Datenverteilung, Vervielfachung der Werkzeuge für jede Aufgabe, heute sind die Daten überall. Die Meinung unseres Datenexperten Frédéric Périn, Business Developer - Data Management, gibt uns Aufschluss darüber, wie Data Mesh die Probleme des Datenmanagements in Unternehmen lösen kann.
Welche Aussage, in Verbindung mit dem Data Mesh, lässt sich über Daten in Organisationen treffen?
Zunächst einmal beobachte ich, dass Daten in Organisationen immer stärker verteilt werden. Heutzutage versuchen Organisationen und Geschäftsbereiche, für jede Aufgabe das beste Werkzeug zu verwenden, sei es Datalake, Datawarehouse, Machine Learning, KI ..... Die Geschäftswelt ihrerseits versucht, mehr Leads zu generieren und zu identifizieren, indem sie Tools wie z. B. PowerBI oder Tableau verwendet.
So nutzen große Organisationen mehr als 400 Datenquellen * für die Analyse ihrer Daten und 94% der besten AWS-Kunden verwenden mindestens 10 verschiedene Datenbank- und Analysedienste**. Ein einziges System reicht für die Bedürfnisse der Organisationen nicht aus.
Ich stelle auch fest, dass es eine Diskrepanz zwischen den zentralisierten IT-Teams und den Geschäftsbereichen gibt, und schließlich fehlt es dem Datenrepository an Flexibilität: Es ist schwierig, dieses Repository auf IT-Ebene zu pflegen, und schwierig, es auf der Geschäftsseite zu nutzen. Dies führt zu einem Vertrauensverlust in die vom Repository gelieferten KPIs. Parallel dazu berichten die Geschäftsbereiche von einem Bedarf an Flexibilität, der mit den geschäftlichen Anforderungen zusammenhängt und schnelle Entscheidungen erfordert.
Eine Data-Mesh-Organisation, die von einer relevanten technologischen Grundlage unterstützt wird, bietet eine Antwort auf die Feststellungen, die Organisationen in Bezug auf das Management ihrer Daten machen.
Wie kann das Data Mesh die geschäftlichen Anforderungen an Datenflexibilität und -agilität lösen?
Ich denke, dass Data Mesh es ermöglicht, dass sich jeder wieder auf sein Geschäft konzentriert, um mehr Wert aus den Daten zu ziehen. Das Konzept der Data Mesh ermöglicht es der IT, sich auf das Sammeln, Speichern und die Sicherheit der Daten zu konzentrieren. Die Geschäftsbereiche ihrerseits werden sich eher auf den Datenverbrauch, die Analyse und die strategische Entscheidungsfindung konzentrieren, was auch ihrem Bedürfnis nach Flexibilität entgegenkommt.
Data Mesh bedeutet die Dezentralisierung des Datenmanagements innerhalb des Eco-Systems eines Unternehmens. Es handelt sich nicht um einen technischen Ansatz (auch wenn die Technik dazu beiträgt) oder einen geschäftlichen Ansatz, sondern um einen organisatorischen Ansatz.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Datamesh darauf abzielt:
- Verringern Sie die Reibung zwischen Abteilungen durch die Dezentralisierung von mit der IT verbundenen Geschäftsexpertisen.
- Die Verwaltung von Daten dezentralisieren.
- Den Wert maximieren
- Vertrauen in die Daten wieder herstellen
Welche Grundlagen sind für den Aufbau einer Data-Mesh-Organisation erforderlich?
Zunächst einmal geht es darum, eine Struktur zu schaffen, innerhalb derer die Fachbereiche Eigentümer der Daten sind. Dazu gehören z. B. Datendomänen und APIs. Anschließend werden die Daten wie ein Produkt behandelt. Das Ziel ist es, die Daten als Produkt zu behandeln, das man intern und/oder extern nutzen kann, d. h. Datenproduzent und -konsument zu sein.
Dann wird man Daten zur Selbstbedienung bereitstellen, indem man die Silos des Unternehmens auf der Ebene der Daten, die oft aus mehreren Quellen stammen und bereichsübergreifend sind, beseitigt. Man wird die Interoperabilität der Daten aus technologischer und organisatorischer Sicht ermöglichen. Hinzu kommt die föderierte Governance, die der Organisation die Mittel zur Verfügung stellen wird, um eine flexible und verteilte Organisation aufzubauen, die den geschäftlichen Anforderungen gerecht wird und gleichzeitig die Einhaltung der Vorschriften auf IT-Ebene (RGPD / Anonymisierung, ...) gewährleistet.
Die Gesamtheit dieser Grundlagen wird dazu beitragen, Datamesh in Organisationen zu implementieren. Es ist wichtig zu verstehen, dass Daten das wertvollste Gut der Gesellschaft sind. Data Mesh wird es ermöglichen, sie auf die beste Weise zu nutzen.
Welchen Ansatz schlägt DEEP vor, um Datamesh in Organisationen zu implementieren?
Um das Data Mesh einzuführen, empfehle ich, zunächst mit den folgenden drei wesentlichen Säulen zu beginnen:
- Dataplatform
- Logical datafabric
- Federated Governance (föderierte Verwaltung).
Diese 3 Säulen des Data Mesh ermöglichen eine gute Implementierung des Konzepts in Organisationen.
* IDG, 2023
** AWS Analytics Data Strategy, Keynote
