Was ist ein Data Mesh?

Was ist ein Data Mesh?

Ein Data Mesh ist ein moderner Ansatz für Datenarchitekturen, der das Datenmanagement vom zentralisierten auf ein dezentrales Modell umstellt.

Im Mittelpunkt steht die domänenorientierte Verantwortung: Das Datenmanagement richtet sich nach konkreten Fachbereichen. Diese Ausrichtung macht Datenoperationen skalierbarer und flexibler, weil das Wissen derjenigen genutzt wird, die dem Datenkontext am nächsten sind.

Kernprinzipien

Im Kern stützt sich ein Data Mesh auf vier Leitprinzipien für Umsetzung und Betrieb.

Domänenorientierte Verantwortung

Daten werden von den jeweils nächsten Domänenteams besessen und verwaltet. Diese Teams verstehen Kontext und Nutzen der Daten am besten und sind deshalb die idealen Verantwortlichen für ihre Daten.

Daten als Produkt

Daten als Produkt zu behandeln bedeutet, klare Schnittstellen, Qualitätsstandards und Dokumentation zu definieren. So lassen sich Daten leichter finden, abrufen und nutzen – und sie liefern ihren Anwendern echten Mehrwert.

Self-Service-Dateninfrastruktur

Teams erhalten Werkzeuge und Infrastruktur, um ihre Datenprodukte eigenständig zu entwickeln, auszurollen und zu betreiben. Das verringert die Abhängigkeit von zentralen IT-Teams und beschleunigt die Datenarbeit.

Föderierte, rechnergestützte Governance

Ein föderiertes Governancemodell sorgt organisationsweit für Konsistenz, Sicherheit und Compliance. Es balanciert zentrale Aufsicht und domänenspezifische Autonomie, sodass passgenaue Regeln möglich sind.

Mehr dazu findest du in diesem Artikel darüber, was eine Data Federation ist.

Zusammen schaffen diese Prinzipien ein Umfeld, in dem Daten in großen Organisationen zugänglicher, verlässlicher und wertvoller sind.

So funktioniert ein Data Mesh

Datenprodukte sind die Bausteine eines Data Mesh. Es sind wiederverwendbare, auffindbare Assets, die domänenspezifische Daten mit klaren Schnittstellen und Qualitätsstandards kapseln. So lassen sich Daten organisationweit einfach integrieren und nutzen. 

Beispiel: Das Vertriebsteam erstellt ein Datenprodukt mit Kaufhistorie und Verkaufstrends. Das Marketing kann darauf unkompliziert zugreifen und Kampagnen gezielt aussteuern.

Die obige Grafik zeigt eine vereinfachte Darstellung eines Data Mesh für eine Organisation. Übergeordnete Data-Governance-Richtlinien leiten vier Bereiche: Vertrieb, Finanzen, Marketing und Produktentwicklung. Jeder Bereich verantwortet seine Daten selbst und erstellt ein vollständiges Datenprodukt auf einer gemeinsamen Plattform. Datenkonsumentinnen und -konsumenten interagieren über eine einheitliche Data-Mesh-Ebene mit allen Datenprodukten der Organisation.

Data-Mesh-Architektur

Eine typische Data-Mesh-Architektur besteht aus mehreren Schlüsselelementen, die zusammenwirken:

Domänendatenprodukte

Datenprodukte sind das Herzstück des Data Mesh. Sie werden von Domänenteams besessen und betreut. Diese Teams sind für Qualität, Wartung und dafür verantwortlich, dass ihre Produkte die Bedürfnisse der Nutzenden erfüllen.

Dateninfrastrukturplattform

Die Dateninfrastrukturplattform liefert die gemeinsame Basis für Speicherung, Verarbeitung und Governance. Sie stellt die nötigen Tools und Technologien für Entwicklung und Bereitstellung von Datenprodukten bereit.

Data Governance

Data Governance definiert Richtlinien und Standards für Datenqualität, Sicherheit und Zugriff – für ein konsistentes, regelkonformes Datenmanagement. Dieser Baustein ist entscheidend, um organisationsweit Vertrauen in Daten zu sichern. Mehr dazu erfährst du im Kurs Data Governance Concepts.

Data-Mesh-Experience-Ebene

Die Data-Mesh-Experience-Ebene ist die benutzerfreundliche Schnittstelle für Discovery, Zugriff und Nutzung von Datenprodukten. Sie stellt sicher, dass Datenkonsumentinnen und -konsumenten benötigte Daten schnell finden und verwenden können. Man kann sie sich wie einen Store vorstellen, in dem alle Datenprodukte der Organisation auffindbar sind.

