Das Wichtigste in Kürze

  • Die Kombination von Data Mesh und Data Lakehouse vereint organisatorische Dezentralität mit technologischer Effizienz – für eine skalierbare, flexible und zukunftsfähige Datenarchitektur.
  • Fachbereiche übernehmen Verantwortung für ihre Datenprodukte, während eine zentrale Plattform einheitliche Standards, Self-Service und hohe Performance ermöglicht.
  • Unternehmen profitieren von mehr Agilität, verbesserter Governance und schnelleren datenbasierten Entscheidungen.

Was ist Data Mesh?

Data Mesh ist ein modernes organisatorisches und architektonisches Paradigma im Datenmanagement, das einen radikalen Perspektivwechsel einleitet: Weg von zentralisierten Datenplattformen – hin zu dezentraler Datenverantwortung.

Im Zentrum von Data Mesh steht die Domänenorientierung. Das bedeutet: Die Verantwortung für Daten liegt nicht mehr ausschließlich bei einem zentralen IT-Team, sondern bei den jeweiligen Fachabteilungen oder Geschäftsbereichen. Diese Domänen kennen ihre Daten am besten und können sie so gezielt weiterentwickeln und bereitstellen.

Ein zentraler Gedanke: Daten als Produkt. Jede Domäne behandelt ihre Daten wie ein eigenständiges Produkt – mit klar definierten Schnittstellen, hoher Qualität und zuverlässiger Verfügbarkeit. Nutzer anderer Fachbereiche oder Systeme können sich auf diese Datenprodukte verlassen – wie auf jede andere professionelle Dienstleistung auch.

Damit das funktioniert, braucht es eine solide technische Grundlage. Eine Self-Service-Infrastruktur stellt sicher, dass Fachabteilungen ihre Datenprodukte effizient entwickeln, betreiben und weitergeben können – unabhängig, aber dennoch abgestimmt auf gemeinsame Standards.

Diese Standards werden durch eine Federated Governance gesichert. Dabei geht es nicht um zentrale Kontrolle, sondern um ein gemeinsames Regelwerk, das von allen Domänen mitgetragen wird. Es schafft einen Rahmen, in dem Innovation, Qualität und Sicherheit Hand in Hand gehen.

Data Mesh

Was ist ein Data Lakehouse?

Ein Data Lakehouse ist ein innovatives Architekturmodell, das zwei Welten zusammenbringt: die Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lakes mit der Struktur und Zuverlässigkeit eines Data Warehouses.

Was bedeutet das konkret? Unternehmen können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zentral speichern – kostengünstig und in großem Umfang. Gleichzeitig stehen ihnen alle Funktionen zur Verfügung, die sie aus der klassischen Business Intelligence kennen: performante Abfragen, Datenmodellierung und standardisierte Berichte.

Ein wesentlicher Vorteil: Data Lakehouses unterstützen ACID-Transaktionen. Dadurch sind Daten konsistent und verlässlich – auch bei parallelen Schreib- und Lesezugriffen. Das ist ein entscheidender Faktor für viele geschäftskritische Anwendungen.

Technologisch wird das Konzept unter anderem durch Lösungen wie Delta Lake, Apache Iceberg oder das Databricks Lakehouse, integriert in eine Platform wie z.B. Microsoft Fabric umgesetzt. Diese Technologien ermöglichen eine leistungsstarke Analyse direkt auf den Rohdaten – ohne dass sie zuvor in ein separates Warehouse überführt werden müssen.

Was bedeutet die Kombination?

Die Verbindung von Data Mesh mit einem Data Lakehouse vereint organisatorische und technologische Stärken – und schafft die Basis für eine moderne, skalierbare und verantwortungsvolle Datenarchitektur.

Auf der organisatorischen Ebene folgt das Modell den Prinzipien von Data Mesh: Die Verantwortung für Daten liegt dezentral bei den Fachbereichen oder Geschäftsbereichen. Jede Domäne kennt ihre Daten, gestaltet ihre Datenprodukte eigenverantwortlich und übernimmt damit die Qualitätssicherung sowie die Bereitstellung.

Gleichzeitig sorgt die technologische Basis – das Data Lakehouse – für ein leistungsfähiges, flexibles und kosteneffizientes Fundament. Hier können verschiedenste Datenformate gespeichert, verarbeitet und analysiert werden – strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert.

