Wie können Sie die Data-Mesh-Architektur nutzen?

1 Was ist eine Data-Mesh-Architektur?

Die Data-Mesh-Architektur ist eine Möglichkeit, Daten als Netzwerk dezentraler, in sich geschlossener und interoperabler Datenprodukte zu organisieren. Jedes Datenprodukt befindet sich im Besitz eines domänenspezifischen Teams, das für seine Qualität, Governance und Bereitstellung verantwortlich ist. Datenprodukte werden als APIs oder Ereignisse verfügbar gemacht, die von anderen Teams oder Anwendungen genutzt werden können. Die Data-Mesh-Architektur beruht auf vier Prinzipien: domänenorientierte Dezentralisierung, Daten als Produkt, Self-Service-Dateninfrastruktur und föderierte computergestützte Governance.

3 Was sind die Herausforderungen der Data-Mesh-Architektur?

Die Data-Mesh-Architektur stellt datengesteuerte Unternehmen vor bestimmte Herausforderungen, wie z. B. die Notwendigkeit eines kulturellen und organisatorischen Wandels, die Erfordernis eines hohen Maßes an technischem und fachlichem Fachwissen, die Einführung von Komplexität und Overhead sowie die Notwendigkeit eines robusten und flexiblen Data-Governance-Frameworks. Diese Verschiebung erfordert, dass jedes Team eine Denkweise für Datenprodukte annimmt und mit anderen Teams im gesamten Datennetzwerk zusammenarbeitet. Darüber hinaus muss jedes Team seine eigenen Datenprodukte und -infrastrukturen entwerfen, aufbauen und pflegen und dabei gemeinsame Standards und Protokolle befolgen. Darüber hinaus müssen sie sich mit Fragen der Datenintegration, der Sicherheit, des Datenschutzes und der Compliance im gesamten Netzwerk befassen. Schließlich muss jedes Team seine Datenprodukte an den allgemeinen Geschäftszielen und -richtlinien ausrichten und gleichzeitig Datenqualität, Konsistenz und Vertrauen sicherstellen.

4 Wie können Sie die Data-Mesh-Architektur nutzen?

Die Data-Mesh-Architektur ist keine Einheitslösung, sondern ein Entwurfsmuster, das an Ihren spezifischen Datenkontext und Ihre Bedürfnisse angepasst und implementiert werden kann. Um eine Data-Mesh-Architektur zu verwenden, sollten Sie zunächst Ihre Datendomänen und -produkte basierend auf Geschäftslogik, Prozessen und Zielen identifizieren und definieren. Jedes Produkt sollte ein klares Wertversprechen, einen klaren Umfang und einen klaren Eigentümer haben. Entwerfen und entwickeln Sie als Nächstes die Produkte mit Best Practices und Tools für den Datenbereich. Jedes Produkt sollte über eine Standardschnittstelle, Metadaten und Dokumentation verfügen, die von anderen Teams oder Anwendungen leicht entdeckt und genutzt werden können. Danach können Sie die Produkte mithilfe einer Self-Service-Dateninfrastruktur bereitstellen und betreiben, die die Datendomäne unterstützen kann. Jedes Produkt sollte über eine zuverlässige, sichere und skalierbare Datenpipeline verfügen, um die Datenerfassung, -verarbeitung, -speicherung und -bereitstellung zu handhaben. Schließlich können Sie die Produkte mit einem föderierten Computational Governance-Framework steuern und überwachen, das die Datendomäne koordinieren kann. Jedes Produkt sollte über Metriken, Regeln und Richtlinien verfügen, um Datenqualität, -konsistenz und -vertrauen zu gewährleisten.

5 Was sind einige Beispiele für Data-Mesh-Architekturen?

Die Data-Mesh-Architektur ist immer noch ein aufstrebendes und sich entwickelndes Konzept, doch viele Unternehmen haben es übernommen oder damit experimentiert. Zalando, ein Online-Modehändler, hat beispielsweise eine Data-Mesh-Architektur mit mehr als 100 Datenprodukten implementiert, die sich im Besitz von dedizierten Teams befinden, die einen Datenproduktlebenszyklus verfolgen. Intuit, ein Unternehmen für Finanzsoftware, hat eine Data-Mesh-Architektur entwickelt, die es jeder Geschäftseinheit ermöglicht, ihre eigenen Datenprodukte zu erstellen und zu verwalten und gleichzeitig eine gemeinsame Datenplattform und ein gemeinsames Governance-Framework zu nutzen. Darüber hinaus hat Spotify, ein Musik-Streaming-Dienst, mit einer Data-Mesh-Architektur experimentiert, die den Besitz und die Bereitstellung von Daten über verschiedene Squads und Stämme hinweg dezentralisiert. Alle diese Datenprodukte werden als APIs oder Ereignisse verfügbar gemacht, auf die von anderen Einheiten oder Anwendungen zugegriffen werden kann oder die von ihnen genutzt werden können.

6 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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