Data Mesh vs. Data Fabric: Revolutionäre Ansätze für das Datenmanagement

Clevere Konzepte, um mit der wachsenden Komplexität und dem Umfang von Daten umzugehen

Data Mesh vs. Data Fabric: Revolutionäre Ansätze für das Datenmanagement

Die Welt der Daten hat sich rasant entwickelt und Unternehmen stehen heute vor einer Fülle an Herausforderungen bei der Verwaltung, Integration und Nutzung ihrer wertvollsten Ressource. Angesichts der ständig wachsenden Datenmengen und der zunehmenden Komplexität stellt sich die Frage: Wie können Unternehmen ihre Daten effektiv und effizient verwalten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen? Die beiden Ansätze Data Mesh und Data Fabric haben das Potenzial, den Status quo der Datenarchitektur zu revolutionieren und Unternehmen dabei zu helfen, ihre Datenstrategie neu zu definieren. Wir erklären, wie die beiden Konzepte die traditionellen Spielregeln verändern und Unternehmen in die Lage versetzen, ihre Daten optimal zu nutzen.

Was ist Data Mesh?

In einer traditionellen Datenarchitektur liegt die Verantwortung für Datenmanagement, Datenqualität und Datenzugriff in der Regel bei einer zentralen Datenabteilung oder einem Datenlager. Diese zentrale Instanz sammelt, speichert und verwaltet alle Daten für das gesamte Unternehmen. Dies kann allerdings zu Engpässen, mangelnder Flexibilität und ineffizienter Nutzung der Daten führen. Zudem müssen sind die Fachbereiche auf die zentrale Instanz angewiesen, um auf die benötigten Daten zugreifen zu können.
Das Konzept des Data Mesh wurde erstmals von Zhamak Dehghani im Jahr 2020 vorgestellt. Es stellt das traditionelle Datenmanagement auf den Kopf, indem die Verantwortung für das Datenmanagement auf die einzelnen Teams oder Domänen in einem Unternehmen verteilt wird. Das bedeutet, dass jedes Team für die Verwaltung und Bereitstellung seiner eigenen Daten verantwortlich ist. Dies ermöglicht eine engere Verbindung zwischen den Fachbereichen und den Daten, da die Teams ihr eigenes Fachwissen und ihre spezifischen Anforderungen in das Datenmanagement einbringen können. Gleichzeitig können die Teams so schneller auf Änderungen reagieren und datengetriebene Entscheidungen treffen, da sie über einen direkten Zugriff sowie die Kontrolle über ihre Daten verfügen. Klingt, als wäre ein Datenchaos vorprogrammiert? Tatsächlich ist es das nicht, denn durch klare Schnittstellen und Standards wird die Zusammenarbeit und der Austausch von Daten zwischen den Teams ermöglicht. Data Mesh verspricht daher Skalierbarkeit, Flexibilität und Effizienz, indem es die Datenverantwortung näher an die Fachbereiche bringt und deren Fachwissen nutzt. Ausserdem werden Engpässe reduziert und der Datenzugriff vereinfacht sowie die Datenqualität verbessert, da die Teams, die für die Datenverwaltung verantwortlich sind, am besten mit ihren spezifischen Anforderungen und Bedürfnissen vertraut sind.

Vorteile von Data Mesh

  • Skalierbarkeit und Flexibilität: Data Mesh ermöglicht es Unternehmen, ihre Dateninfrastruktur flexibel an wachsende Anforderungen anzupassen. Indem die Datenverantwortung auf verschiedene Teams oder Domänen verteilt wird, ist eine einfache Skalierbarkeit sowie leichtes Reagieren auf Veränderungen möglich.
  • Effizientes Datenmanagement: Durch die dezentrale Datenverantwortung können die Teams ihre Daten effizienter verwalten, da sie ein tieferes Verständnis für ihre spezifischen Datenanforderungen haben. Dies führt zu einer besseren Datenqualität, da die Teams ihre Daten aktiv pflegen und qualitätssichernde Massnahmen umsetzen können.
  • Nutzung von Fachwissen und Domänenexpertise: Zudem wird die Zusammenarbeit zwischen den Fachbereichen und den Datenexperten gefördert. Die Teams können ihr Fachwissen über ihre Domäne einbringen und datengesteuerte Erkenntnisse gewinnen, die spezifisch auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind.
  • Agilität und schnellere Entscheidungsfindung: Durch den direkten Zugriff auf die Daten können die Teams schneller auf Veränderungen reagieren und fundierte Entscheidungen treffen. Dies verbessert die Agilität und ermöglicht eine schnellere Innovation.