Das Zusammenspiel beider Ansätze funktioniert so:

Die fachlichen Domänen liefern ihre Datenprodukte in ein zentrales Lakehouse – nicht im Sinne einer zentralen Kontrolle, sondern als gemeinsame Plattform. Die Datenverantwortung bleibt dezentral, doch die technische Infrastruktur ist geteilt und ermöglicht effiziente Verarbeitung, hohe Performance und durchgängige Zugänglichkeit.

Governance, Datenqualität und Zugriffskontrollen werden in einem föderierten Modell geregelt: einheitliche Standards und Richtlinien – aber keine zentrale Steuerung. Jede Domäne handelt innerhalb eines klaren Rahmens, aber mit maximaler Eigenverantwortung.

Ein Beispiel aus der Praxis:

Ein Unternehmen betreibt seine Data-Lakehouse-Plattform in der Cloud – etwa auf AWS oder Azure. Die Abteilungen Marketing/Vertrieb, Finanzen und Produktion pflegen ihre Datenprodukte jeweils selbstständig. Über einheitliche Schnittstellen und Metadaten machen sie diese für andere Fachbereiche zugänglich – nachvollziehbar, standardisiert und wiederverwendbar.

Vorteile der Kombination für Unternehmen

Vorteile Kombination von Data Mesh und Data Lakehouse

Die Kombination aus Data Mesh und Data Lakehouse bringt für Unternehmen eine Vielzahl strategischer und operativer Vorteile mit sich – besonders in datenintensiven Umfeldern.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Durch die technologische Basis eines Lakehouse lassen sich große Datenmengen unterschiedlichster Formate performant speichern und analysieren – ohne starre Strukturen. Gleichzeitig ermöglicht das Data-Mesh-Prinzip eine flexible Skalierung der Organisation: Neue Datenprodukte können dezentral entwickelt und integriert werden, ohne das zentrale System zu belasten.

Daten-Demokratisierung und Self-Service BI

Fachbereiche erhalten direkten Zugriff auf die Daten, die sie benötigen – ohne Umwege über zentrale IT-Abteilungen. Das fördert die Eigenverantwortung und beschleunigt Entscheidungsprozesse. Self-Service BI wird dadurch Realität: Business-Anwender können Daten analysieren, Berichte erstellen und neue Erkenntnisse gewinnen – schnell, sicher und unabhängig.

Effizientere Governance und Compliance

Statt zentraler Kontrolle sorgt ein gemeinsam getragenes Regelwerk für konsistente Standards in Qualität, Sicherheit und Zugriffskontrolle. Durch das föderierte Governance-Modell lassen sich Compliance-Vorgaben flexibel und domänenspezifisch umsetzen – ohne an Agilität zu verlieren.

Herausforderungen bei der Integration

So groß die Potenziale von Data Mesh und Data Lakehouse sind – die Kombination dieser beiden Ansätze bringt auch Herausforderungen mit sich, die nicht unterschätzt werden sollten.

Technologische Anforderungen

Ein Lakehouse ist technisch anspruchsvoll: Es benötigt skalierbare Cloud-Infrastrukturen, moderne Speicher- und Verarbeitungstechnologien sowie Schnittstellen für die Integration verschiedener Datenquellen. Ohne fundierte Architekturentscheidungen und eine saubere technische Umsetzung kann die Plattform schnell an ihre Grenzen stoßen.

Reifegrad der Organisation

Nicht jedes Unternehmen ist sofort bereit für diesen Paradigmenwechsel. Der Erfolg hängt stark vom Reifegrad der Organisation ab – sowohl technisch als auch kulturell. Data Mesh erfordert eine unternehmensweite Datenstrategie, das nötige Fachwissen in den Domänen und ein hohes Maß an Eigenverantwortung.

Komplexität in Governance & Organisation

Ein dezentraler Ansatz erfordert ein Umdenken in der Organisation. Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse müssen klar definiert sein – sonst drohen Inkonsistenzen, Dateninseln oder unklare Zuständigkeiten. Eine funktionierende federierte Governance verlangt gute Abstimmung, klare Standards und eine starke Kommunikationskultur.

