Data Mesh vs. Data Fabric: Was ist das Richtige für Ihr Unternehmen?

Durch den Echtzeitzugriff auf relevante Daten können Unternehmen ihre Produktivität optimieren und ihre Wettbewerbsposition stärken. Der einfache Zugriff auf Daten fördert solche Ergebnisse, indem er die Zusammenarbeit fördert und es Teams ermöglicht, die gesammelten Informationen effektiv zu nutzen. Die Zusammenstellung derart großer Informationsmengen führt jedoch zu Herausforderungen bei der Datenverwaltung, mit denen Unternehmen jedoch einen Weg finden müssen.

Data Fabrics und Data Mesh sind zwei gängige Lösungen für dieses Problem. Was ist der Unterschied zwischen den beiden Ansätzen? Und welches ist das Richtige für Ihr Unternehmen? Lassen Sie uns eintauchen.

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Bei der Data-Mesh-Architektur handelt es sich um eine Dezentralisierungsstrategie. Das bedeutet, dass Daten nach einem bestimmten Geschäftsbereich organisiert werden, mit dem Ziel, Kohärenz zwischen mehreren Geschäftsbereichen zu erreichen. Hierbei handelt es sich hauptsächlich um einen von Menschen gesteuerten Prozess, an dem Fachexperten für Daten beteiligt sind, die Informationen markieren, Regeln erstellen und die Mitwirkenden identifizieren. Dies sind die Personen, die im Datenteam arbeiten und ihr Fachwissen nutzen, um die richtigen Felder zu erstellen, die eine Verbindung zu den Geschäftsprozessen herstellen. Ziel ist es, das Verständnis aller dafür zu verbessern, wie man Daten auf Unternehmensebene nutzt oder wie man herausfindet, was in Ihren Daten vorgeht und sich möglicherweise auf Ihr Unternehmen auswirkt.

Bei einem Data-Mesh-Ansatz ist ein Unternehmen nicht auf eine zentralisierte Plattform angewiesen, sondern hat Zugriff auf zahlreiche Repositories. Jedes davon ist einem bestimmten Geschäftsbereich oder einer bestimmten Abteilung gewidmet, beispielsweise der Beschaffung. Datennetze unterstützen auch den Übergang zu Cloud-nativen Umgebungen. Denn wenn Sie die Daten, die Ihr Unternehmen steuern, besser im Griff haben, können Sie den Kontext dessen verstehen, was migriert werden muss oder was möglicherweise bei einem Umzug in die Cloud konsolidiert werden muss. Das Data-Mesh-Framework kann von Unternehmen auch problemlos skaliert werden, wenn sich ihre Datenverwaltungsanforderungen ändern.

Eine Datennetzstruktur funktioniert mit Data Lakes, Data Warehouses und anderen herkömmlichen Methoden der Datenspeicherung. Zu den Vorteilen von Data-Mesh-Architekturen gehören eine bessere Zugriffskontrolle und Informationsverwaltung (diese gelten direkt für Bereiche wie Compliance und Regulierung). Sie beseitigen außerdem viele Informationsengpässe, die typisch sind, wenn Unternehmen ihre Daten mit veralteten, zentralisierten Methoden verwalten.

Die Vorteile von Datennetzdesigns sind für große Unternehmen attraktiv, die extrem komplexe Datensätze verarbeiten. Ein Grund dafür ist, dass in großen Unternehmen typischerweise Personen mit Rollen und Verantwortlichkeiten beschäftigt sind, die für wichtige Stammdatenobjekte verantwortlich sind. Die Geschäftsprozesse dieser Unternehmen hängen in hohem Maße davon ab, dass die Daten korrekt sind. Ein Datennetz funktioniert hier gut.

Für kleinere Unternehmen, die weniger komplizierte Daten verarbeiten, gibt es jedoch möglicherweise praktischere Optionen außerhalb des Data-Mesh-Ansatzes.

Ein Data-Fabric-Ansatz ist stärker automatisiert als ein Data-Mesh. Es nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, anstatt sich auf Datenexperten zu verlassen.

