Data Mesh, das Datengeflecht wird als Verbindung mehrerer gespalteter Kuben die miteinander verbunden sind.

Data Mesh Architecture

Data Mesh – Datengeflecht – ist eine dezentralisierte Datenarchitektur, die Daten innerhalb einzelner Unternehmensbereiche organisiert. Mesh erlebt einen immer größer werdenden Hype,  ist dieser gerechtfertigt? Und werden Data Warehouse und Data Lake dadurch in den Schatten gestellt?

Was ist Data Mesh?

Data Mesh ist ein relativ neuer Begriff, der 2019 von Zhamak Dehghani erstmals verwendet wurde, um die Prinzipien einer domain-orientierten dezentralen Architektur für analytische Daten zu beschreiben. Dies stellt einen Gegenentwurf zu den lange vorherrschenden zentralen Architekturen wie Data Warehouse oder Data Lake dar.

Idee dahinter ist, Daten innerhalb eines Unternehmens dezentral dort zu verwalten, wo sie entstehen. Zum Beispiel verwalten Teams aus der Finanzabteilung, dementsprechend die Finanzdaten. Entscheidender Vorteil ist hier, dass die zuständige Fachabteilung die eigenen Daten und deren Aufbau strukturell kennt, und die zugehörigen Prozesse versteht. Für jedes Team wird ein einheitlicher Standard geschaffen, wie die Daten verarbeitet und bereitgestellt werden. Sie müssen in der Lage sein, aus ihren Daten die nötigen Informationen für alle Anfragen und Perspektiven bereitzustellen.

Die vier Prinzipien von Data Mesh

Vier Säulen, auf denen Data Mesh aufbaut:

1. Domain Ownership

Jedes Team ist für seine operativen und analytischen Daten zuständig. I. d. R. werden nur operative Daten verwaltet, in diesem Fall jedoch auch die analytischen.

2. Data as a Product

Daten als Produkt. Mit dem verwalteten Datensatz ist es möglich, dass abteilungsübergreifend die Datensätze gefunden, verknüpft und verwendet werden können.

3. Self-Serve Data Platform

Ermöglicht Datenzugang für Endnutzer, damit Datenprodukte selbstständig erstellt, gemeinsam genutzt und weiterverarbeitet werden können.

4. Federated Governance

Standards, Richtlinien und Govenance für effektive Arbeitsabläufe im Unternehmen.

Vorteile von Data Mesh

Data Mesh bringt wichtige Vorteile mit sich, die eine Transformationen in ein datengetriebenes Unternehmen erleichtern können:

Demokratisierung von Daten

Zugang zu Daten aus verschiedenen Quellen wird erleichtert, die Entscheidungsfindung beschleunigt und Datensilos und Engpässe minimiert.

Bessere Budgetplanung

Durch Cloud-Plattformen und Echtzeit-Streaming können Teams flexibel skalieren und müssen nur für den tatsächlichen Speicherplatz bezahlen.

Reduzierung technischer Komplexität

Senkung der Systembelastung durch Aufteilung der Daten auf verschiedene Domänen.

Effiziente Datenverknüpfung

Dank vorab festgelegter Standards für datenübergreifende Felder wird die Arbeit mit APIs und die Entwicklung von Anwendungen erleichtert.

Sicherheit und Compliance

Starke Governance Praktiken erleichtern die Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften und die Durchführung von Audits.

Umsetzung von Data Mesh im Unternehmen

Data Mesh steht für eine dezentrale Datenarchitektur, die eine vielversprechende Alternative zu Data Lake und Data Warehouse darstellt. Es gibt allerdings auch Herausforderungen, wie beispielsweise den Aufbau von technischem Know-how innerhalb der einzelnen Fachabteilungen. Nur so ist es möglich, die hohen Anforderungen an die Spezifikation eines Data Mesh umsetzen zu können und die richtigen Informationen aus den Daten zu ziehen. Grundsätzlich betrachtet ist der Mesh Ansatz jedoch vielversprechend, da Daten nicht per se als wertvoll betrachtet werden, sondern die darin liegende Information, die sich in Form eines Data Products manifestieren.

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