Data Mesh

Was ist Data Mesh?

Data Mesh ist ein relativ neues Konzept, das erstmals 2019 von Zhamak Dehghani vorgestellt wurde, um die Prinzipien einer domänenorientierten, dezentralen Architektur für analytische Daten zu beschreiben. Es stellt eine Alternative zu traditionellen zentralisierten Architekturen, wie etwa Data Warehouses oder Data Lakes, dar.

Die Kernidee von Data Mesh besteht darin, Daten innerhalb der Geschäftseinheiten oder Teams zu verwalten, in denen sie erzeugt werden. Beispielsweise verwalten Finanzteams ihre Finanzdaten direkt. Ein wesentlicher Vorteil liegt darin, dass die zuständigen Abteilungen detaillierte Kenntnisse über ihre Datenstrukturen haben und die damit verbundenen Prozesse verstehen. Jedes Team folgt einheitlichen Standards für die Verarbeitung und Bereitstellung ihrer Daten, um relevante Informationen für unterschiedliche Geschäftsanforderungen und Perspektiven bereitstellen zu können.

Die vier Prinzipien von Data Mesh

Data Mesh basiert auf vier grundlegenden Prinzipien:

1. Domänenorientierte, dezentrale Datenverantwortung: Teams besitzen und verwalten Daten ihres spezifischen Geschäftsbereichs.
2. Daten als Produkt: Datensätze werden als Produkte behandelt, wodurch sie unternehmensweit einfach auffindbar, zugänglich und nutzbar sind.
3. Self-Service-Dateninfrastruktur: Eine Plattform, die es Teams ermöglicht, ihre Daten autonom zu verwalten und zu nutzen.
4. Föderierte rechnergestützte Governance: Standards und Richtlinien werden über die Domänen hinweg verwaltet, um Konsistenz und Compliance sicherzustellen.

Vorteile von Data Mesh

Data Mesh bietet erhebliche Vorteile, die den Wandel hin zu einer datengetriebenen Organisation erleichtern:

• Verbesserte Agilität und Reaktionsfähigkeit auf sich ändernde Geschäftsanforderungen
• Höhere Datenqualität und Nutzbarkeit durch domänenspezifisches Wissen
• Skalierbarkeit durch dezentrale Verantwortlichkeit und Verwaltung
• Schnellerer Zugriff und erhöhte Effizienz bei der Datenverarbeitung

Data Mesh in Unternehmen implementieren

Data Mesh stellt eine vielversprechende Alternative zu traditionellen, zentralisierten Ansätzen wie Data Lakes und Data Warehouses dar. Die Umsetzung birgt jedoch Herausforderungen, wie etwa den Aufbau technischer Kompetenzen innerhalb domänenspezifischer Teams. Das Überwinden dieser Herausforderungen ist entscheidend, um die hohen Anforderungen von Data Mesh zu erfüllen und effektiv wertvolle Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.

Der Data-Mesh-Ansatz betont nicht nur die Daten selbst, sondern insbesondere die darin enthaltenen wertvollen Informationen, welche als strukturierte Datenprodukte bereitgestellt werden.