Herkömmliche, zentralisierte Datenarchitekturen stoßen angesichts moderner Anforderungen an ihre Grenzen. Mit dem Wachstum von Unternehmen steigen auch deren Datenbedarf – und damit auch die Engpässe. Hier kommt Data Mesh ins Spiel: ein bahnbrechender Ansatz, der die Art und Weise, wie Unternehmen über Datenarchitektur und -verantwortung denken, grundlegend verändert.
Data Mesh dezentralisiert im Kern die Datenhoheit, indem es Daten als Produkt behandelt und domänenspezifischen Teams die Verantwortung für die Verwaltung, Bereitstellung und Innovation ihrer eigenen Datensätze überträgt. Anders als bei traditionellen Data Lakes oder Data Warehouses, wo ein zentrales Datenteam alles steuert, ermöglicht Data Mesh den einzelnen Geschäftsbereichen – Marketing, Finanzen, Betrieb – die Kontrolle über ihre Daten zu übernehmen.
Warum ist das wichtig?
Weil zentralisierte Modelle an ihre Grenzen stoßen. Mit zunehmender Datenmenge in Unternehmen werden zentrale Teams mit Anfragen überlastet, was oft zu verzögerten Erkenntnissen und einem verlangsamten Innovationsprozess führt. Ein Data Mesh hingegen ermöglicht skalierbare, agile und domänenspezifische Datenoperationen und verkürzt die Zeit bis zum Erkenntnisgewinn erheblich.
Laut Zhamak Dehghani, dem ursprünglichen Architekten des Konzepts, sind die vier Säulen des Data Mesh:
- Domänenorientierte Datenbesitz
- Daten als Produkt
- Self-Service-Dateninfrastruktur
- Föderierte computergestützte Governance
Diese Prinzipien ermöglichen nicht nur Autonomie, sondern fördern auch Verantwortlichkeit und Datenqualität. Jedes Domänenteam ist für den gesamten Lebenszyklus seiner Datenprodukte verantwortlich, einschließlich Auffindbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit. Dies führt zu qualitativ hochwertigeren Datensätzen und einer geringeren Abhängigkeit von der überlasteten zentralen IT.
Die Einführung von Data Mesh ist bereits im Gange. Netflix, JPMorgan Chase und Intuit gehören zu den Unternehmen, die Data Mesh erforschen oder bereits implementieren, um Datensilos aufzubrechen und Analysen zu beschleunigen. Dank Cloud-nativer Tools wie Snowflake, Databricks und dbt war die Entwicklung domänenspezifischer Datenprodukte noch nie so einfach.
Fazit?
Wenn Ihr Unternehmen Schwierigkeiten hat, seine Datenprozesse zu skalieren, könnte die Dezentralisierung der Datenhoheit durch Data Mesh Ihr nächster Wettbewerbsvorteil sein. Es handelt sich nicht nur um einen technischen, sondern auch um einen kulturellen Wandel. Und dieser steht erst am Anfang.
