Wie Data Mesh zur Demokratisierung der Daten beiträgt
Data Mesh ist eine neue Art, wie Unternehmen ihre Daten organisieren, damit Mitarbeiter und Teams einfacher darauf zugreifen und fundiertere Entscheidungen treffen können. Grundlage dieser Datenarchitektur: ein dezentraler Ansatz.
It’s all about strategy: Um das Beste aus den eigenen Daten herauszuholen und Daten geschäftsfördernd einzusetzen, gilt es eine Dateninfrastruktur zu etablieren, die auf die unternehmerischen Bedürfnisse abgestimmt ist. Neben einer leistungsstarken Datenbank für die eigentlichen Analysen ist eine wichtige Komponente der Data Warehouse Architektur, wie diverse Datenquellen von der Organisation verwaltet werden – gerade bei sehr großen Unternehmen. Eine innovative Möglichkeit hierfür bietet Data Mesh. Das Verfahren verbindet die verschiedenen Quellen miteinander, gewährt einen einheitlichen Zugriff und gibt Standards und Regularien vor. Doch worum handelt es sich dabei genau?
Data Mesh stellt einen kulturellen Wandel dar, da der Ansatz den Anwendern mehr Autonomie gibt.
Als neuer Ansatz für die Dateninfrastruktur in Unternehmen sorgt Data Mesh für eine dezentrale Datenverarbeitung und ermächtigt dadurch autonome Teams, die Datenverwaltung selbst zu verantworten. Im Gegensatz zu einem zentralen Ansatz wie etwa Data Fabric, haben die Nutzer direkten Zugriff auf die für sie relevanten Daten. Das sorgt für mehr Transparenz und den Abbau von Datensilos, was wiederum zu einer echten Demokratisierung der Daten und der Etablierung einer neuen Datenkultur beiträgt. Für das Unternehmen stellt Data Mesh daher auch einen kulturellen Wandel dar, der sich nicht nur um technische Fragen dreht, sondern auch soziale.
Data Mesh als clevere Datenbibliothek
Ähnlich einer Bibliothek erleichtert und verbessert Data Mesh allen Mitarbeitenden den Zugriff auf ihre Datenprodukte. Die Data Mesh-Bibliothek enthält, ähnlich wie Bücher, einzigartige Informationen, die in unterschiedlichen Kategorien organisiert sind. Bibliothekare, in diesem Falle Datenspezialisten, stellen sicher, dass die Datenprodukte richtig kategorisiert sind und Interessierte innerhalb ihres eigenen Fachbereichs leicht auf die benötigten Informationen zugreifen können.
Data Mesh verbessert die Datenqualität durch die Einführung von klaren Verantwortlichkeiten und Standards.
Durch den schnelleren Datenzugriff können Mitarbeitende rasch fundierte Entscheidungen treffen und sich stärker beteiligen. Sie haben schließlich direkten Zugriff und können selbstständig Analysen durchführen. Beides kann zu langfristig zu Kosteneinsparungen führen, weil sich dadurch Redundanz und Doppelarbeit in der Projektarbeit reduzieren lassen. Zudem verbessert sich die Datenqualität durch die Einführung von klaren Datenverantwortlichkeiten und -standards. Sicherheitstechnisch gilt es mit Data Mesh zu beachten, wie Zugriffskontrolle und Datenverschlüsselung geregelt werden.
Datenbasierte Entscheidungen mit Data Mesh
Der Erfolg von Data Mesh fußt auf vier Prinzipien, die zur Dezentralisierung und Ermächtigung der autonomen Teams führen:
- Datendomänen: Der Zugriff auf Daten erfolgt nicht zentral, sondern in einzelnen, definierten Domänen. Innerhalb jeder Domäne verwaltet ein Datenteam für das gesamte Team alle Daten und stellt diese bereit.
- Datenprodukt: In einem Data-Mesh-Ansatz sind Daten als Produkt mit bestimmten Attributen klassifiziert, die für die Anwender zugänglich sind, um daraus Erkenntnisse einfacher zu gewinnen.
- Self-Service-Infrastruktur: Die Bereitstellung der Daten erfolgt über eine Self-Service-Plattform, die den befugten Personen den Zugriff auf alle relevanten Datenprodukte in ihrer Domäne gewährleistet.
- Einheitliches Governance-Modell: Zentrale, globale Leitlinien für den Umgang mit Daten sind für alle Domänen definiert. Damit die Autonomie und Verantwortung der Teams respektiert und gleichzeitig die Kohärenz und Zusammenarbeit gefördert wird, regelt ein föderales System die Standards in den einzelnen Domänen.
Gemeinsam bilden diese Prinzipien das Rahmenwerk für eine Dateninfrastruktur, in der jeder Mitarbeitende ermächtigt ist, seine eigenen Daten auszuwerten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Grundlage für die Einführung ist eine definierte Datenstrategie, die im Einklang mit den unternehmerischen Zielen steht.
Zudem sollte die vorhandene Technologie auf den Prüfstand gestellt und die Datensicherheit gewährleistet sein. Auch hier gilt: Ohne Menschen keinen Fortschritt. Es ist essenziell, dass die Belegschaft den Wandel aktiv mitgestaltet. Der technische Wandel startet dabei auf der Management-Ebene, die diesen unterstützt, die Vorteile aufzeigt und aktiv für Aufklärung sorgt.
