Data Mesh: Ein Weg zur Datenverfügbarkeit und -zugänglichkeit in großem Maßstab

In der digitalen Welt, in der jede Aktion Spuren hinterlässt, ist es kein Geheimnis, dass Daten im Überfluss vorhanden sind. Eine aktuelle Studie zeigt, dass täglich 1,145 Billionen MB an Daten erstellt werden. Aus geschäftlicher Sicht sind Verbraucherdaten ein Informationsmekka, das eine Möglichkeit bietet, sich besser mit aktuellen und potenziellen Kundentrends und -anforderungen auseinanderzusetzen. Die effektive Nutzung dieser Daten ist der Schlüssel zur Schaffung kundenorientierter Erlebnisse. Herkömmliches Datenmanagement ist jedoch mit Leistungs- und Flexibilitätsproblemen konfrontiert. Als Lösung für dieses Problem gewinnt ein neuer Ansatz für die Datenarchitektur namens Data Mesh an Bedeutung.

In diesem Artikel erklären wir Data Mesh, vergleichen es mit monolithischen Dateninfrastrukturen und gehen auf die Vorteile ein, die Data Mesh bietet, insbesondere für Vertriebs- und Marketingteams.

Was ist ein Datennetz?

Einfach ausgedrückt ist Data Mesh ein dezentraler Ansatz für die Datenarchitektur, bei dem Daten von domänenspezifischen Datenverbrauchern verwaltet werden. Jede Domäne, repräsentiert durch eine Geschäftsdomäne oder ein Team in einer Organisation, betreibt ihre eigene Datenpipeline, einschließlich Funktionen wie Datenaufnahme, Transformation und Laden. Auf organisatorischer Ebene stattet die Dateninfrastruktur jede Domäne mit Datenverwaltungslösungen aus, regelt den Datenzugriff, speichert Rohdaten und legt gemeinsame Datenstandards fest.

Um das wahre Konzept des Datennetzes besser zu verstehen, ist es notwendig, einige Schlüsseldefinitionen und ihre Rollen im Datenarchitekturdiagramm zu kennen.

️ Domain-Eigentum : Das Core-Data-Mesh-Prinzip besagt, dass Daten aufgeschlüsselt oder dezentralisiert werden müssen und die Verantwortung für deren Handhabung dem Geschäftsteam übertragen wird, das den Kerninformationen am nächsten ist. Damit stellt das Unternehmen sicher, dass es die ständige Veränderung und Skalierbarkeit der Daten aufrechterhält. Durch die Dezentralisierung der Domäne und deren Verteilung an die Geschäftsteams hat die Organisation im Wesentlichen bei Bedarf uneingeschränkten Zugriff auf die Daten, ohne sie aus einem Data Warehouse extrahieren zu müssen.

️ Daten als Produkt : Dieses Prinzip zielt darauf ab, das Problem der minderwertigen Daten zu lösen, das sich mit der wachsenden Zahl von Datenbesitzern nur noch verschärft. Data Mesh behandelt Daten, die von Domains bereitgestellt werden, als Produkt und Verbraucher dieser Daten als Kunden. Da das Ziel jedes Produkts darin besteht, die Probleme der Kunden zu lösen und sie glücklich zu machen, müssen Daten bestimmte Eigenschaften erfüllen, um als Produkt betrachtet zu werden. Daher müssen Daten auffindbar, vertrauenswürdig, sicher usw. sein.

️ Self-Service-Ansatz : Dieses Prinzip ist einfach: Damit Geschäftsteams ihre jeweiligen Datenprodukte autonom besitzen können, müssen sie Zugang zu einer einfachen Möglichkeit haben, die erwartete Datenpipeline effektiv zu verwalten. Die Schaffung einer Self-Service-Plattform mit spezialisierten Tools und Schnittstellen erleichtert den Ablauf des Data-Mesh-Prozesses.

️ Federated Computational Governance: Dies ist ein Governance-Modell, das die Domänenunabhängigkeit unterstützt und die Interoperabilität durch gemeinsame Datenstandards und Harmonisierungsregeln gewährleistet.

Letztendlich ist Data Mesh erfolgreich, weil es das Eigentum an den Daten an die domänenspezifischen Teams der Organisation abgibt, die Daten als Produkt verwalten. Eine Self-Service-Datenplattform ermöglicht Ihrem Unternehmen einen schnelleren und genaueren Zugriff auf wertvolle Daten.

Die Herausforderungen aktueller Datenplattformen

Was führte zur Bildung des Data-Mesh-Ansatzes für die Datenarchitektur? Organisationen sind mit den Herausforderungen rund um aktuelle Datenplattformen nur allzu vertraut. Diese Architekturprobleme ergeben sich hauptsächlich aus der Verwendung einer herkömmlichen Zentralisierungsstrategie. Diese monolithischen Datenplattformen sind nicht nur teuer, sondern auch unflexibel und umständlich.

Als Dezentralisierungsansatz eliminiert der Data-Mesh-Prozessablauf viele der unten hervorgehobenen Probleme.

