Aufbrechen von Datensilos durch Data Mesh: Ein Beispiel aus der produzierenden Industrie
Um wettbewerbsfähig zu sein, müssen Unternehmen große Datenmengen schnell und effizient verarbeiten können. Herkömmliche zentralisierte Datenarchitekturen stoßen dabei an Grenzen. Eine Lösung bietet der Data Mesh-Ansatz.
Effiziente Datennutzung durch Data Mesh
Der Data Mesh Ansatz bietet eine innovative, dezentrale Datenarchitektur, in der Fachbereiche eigenverantwortlich qualitativ hochwertige Datenprodukte bereitstellen können. Das Ergebnis ist eine deutliche Verkürzung der Zeit, die benötigt wird, um aus den gesammelten Daten konkrete und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen (Time to Insight).
In unserem Artikel gehen wir zunächst auf die Probleme herkömmlicher zentralisierter Datenarchitekturen ein, wie z.B. die Heterogenität der Datenformate, die Notwendigkeit der Datenharmonisierung, den Datenmigrationsprozess, die Datenqualität und die Abhängigkeit von zentralen IT-Teams.
Anschließend erläutern wir, wie der Data Mesh-Ansatz die Datenverarbeitung und -nutzung in Unternehmen effizienter gestaltet. Dabei werden die vier Grundprinzipien des Data Mesh, bestehend aus Domain Ownership, Data as a Product, Self-service Data Platform und Federated Governance, detailliert beschrieben.
Data Mesh löst verschiedene Herausforderungen wie Skalierbarkeit, Datenqualität und -konsistenz, Flexibilität, Innovation und Effizienz der IT-Teams. Zudem werden wichtige Voraussetzungen für eine erfolgreiche Datenverwaltung aufgeführt, wie die Erstellung eines Datenkatalogs, eindeutige Datenadressen, Datenvalidierung und Aktualität, semantische und syntaktische Beschreibungen, Richtlinien und Standards für Datenintegration sowie sicherer Datenzugriff.
Abschließend präsentieren wir ein praktisches Anwendungsbeispiel in der Industrie, um den Mehrwert des Data Mesh-Ansatzes zu veranschaulichen.
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