Data Mesh – Marketing, Hype oder tatsächlich der "nächste Schritt"

Aktuell kommt man um das Thema Data Mesh kaum herum. Vor drei Jahren als Idee gestartet, gibt es heute kaum ein Produkt im Data-Bereich, das nicht mit dem Mesh wirbt. Höchste Zeit zu schauen: Was ist die Kernidee? Welche Probleme soll es lösen?

Die Marketing-Abteilungen der Tool-Hersteller versprechen zum Beispiel, dass das Mesh ein Data Warehouse ersetzt und kein Data Lake mehr benötigt wird. Dabei kann es auch in einem Mesh ein Warehouse und Lake geben. Außerdem braucht sicherlich nicht jedes Unternehmen jetzt ein Mesh. Trotzdem gibt es Aspekte, die übernommen werden können, beispielsweise im Bereich Data Governance in Form von Data Catalogues.

Ebenso heißt es oft, dass sich alleine mit einem Tool ein Data Mesh implementieren lässt. Im Talk wird gezeigt, dass eine Software alleine nicht ausreicht, sondern verschiedene Bausteine – u.a. Storage, Processing, Governance – aufgebaut und miteinander integriert werden. Es gibt nicht das Data Mesh, das einfach installiert werden kann.

Zudem sind die Herausforderungen bei der Implementierung nicht nur technischer Natur. Auch der organisatorische Aspekte ist wichtig: Teams und Abteilungen müssen Daten als Produkt sehen und entsprechend bereitstellen und konsumieren. Dafür sind zusätzliche Rollen in Produktteams notwendig, und auch die Aufgabenbereich der Teams ändern sich. Zum Beispiel steigen bei der Bereitstellung von Daten für andere Teams die Anforderungen an die Datenqualität und auch Änderungen an Struktur und Schema der Daten sind aufwendiger.

Vorkenntnisse

Grundsätzliche Interesse an Datenarchitekturen und der Bereitstellung und Verfügbarkeit von Daten im Unternehmen. Keine speziellen Technologiekenntnisse erforderlich.

Lernziele

Nach dem Talk verstehen die Teilnehmer:innen die Grundideen des Data Mesh und können einschätzen, ob es für ihre individuelle Situation ein interessantes Konzept ist oder nicht. Außerdem können die Herstellerangebote eingeordnet und hinterfragt werden.

Speaker

 

Matthias Niehoff
Matthias Niehoff ist als Data Architect sowie Head of Data & AI für die codecentric AG unterwegs und unterstützt Kunden bei Design und Umsetzung von Datenarchitekturen. Dabei liegt sein Fokus weniger auf dem Modell, sondern viel mehr auf der notwendigen Infrastruktur und Organisation, um Daten- und KI-Projekten zum Erfolg zu verhelfen.

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