Vorsprung durch
schnelleren Zugriff auf Daten

Flexibilität, Dank Skalierbarkeit
Deiner Datenprodukte

Risikominimierung durch sichere und regelkonforme Datenverarbeitung

Typische Herausforderungen im Umgang mit der Datenintegration

So funktioniert Data Mesh

Data Mesh revolutioniert die Datenintegration, indem es Datenprozesse dezentralisiert. Jede Abteilung verwaltet ihre eigenen Daten als Produkt und ermöglicht so schnelleren Zugriff, bessere Skalierbarkeit und Flexibilität.

So funktioniert Data Mesh

Data Mesh revolutioniert die Datenintegration, indem es Datenprozesse dezentralisiert. Jede Abteilung verwaltet ihre eigenen Daten als Produkt und ermöglicht so schnelleren Zugriff, bessere Skalierbarkeit und Flexibilität.

Das zugrunde liegende “Data as a Product”-Konzept stellt die Nutzer Deiner Daten in den Mittelpunkt und gewährleistet, dass Deine Informationen auch den gewünschten Mehrwert liefern.

Auf den Punkt gebracht
  • 1️⃣ Skalierbarkeit: Jede Abteilung kann unabhängig wachsen 📈
  • 2️⃣ Agilität: Schnellere Anpassung an Geschäftsanforderungen ⚡
  • 3️⃣ Eigenverantwortung: Teams werden zu “Daten-Produkt-Ownern” 💼
  • 4️⃣ Domänenexpertise: Daten werden von Fachexperten verwaltet 🧠
  • 5️⃣ Interoperabilität: Standardisierte Schnittstellen für einfachen Datenaustausch 🔄

Data Mesh behandelt Daten als Produkt und fördert eine datengetriebene Kultur im gesamten Unternehmen. 🏢

weitere Benefits mit Data Mesh

  • Datenharmonisierung ohne zentrale Engpässe
    Data Mesh ermöglicht es, dezentrale Datensilos zu bewahren und vereinheitlicht die Daten, indem sie als standardisierte Produkte innerhalb des Unternehmens verfügbar gemacht werden. So entfällt die Notwendigkeit kostspieliger, langwieriger Zentralisierungsprojekte.
  • Bessere Zusammenarbeit und höhere Qualität
    Data Contracts definieren klare Vereinbarungen über Struktur, Format, Semantik, Qualität und Nutzungsbedingungen der Daten zwischen Datenanbietern und -nutzern. Sie stellen sicher, dass Datenprodukte konsistent und zuverlässig geliefert werden, was Missverständnisse und Datenfehler minimiert. Das vereinfacht die Zusammenarbeit zwischen Teams und gewährleistet eine hohe Datenqualität.
  • Dezentralisierte Datenhoheit
    Teams haben direkten Zugriff auf ihre Daten, ohne Abhängigkeit von zentralen IT-Abteilungen.
  • Skalierbarkeit
    Data Mesh wächst mit Deinen Daten und macht Schluss mit zentralen Engpässen. Jede Abteilung kann unabhängig wachsen
  • Effizienz
    Daten werden als Produkt behandelt, sodass sie von verschiedenen Teams flexibel genutzt werden können.
  • Einheitliche Standards durch Federated Governance
    Einheitliche Sicherheits- und Compliance-Standards werden dezentral über alle Abteilungen hinweg angewendet, ohne zentrale Strukturen zu überlasten.

Unser Vorgehen für eine erfolgreiche Datenintegration per Data Mesh

Analyse, Planung und Architektur

  • Zielsetzung
    Zuerst klären wir die aktuellen Herausforderungen und Bedürfnisse im Umgang mit Deinen Daten. Welche Abteilungen profitieren von einer besseren Datenstrategie?
  • Architektur-Design
    Wir entwerfen Datenprodukte, mit denen jede Abteilung die Hoheit über ihre eigenen Daten hat und diese einfach mit anderen teilen kann.
  • Validierung der Annahmen
    Im Anschluss konzipieren wir ein Minimum Viable Products (MVP) für Dein Data Mesh.

Technische Implementierung und Roll-out

  • Technische Infrastruktur
    Wir setzen die nötige Plattform auf, die den sicheren Datenaustausch zwischen den Abteilungen ermöglicht.
  • Pilotprojekt
    Wir testen die Lösung in einem Pilotprojekt. Grundlage ist ein Minimum Viable Product, das wir in einem iterativen Vorgehen an Deinen Bedarf anpassen.
  • Roll-out der Datenprodukte
    Sobald wir den Sweet Spot für ein Datenprodukt identifiziert haben, erweitern wir Dein Data Mesh Schritt für Schritt auf das gesamte Unternehmen.

Governance, Monitoring und Optimierung

  • Sicherheits- und Qualitätskontrollen
    Wir stellen sicher, dass Deine Daten jederzeit sicher und den Unternehmensrichtlinien entsprechend verwaltet werden.
  • Optimierung der Datenstrategie
    Gemeinsam mit Deinen Teams helfen wir Dir, Deine Datenstrategie weiter zu optimieren.

Kontakt

Wir analysieren Dein Data-Mesh-Potenzial und entwickeln eine maßgeschneiderte Datenintegrations-Strategie für Deine Anforderungen.

Auf Wunsch wähle hier direkt eine Terminabsprache.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

1. Ist Data Mesh nur für große Unternehmen geeignet?

Antwort: Nein, Data Mesh ist nicht ausschließlich für große Unternehmen gedacht. Zwar profitieren insbesondere größere Organisationen mit komplexen Datenstrukturen von diesem Ansatz, jedoch kann auch der Mittelstand von der Dezentralisierung der Datenverwaltung und den Self-Service-Ansätzen profitieren. Entscheidend ist, wie viele Daten und Teams beteiligt sind, und ob es sinnvoll ist, diese dezentral zu verwalten, um Agilität und Effizienz zu steigern.

