Das Auftauchen von Data Mesh stellt einen transformativen Ansatz dar, der entwickelt wurde, um die Komplexitäten und Ineffizienzen traditioneller Datenarchitekturen zu adressieren. Es stellt traditionelle zentralisierte Systeme infrage, die schnell unhandlich und ineffizient werden können, da sie ein Einheit-für-alle-Ansatz verfolgen, und fördert eine demokratischere Architektur.  

Da Unternehmen zunehmend auf große Mengen an Daten angewiesen sind, die über verschiedene Domänen verteilt sind, kann das Verständnis und die Implementierung eines Data Mesh ein entscheidender Aspekt einer erfolgreichen Datenstrategie werden. In diesem Artikel untersuchen wir das Konzept von Data Mesh, seine Notwendigkeit, seinen Einfluss auf moderne Datenarchitekturen und wie moderne Datenqualitäts-Tools in diesen Datenumgebungen von entscheidender Bedeutung sein können. 

Was ist ein Data Mesh?

Data Mesh ist ein konzeptioneller und architektonischer Ansatz für das Datenmanagement, der Daten als Produkt behandelt. Es betont dezentralisierte Datenverantwortung und -management, bei dem domänenorientierte Datenteams ihre eigenen Daten als Produkt verwalten, um sicherzustellen, dass sie unternehmensweit zugänglich, verständlich und verwendbar sind, ohne zentrale Engpässe. 

Im Gegensatz zu traditionellen monolithischen Data Warehouses oder Data Lakes ist der Datenbesitz über Geschäftsdomeins verteilt. Jede Domäne wird zu einem Mini-Datenproduzenten, der verantwortlich ist für das Sammeln von verschiedenen Datenquellen, die Transformation und das Bereitstellen eigener Daten. Stellen Sie sich das wie einen gut organisierten Marktplatz vor, auf dem jeder Anbieter (Domäne) hochwertige Datenprodukte kuratiert und teilt, die andere nutzen können. Dieses Konzept wurde von Zhamak Dehghani populär gemacht, der einen Wechsel von zentralisierten Dateninfrastrukturen hin zu einer skalierbareren und flexibleren Architektur visionierte. 

Wesentliche Prinzipien des Data Mesh: 

1. Domänenorientierte dezentrale Datenverantwortung: Jede Domäne innerhalb einer Organisation besitzt und verwaltet ihre Daten, fördert Verantwortlichkeit und Fachwissen in der Domäne. 

   
   

2. Daten als Produkt: Daten werden als Produkt mit klarer Verantwortung, Qualitätsstandards und Zugänglichkeit behandelt. 

   
   

3. Selbstbedienungs-Dateninfrastruktur: Ermöglicht es den Domänen, Daten unabhängig über eine standardisierte, selbstbedienbare Datenplattform zu verwalten und zu nutzen. 

   
   

4. Föderierte rechnergestützte Governance: Sicherstellung von Compliance und Daten Governance durch automatisierte, föderierte Richtlinien in der gesamten Organisation. 

Wer braucht ein Data Mesh? 

Organisationen, die mit den Komplexitäten groß angelegter Datenumgebungen zu kämpfen haben, können erheblich von Data Mesh profitieren. Große Unternehmen mit mehreren, unterschiedlichen Datenquellen, die von verschiedenen Teams häufigen Zugriff und Aktualisierungen erfordern, sind ideale Kandidaten.  

Insbesondere Unternehmen mit vielfältigen und autonomen Geschäftseinheiten, umfangreichen Datensilos und einem Bedarf an schnellen, skalierbaren Datenlösungen werden Data Mesh als unschätzbar wertvoll empfinden. Chief Data Officers, Data Engineers, IT-Architekten und Datenmanager, die die Agilität, Skalierbarkeit und Datenqualität in ihren Datenlandschaften verbessern möchten, sollten diesen Ansatz in Betracht ziehen. 

