Data Mesh ist ein neuartiger Ansatz zur Verwaltung und Architektur von Daten, der mehr Wert auf die Dezentralisierung von Datendomänen legt. Es beruht auf der Erkenntnis, dass mit dem Wachstum und der zunehmenden Komplexität von Organisationen und Systemen traditionelle Methoden zur Datenverarbeitung, wie monolithische Data Lakes oder Warehouses, immer weniger realisierbar und effektiv werden.
Die Entstehung von Datennetzen
Data Mesh tauchte erstmals um 2019 auf und wurde von Zhamak Dehghani, einem Berater bei ThoughtWorks, geprägt. Die ursprüngliche Idee wurde als Reaktion auf die wachsende Komplexität und Herausforderungen entwickelt, die mit der Skalierung traditioneller Datenarchitekturen verbunden sind. Als Unternehmen und Organisationen begannen, sich mit umfangreicheren und vielfältigeren Datensätzen zu befassen, wurde die Notwendigkeit eines dezentraleren Ansatzes für die Datenverwaltung immer deutlicher. So wurde das Konzept des Datennetzes geboren und hat sich seitdem weiterentwickelt.
Eintauchen in Data Mesh
Im Kern ist Data Mesh ein Paradigmenwechsel vom zentralisierten Dateneigentum zum verteilten Dateneigentum. Es zerlegt eine große Datenarchitektur in kleinere, besser verwaltbare, domänenorientierte dezentrale Knoten. Jeder dieser Knoten oder „Datenprodukte“ befindet sich im autonomen Besitz separater Teams.
Das Hauptziel eines Data-Mesh-Ansatzes besteht darin, die mit Big Data einhergehenden Komplexitäten zu bewältigen. Es erkennt an, dass Daten im Kontext moderner Unternehmen sowohl umfangreich als auch vielfältig sind und sich über verschiedene Bereiche innerhalb der Organisation erstrecken.
Die Anatomie des Datennetzes
Eine Data-Mesh-Architektur funktioniert durch die Dezentralisierung der Kontrolle und Verwaltung von Daten, sodass verschiedene Teams innerhalb eines Unternehmens ihre eigenen Daten als diskrete „Datenprodukte“ verwalten können. Jedes Datenprodukt wird unabhängig verwaltet und hat seinen eigenen Lebenszyklus, von der Erfassung bis zur Speicherung und Nutzung.
Dieser Ansatz zerlegt die traditionellen, monolithischen und zentralisierten Datenarchitekturen effektiv in besser verwaltbare Segmente und bietet so eine robustere, skalierbarere und anpassungsfähigere Dateninfrastruktur. Es ermöglicht Domänenteams, als Produktbesitzer zu fungieren und für die Qualität, Governance und den Betrieb ihrer Daten verantwortlich zu sein.
Hauptmerkmale von Data Mesh
Die Hauptmerkmale der Data-Mesh-Architektur lassen sich wie folgt zusammenfassen:
- Dezentralisierung: Anstelle eines einzigen, zentralen Datensees oder Lagers werden die Daten von mehreren autonomen Teams verwaltet.
- Domänenorientiert: Jedes Datenprodukt ist spezifisch für eine bestimmte Geschäftsdomäne und ermöglicht so eine spezialisierte, fokussierte Datenverwaltung.
- Produktorientiert: Daten werden als Produkt behandelt, wobei die Teams während des gesamten Lebenszyklus die volle Verantwortung für ihre Datenprodukte übernehmen.
- Selbstbedienungsinfrastruktur: Die Dateninfrastruktur ist so aufgebaut, dass jedes Team seine Daten autonom verwalten kann, wodurch Abhängigkeiten reduziert werden.
Arten von Datennetzen
Während die Idee eines Datennetzes spezifisch ist, kann seine Implementierung je nach Größe, Struktur und Anforderungen der Organisation variieren. Jeder „Typ“ wird in erster Linie durch die Datendomänen innerhalb der Organisation definiert. Diese können nach verschiedenen Aspekten des Geschäfts kategorisiert werden, wie zum Beispiel:
- Operative Domänen: Dieser Typ bezieht sich auf die täglichen Abläufe des Unternehmens, einschließlich Vertrieb, Marketing, Logistik usw.
- Analytische Domänen: Diese beziehen sich auf Bereiche, in denen Daten hauptsächlich zur Analyse und Entscheidungsfindung verwendet werden, z. B. Business Intelligence oder Analyseteams.