2. Erfordert Data Mesh eine komplett neue Infrastruktur?

Antwort: Nicht unbedingt. Data Mesh kann in bestehenden Infrastrukturen implementiert werden, indem man bestehende Technologien und Datenplattformen verwendet und diese dezentralisiert. Der Fokus liegt darauf, wie Daten verwaltet und genutzt werden, anstatt die gesamte Infrastruktur zu ersetzen. Oft wird ein hybrider Ansatz gewählt, der sowohl bestehende On-Premise-Lösungen als auch Cloud-Plattformen nutzt.

3. Welche technischen Voraussetzungen müssen für Data Mesh erfüllt sein?

Antwort: Die wichtigsten technischen Voraussetzungen sind flexible Datenarchitekturen, die auf APIs und Self-Service-Plattformen basieren. Zudem ist eine robuste Governance notwendig, um den Zugriff und die Sicherheit zu gewährleisten. Die verwendeten Tools und Technologien (z.B. für Datenvisualisierung oder Analyse) können variieren, solange sie den dezentralen Ansatz unterstützen und von verschiedenen Teams genutzt werden können.

4. Wie unterscheidet sich Data Mesh von traditionellen Data Lakes und Data Warehouses?

Antwort: Data Mesh unterscheidet sich vor allem durch die Dezentralisierung. In einem Data Lake oder Data Warehouse werden Daten zentral gesammelt und aufbereitet, oft durch ein zentrales IT-Team. Data Mesh gibt die Verantwortung für Daten an die Teams oder Domänen zurück, die sie erzeugen. Diese Teams sind dann für ihre Datenprodukte verantwortlich und bieten sie anderen Teams im Unternehmen über standardisierte Schnittstellen an.

5. Wie lange dauert die Implementierung eines Data Mesh?

Antwort: Die Dauer der Implementierung hängt stark von der Komplexität der vorhandenen Datenstruktur und der Größe des Unternehmens ab. Eine schrittweise, evolutionäre Implementierung wird oft empfohlen, um Teams nach und nach in die Verantwortung zu nehmen. Der Prozess kann einige Monate bis hin zu über einem Jahr dauern, je nachdem, wie viele Datenprodukte und Domänen integriert werden müssen.

6. Wie sorgt Data Mesh für Datenqualität und Sicherheit?

Antwort: Data Mesh integriert Governance als eine seiner Säulen. Das bedeutet, dass Regeln und Standards zur Datenqualität und Sicherheit zentral definiert und durchgesetzt werden, auch wenn die Daten dezentral verwaltet werden. Jede Domäne ist verantwortlich dafür, dass ihre Daten den Unternehmensrichtlinien entsprechen und sicher verarbeitet werden. Diese Standards werden in sogenannten Data Contracts festgelegt, die den Zugriff auf die Daten und deren Nutzung klar regeln.

7. Kann Data Mesh auch mit bestehenden Data Warehouses und Data Lakes kombiniert werden?

Antwort: Ja, Data Mesh kann durchaus mit bestehenden Data Warehouses und Data Lakes kombiniert werden. Es geht bei Data Mesh nicht darum, diese Systeme vollständig zu ersetzen, sondern sie zu ergänzen und den Zugang zu Daten zu dezentralisieren. Viele Unternehmen nutzen Data Lakes weiterhin als zentrale Speicherorte, während sie gleichzeitig Data Mesh einführen, um spezifische Datenprodukte dezentral zu verwalten und aufzubereiten.

8. Wer ist für die Pflege und Weiterentwicklung der Datenprodukte im Data Mesh verantwortlich?

Antwort: In einem Data Mesh ist jedes Team oder jede Domäne, die Daten produziert, für die Pflege und Weiterentwicklung ihrer Datenprodukte verantwortlich. Das bedeutet, dass sie die Datenqualität sicherstellen, Updates durchführen und den Zugang zu ihren Daten für andere Teams bereitstellen. Dies entlastet zentrale IT-Abteilungen und fördert die Autonomie und Eigenverantwortung der Teams.

9. Was kostet die Implementierung eines Data Mesh?

Antwort: Die Kosten für die Implementierung eines Data Mesh hängen stark von der bestehenden Infrastruktur, der Komplexität der Daten, den benötigten Technologien und den Ressourcen ab, die für die Dezentralisierung benötigt werden. Ein hybrider Ansatz, der bestehende Systeme mit neuen Technologien kombiniert, kann die Kosten senken. Zudem verteilen sich die Investitionen oft auf mehrere Phasen, da Data Mesh evolutionär implementiert wird.

Gerade hier punktet ein initialer Orientierungs-Workshop, der die grobe Architektur identifiziert und eine Einschätzung der Kosten und des Vorgehens ermöglicht. Unsere Empfehlung und auch der erste Schritt im Vorgehen mit Mayflower.

10. Wie unterstützt Data Mesh die Skalierbarkeit?

Antwort: Durch die Dezentralisierung der Datenverantwortung skaliert Data Mesh besser als zentrale Datenmodelle. Jedes Team verwaltet seine eigenen Datenprodukte, sodass bei wachsenden Datenmengen nicht eine zentrale IT-Struktur überlastet wird. Teams können ihre Daten unabhängig voneinander verwalten, was die Skalierbarkeit sowohl in Bezug auf die Datenmengen als auch auf die Anzahl der beteiligten Teams erhöht.