1. Datenimport

Zentralisierungsproblem : Die aktuelle Zentralisierungsstrategie verlangt von Unternehmen, Daten in einen zentralen Data Lake oder ein Data Warehouse zu importieren. Hier werden die Informationen zur Analyse abgefragt, was ein teurer Prozess ist.

Dezentralisierungslösung : Da Data Mesh jeden Datenstrang als Produkt mit eigener Domäne betrachtet, wird die Time-to-Insights und Time-to-Value erheblich verkürzt. Dies bedeutet, dass Betriebsteams Daten schneller und einfacher analysieren können.

2. Skalierbarkeitsantwort

Zentralisierungsproblem: Alle Änderungen oder Abfragemethoden in der aktuellen Datenpipeline reagieren nicht auf Skalierung. Mit zunehmender Anzahl von Quellen nimmt die Reaktionszeit auf diese neuen Informationen ab. Folglich wird die geschäftliche Agilität negativ beeinflusst und der Wert der Daten verringert.

Dezentralisierungslösung: Als Teil des Data Mesh-Prozessflusses wird der Datenbesitz an verschiedene Domänen delegiert, die sich aus Geschäftsbenutzern oder bestimmten Teams zusammensetzen. Dies ermöglicht eine skalierbare geschäftliche Agilität, was zu einer viel geringeren Lücke zwischen dem Zeitpunkt des Datenereignisses und seiner Extraktion für die Analyse führt.

3. Datenmigration

Zentralisierungsproblem: In vielen Fällen unterliegen Daten Datenschutzrichtlinien, die eine Datenmigration in andere Gerichtsbarkeiten verbieten. Dies führt zu einer Datenresidenz, und das Extrahieren dieser Daten erfordert einen zeitaufwändigen Prozess, der anschließend die Verarbeitung und Analyse verzögert. In den meisten Fällen treten diese Arten von Verzögerungen zwischen Ländern auf.

Dezentralisierungslösung: Bei Data Mesh sind die Domänen allein für die Sicherheit und Übertragung der verschiedenen Datenprodukte verantwortlich. Eine Konnektivitätsebene ermöglicht sowohl technischen als auch nicht technischen Benutzern an jedem Ort einen schnellen und einfachen Zugriff. Damit entfallen Aufenthaltsbestimmungen und teure Datenübertragungen.

Zentralisierter vs. dezentralisierter Datenansatz

Sehen Sie sich unseren direkten Vergleich der grundlegenden Unterschiede zwischen einem zentralisierten und einem dezentralisierten Ansatz an.

Vorteile von Data Mesh

Die Entscheidung für ein Datennetz kann zu mehreren bemerkenswerten Vorteilen gegenüber veralteten Datenplattformen führen. Das Außergewöhnlichste ist:

1. Flexibilität

Die Implementierung einer Data-Mesh-Architektur bedeutet, dass Unternehmen nicht an eine einzige Datenplattform gebunden sind. Da Data Mesh über eine stärker verteilte Infrastruktur verfügt, haben Unternehmen Zugriff auf eine Vielzahl unterschiedlicher Systeme.

2. Strengere Data Governance

Data Mesh schafft dezentrale Datenoperationen, was wiederum den Prozess der Kontrolle der Datensicherheit an der Quelle vereinfacht. Zusammen mit der vereinfachten Einhaltung strenger globaler Data-Governance-Richtlinien profitieren Unternehmen von einem einfachen Datenzugriff sowie einer qualitativ hochwertigen Datenbereitstellung.

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3. Erhöhte geschäftliche Agilität

Durch die Dezentralisierung des Datenbetriebs beseitigt Data Mesh jeden potenziellen IT-Rückstand, was wiederum die Speicher- und Betriebskosten senkt. Mit einer besser zugänglichen Dateninfrastruktur können Unternehmen mit einer kürzeren Markteinführungszeit sowie einer verbesserten Domänenagilität rechnen.

4. Verbesserte Transparenz

Bei herkömmlichen Datenplattformen ist das Dateneigentum weitgehend isoliert, was zu einer massiven Intransparenz führt. In diesem Fall müssen sich Geschäftsteams mit Datenkontrolle und Eigentumsverlust auseinandersetzen. Mit Data Mesh wird die Eigentümerschaft auf mehrere funktionsübergreifende Domänenteams verteilt. Geschäftsteams, IT-Experten und virtuelle Teams können einen domänenorientierten Ansatz nutzen, um von der Datenqualität zu profitieren.

5. Schnellerer und genauerer Zugriff und Lieferung

Organisationen können SQL-Abfragen verwenden, um von überall auf Daten zuzugreifen. Durch die Verwendung eines Self-Service-Modells können Benutzer eine schnellere und genauere Bereitstellung erwarten. Data Mesh ermöglicht es, dass Daten genau dann verfügbar sind, wenn Ihr Business-Experte sie benötigt.