- Erlebnisdomänen: Hierbei handelt es sich um Bereiche, die mit dem Kundenerlebnis zu tun haben, z. B. Kundensupport oder Benutzeroberflächen-Designteams.
Jede dieser Domänen hätte ihr eigenes unabhängiges Datenprodukt im Rahmen der Datennetzarchitektur.
Anwendungen und Herausforderungen von Data Mesh
Data Mesh ist besonders effektiv in großen Organisationen, in denen die Daten umfangreich und vielfältig sind. Es ermöglicht eine präzisere Kontrolle, eine bessere Datenverwaltung und eine verbesserte Skalierbarkeit. Allerdings ist die Implementierung eines Datennetzes nicht ohne Herausforderungen. Es erfordert einen kulturellen Wandel in der Organisation hin zur Behandlung von Daten als Produkt und zur Übernahme verteilter Verantwortung.
Die Lösung dieser Herausforderungen umfasst in erster Linie eine angemessene Schulung und Entwicklung, die Förderung einer Kultur des Dateneigentums und die Sicherstellung, dass robuste Technologien und Tools vorhanden sind, um den Übergang zu einer Data-Mesh-Architektur zu erleichtern.
Vergleich mit ähnlichen Begriffen
Obwohl es sich bei Data Mesh um ein relativ neues Konzept handelt, gibt es auch entsprechende Gegenstücke. Beispielsweise befassen sich Konzepte wie Data Lakes, Data Warehouses und Data Hubs mit der Verwaltung und Speicherung großer Datenmengen. Die folgende Tabelle veranschaulicht jedoch ihre wichtigsten Unterschiede:
| Konzept | Zentralisiert/Dezentralisiert | Dateneigentum | Skalierbarkeit |
|---|---|---|---|
| Datennetz | Dezentral | Auf Teams verteilt | Hoch skalierbar |
| Datensee | Zentralisiert | Eigentümerschaft eines einzelnen Teams | Skalierbarkeit kann eine Herausforderung sein |
| Data Warehouse | Zentralisiert | Eigentümerschaft eines einzelnen Teams | Skalierbarkeit kann eine Herausforderung sein |
| Datenhub | Zentralisiert | Eigentümerschaft eines einzelnen Teams | Mäßige Skalierbarkeit |
Zukunftsaussichten von Data Mesh
Die Zukunft des Data Mesh sieht vielversprechend aus, da immer mehr Unternehmen die Grenzen der traditionellen Datenarchitektur erkennen. Mit dem Aufkommen von Big Data und komplexen Datenökosystemen bietet der dezentrale Ansatz von Data Mesh eine Lösung, die sich an die sich entwickelnden Geschäftslandschaften anpasst.
Darüber hinaus werden mit dem technologischen Fortschritt immer mehr Tools zur Unterstützung der Data-Mesh-Architektur eingesetzt, was deren Akzeptanz weiter vorantreibt. Diese Tools tragen dazu bei, den Prozess der Erstellung und Verwaltung von Datenprodukten in verschiedenen Teams zu optimieren.
Proxyserver und Datennetz
Im Zusammenhang mit Data Mesh können Proxyserver eine wesentliche Rolle bei der Erleichterung des Datenzugriffs und der Kommunikation zwischen verschiedenen Datenprodukten oder Domänen spielen. Da es sich bei einem Data Mesh um verteilte Datenprodukte über verschiedene Teams handelt, kann ein Proxyserver als Vermittler fungieren und so einen sicheren und effizienten Datenaustausch gewährleisten.
Wenn ein Team beispielsweise auf Daten aus einer anderen Domäne zugreifen möchte, kann es dies über einen Proxyserver tun, ohne direkt mit dem Datenprodukt zu interagieren. Dies kann die Datensicherheit und Governance verbessern, da der Proxyserver den Datenzugriff kontrollieren und protokollieren kann.
verwandte Links
Für ein tieferes Verständnis des Datennetzes werden die folgenden Ressourcen empfohlen:
- Datennetz: Auf dem Weg zu einem neuen Datenparadigma
- Einführung in Data Mesh
- Datennetz erklärt
- Datennetzlernen
Damit ist unser umfassender Überblick über das Konzept des Datennetzes abgeschlossen. Da sich die Datenlandschaft ständig weiterentwickelt und wächst, wird die Bedeutung einer skalierbaren, flexiblen und effizienten Datenarchitektur wie Data Mesh immer wichtiger. Daher ist es ein Thema, das es wert ist, für jedes moderne Unternehmen verstanden und in Betracht gezogen zu werden.