Ein Data Mesh einführen

Angenommen, wir wollen in unserer Organisation ein Data Mesh umsetzen. Wo starten wir? Gehen wir ein paar Schlüsselschritte durch.

Domänen identifizieren

Definiere klare Grenzen der Fachbereiche. So lässt sich Datenverantwortung den richtigen Teams zuordnen. Typische Bereiche sind zum Beispiel Vertrieb, Marketing, Finanzen oder Produktentwicklung.

Datenverantwortung klären

Ordne die Datenverantwortung den jeweiligen Domänenteams zu. Diese Teams sind für Qualität und Management ihrer Daten zuständig.

Datenprodukte aufbauen

Definiere und entwickle Datenprodukte, die den Bedarf der Datenkonsumentinnen und -konsumenten decken – intern, für Investoren oder andere Stakeholder. Stelle sicher, dass die Produkte auffindbar, gut dokumentiert und wiederverwendbar sind, um ihren Wert zu maximieren. 

Beispiel: Das Vertriebsteam erstellt ein Datenprodukt mit Kaufhistorie und Verkaufstrends, das im Anschluss vom Marketing genutzt wird – den Datenkonsumenten in diesem Beispiel.

Governance föderieren

Etabliere ein föderiertes Governancemodell, um Konsistenz und Compliance sicherzustellen. So bleiben domänenspezifische Regeln möglich, während organisationsweite Standards gewahrt werden. 

Unser Modell sollte zentrale Aufsicht und domänenspezifische Autonomie ausbalancieren. Sieh dir dafür dieses Data-Governance-Cheatsheet für Tipps an.

Self-Service-Infrastruktur bereitstellen

Stelle Teams die Tools und Plattformen bereit, mit denen sie ihre Datenprodukte eigenständig managen können. Gib Domänenteams Zugriff auf eine gemeinsame Dateninfrastruktur mit Tools für Speicherung, Verarbeitung, Management und Data Lineage (mehr dazu im Artikel, was eine Data Lineage ist). Das reduziert Abhängigkeiten von zentralen IT-Teams und beschleunigt die Datenarbeit.

Der Umstieg auf eine Data-Mesh-Architektur kann anspruchsvoll wirken, doch für große Organisationen zahlt er sich oft deutlich aus.

Tools für Data Meshes

Data Meshes benötigen häufig Werkzeuge, die Domänenteams beim eigenständigen Aufbau, Deployment und Betrieb ihrer Datenprodukte unterstützen. Diese reichen von Speicher- und Verarbeitungsplattformen bis zu Lösungen für Governance und Discovery.

Kostenpflichtige Tools

Einige verbreitete Tools in Data-Mesh-Umgebungen sind:

Open-Source-Tools

Schauen wir uns nun beliebte Open-Source-Tools für Data Meshes an:

Diese Tools bieten eine Mischung an Funktionen, die Organisationen bei der effektiven Einführung einer Data-Mesh-Architektur helfen. Es lohnt sich, verschiedene Lösungen zu prüfen, um ein passendes Toolset für die eigenen Anforderungen zusammenzustellen.

Vorteile eines Data Mesh

Ein Data Mesh ermöglicht Skalierung, indem wachsende Datenmengen und -komplexität besser bewältigt werden als in zentralen Ansätzen. So lassen sich große Datenvolumina ohne Engpässe oder Performanceprobleme managen und verarbeiten.

Die Dezentralisierung fördert Agilität: Organisationen können schneller auf veränderte Bedarfe und Marktbedingungen reagieren. Teams passen ihre Datenstrategien in Echtzeit an – und behalten so die Nase vorn in einem dynamischen Umfeld.

In einer Data-Mesh-Architektur steigt die Datenqualität durch domänenspezifische Verantwortung. Teams mit dem relevantesten Wissen verwalten und pflegen ihre Datenprodukte selbst. Das sorgt für Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Ausrichtung an den Geschäftszielen.

Zudem fördert ein Data Mesh die bereichsübergreifende Zusammenarbeit und den Wissensaustausch. Indem Datensilos aufgebrochen werden, profitieren Teams vom Know-how der anderen – für bessere Entscheidungen und Ergebnisse.

