Data Mesh
Inhaltsverzeichnis
Was ist Data Mesh?
Data Mesh (deutsch: Datennetz, Datengitter) ist ein innovativer Ansatz für das Datenmanagement, der eine dezentrale Architektur für die Datenverwaltung in Unternehmen implementiert.
Die Daten werden in einem zentralen Data Lake oder einem Data Warehouse gespeichert. Die Analyse und Nutzung der Daten werden in diesem Konzept jedoch nicht vollständig den Fachkräften in diesem Bereich wie den Data Scientists oder den Data Engineers überlassen. Stattdessen wird die Verantwortung für verschiedene Datensätze in einem Data Mesh auf die verschiedenen Fachabteilungen und Teams übertragen. Der Gedanke hier ist, dass die Mitarbeiter in den Abteilungen über das notwendige Fachwissen verfügen, um die Daten bestmöglich zu nutzen.
Grundsätzlich basiert das Modell Data Mesh auf der Idee, dass Daten nicht nur gespeichert und später analysiert werden, sondern vielmehr als wertvolles Produkt betrachtet werden, das jederzeit für die Nutzung bereitsteht.
Data Mesh basiert auf drei Hauptkomponenten.
- Datenquellen, die die Rohdaten bereitstellen.
- Data-Mesh-Infrastruktur, die den Austausch und die Interoperabilität der Daten innerhalb des Unternehmens sicherstellt.
- Datenverantwortliche, die die Governance und Compliance sicherstellen, sodass die richtigen Personen Zugriff auf die richtigen Daten haben.
Vorteile von Data Mesh
Die Vorteile von Data Mesh liegen vor allem in der Flexibilität, Agilität und Effizienz, die dieses Konzept durch seine dezentrale Struktur ermöglicht.
Optimierter Datenzugriff
Durch Data Mesh haben die Fachabteilungen direkten Zugang zu den für sie relevanten Daten, statt regelmäßig von den Datenspezialisten bestimmte Daten aufbereitet zu erhalten. Dies beschleunigt die Reaktionsgeschwindigkeit auf Marktveränderungen. Außerdem orientiert sich die Nutzung der vorhandenen Daten viel stärker an den internen Bedürfnissen der Fachanwender.
Bessere Analysemöglichkeiten
Wenn Daten als Produkt betrachtet werden, verschieben sich die Unternehmensprozesse hin zu einer datengetriebenen Entscheidungsfindung. Dies führt zu objektiveren und präziseren Analysen und reduziert Fehler durch subjektive Einflüsse.
Anpassbare Datenpipelines
Teams können schnell auf benötigte Datensätze zugreifen und neue Projekte agil starten, ohne lange auf zentralisierte Datenstrukturen warten zu müssen.
Weniger Engpässe
Durch die Vermeidung von zentralen Engpässen werden IT- und Datenmanagement-Teams entlastet, was zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen führt.
Geringere Belastung der zentralen Teams:
Die Dezentralisierung der Datenverwaltung reduziert die Arbeitsbelastung der zentralen IT-Teams und ermöglicht es ihnen, sich auf spezialisierte, wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren.
Herausforderungen von Data Mesh
Trotz seiner vielen Vorteile bringt Data Mesh auch einige Herausforderungen mit sich.
Komplexität bei der Implementierung
Die Einführung einer dezentralen Architektur erfordert eine sorgfältige Planung und die Schulung von Mitarbeitern. Es muss klar sein, dass sich die Fachabteilungen in einem Data Mesh selbst um Datenanalyse kümmern müssen.
Koordination zwischen Abteilungen
Da unterschiedliche Fachabteilungen für ihre Daten verantwortlich sind, erfordert Data Mesh eine enge Zusammenarbeit und Koordination, um die Interoperabilität der Daten zu gewährleisten.
Sicherheits- und Compliance-Anforderungen
Der dezentrale Zugang zu Daten muss strikter Kontrolle unterliegen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen sensible Informationen verwenden.
Anpassung der Unternehmenskultur
Unternehmen müssen ihre Datenkultur transformieren, um den Wert von Daten als Produkt zu erkennen und zu fördern. Dies erfordert ein Umdenken in der Unternehmenskultur.
Praxisbeispiel von Data Mesh
Ein Unternehmen produziert weltweit und nutzt digitalisierte Fertigungsprozesse. Bisher mussten die verschiedenen Abteilungen – wie Produktion, Logistik und Forschung – auf zentrale IT-Abteilungen angewiesen sein, um die benötigten Daten abzurufen. Dieser Prozess war häufig langwierig und ineffizient, da Anfragen und Datentransfers viel Zeit in Anspruch nahmen und zu Verzögerungen führten.
Mit der Einführung des Data Mesh als Konzept ändert sich dies grundlegend. Jedes Team hat nun die Verantwortung für die Verwaltung und Nutzung der Daten, die in ihrem Bereich entstehen. Die Produktionsabteilung, zum Beispiel, kann direkt auf Echtzeit-Daten aus IIoT-Netzwerken (Industrial Internet of Things) zugreifen, um Produktionskennzahlen und Maschinenstatus zu überwachen. Diese Daten können dann unmittelbar in die Fertigungsprozesse integriert werden, wodurch Produktionsvorgänge effizienter und flexibler gestaltet werden.
Durch den Zugriff auf Live-Daten sind die Teams in der Lage, schneller auf plötzliche Änderungen der Kundennachfrage oder Produktionsengpässe zu reagieren und können Entscheidungen sofort und auf Basis der aktuellen Informationen treffen. Auch das Forschungs- und Entwicklungsteam profitiert von diesem schnellen Datenzugriff. Kundenfeedback oder Marktanalysen aus anderen Abteilungen können direkt in die Produktentwicklung einfließen und so die Reaktionszeiten verkürzen.
