Data Mesh, ein Begriff, der in der Datenmanagementwelt für Aufsehen sorgt, entstand aus der Notwendigkeit, einer Paradigmenveränderung und einer wichtigen Strategie, um die Herausforderungen zu bewältigen, die zentralen Datenseen und Datenteams begegnen, die mit datengestützten Erkenntnissen aus verschiedenen Geschäftssphären überflutet werden, mit der Erwartung, auf Grundlage dieser Daten fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. 

Zentrale Datenteams stehen vor der Herausforderung, alle Geschäftsfragen mit datengesteuerten Erkenntnissen so schnell wie möglich zu beantworten. In diesem kurzen Zeitrahmen müssen sie defekte Datenpipelines nach operativen Datenbankänderungen reparieren, grundlegende Domänendaten entdecken und verstehen. Dies führte zur Entstehung von Data Mesh. 

Stellen Sie sich ein verteiltes Netzwerk von selbstbedienenden Datenbereichen vor, von denen jeder sorgfältig Datenprodukte erstellt, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Klingt wie eine Daten-Utopie, oder? Dezentralisiert, agil und voller Potenzial. Als revolutionärer Ansatz für Datenarchitektur wird Data Mesh gepriesen, um Datenbesitz und -verteilung zu dezentralisieren und eine neue Ära der Agilität und Skalierbarkeit einzuläuten. Doch trotz des Hypes bleibt die Millionen-Dollar-Frage: Garantiert Data Mesh die Qualität Ihrer Daten? 

Was ist Data Mesh? 

Im Kern ist Data Mesh ein Paradigmenwechsel in der Herangehensweise von Organisationen an Datenarchitektur. Konzipiert von Zhamak Dehghani bei ThoughtWorks im Jahr 2019, plädiert Data Mesh für einen dezentralen Ansatz für Datenmanagement, bei dem Datenbesitz und governance auf domänenorientierte, funktionsübergreifende Teams verteilt werden. Dieses dezentrale Modell zielt darauf ab, Datensilos aufzubrechen und Teams zu befähigen, Verantwortung für ihre Daten zu übernehmen, um eine Kultur der Zusammenarbeit und Agilität zu fördern. 

Das Data Mesh-Framework basiert auf der Grundüberzeugung, dass Daten als Produkt behandelt werden sollten, mit einem Fokus auf domänenorientierte dezentrale governance, selbstbedienbare Dateninfrastruktur und produktbasiertem Denken in großem Maßstab. 

Was sind die 4 Prinzipien von Data Mesh? 

Locker als die 4 Säulen von Data Mesh austauschbar, lassen Sie uns das Data Mesh-Phänomen auseinandernehmen. Hier ist der Überblick über seine vier Leitprinzipien: Domänenbesitz, Daten als Produkt, Selbstbedienbare Datenplattformen und föderierte governance. 

Domänenorientierter Datenbesitz 

Daten werden als Produkt von domänenspezifischen Teams besessen und verwaltet, was Verantwortlichkeit und Expertise fördert. 

Daten als Produkt  

Denken Sie um, um Daten mit der gleichen Sorgfalt und strategischen Planung wie ein marktfähiges Produkt zu behandeln. Daten werden als Produkt behandelt, mit klaren Eigentumsverhältnissen, Qualitätsstandards und Service-Level-Vereinbarungen (SLAs). 

Selbstbedienungs-Dateninfrastruktur 

Teams haben Selbstbedienungszugang zur Dateninfrastruktur, was ihnen ermöglicht, Daten unabhängig zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren, ohne Engpässe, was Geschwindigkeit und Effizienz verbessert. 

Föderierte Rechensteuerung 

Die Architektur ist darauf ausgelegt, dezentrale Data Governance zu unterstützen, mit interoperablen Datenprodukten und standardisierten APIs. Eine zentrale Aufsicht stellt sicher, dass Datenqualitätsstandards eingehalten werden, aber die Macht, Daten zu verwalten, liegt bei den Domänen. 

Datenlager vs. Datensee vs. Data Mesh 

Um zu verstehen, wo Data Mesh ins Datenökosystem passt, ist es wichtig, es von traditionellen Datenmanagementansätzen zu unterscheiden. Während Data Warehouses und Data Lakes die Datenspeicherung und -verarbeitung zentralisieren, plädiert Data Mesh für ein dezentrales Modell, bei dem Datenbesitz und -governance verteilt sind. Data Mesh steht eher im Einklang mit den Prinzipien von Datenseen, jedoch mit einem Fokus auf Dezentralisierung und domänenspezifischem Besitz.   