6. Maximiert empfangene Daten

Für Unternehmen, die stark auf Datenextraktion und -konvertierung angewiesen sind, ist Data Mesh die perfekte Lösung. Im Gegensatz zu den derzeit verwendeten archaischen zentralisierten Datenplattformen ermöglicht eine Data-Mesh-Lösung Unternehmen den Zugriff auf ihre Daten, ohne dass ein Data Warehouse erforderlich ist. Ein schnellerer Zugriff auf Daten bedeutet, dass Unternehmen effektivere Marketingstrategien entwickeln können.

7. Erhöhte Datensicherheit und verbesserte Plattformkonnektivität

Sensible Daten vor Ort können in Form von Live-Streaming oder durch Zugriff auf Echtzeitinformationen, die auf Geräten vorhanden sind, problemlos mit sicheren Cloud-Anwendungen verbunden werden. Dank Data Mesh müssen Benutzer nichts mehr durch Data Warehouses oder öffentliche Netzwerke leiten. Dadurch entsteht ein erheblich geringeres Risiko einer Datenschutzverletzung. Es reduziert auch die Datenlatenz, was wiederum die Gesamtleistung in Fällen wie Online-Spielen, Finanzhandel und Live-Streaming verbessert.

Was sind die Vorteile von Data Mesh für Marketing-, Vertriebs- und Revenue-Teams?

Ein Unternehmen wird nicht in eine neue Datenplattform investieren, wenn es keinen erheblichen Gewinn für sein Endergebnis bringt. Neben den allgemeinen Vorteilen von Data Mesh profitieren auch Marketingteams von dieser Art der sofortigen Datenverfügbarkeit. Ein dezentraler Ansatz für Daten:

• Beschleunigt die Time-to-Insight, sodass Teams schneller wechseln können
• Ermöglicht bestimmten Geschäftsteams, agiler und unabhängiger zu arbeiten
• Ermöglicht Teams aufgrund der Datenverfügbarkeit bessere Führungsentscheidungen
• Ermöglicht der Marketingabteilung, wettbewerbsfähige datengesteuerte Strategien zu entwickeln
• Ermöglicht Marketern, mit Markttrends und -veränderungen Schritt zu halten
• Hilft Verkaufsteams beim Zugriff auf aktuelle Informationen, um Kunden- und Produktangebote zu personalisieren

Wie bereite ich mich auf die Einführung von Data Mesh vor?

Wenn Sie sich auf die Einführung von Data Meshes vorbereiten, können Sie einige Schritte unternehmen, um einen reibungslosen Übergangszeitraum zu gewährleisten.

• Identifizieren Sie die für Ihr Unternehmen geeignete Data-Mesh-Lösung : Basierend auf Ihren Geschäftsdatenzielen müssen Sie eine Datenlösung finden, die in Ihrer aktuellen Dateninfrastruktur implementiert werden kann. Der von Ihnen ausgewählte Geschäftssponsor sollte eine nachvollziehbare Erfolgsbilanz bei der effektiven Bereitstellung dieses Produkts für ähnliche Organisationen vorweisen können.
• Finanzierung beschaffen : Wie bei jeder neuen Anwendung erfordert die Investition in eine Data-Mesh-Plattform eine Finanzierung. Hier können Sie sich für ein Buy-In von Ihrem Sponsorunternehmen entscheiden, um die Verantwortung für die Entwicklung des Datenprodukts zu übernehmen. Sie sollten Ihr gemeinsames Ziel teilen, bestimmte Teams in die Lage zu versetzen, aus den erhaltenen Daten geschäftlichen Nutzen zu ziehen. Darüber hinaus sollte auf dieses erworbene Datenprodukt über eine Self-Service-Datenplattform mit eingebetteter Governance einfach zugegriffen werden können.
• Plattformreife schaffen : Der nächste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass Ihre aktuelle Datenplattform über die technische Kompetenz verfügt, um die neue Data-Mesh-Lösung zu integrieren. Dazu gehört auch die Sicherstellung der Bereitstellungsbereitschaft gemäß den Best Practices für CI/CD.
• Relevante Teams schulen: Identifizieren Sie die Teams, die für die Schlüsselfunktionen verantwortlich sein werden. Verwenden Sie Kommunikations-, Trainings- und Mentoring-Methoden, um den Schritt der Organisation in diese Richtung zu vermitteln. Es ist auch wichtig, die Vorteile für die einzelnen Teams sowie für den Gesamt-ROI hervorzuheben. Die Weiterbildung sollte in Form von Kooperationsworkshops und der Erstellung von Studienleitfäden und Schulungshandbüchern erfolgen.

Abschließende Gedanken

Der Wechsel zu einer Datenmaschenplattform wird die durch herkömmliche Datenplattformen verursachten Engpassverzögerungen leicht beseitigen. Durch die Übertragung des Dateneigentums an domänenspezifische Geschäftsteams profitiert Ihr Unternehmen vom wahren Potenzial leicht verfügbarer Unternehmensdaten. Beseitigen Sie die Hindernisse eines konventionellen Datenverfügbarkeitsprogramms und optimieren Sie Geschäftseinblicke im großen Maßstab, indem Sie stärker datengesteuert arbeiten.

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