Best Practices für die Umsetzung

DATA MART Meeting

Die erfolgreiche Kombination von Data Mesh und Data Lakehouse braucht mehr als Technologie – sie erfordert eine durchdachte Vorgehensweise und ein strukturiertes Change Management. Die folgenden Best Practices haben sich in der Praxis bewährt:

1. Schrittweise Einführung

Der Wandel hin zu einer dezentralen Datenorganisation sollte nicht auf einen Schlag erfolgen. Beginnen Sie mit Pilotprojekten in ausgewählten Domänen, sammeln Sie Erfahrungen und skalieren Sie schrittweise. So lassen sich Risiken minimieren und Erfolge schneller sichtbar machen.

2. Data Domains definieren

Eine klare Aufteilung der Datenverantwortung ist essenziell. Identifizieren Sie geeignete Data Domains entlang der fachlichen Strukturen Ihres Unternehmens – etwa nach Abteilungen, Geschäftsbereichen oder Ländern. Jede Domäne sollte eigenverantwortlich Datenprodukte bereitstellen und pflegen und dafür auch geeignete Teams bereitstellen.

Erfolgskritisch ist hierbei der unternehmensspezifisch zu definierende Domänenzuschnitt. Domänen dürfen wegen kaskadierender Abhängigkeiten von gemeinsam genutzten Datenprodukten nicht zu kleinteilig definiert werden, andererseits führen zu große Domänen wieder zu einer hohen Zentralisierung, die die Agilität und time-to-market hemmen kann.

3. Rollen und Verantwortlichkeiten klären

Ein funktionierendes Modell lebt von klaren Zuständigkeiten. Definieren Sie Rollen wie Data Product Owner, Domain Data Steward oder Platform Owner – und statten Sie diese mit klaren Rechten, Pflichten und Entscheidungsbefugnissen aus. So schaffen Sie Verbindlichkeit und Transparenz.

4. Geeignete Tools und Technologien auswählen

Technologische Entscheidungen bilden das Rückgrat der Architektur. Setzen Sie auf erprobte Lakehouse-Plattformen wie Databricks oder Snowflake, und nutzen Sie moderne Werkzeuge für Datenkatalogisierung, Governance und Self-Service BI. Die technologische Basis muss skalierbar, sicher und zukunftsfähig sein.

FAQ

Data Mesh und Data Lakehouse verfolgen unterschiedliche Zielsetzungen – organisatorisch und technologisch. Gerade deshalb ergänzen sie sich so wirkungsvoll.

Data Mesh beschreibt, wer für Daten verantwortlich ist und wie sie bereitgestellt werden. Die Verantwortung für Daten liegt bei den Fachbereichen – den sogenannten Domänen. Diese behandeln ihre Daten als Produkte: Sie sind für Qualität, Pflege und Bereitstellung zuständig, ganz ohne zentrale Daten-Teams. Ziel ist es, Datenverfügbarkeit und -nutzung in großen Organisationen zu skalieren – dezentral, effizient und domänenspezifisch, kombiniert mit wenigen zentralen Funktionen wie Infrastruktur Teams und Enablement Teams.

Data Lakehouse ist hingegen eine technologische Architektur. Es verbindet die kostengünstige, skalierbare Speicherung großer – auch unstrukturierter – Datenmengen (wie im Data Lake) mit den Analysefähigkeiten und der Struktur eines Data Warehouse. So lassen sich Daten unterschiedlichster Art flexibel speichern, transformieren und performant auswerten – alles innerhalb einer einheitlichen Plattform.

Ja, ein Data Mesh lässt sich grundsätzlich auch ohne ein Lakehouse realisieren. Denn Data Mesh ist technologieunabhängig – es ist in erster Linie ein organisatorisches Konzept.

Im Mittelpunkt steht die Frage: Wer ist für Daten verantwortlich und wie werden sie bereitgestellt? Solange jede Domäne in der Lage ist, ihre Datenprodukte eigenständig zu erstellen, zu verwalten und für andere bereitzustellen, ist der technische Unterbau zunächst zweitrangig.

Ob die Daten auf einem klassischen Data Warehouse, einem Data Lake, einer relationalen Datenbank oder einer hybriden Plattform gespeichert werden, spielt für die Prinzipien des Data Mesh keine zentrale Rolle.