Herausforderungen von Data Mesh

  • Koordination und Governance: Bei der dezentralen Datenverantwortung ist eine effektive Koordination und Governance entscheidend, um sicherzustellen, dass die Teams effizient zusammenarbeiten und eine hohe Datenqualität gewährleistet wird. Klare Kommunikation, einheitliche Standards, gute Schulungen sowie eine geeignete Governance-Struktur sind notwendig, um eine optimale Zusammenarbeit sicherzustellen.
  • Datenqualität und -sicherheit: Wenn die Verantwortung für Daten auf verschiedene Teams verteilt wird, besteht die Gefahr von Inkonsistenzen bei der Datenqualität und potenziellen Sicherheitsrisiken. Daher ist es wichtig, Mechanismen für die Überwachung und Sicherung der Datenqualität zu implementieren und unternehmensübergreifend sicherzustellen, dass Datenschutzrichtlinien eingehalten werden.
  • Change-Management und Kulturanpassung: Die Einführung von Data Mesh erfordert oft einen Wandel in der Unternehmenskultur und der Arbeitsweisen. Es kann eine Herausforderung sein, die Mitarbeiter an die dezentrale Datenverantwortung zu gewöhnen und sicherzustellen, dass sie die Vorteile von Data Mesh verstehen und akzeptieren.
  • Komplexe Integration: Da die Daten in einem dezentralen Ansatz über verschiedene Teams und Domänen verteilt sind, kann die Integration und Harmonisierung der Daten eine Herausforderung darstellen. Es müssen geeignete Mechanismen und Tools vorhanden sein, um eine nahtlose Integration zu ermöglichen und die Datenkonsistenz sicherzustellen.

Was ist Data Fabric?

Data Fabric ist eine technische Architektur, die die nahtlose Integration von Daten über verschiedene Systeme hinweg ermöglicht. Stellen Sie sich dabei ein Gewebe vor, das Datenquellen, Datenbanken, Systeme und Anwendungen miteinander verbindet und einen reibungslosen Datenfluss ermöglicht. Data Fabric beseitigt die Hindernisse, die durch Datensilos, unterschiedliche Formate und komplexe Integrationsprozesse entstehen. Unternehmen können so von einer konsistenten Datenverfügbarkeit, Echtzeit-Synchronisierung und vereinfachtem Datenzugriff profitieren.
Der Begriff „Data Fabric“ bezieht sich also auf eine Architektur oder Infrastruktur, die es ermöglicht, Daten nahtlos und transparent über verschiedene Systeme und Plattformen hinweg zu integrieren, zu verbinden und zu verwalten. Eine Data Fabric schafft eine gemeinsame Datenmanagementebene, sodass Daten in Echtzeit integriert, harmonisiert und ausgetauscht werden können. So stellt sie sicher, dass Daten reibungslos von einer Quelle zur anderen fliessen können, unabhängig davon, ob sie sich in der Cloud, in lokalen Systemen oder in hybriden Umgebungen befinden. Auf diese Weise dient die Data Fabric als verbindendes Element und ermöglicht einen einfachen Zugriff auf Daten über verschiedene Systeme hinweg und unabhängig von ihrem Speicherort oder ihrer Datenquelle. Das Ziel einer Data Fabric ist also, die Komplexität bei der Arbeit mit Daten zu reduzieren und die Datenkonsistenz und -qualität zu verbessern.
Die wichtigsten Merkmale und Komponenten einer Data Fabric-Architektur umfassen:

