Mit Data Mesh aus dem Datensumpf?

Die fortschreitende Digitalisierung hat eine nie dagewesene Menge an Daten generiert. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, diese Daten effektiv zu verwalten, zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. In der Welt der Business Intelligence (BI) haben sich verschiedene Ansätze entwickelt, um diese Anforderungen zu erfüllen. Eine vielversprechende und innovative Methode ist das sogenannte „Data Mesh“.

Was ist ein Data Mesh?

Data Mesh ist ein Paradigmenwechsel im Bereich des Datenmanagements, bei dem die Verantwortung für Daten nicht mehr zentralisiert wird, sondern auf Teams und Fachexpert:innen verteilt wird. Anstatt ein einzelnes, monolithisches Data Warehouse oder einen Data Lake zu erstellen, werden die Daten in kleinere, unabhängige Domänen aufgeteilt. Jedes Team ist für die Verwaltung und Bereitstellung der Daten in seiner Domäne verantwortlich und stellt diese anderen Teams zur Verfügung, um eine dezentralisierte Dateninfrastruktur zu schaffen. Diese allgemeine Verfügbarkeit der Daten ist der große Unterschied zum Silo-Denken aus früheren Zeiten.

Unterschiede zu Data Lakes und Data Warehouses

Im Vergleich zu traditionellen Ansätzen wie Data Lakes und Data Warehouses bietet Data Mesh einige entscheidende Unterschiede. Data Lakes sind oft große, zentralisierte Speicher für Rohdaten, die oft genug zu Data Swamps („Datensümpfen“) verkommen. Data Warehouses hingegen zielen darauf ab, Daten zu aggregieren und zu transformieren, um geschäftliche Erkenntnisse zu generieren. Data Mesh betont die Verteilung von Verantwortlichkeiten und ermöglicht es Domänenexpert:innen, die Daten in ihren jeweiligen Bereichen effektiver zu verwalten.

Vorteile von Data Mesh

• Skalierbarkeit und Flexibilität: Data Mesh ermöglicht es Unternehmen, schnell auf wachsende Datenmengen und wechselnde Anforderungen zu reagieren. Durch die Verteilung der Verantwortung werden Teams befähigt, eigenständig Dateninfrastrukturen aufzubauen und anzupassen, um ihre spezifischen Bedürfnisse zu erfüllen.
• Expertenwissen nutzen: Data Mesh fördert die Zusammenarbeit von Domänen- und Technologieexpert:innen. Durch die Beteiligung von den Personen, die das Geschäft verstehen, können wertvolle Einblicke gewonnen und datenbasierte Entscheidungen getroffen werden.

Nachteile von Data Mesh

• Komplexität der Koordination: Mit der Verteilung der Datenverantwortung entstehen neue Herausforderungen in Bezug auf Koordination und Standardisierung. Es bedarf einer effektiven Governance, um sicherzustellen, dass Daten konsistent und korrekt verwendet werden.
• Potenzielle Datenisolierung: In einem Data Mesh können Daten in verschiedenen Domänen isoliert werden, was den Austausch und die Integration von Daten zwischen den Domänen erschweren kann. Es erfordert eine sorgfältige Planung und eine klare Kommunikation, um diese Isolierung zu überwinden.

Ein Thema nicht nur für Data Engineers

Auch wenn die Implementierung eines Data Mesh eher die Aufgabe eines Data Engineers als einer ambitionierten Controller:in ist, stellt es zweifellos eine spannende neue Entwicklung im Bereich der Business Intelligence dar. Indem Unternehmen ihre Datenverantwortung auf verschiedene Teams verteilen, können sie von einer verbesserten Skalierbarkeit, Flexibilität und Nutzung von Expertenwissen profitieren. Und vielleicht sind Sie auch bald als Expert:in für ein Data Mesh verantwortlich!

Autor: Florian Bliefert, Trainer und Berater der CA controller akademie