Data Mesh: Was steckt dahinter?
Data Mesh ist ein innovatives Architekturkonzept für das Datenmanagement in großen Unternehmen. Im Gegensatz zu klassischen, zentralisierten Datenplattformen verfolgt dieser Ansatz die Idee der Dezentralisierung – sowohl technisch als auch organisatorisch.
Konkret bedeutet das: Die Verantwortung für die Daten liegt nicht mehr ausschließlich bei einem zentralen Team von Data Engineers. Stattdessen verbleibt sie in den Fachabteilungen – also genau dort, wo die Daten entstehen. Diese Nähe zur fachlichen Praxis eröffnet neue Möglichkeiten für den Umgang mit Daten.
Mit dem Data Mesh Konzept lassen sich Engpässe in der Datenbereitstellung abbauen. Fachabteilungen und Data Scientists erhalten mehr Freiraum, um eigene Lösungen zu entwickeln – schnell, flexibel und nah an den Geschäftsanforderungen. So können Unternehmen Innovationsprozesse beschleunigen und schneller auf Veränderungen reagieren.
Wir sehen in diesem Ansatz einen wichtigen Baustein auf dem Weg zur Data Driven Company. Denn wenn Teams eigenverantwortlich mit Daten arbeiten können, steigt nicht nur die Effizienz – auch der Nutzen für Endanwender wird spürbar größer.
Technologisch basiert Data Mesh auf modernen Cloud-Diensten. Diese ermöglichen es, Datenprodukte zu entwickeln und teamübergreifend zu teilen – auch ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse. Gleichzeitig lassen sich Rechen- und Speicherressourcen flexibel skalieren. So gelingt der Einstieg Schritt für Schritt.
Auch Aspekte wie Governance und Data Catalogs sind integraler Bestandteil. Ausgereifte Services helfen dabei, Qualität, Sicherheit und Transparenz über alle Datenprodukte hinweg sicherzustellen – ein zentraler Erfolgsfaktor für nachhaltige Data Mesh Architekturen.
So funktioniert Data Mesh: Ein Blick hinter das Konzept
Das Architekturkonzept Data Mesh fußt auf vier zentralen Prinzipien. Diese Grundsätze bilden das Fundament für eine zukunftsorientierte Datenorganisation, die sowohl technologische als auch organisatorische Aspekte vereint.
Domain Ownership
Datenverantwortung wird dort verortet, wo das fachliche Know-how sitzt: in den Domänen. Fachbereiche oder interdisziplinäre Teams übernehmen die Verantwortung für ihre Daten – von der Entstehung bis zur Nutzung. Das zentrale Data Team tritt in den Hintergrund und macht Platz für dezentrale Zuständigkeiten mit direktem Praxisbezug.
Data as a Product
Jedes Team wird zum Product Owner seiner Daten. Daten werden als Produkte betrachtet – mit klarer Zielgruppe, definiertem Nutzen und hoher Qualität. Diese Datenprodukte reichen von einfachen Tabellen bis zu komplexen Machine-Learning-Lösungen. Die Teams sorgen nicht nur für die Entwicklung, sondern auch für die Bereitstellung, Vermarktung und kontinuierliche Verbesserung ihrer Lösungen.
Self-Service Infrastructure
Ein dediziertes IT-Team stellt die technische Grundlage bereit: eine moderne Self-Service-Plattform, über die Fachabteilungen eigenständig arbeiten können. Mit Hilfe skalierbarer Cloud-Technologien lassen sich Tools, Schnittstellen und Entwicklungsumgebungen flexibel bereitstellen. So werden Datenteams befähigt, unabhängig zu handeln – ein klarer Gewinn an Effizienz und Agilität.
Federated Governance
Um Einheitlichkeit zu gewährleisten, sorgt eine übergreifende Governance für klare Standards und Regeln. Diese betreffen sowohl die technische Infrastruktur als auch die Datenprodukte selbst. Ziel ist es, Qualität und Kompatibilität sicherzustellen und gleichzeitig Spielraum für individuelle Lösungen zu lassen. Das verhindert Insellösungen und fördert die unternehmensweite Wiederverwendbarkeit von Daten.
Im Ergebnis entsteht eine Self-Service Data Platform, die weit über klassische Analyse-Tools hinausgeht. Sie ermöglicht es dem Business, Datenlösungen eigenständig zu entwickeln, zu publizieren und weiterzuentwickeln. Die Datenarbeit wird demokratisiert – und Analysten erhalten die volle Kontrolle über ihre Werkzeuge und Prozesse.