  • Datenintegration: Data Fabric ermöglicht die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen. Es kann strukturierte Daten aus Datenbanken, unstrukturierte Daten aus Dateisystemen und Daten aus unterschiedlichen Formaten wie APIs oder Streaming-Daten umfassen.
  • Datenharmonisierung: Zudem bietet es Mechanismen zur Datenharmonisierung und -transformation. Es ermöglicht die Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, die Vereinheitlichung von Datenformaten und die Anpassung an gemeinsame Standards.
  • Datenzugriff und -verfügbarkeit: Data Fabric stellt sicher, dass Daten in Echtzeit verfügbar sind und von verschiedenen Anwendungen, Systemen oder Benutzern abgerufen werden können. Es bietet Funktionen wie Datenkataloge, Metadatenmanagement und APIs, um den Zugriff auf Daten zu erleichtern.
  • Datenverwaltung und -steuerung: Dazu umfasst Data Fabric Funktionen zur Datenverwaltung und -steuerung. Es unterstützt Aspekte wie Datensicherheit, Datenschutz, Zugriffssteuerung und Datenqualität, um sicherzustellen, dass die Daten vertrauenswürdig und von hoher Qualität sind.
  • Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit: Data Fabric ist darauf ausgelegt, skalierbar und ausfallsicher zu sein. Es kann mit wachsenden Datenmengen und steigenden Anforderungen an die Datenverarbeitung umgehen und ermöglicht eine effiziente Nutzung von Ressourcen.

Data Fabric kann in verschiedenen Szenarien und Anwendungsfällen eingesetzt werden, einschliesslich Datenintegration, Datenanalyse, Echtzeitanalysen, IoT-Anwendungen, Cloud-Computing und hybriden Umgebungen. Sie bietet eine Grundlage für eine agile und flexible Dateninfrastruktur, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Daten effektiv zu nutzen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Vorteile von Data Fabric

  • Nahtlose Datenintegration: Data Fabric ermöglicht eine nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen. Dadurch können Unternehmen einen umfassenden und konsolidierten Blick auf ihre Daten erhalten, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden oder in welchem Format sie vorliegen.
  • Echtzeit-Daten: Daten sind dank einer Data Fabric in Echtzeit verfügbar und können in verschiedenen Anwendungen und Systemen genutzt werden. Dadurch können Unternehmen schneller auf Informationen zugreifen, fundierte Entscheidungen treffen und agiler auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren.
  • Vereinfachte Datenverwaltung: Data Fabric bietet Funktionen zur zentralen Verwaltung von Daten, einschliesslich Metadatenmanagement, Datenkataloge und Zugriffssteuerung. Dies erleichtert die Verwaltung von Daten in verteilten Umgebungen und ermöglicht eine effiziente Datenkontrolle.
  • Flexibilität und Skalierbarkeit: Mit einer Data Fabric können Unternehmen ihre Dateninfrastruktur problemlos anpassen, um wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. Neue Datenquellen können einfach integriert und bestehende Systeme erweitert werden, ohne dass dies die gesamte Architektur beeinträchtigt.
  • Datenqualität und -konsistenz: Auch das Data Quality Management wird durch zentrale Mechanismen zur Datenharmonisierung und -bereinigung der Data Fabric erleichtert. So können Unternehmen sicherstellen, dass die Daten zuverlässig und von hoher Qualität sind, was wiederum die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Analysen und Entscheidungen verbessert.

Herausforderungen von Data Fabric

  • Komplexe Integration: Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen kann komplex sein. Datenformate, Strukturen und Schnittstellen müssen berücksichtigt werden, um eine reibungslose Integration zu gewährleisten. Daher werden geeigneten Tools und Technologien benötigt, die bei der Bewältigung dieser Herausforderungen helfen.
  • Datenkonsistenz und Synchronisation: Bei der Verwendung von Data Fabric müssen Datenkonsistenz und Synchronisation über verschiedene Systeme hinweg gewährleistet sein. Es ist wichtig jederzeit sicherzustellen, dass die Daten auf dem neuesten Stand sind und dass Aktualisierungen in Echtzeit propagiert werden, um inkonsistente oder veraltete Daten zu vermeiden.
  • Datenschutz und Sicherheit: Data Fabric erfordert angemessene Datenschutzmassnahmen, insbesondere wenn sensible oder personenbezogene Daten verarbeitet werden. Es ist daher wichtig, geeignete Sicherheitsmechanismen zu implementieren, um Daten vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch zu schützen.
  • Kultur und Organisationsstruktur: Wie auch beim Data Mesh erfordert die Einführung eines Data Fabric oft einen Wandel in der Unternehmenskultur und den Arbeitsweisen. Gute Schulungen der Mitarbeitenden und ein klares Verständnis des Data Fabric sind daher eine wichtige Grundlage.