Unterschied zwischen Data Mesh und Data Fabric 

Während beide darauf abzielen, die Komplexität moderner Datenökosysteme zu adressieren, nähern sich Data Mesh und Data Fabric der Herausforderung aus unterschiedlichen Blickwinkeln. Data Mesh konzentriert sich auf organisatorische Veränderung, fördert domänenorientierten Besitz und dezentrale governance. Data Fabric ist hingegen technologiezentriert und bietet eine integrierte Schicht, die verschiedene Datenwerkzeuge und -plattformen im Unternehmen verbindet, um Datenzugänglichkeit und Interoperabilität zu ermöglichen, ohne unbedingt die organisatorische Struktur zu verändern. 

Warum Data Mesh allein nicht ausreicht, um Datenqualität sicherzustellen 

Nun stellen Sie sich das vor: ein geschäftiger Marktplatz für Datenprodukte, jede Domäne ein stolzer Anbieter. Klingt spannend, nicht wahr? Aber hier kommt der Haken: Data Mesh ermächtigt, aber es reinigt oder validiert nicht automatisch Daten. Ein fehlplatzierter Komma in einem Finanzdatenblatt, ein falsch geschriebener Produktname in einem Kundenrekord – diese Probleme können auch in einem dezentralen Paradies Chaos anrichten. 

Die Einführung von Data Mesh bedeutet einen monumentalen Schritt hin zu reaktionsschnellem und dezentralem Datenmanagement. Dennoch ist es kein Allheilmittel für alle datenschutzbezogenen Beschwerden, insbesondere wenn es um Probleme der Datenqualität geht. Ohne robuste Prozesse zur Datenqualität kann dezentraler Datenbesitz zu Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten und Ineffizienzen führen. Data Mesh kann Teams dazu befähigen, ihre Daten effektiver zu verwalten, aber ohne ordnungsgemäße Aufsicht und Qualitätskontrollen bleibt das Risiko einer Datenverschlechterung bestehen. Hier kommen moderne Datenqualitätsplattformen ins Spiel. 

Einführung von Digna: Hebung von Data Mesh mit KI-gestützter Datenqualität 

Wenn wir durch die Feinheiten des Datenmanagements navigieren, wird deutlich, dass Data Mesh zwar einen robusten Rahmen für Dezentralisierung und domänenspezifische Autonomie bietet, jedoch nicht von Natur aus das kritische Problem der Datenqualität löst. Diese Lücke bietet jedoch eine Gelegenheit für innovative Lösungen wie Digna.   

Moderne Datenqualitätswerkzeuge wie Digna, eine KI-gestützte Plattform für Datenqualität, die darauf ausgelegt ist, Ihre Data Mesh-Strategie zu ergänzen und zu verbessern. Digna fungiert als Qualitätskontrolleur in Ihrem Data Mesh-Marktplatz. Es stellt sicher, dass jedes Datenprodukt den Anforderungen entspricht und die Integrität Ihrer Erkenntnisse gewährleistet. 

Mit Funktionen wie autometriken, Prognosemodellen, automatischen Schwellenwerten, und Echtzeit-Monitoring-Dashboards ermöglicht Digna Organisationen, die Integrität und Qualität ihrer Daten in einer dezentralen Umgebung zu wahren. Durch die Nutzung der Macht des maschinellen Lernens und der Automatisierung stellt Digna sicher, dass Daten genau, konsistent und zuverlässig bleiben, unabhängig von ihrem dezentralen Besitz. 

Digna ist darauf ausgelegt, Ihre Data Mesh-Vision zu erweitern und Sie in eine Zukunft zu führen, in der Daten wirklich den Erfolg vorantreiben. Lassen Sie Digna Ihre Data Mesh-Produktivitäts- und Dezentralisierungsstrategien auf die nächste Stufe heben, wo Datenqualität keine Frage, sondern eine Garantie ist. Sehen Sie sich unsere Demo an, um mehr zu erfahren, oder kontaktieren Sie uns, um mit unserem Team zu sprechen.