Was ist Data Mesh?
Data Mesh ist ein relativ neues Konzept in der Welt der Datenarchitektur, das darauf abzielt, die traditionellen Herausforderungen monolithischer Data-Lake- und Data-Warehouse-Ansätze zu lösen. Es wurde von Zhamak Dehghani, einer Thought Leaderin im Bereich der Datenarchitektur, eingeführt und propagiert. Im Kern verschiebt Data Mesh die Verantwortung für Daten von zentralisierten Teams zu den Domänenteams, die die Daten erstellen und nutzen.
Das Konzept basiert auf vier zentralen Prinzipien:
- Domänenorientierte Datenverantwortung: Daten werden als Produkte betrachtet, die von Domänenteams verwaltet werden. Diese Teams sind für die Qualität, Sicherheit und Bereitstellung ihrer Daten verantwortlich.
- Selbstbedienungs-Datenplattform: Um eine effiziente Nutzung und Bereitstellung von Daten zu ermöglichen, wird eine Plattform geschaffen, die Tools und Infrastruktur bereitstellt, um Daten leicht zugänglich zu machen.
- Daten als Produkte: Daten werden als Produkte behandelt, die von den Domänenteams entwickelt und gepflegt werden. Dies umfasst Aspekte wie Dokumentation, Qualitätssicherung und Benutzerfreundlichkeit.
- Federated Computational Governance: Eine dezentralisierte Governance sorgt für Konsistenz und Interoperabilität über alle Datenprodukte hinweg, ohne die Autonomie der Teams einzuschränken.
Warum Data Mesh?
Traditionelle Datenarchitekturen stoßen in einer zunehmend datengetriebenen Welt an ihre Grenzen. Häufige Herausforderungen sind:
- Skalierbarkeitsprobleme: Zentralisierte Datenplattformen können den Anforderungen wachsender Datenmengen und -komplexität oft nicht gerecht werden.
- Flaschenhälse durch zentrale Teams: Data Engineering-Teams sind oft überlastet und können nicht schnell genug auf die Anforderungen der Fachbereiche reagieren.
- Geringe Datenqualität: Wenn die Verantwortung für Datenqualität und -pflege nicht klar definiert ist, leidet die Qualität.
Data Mesh adressiert diese Herausforderungen, indem es:
- Die Datenverantwortung näher an die Teams bringt, die die Daten verstehen und nutzen.
- Autonomie und Innovation durch Domänenteams fördert.
- Skalierbarkeit durch eine dezentrale Struktur ermöglicht.
Herausforderungen bei der Implementierung von Data Mesh
Obwohl Data Mesh vielversprechend klingt, gibt es auch Herausforderungen, die beachtet werden sollten:
- Kultureller Wandel: Teams müssen lernen, Daten als Produkte zu betrachten und Verantwortung zu übernehmen.
- Technische Komplexität: Der Aufbau einer robusten Selbstbedienungsplattform erfordert erhebliche Investitionen in Technologie und Expertise.
- Governance: Eine effektive dezentrale Governance muss etabliert werden, um Chaos und Inkonsistenzen zu vermeiden.
Wie kann man mit Data Mesh starten?
- Schrittweise Einführung: Beginnen Sie mit Pilotprojekten in ausgewählten Domänen.
- Kultur und Training: Schulen Sie Teams im Umgang mit Daten als Produkt und fördern Sie eine datengetriebene Kultur.
- Technologische Grundlagen: Investieren Sie in eine Plattform, die Self-Service und Interoperabilität unterstützt.
- Erfahrung teilen: Dokumentieren Sie Erfolge und Herausforderungen, um von ihnen zu lernen und andere Teams zu inspirieren.
Fazit
Data Mesh ist kein Allheilmittel, aber es bietet einen modernen Ansatz, um Datenarchitekturen skalierbar, flexibel und nutzerzentriert zu gestalten. Es erfordert jedoch sowohl technische als auch kulturelle Anpassungen, um erfolgreich implementiert zu werden. Mit der richtigen Strategie und den passenden Tools kann Data Mesh jedoch den Grundstein für eine zukunftssichere Datenarchitektur legen.
Hilfreiche Links
- Einführung in Data Mesh von Zhamak Dehghani
- Data Mesh Learning Community
- Data Mesh auf Thoughtworks
- Data Mesh Architecture
- tdwi Europe e-book Data Mesh
- Domain Driven Design (DDD)
- Datamesch Governance
- Data Mesh Manager (INNOQ Deutschland GmbH)