Herausforderungen bei der Einführung eines Data Mesh

Die Einführung eines Data Mesh bringt Herausforderungen mit sich, die Organisationen gezielt angehen müssen.

Ein zentrales Hindernis ist der erforderliche kulturelle Wandel. Statt eines zentralen Datenteams, das alles verantwortet, verlangt ein Data Mesh dezentrale Entscheidungen und Datenverantwortung. Dafür braucht es Commitment auf allen Ebenen – und es kann Widerstände bei denen geben, die an zentrale Steuerung gewöhnt sind.

Auch die technische Komplexität kann herausfordernd sein. Neue Tools, Prozesse und Kompetenzen erfordern Investitionen in Schulung und Infrastruktur. Organisationen müssen sicherstellen, dass Ressourcen und Expertise für den erfolgreichen Umstieg vorhanden sind.

Die Balance zwischen Domänenautonomie und zentraler Governance ist eine weitere Herausforderung. Domänenteams brauchen Freiheit für Innovation und eigenständiges Management, gleichzeitig ist zentrale Governance für Konsistenz, Sicherheit und Compliance unverzichtbar. Diese Balance erfordert sorgfältige Planung und Abstimmung, um Rahmenwerke zu etablieren, die sowohl domänenspezifische Bedürfnisse als auch übergeordnete Ziele berücksichtigen.

Wann ein Data Mesh sinnvoll ist

Große, komplexe Organisationen mit umfangreichen und heterogenen Datenlandschaften stoßen mit zentralen Ansätzen oft an Skalierungsgrenzen. In solchen Umgebungen, in denen Datenvolumen und -komplexität stetig wachsen, bietet ein Data Mesh eine dezentrale Alternative, die den Bedürfnissen besser gerecht wird.

Auch Organisationen in agilen Umfeldern, die schnell auf Marktveränderungen oder Kundenbedürfnisse reagieren müssen, profitieren von der Flexibilität eines Data Mesh. Die dezentrale Struktur ermöglicht eine zügige Anpassung an neue Anforderungen – für mehr Agilität und Reaktionsfähigkeit.

Besonders wertvoll ist ein Data Mesh, wenn die Datenverantwortung ohnehin natürlich auf mehrere Teams oder Bereiche verteilt ist. Indem das Datenmanagement zur Struktur der Organisation passt, übernehmen Domänenteams Verantwortung für ihre Datenprodukte. Diese verteilte Verantwortung fördert Accountability und stellt sicher, dass Daten von den Expertinnen und Experten mit dem besten Kontext verwaltet werden.

Organisationen, die hingegen stark auf vollständig standardisierte, vereinheitlichte Datenpraktiken setzen oder keine klar abgegrenzten Geschäftsdomänen haben, profitieren möglicherweise weniger. Ohne klare Grenzen und dezentrale Entscheidungen gehen die Vorteile domänenspezifischer Verantwortung und Agilität verloren – hier ist ein zentraler Ansatz oft sinnvoller.

Data Mesh vs. Data Fabric

Ein Data Fabric ist ein stärker zentralisierter Ansatz, um eine einheitliche Datenumgebung in der gesamten Organisation zu schaffen. Verschiedene Datenquellen und Systeme werden zu einer kohärenten Plattform integriert, die eine einheitliche Sicht auf die Daten bietet. 

Data Fabrics legen oft besonderen Wert auf Integration, Governance und Sicherheit, um organisationsweit Konsistenz und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Mehr dazu erfährst du in diesem Artikel darüber, was ein Data Fabric ist.

Beide – Data Mesh und Data Fabric – adressieren die Herausforderungen modernen Datenmanagements, jedoch mit unterschiedlichen Ansätzen. Ein Data Mesh priorisiert Dezentralisierung und domänenorientierte Verantwortung, ein Data Fabric setzt auf Zentralisierung und Integration. 

Welche Option passt, hängt von Faktoren wie Organisationsstruktur, Datenlandschaft und Geschäftszielen ab.

Fazit

Das Data-Mesh-Paradigma adressiert die Schwächen zentraler Datenarchitekturen in großen Organisationen. Durch Dezentralisierung und die Ausrichtung an Geschäftsdomänen steigert ein Data Mesh Skalierbarkeit, Agilität, Datenqualität und Innovationskraft.

Wenn du mehr über Datenmanagement lernen willst, schau dir diese Ressourcen an:

• Introduction to Data Quality
• Responsible AI Data Management
• Making Data Governance Fun
• How Data Leaders Can Make Data Governance a Priority