Data Mesh und Data Fabric im Vergleich

Data Mesh und Data Fabric sind zwei unterschiedliche Konzepte im Bereich des Datenmanagements, die jeweils ihre eigenen Ansätze, Zielsetzungen und Komponenten haben.
Der Ansatz von Data Mesh besteht darin, die Datenverantwortung auf dezentrale Domänen-Teams zu übertragen. Jedes Team ist für die Verwaltung und Bereitstellung der Daten in ihrer Domäne verantwortlich. Das Ziel besteht darin, die Effizienz und Skalierbarkeit des Datenmanagements zu verbessern, indem die Verantwortung für Daten auf diejenigen übertragen wird, die das meiste Wissen über die Daten haben.
Der Ansatz von Data Fabric besteht dagegen darin, eine nahtlose Datenintegration und einen effizienten Datenfluss über verschiedene Systeme hinweg zu ermöglichen. So wird das Ziel verfolgt, eine einheitliche Dateninfrastruktur zu schaffen, die es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu harmonisieren und auszutauschen. Data Fabric zielt also darauf ab, die Datenverfügbarkeit, Datenqualität und Datenkonsistenz zu verbessern.
Data Mesh und Data Fabric können sich allerdings auch ergänzen, da sie verschiedene Aspekte des Datenmanagements ansprechen. So bietet Data Mesh einen organisatorischen Ansatz, der die Zusammenarbeit und Verantwortlichkeit der Teams fördert, während Data Fabric sich auf die technische Seite konzentriert und die Integration, Harmonisierung und Verfügbarkeit von Daten erleichtert. Die Kombination beider Konzepte kann dazu beitragen, eine effektive und umfassende Dateninfrastruktur zu schaffen, die sowohl organisatorische als auch technische Herausforderungen bewältigt.

Auswahlkriterien für Unternehmen

Bei der Auswahl zwischen Data Mesh und Data Fabric sollten Unternehmen ihre spezifischen Anforderungen, Ziele und Ressourcen berücksichtigen. Hier sind einige mögliche Auswahlkriterien:

  • Organisatorische Struktur und Kultur: Wenn das Unternehmen bereits über eine starke dezentrale Organisationsstruktur verfügt und die Bereitschaft der Teams besteht, die Verantwortung für Daten zu übernehmen, kann Data Mesh eine geeignete Wahl sein. Wenn hingegen eine zentralisierte Datenverwaltung und Governance erforderlich ist, könnte Data Fabric passender sein.
  • Datenkomplexität und -volumen: Für Unternehmen, die mit einer Vielzahl von Datenquellen, unterschiedlichen Datenformaten und hohem Datenvolumen arbeiten, kann Data Fabric eine bessere Lösung sein, um die Integration und Harmonisierung dieser Daten zu ermöglichen.
  • Technische Infrastruktur und Integration: Die vorhandene technische Infrastruktur des Unternehmens sollte ebenfalls berücksichtigt werden. Wenn bereits Tools und Technologien vorhanden sind, die die Integration und den Datenfluss unterstützen, kann die Implementierung von Data Fabric effizienter sein. Wenn hingegen ein stärkerer Fokus auf den organisatorischen Aspekten des Datenmanagements liegt, könnte Data Mesh die richtige Wahl sein.
  • Geschäftsanforderungen und Ziele: Auch die spezifischen Geschäftsanforderungen und Ziele des Unternehmens sollten bei der Auswahl berücksichtigt werden. Data Mesh kann helfen, die Zusammenarbeit und Flexibilität zu verbessern, während Data Fabric eine schnellere und effizientere Datenintegration ermöglicht.

Da Data Mesh und Data Fabric keine sich gegenseitig ausschliessenden Konzepte sind, kann es zudem sinnvoll sein, beide Konzepte in einer hybriden Datenarchitektur zu kombinieren, um die Vorteile beider Ansätze zu nutzen und die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen.