In diesem Beispiel zeigt sich, wie Data Mesh nicht nur die Flexibilität und Effizienz steigert, sondern auch die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen fördert. Es ermöglicht jedem Team, die Daten in ihrem Fachbereich zu nutzen und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle Anforderungen an Datenschutz und Compliance eingehalten werden. So wird der gesamte Produktionsprozess agiler, sicherer und besser auf die Bedürfnisse des Marktes abgestimmt.
Die Umsetzung von Data Mesh mit SAP
Die SAP Business Technology Platform (BTP) kann als technologische Grundlage für die Umsetzung des Data Mesh-Ansatzes in Unternehmen dienen. Sie bietet eine umfassende Sammlung von Tools und Services, die für die Datenintegration, -analyse und -visualisierung erforderlich sind. Die Plattform ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zu aggregieren, zu modellieren und zu analysieren, sodass die Teams schnell auf relevante Informationen zugreifen können.
Eine zentrale Komponente der BTP, die die Umsetzung von Data Mesh ermöglicht, ist die SAP Data Intelligence Cloud. Hiermit können Unternehmen Daten aus unterschiedlichen Quellen integrieren und intelligent steuern. Dies unterstützt die Interoperabilität zwischen den dezentralen Teams und stellt sicher, dass alle Daten korrekt und effizient verarbeitet werden. Die SAP Analytics Cloud bietet als Lösung für Business Intelligence (BI) die Möglichkeit, aufbereitete Daten visuell darzustellen und tiefgehende Analysen durchzuführen. Sie hilft den Fachabteilungen, schnell und effizient Entscheidungen zu treffen.
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Auch SAP Datasphere kann eine zentrale Rolle in der Umsetzung von Data Mesh spielen. Dabei handelt es sich um eine Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, Datenprodukte in einer dezentralisierten Architektur zu entwickeln und zu verwalten. Mithilfe von Spaces innerhalb der SAP Datasphere können Unternehmen verschiedene Datenbereiche mit eigener Ressourcenzuordnung schaffen, die den einzelnen Fachabteilungen die Freiheit geben, ihre Datenprodukte selbst zu entwickeln und zu verwalten.
Außerdem wird durch die Datasphere die Self-Serve Data Platform bereitgestellt. Dieses Tool ermöglicht es dezentralen Teams, Datenprodukte zu erstellen und sie auf Marktplätzen zu publizieren – ohne die zentrale IT-Abteilung zu benötigen. Dadurch können Teams ihre Datenprodukte nach den spezifischen Anforderungen ihrer Fachbereiche entwickeln und gleichzeitig sicherstellen, dass die Daten den festgelegten Governance-Vorgaben entsprechen.
Fazit
Data Mesh stellt einen Paradigmenwechsel im Datenmanagement dar, der Unternehmen dabei hilft, Daten als wertvolles Produkt zu betrachten und sie flexibler und effizienter zu nutzen. Durch die dezentrale Architektur werden Daten verantwortungsvoll verwaltet und bieten allen relevanten Abteilungen direkten Zugriff, wodurch die Reaktionsfähigkeit und Entscheidungsqualität signifikant verbessert werden.
Trotz einiger Herausforderungen in der Implementierung ist Data Mesh eine vielversprechende Lösung für Unternehmen, die ihre Datenstrategie auf das nächste Level heben möchten.
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FAQ
Was ist Data Mesh?
Data Mesh ist ein innovativer Ansatz für das Datenmanagement, der eine dezentrale Architektur für die Datenverwaltung in Unternehmen implementiert. Die Verantwortung und Verwaltung der Daten im Unternehmen wird auf die Fachabteilungen und Teams verteilt, da sie das notwendige Fachwissen besitzen, um die Daten optimal zu nutzen.
Welche Vorteile bietet Data Mesh?
Die Vorteile von Data Mesh liegen in der Flexibilität, Agilität und Effizienz, die durch die dezentrale Struktur ermöglicht werden. Fachabteilungen haben direkten Zugang zu den für sie relevanten Daten, wodurch Prozesse beschleunigt werden. Zudem fördert Data Mesh eine datengetriebene Entscheidungsfindung und reduziert Fehler, die durch subjektive Einflüsse entstehen.
Welche Herausforderungen bringt die Implementierung von Data Mesh mit sich?
Die Einführung eines Data Mesh erfordert eine sorgfältige Planung und Schulung der Mitarbeiter. Besonders die Koordination zwischen verschiedenen Abteilungen, der dezentrale Zugang zu Daten und die Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen stellen Herausforderungen dar. Zudem müssen Unternehmen ihre Unternehmenskultur transformieren, um den Wert von Daten als Produkt zu erkennen.
Wie unterstützt SAP die Umsetzung von Data Mesh?
SAP bietet mit der Business Technology Platform (BTP) eine technologische Grundlage für die Umsetzung von Data Mesh. Tools wie die SAP Data Intelligence Cloud und SAP Analytics Cloud ermöglichen es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu analysieren und zu visualisieren. Zudem spielt SAP Datasphere eine zentrale Rolle, indem es Unternehmen ermöglicht, Datenprodukte in einer dezentralisierten Architektur zu entwickeln und zu verwalten.
Wer kann mir beim Thema Data Mesh helfen?
Wenn Sie Unterstützung zum Thema Data Mesh benötigen, stehen Ihnen die Experten von Compamind, dem auf dieses Thema spezialisierten Team der mindsquare AG, zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.