Erklärung moderner Datenarchitekturen: Typen und Konzepte 

Moderne Datenarchitekturen sind darauf ausgelegt, das zunehmende Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit von Daten im digitalen Zeitalter zu bewältigen. Sie gehen über die traditionellen Grenzen zentralisierter Datenspeicherung hinaus, um Flexibilität, Skalierbarkeit und Echtzeit-Verarbeitungskapazitäten zu integrieren. Diese Architekturen gehen über die Einschränkungen traditioneller Data Warehouses hinaus und übernehmen Konzepte wie: 

Microservices-Architektur 

Dies zerlegt monolithische Datensysteme in kleinere, unabhängige Dienste, die spezifische Aufgaben erfüllen. Jeder Dienst besitzt seine Daten und Logik, fördert Modularität, Skalierbarkeit und schnellere Entwicklungszyklen. 

API-gesteuerter Datenzugang 

Durch gut definierte APIs wird nahtlose Integration und Datenaustausch zwischen verschiedenen Datendiensten und Anwendungen ermöglicht. 

Cloud-native Technologien 

Moderne Datenarchitekturen nutzen die Leistungsfähigkeit von Cloud-Plattformen für Datenspeicherung, Verarbeitung und Analyse. Cloud-Dienste bieten Skalierbarkeit, Elastizität und Kosteneffektivität und ermöglichen es Ihnen, Ihre Dateninfrastruktur an Ihre Bedürfnisse anzupassen. 

Wie man moderne Datenarchitekturen aufbaut 

Der Aufbau einer modernen Datenarchitektur erfordert sorgfältige Planung und Überlegung. Hier sind einige bewährte Praktiken:  

1. Ermitteln Sie die Geschäftsbedürfnisse: Verstehen Sie, was Ihre Stakeholder von Daten benötigen, und identifizieren Sie die spezifischen Datenanforderungen jeder Geschäftsdomain. 

   
   

2. Wählen Sie die richtigen Werkzeuge und Technologien: Wählen Sie Plattformen, die Skalierbarkeit, Flexibilität, robuste Governance-Fähigkeiten bieten und mit Ihrer Datenstrategie und den Geschäftszielen übereinstimmen. 

   
   

3. Implementieren Sie Data Governance: Etablieren Sie Besitzverhältnisse, Zugriffskontrollen, Richtlinien und Verfahren, um die Datenqualität, Sicherheit und Compliance für alle Datenprodukte innerhalb des Mesh aufrechtzuerhalten. 

   
   

4. Standardisierte APIs und Datenmodelle: Sicherstellen klarer Kommunikation und Interoperabilität zwischen verschiedenen Domänen innerhalb des Mesh. 

   
   

5. Fokus auf Selbstbedienungs-Analytics: Befähigen Sie die Domänenteams mit den Werkzeugen zur eigenständigen Erkundung und Analyse ihrer Daten. 

   
   

6. Fördern Sie Datenkompetenz: Stellen Sie sicher, dass alle Stakeholder verstehen, wie sie auf Daten zugreifen und diese effektiv nutzen können. 

   
   

7. Kontinuierliche Verbesserung: Überprüfen und optimieren Sie regelmäßig die Datenarchitektur, um sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen. 

Auswirkung des Data Mesh auf moderne Datenarchitekturen 

Data Mesh verändert grundlegend die Art und Weise, wie Daten durch die Dezentralisierung des Datenbesitzes gehandhabt werden, und behandelt sie als Produkt. Wie wirkt sich das Data Mesh also auf moderne Datenarchitekturen aus? Hier ist das Besondere: Das Data Mesh passt perfekt zu den Grundprinzipien von Microservices und API-gesteuertem Datenzugang. Jede Domäne im Mesh fungiert als eigenständiger Microservice, der seine Datenprodukte über gut definierte APIs veröffentlicht. Dies hat mehrere Auswirkungen auf moderne Datenarchitekturen: 

Verbesserte Datenzugänglichkeit 

Data Mesh ermöglicht eine größere Zugänglichkeit, indem es Daten ohne Reibung für diejenigen bereitstellt, die sie benötigen. 