Best Practices bei der Einführung von Data Mesh und Data Fabric

1. Data Mesh

  • Klares Verständnis der Geschäftsanforderungen: Bevor Sie Data Mesh einführen, ist es wichtig, die spezifischen Geschäftsanforderungen und Ziele zu verstehen. Identifizieren Sie die Domänen und Teams, die von Data Mesh profitieren könnten, und definieren Sie klare Ziele für die dezentrale Datenverantwortung.
  • Aufbau einer Data-Governance-Struktur: Legen Sie klare Richtlinien, Standards und Prozesse für die Datenverantwortung und -verwaltung fest. Eine gut definierte Data-Governance-Struktur hilft dabei, Konsistenz, Qualität und Sicherheit der Daten sicherzustellen.
  • Förderung einer datenorientierten Kultur: Schaffen Sie eine Unternehmenskultur, die datenorientiert ist und die Bedeutung von Daten als strategischen Wert anerkennt. Ermutigen Sie die Teams, ihre Daten zu verstehen, zu pflegen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
  • Technologische Unterstützung: Stellen Sie den Teams die erforderlichen Tools und Technologien bereit, um ihre Daten effizient zu verwalten und auszutauschen. Dies kann Technologien wie Datenkataloge, APIs, Datenpipelines und Datenqualitätstools umfassen.

2. Data Fabric

  • Datenstrategie entwickeln: Definieren Sie eine umfassende Datenstrategie, die die Ziele und Anforderungen des Unternehmens berücksichtigt. Identifizieren Sie die wichtigsten Datenquellen, -systeme und -anwendungen und entwickeln Sie einen Plan für ihre nahtlose Integration.
  • Datenarchitektur planen: Entwerfen Sie eine Datenarchitektur, die die Datenintegration, Datenharmonisierung und Datenverfügbarkeit unterstützt. Berücksichtigen Sie die vorhandenen Systeme, Datenformate und Schnittstellen und identifizieren Sie die geeigneten Technologien und Plattformen für die Implementierung des Data Fabric.
  • Datenqualität und -sicherheit gewährleisten: Implementieren Sie Mechanismen zur Datenqualitätskontrolle und -sicherheit. Überwachen Sie die Datenqualität, führen Sie eine Datenbereinigung und -harmonisierung durch und stellen Sie sicher, dass Datenschutzrichtlinien sowie Sicherheitsmassnahmen jederzeit eingehalten werden.
  • Agile Umsetzung und iterative Verbesserung: Führen Sie Data Fabric schrittweise ein und setzen Sie auf agile Methoden. Identifizieren Sie geeignete Use Cases, um schnelle Erfolge zu erzielen, und nutzen Sie iterative Verbesserungen, um die Data Fabric kontinuierlich anzupassen und zu optimieren.

3. Allgemein

  • Schulung der Mitarbeitenden: Stellen Sie sicher, dass die Mitarbeitenden über das erforderliche Wissen, Verständnis und die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um mit Data Mesh und Data Fabric umzugehen. Bieten Sie dafür Schulungen an, um das Verständnis für die Konzepte, Tools und Best Practices zu fördern.
  • Stakeholder einbeziehen: Die Einführung von Data Mesh und Data Fabric kann eine organisatorische Veränderung erfordern. Daher ist es wichtig, alle relevanten Stakeholder von Anfang an einzubeziehen, sowie die Teams in der Zusammenarbeit zu fördern.

Fazit

Data Mesh und Data Fabric bieten Unternehmen neue Perspektiven und Ansätze, um mit der wachsenden Komplexität und dem Umfang von Daten umzugehen und die Effizienz und Qualität des Datenmanagements zu verbessern. Sie können je nach den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens einzeln eingeführt, aber auch in Kombination verwendet werden.
Eine Business Intelligence Software wie myPARM BIact bietet umfangreiche Funktionen zur Datenintegration, Datenharmonisierung und Datenanalyse, die Unternehmen bei der Umsetzung eines Data Fabric unterstützen können. Mit myPARM BIact können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos integrieren, die Datenqualität sicherstellen und umfassende Einblicke gewinnen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus kann myPARM BIact auch bei der Umsetzung von Data Mesh eine Rolle spielen, indem es den dezentralen Domänen-Teams eine benutzerfreundliche Plattform bietet, um ihre Daten zu verwalten und zu analysieren. Die Software ermöglicht es den Teams, ihre Daten effizient zu organisieren, zu teilen und zu nutzen, während gleichzeitig die Konsistenz und Sicherheit der Daten gewährleistet wird.
Die Kombination von Data Mesh, Data Fabric sowie einer leistungsstarken Business Intelligence Software wie myPARM BIact kann Unternehmen also dabei unterstützen, ihre Datenstrategie zu optimieren, datengetriebene Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

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