Data Mesh: an abstract paradigm or a concrete approach to exploiting data?

Ist Data Mesh ein abstraktes Paradigma oder ein konkreter Ansatz zur Nutzung von Daten? Daten „als Produkt“ mögen zwar komplex erscheinen, doch der Ansatz beruht auf einer guten Unternehmensorganisation, einer soliden Governance und der Nutzung innovativer Zusatztools. Das Ergebnis ist, dass die Geschäftsbereiche die Kontrolle über ihre Daten zurückgewinnen, was zu einer größeren betrieblichen Effizienz führt.

Das Data Mesh-Konzept 

Das von Zhamak Dehghani, der Mutter des Konzepts, erstmals vorgestellte Data Mesh ist ein dezentralisierter soziotechnischer Ansatz bei der Verwaltung und dem Zugriff auf analytische Unternehmensdaten in großem Maßstab.  Dieser Ansatz berücksichtigt sowohl die sich ändernden geschäftlichen Anforderungen als auch die technologischen Entwicklungen. Dieses Konzept wird als „domänenorientiert“ bezeichnet, d. h. nach Geschäftsbereichen wie Vertrieb, Buchhaltung, Kundenservice, Marketing usw. gegliedert.  

Es hat den großen Vorteil, dass es den Mitarbeitern die Mittel an die Hand gibt, Datendienste schnell zu entwickeln, die sowohl intern als auch extern genutzt werden können, ohne dass ein zentrales Team, das für die Daten des Unternehmens zuständig ist, eingeschaltet werden muss. Die Fachbereiche verfügen somit über mehr Autonomie und sind effizienter, da sie selbst die Produzenten der Daten sind, die sie für neue Dienstleistungen nutzen. 

Versprechen und kultureller Dreh- und Angelpunkt des Data Mesh

Mehr Innovation, höhere interne Effizienz, bessere Zuteilung von Ressourcen und Fähigkeiten: Data Mesh beseitigt die traditionellen Engpässe, die Unternehmen, die eine datenzentrierte Strategie verfolgen, normalerweise als solche bezeichnen. Das Verständnis der Daten, das ihren Produzenten (den Fachbereichen) zugeschrieben wird, ermöglicht es ihnen, die Governance-Richtlinien auf der Grundlage der Dokumentation, der Qualität und des Zugriffs, die im Vorfeld festgelegt wurden, selbst zu definieren. Es ist diese Autonomie, die die Selbstbedienungsnutzung von Daten ermöglicht.  

Infolgedessen bedeutet der Data Mesh-Ansatz einen kulturellen Wandel in der Art und Weise, wie Daten in Unternehmen wahrgenommen werden. Daten sind nicht mehr nur ein isolierter Rohstoff, der in einen Prozess eingebunden ist. Sie werden zu einem (digitalen) Produkt, einer eigenständigen Dienstleistung, auf die ihre Nutzer über Schnittstellen zugreifen. Sie sind dann für dieses Produkt verantwortlich, haben die Freiheit, es zu analysieren und zu nutzen, seinen Lebenszyklus zu verwalten, es zu teilen und zu bewerben. 

Die Voraussetzungen für Data Mesh. 

Der Begriff Mesh ist von großer Bedeutung. Ziel des Data Mesh ist es, die Daten in Teilbereichen verfügbar zu machen, die für jede Abteilung bestimmt sind, und zwar unabhängig von den technologischen Entscheidungen, die das Unternehmen zuvor getroffen hat: Datalake, Datawarehouse etc.  

Um eine lokale Datenverwaltung in ihrer dezentralen Dimension zu ermöglichen, muss das Unternehmen also zunächst über eine sehr klare Vorstellung von seiner Governance verfügen. Das Unternehmen muss dann seine Geschäftsbereiche identifizieren und die Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung für jeden Bereich festlegen.  

Anschließend muss das Unternehmen die richtige Dateninfrastruktur einrichten, um den Data-Mesh-Ansatz in die Praxis umzusetzen und seine Mitarbeiter in den neuen Arbeitsmethoden und Tools zu schulen. 

Wie lässt sich Data Mesh implementieren?

• Eine föderierte Governance, die einen zentralen Rahmen und eine globale Übersicht über die Verantwortlichkeiten pro Domäne sowie die Sicherheits- und Compliance-Richtlinien bietet. 
• Die Virtualisierung der Daten in einer Logical Data Fabric, um Daten in allen Bereichen zu veröffentlichen, zu definieren, zu verstehen und zu entdecken, unabhängig davon, wie die Daten gespeichert und verwaltet werden. 
• Eine physische Self-Service-Plattform für die Dateninfrastruktur mit Datenkatalog, Datenshop und Konnektoren.