Verbesserte Datenqualität 

Mit Verantwortung kommt Verantwortung; Teams achten mehr auf ihre 'Datenprodukte' und verbessern die Qualität. 

Schnellere Einblicke 

Die Dezentralisierung reduziert Engpässe, ermöglicht schnellere Datenverarbeitung und Analysen und somit schnellere Einblicke.  

Data Mesh transformiert zweifellos moderne Datenarchitekturen, indem es das Datenmanagement dezentralisiert, eine Kultur der Datenverantwortung fördert und die Skalierbarkeit steigert. Es befähigt Geschäftseinheiten, autonom zu handeln, was zu schnelleren Entscheidungen und Innovationen führt. Allerdings erfordert die Implementierung eines Data Mesh robuste Datenqualitäts-Tools, um Konsistenz und Zuverlässigkeit über verteilte Datendomänen hinweg sicherzustellen. 

Lesen Sie auch: Gewährleistet Data Mesh die Qualität Ihrer Daten?   

Data Mesh: Aufbau einer erfolgreichen Datenstrategie: Die Rolle moderner Datenqualitäts-Tools 

Das Data Mesh mag wie eine Datenutopie klingen, aber selbst die eleganteste Architektur erfordert eine solide Grundlage. Hier kommen moderne Datenqualitäts-Tools wie digna ins Spiel. 

Digna's Tools unterstützen die grundlegenden Prinzipien des Data Mesh, indem sie ein unabhängiges, aber miteinander verbundenes Datenmanagement über verschiedene Geschäftseinheiten hinweg ermöglichen, die gesamte Datenarchitektur verbessern und sicherstellen, dass sie mit den strategischen Geschäftsergebnissen übereinstimmt. So stärkt digna Sie: 

Autometriken 

Digna taucht tief in Ihre Daten ein, erfasst im Laufe der Zeit Schlüsselmetriken, um Grundlagen für die Daten-Gesundheit innerhalb jeder Domäne zu etablieren. 

Prädiktive Analysen 

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen identifiziert digna proaktiv potenzielle Datenanomalien, bevor sie die Analyse im gesamten Mesh stören. 

Selbstanpassende Schwellenwerte 

Dignas KI stellt sicher, dass Sie über Anomalien benachrichtigt werden, die wirklich von Bedeutung sind, und eliminieren die Notwendigkeit für statische Schwellenwerte innerhalb einzelner Domänen. 

Echtzeit-Überwachung der Daten-Gesundheit 

Die intuitiven Dashboards von digna bieten einen klaren Überblick über die Daten-Gesundheit im gesamten Mesh und befähigen Sie, potenzielle Probleme schnell zu identifizieren und zu adressieren. 

Fazit 

Das Data Mesh bietet eine überzeugende Vision für moderne Datenarchitekturen – eine, die Agilität, Verantwortung und eine datengesteuerte Kultur fördert. Aber denken Sie daran, dass selbst die schönste Symphonie gut gestimmte Instrumente benötigt. Während sich moderne Datenarchitekturen weiterentwickeln, unterstützt die Integration fortschrittlicher Datenqualitäts-Tools wie digna nicht nur diese Strukturen, sondern verbessert sie, um sicherzustellen, dass Daten ein robustes, strategisches Asset bleiben. 

Für Organisationen, die diese fortschrittlichen Datenstrategien nutzen wollen, kann die Implementierung moderner Datenqualitäts-Tools wie digna der erste Schritt zur Umwandlung Ihres Datenmanagements in einen Wettbewerbsvorteil sein, der das Geschäftswachstum antreibt.   

Sind Sie bereit, digna in Aktion zu erleben? Buchen Sie noch heute eine Demo mit unserem Team