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Definition Was ist Data Mesh?

Von andi_dd 2 min Lesedauer

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Heidelberg iT Management GmbH & Co. KG

Bei Data Mesh handelt es sich um eine dezentralisierte Datenarchitektur, bei der einzelne Bereiche wie Vertrieb und Kundendienst für die eigenen Daten Verantwortung tragen. Dieser dezentrale Ansatz bietet viele Vorteile.

Grundlagenwissen zum IT-Business(Bild: © adiruch na chiangmai - Fotolia.com)
Grundlagenwissen zum IT-Business
(Bild: © adiruch na chiangmai - Fotolia.com)

Das Konzept Data Mesh geht auf die Datenexpertin Zhamak Dehghani zurück: 2018 präsentierte sie unter dieser Bezeichnung ihren Ansatz, analytische Daten in Unternehmen dezentral zu verwalten. Der Kern dieser Datenarchitektur ist, dass einzelne Abteilungen ihre Daten weitgehend eigenständig pflegen und auswerten. Data Mesh bildet einen Gegensatz zu den bisher verbreiteten zentralisierten Datenarchitekturen.

Die Grundzüge von Data Mesh

Das Konzept von Dehghani basiert auf einem tiefgreifenden kulturellen Wandel beim Umgang mit Daten. Lange Zeit betrachteten Manager Daten nur als hilfreiches Nebenprodukt, Dehghani wertet sie dagegen als eigenständiges und wertvolles Produkt. Zugleich nimmt sie an, dass sich Datensätze in der jeweiligen fachlichen Domäne mit dem größten Nutzen verwenden und analysieren lassen.

Dem Data-Mesh-Ansatz liegt die Annahme zugrunde, dass Fachabteilungen die von ihnen erhobenen Daten kompetenter als zentrale Datenteams einschätzen können. Mitarbeiter des Vertriebs und anderer Abteilungen verfügen über das entsprechende fachliche Know-how, an dem es Datenanalysten in zentral organisierten Teams mangelt. Mit einer dezentralen Datenarchitektur lassen sich die gesammelten Daten produktiver einsetzen.

Vorteile einer dezentralen Datenarchitektur

Das bereichsorientierte Design von Data Mesh ermöglicht den einzelnen Abteilungen ein eigenständiges Vorgehen: Das erhöht nicht nur die Qualität der Datennutzung, es stärkt auch die Motivation der Mitarbeiter. Sie müssen sich dank Data Mesh nicht auf die Arbeit eines zentralen Teams verlassen: Sie haben die Datenverwaltung und Datenanalyse weitgehend in der eigenen Hand.

Zudem erleichtert Data Mesh diverse Self-Service-Anwendungen in den verschiedenen Unternehmensbereichen. Angestellte müssen nicht auf zentrale Dienste zurückgreifen, sie erledigen ihre Aufgaben unabhängig.

Darüber hinaus fördert dieser Ansatz die Implementierung von kosteneffizienten Cloud-Lösungen. Data Mesh geht im Regelfall mit einer kompletten Umstellung der IT-Systeme einher. Die dezentrale Datenarchitektur wirkt sich insgesamt positiv aus, sie erlaubt zum Beispiel das professionelle Arbeiten im Homeoffice.

Herausforderungen bei Data Mesh

Grundsätzlich führt dieser Ansatz zu einer dezentralen Arbeitsweise, gleichwohl sind einheitliche Regeln unverzichtbar. Das berührt vor allem zwei Aspekte:

  • Interoperabilität: Vielfältige Daten sind bereichsübergreifend wichtig. Standards sorgen dafür, dass Mitarbeiter diverser Abteilungen diese Daten nutzen können.
  • Sicherheit und Compliance: Firmenweit gültige Regeln verhindern, dass es zu Mängeln bei der Datensicherheit und dem Datenschutz kommt.

Zusätzlich müssen Verantwortliche überlegen, wie sie das Konzept Data Mesh konkret in ihrem Unternehmen implementieren. Es stellt sich zum Beispiel die Frage, ob sie es mit Data Lakes und dem Ansatz der Data Fabric kombinieren wollen.

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