Flexibilit\u00e4t und Agilit\u00e4t und bef\u00e4higt die Gesch\u00e4ftseinheiten, ihre Datenbed\u00fcrfnisse selbst zu steuern. Zentrale Daten-Teams \u00fcbernehmen dabei eine neue, wichtige steuernde und rategebende Rolle und sorgen f\u00fcr die Verf\u00fcgbarkeit und Stabilit\u00e4t der Data & Analytics Landschaft .<\/p>\n\n\n\n

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Behandlung von Daten als Produkt: Wertsch\u00f6pfung und Bef\u00e4higung der Nutzer<\/h2>\n\n\n\n

Data Mesh propagiert die Anwendung des Produkt Thinking auf Data Assets<\/strong>. Product Thinking konzentriert sich auf die L\u00f6sung von Problemen der Datennutzer. Datenprodukte m\u00fcssen einen Wert haben, machbar sein und den Anforderungen der Datenprodukt-Konsumenten an Benutzerfreundlichkeit entsprechen.<\/p>\n\n\n\n

Self-Service Data Platform: Dezentrale Datennutzung erleichtern<\/h2>\n\n\n\n

Die grunds\u00e4tzliche Notwendigkeit einer Self-Service Data Platform<\/strong> ist nicht erst seit Data Mesh unbestritten. Es gibt jedoch kein Einheitsangebot, das f\u00fcr alle passt. Es sollte Bed\u00fcrfnissen der verschiedenen Zielgruppen gestaltet werden, denn Gelegenheitsnutzer m\u00fcssen anders unterst\u00fctzt werden als datenversierte Nutzer. Das muss nicht zwangsl\u00e4ufig in einer einzigen Plattform abgedeckt werden.<\/p>\n\n\n\n

Federated Data Governance: Die richtige Balance finden<\/h2>\n\n\n\n

Die Wichtigkeit von Data Governance<\/strong> zur Sicherstellung von Datensicherheit und Datenschutz ist unbestritten. Doch im Data Mesh kommen rein zentrale Data Governance Ans\u00e4tze schnell an Grenzen. Federated Data-Governance-Modelle gewinnen aufgrund ihrer Effektivit\u00e4t an Beliebtheit. Diese Modelle schaffen eine Balance zwischen zentraler Kontrolle und dom\u00e4nenspezifischer Flexibilit\u00e4t, um Compliance, Datenqualit\u00e4t und Sicherheit sicherzustellen und gleichzeitig Agilit\u00e4t und Autonomie auf Gesch\u00e4ftseinheitenebene zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n\n\n

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Data Intelligence: Der Schl\u00fcssel zum Erfolg<\/h2>\n\n\n\n

Data Intelligence <\/strong>nimmt eine entscheidende Rolle im Kontext von Data Mesh ein. Durch die aktive Nutzung von Metadaten erm\u00f6glicht Data Intelligence eine effiziente Zusammenarbeit zwischen den Eigent\u00fcmern und Nutzern von Datenprodukten. Plattformen, die Data Intelligence unterst\u00fctzen, bilden die Grundlage f\u00fcr die f\u00f6derierte rechnergest\u00fctzte Governance, die im Data Mesh-Konzept propagiert wird.<\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/h2>\n\n\n\n

Die Prinzipien des Konzeptes Data Mesh gewinnen weltweit an Bedeutung, unabh\u00e4ngig davon, ob Unternehmen daf\u00fcr explizit die Bezeichnung Data Mesh verwenden. Das zeigt auch unsere aktuelle Studie \u201eData Mesh: Game Changer or Just Hot Air?<\/a>\u201c. Die Studie best\u00e4tigt die Relevanz der Data-Mesh-Prinzipien und ermutigt Unternehmen, die Anwendbarkeit auf ihre spezifische Data-Analytics-Landschaft zu pr\u00fcfen.<\/p>\n\n\n\n

Es gilt jedoch zu beachten, dass es keine allgemeing\u00fcltige L\u00f6sung gibt. Jedes Unternehmen muss die Data Mesh-Methoden an seine individuelle Realit\u00e4t anpassen und durch zus\u00e4tzliche Ma\u00dfnahmen erg\u00e4nzen, um seine eigene Daten-Demokratisierungsreise anzutreten. Indem Unternehmen die Prinzipien von Data Mesh umsetzen, k\u00f6nnen sie das wahre Potenzial ihrer Daten erschlie\u00dfen.<\/p>\n\n\n\n

Weiterf\u00fchrende Links:<\/strong><\/p>\n\n\n\n