Die technologische Grundlage für ein Data Mesh mit Lakehouse muss leistungsfähig, flexibel und offen gestaltet sein – damit Domänen eigenständig arbeiten können, ohne auf zentrale IT-Prozesse angewiesen zu sein.

Plattformen wie Microsoft Fabric, Databricks mit Delta Lake, Snowflake, Apache Iceberg oder Apache Hudi eignen sich besonders gut. Sie ermöglichen es, große Datenmengen effizient zu speichern, zu transformieren und analytisch zu nutzen – mit hoher Performance und Skalierbarkeit. Die meisten dieser Plattformen lassen sich in unterschiedlichen Cloud-Plattformen wie z.B. GCP oder AWS betreiben. Auch Kombinationen von Cloud-Plattformen sind möglich.

Die meisten Plattformen bringen für die Orchestrierung und Modellierung der Datenpipelines eigene Werkzeuge mit. Meistens basieren diese auf bekannten Open Source Technologien. Es lassen sich aber auch native Werkzeuge wie dbt (Data Build Tool) oder Apache Airflow verwenden. Sie unterstützen Domänen dabei, ihre Datenprodukte eigenständig aufzubauen, zu verwalten und regelmäßig zu aktualisieren.

Ein zentraler Baustein im Data-Mesh-Konzept ist die Auffindbarkeit und Verständlichkeit der Daten. Data Catalogs wie Microsoft Purview, der Unity Catalog von Databricks oder spezielle Produkte wie DataHub, Collibra oder Alation helfen, Metadaten zu verwalten, Datenprodukte zu dokumentieren und Governance-Richtlinien umzusetzen – domänenübergreifend und transparent.

Die Verbindung von Data Mesh und Lakehouse verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Data Governance verstehen und umsetzen – und macht sie zugleich wirksamer und skalierbarer.

Durch das Data-Mesh-Prinzip wird Verantwortung dorthin verlagert, wo die Daten entstehen: in die Fachbereiche. Jede Domäne ist selbst für die Qualität, Dokumentation und Pflege ihrer Datenprodukte zuständig. Das schafft Nähe zum Geschäft und fördert eine datengetriebene Kultur.

Gleichzeitig sorgt das Lakehouse als zentrale Plattform für einheitliche technische Standards, Nachvollziehbarkeit und Sicherheit. Metadaten, Zugriffsrechte und Validierungsregeln können systemübergreifend durchgesetzt und kontrolliert werden – ohne den Domänen ihre Eigenständigkeit zu nehmen.

Das Ergebnis: Skalierbare Governance mit hoher Transparenz. Fachbereiche arbeiten eigenverantwortlich, aber innerhalb eines gemeinsam definierten Rahmens. Die Kombination aus organisatorischer Dezentralität und technologischer Zentralität schafft die Balance zwischen Agilität und Kontrolle.

Wichtig ist: Governance muss mitwachsen. Sie braucht klare Regeln, geeignete Tools (z. B. Data Catalogs, Zugriffskontrollen, Monitoring) und eine Kultur der Zusammenarbeit – statt reiner Kontrolle.

Die Kombination aus Data Mesh und Lakehouse ist besonders geeignet für große, datengetriebene Unternehmen mit vielen Fachbereichen oder Geschäftsbereichen und einer komplexen Organisationsstruktur. Überall dort, wo unterschiedliche Teams eigenständig mit Daten arbeiten möchten, bietet dieses Modell eine leistungsfähige und zukunftssichere Lösung.

In der Finanzbranche etwa profitieren Unternehmen von der hohen Datenqualität und Nachvollziehbarkeit, die durch klare Verantwortlichkeiten und zentrale Standards ermöglicht werden. Im E-Commerce ermöglichen dezentrale Datenprodukte schnelle, datenbasierte Entscheidungen in Bereichen wie Marketing, Logistik oder Kundenservice. Auch in der Industrie – mit verteilten Produktionsstandorten und umfangreichen IoT-Daten – schafft die Kombination aus organisatorischer Eigenverantwortung und technologischer Einheitlichkeit echten Mehrwert. Für global aufgestellte Konzerne ist das Modell ideal, um regionale oder divisionale Besonderheiten zu berücksichtigen und gleichzeitig unternehmensweite Standards sicherzustellen.

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