Im Gegensatz zu Data Mesh soll Data Fabric die End-to-End-Integration verschiedener Datenpipelines unterstützen. Bei solchen Pipelines handelt es sich um eine Methode, bei der Rohdaten aus verschiedenen Datenquellen aufgenommen und dann in einen Datenspeicher, beispielsweise ein Data Warehouse, verschoben werden. Diese Art von Architektur ermöglicht Integrationen durch den Einsatz automatisierter Systeme und modernster Intelligenztechnologien wie Datenqualität, Stammdatenverwaltung, Metadatenverwaltung und KI/ML-Tools.

Datenverwalter können viele Anwendungen und Systeme mithilfe eines Data-Fabric-Ansatzes vereinheitlichen. Die Integration verschiedener Datenquellen verbessert die Zugänglichkeit von Informationen, sorgt für mehr Sicherheit und ermöglicht es Unternehmen, Verbraucher besser zu schützen.

Ein Data-Fabric-Ansatz hat außerdem den Vorteil, dass er eine Analyse des Datenzugriffs und der Datennutzung im gesamten Unternehmen ermöglicht. Vorschläge, die auf Nutzungsmustern, Regelimplementierungen und der Verfügbarkeit kuratierter Datensätze basieren, können die Zeit verkürzen, die für die Entdeckung der spezifischen Daten erforderlich ist, nach denen ein Teammitglied sucht. Die hinter einem Datennetz steckenden Informationen können Schwachstellen in Metadaten aufzeigen, Geschäftsbenutzer zu Eingaben auffordern oder andere Datenbestände vorschlagen, die für einen Benutzer relevant sein könnten.

Durch die Implementierung einer Data-Fabric-Architektur können Unternehmen Datensilos abschaffen, Informationsstaus beseitigen, die Datenzugänglichkeit verbessern und die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und Teams fördern.

Durch den Einsatz einer Data-Fabric-Architektur können Unternehmen Informationen umfassender analysieren und so detaillierte Erkenntnisse gewinnen, die Führungskräften dabei helfen können, Entscheidungen zu treffen und neue Wachstumschancen zu nutzen.

Wahrscheinlich werden immer mehr Unternehmen den Data-Fabric-Ansatz übernehmen. Ohne den Übergang zu einer Automatisierungsstrategie werden sie nicht in der Lage sein, mitzuhalten oder den vollen potenziellen Wert ihrer Systeme und Daten auszuschöpfen. Darüber hinaus können Unternehmen mit dem Aufkommen generativer KI-Plattformen die Bereitstellung solcher Lösungen erheblich beschleunigen und so die Zeit verkürzen, die für den Aufbau einer wirklich anpassungsfähigen, intelligenten Datenstrukturarchitektur erforderlich ist.

Allerdings gibt es Situationen, in denen ein Datennetz möglicherweise besser zu Ihrem Unternehmen passt. Der Zeit- und Fachwissensaufwand für den Aufbau eines Datennetzes ist geringer. Durch die Implementierung einer Data-Mesh-Architektur können Sie schnell einen Mehrwert erzielen und Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, neue generative KI-Technologien hinzuzufügen, die die Funktionalität hin zu einer vollständigen Data-Fabric-Implementierung erweitern können.

Welcher Weg Sie wählen, hängt auch von Ihrer Ressourcenverfügbarkeit, dem Fachwissen Ihrer Mitarbeiter und den bereits eingesetzten Datenmanagementprodukten ab. Durch die Definition Ihres Geschäftsszenarios und der erwarteten Ergebnisse können Sie den richtigen Ansatz wählen und einen klaren Weg zur Umsetzung definieren. Mit anderen Worten: Legen Sie Ihre wichtigsten Leistungsindikatoren fest und entscheiden Sie, was Sie zuerst erreichen möchten. Anschließend bewerten Sie, welcher Ansatz für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.

DatentheorienDie Gefahren von zu vielen Daten

IBM schätzt, dass sich die jährlichen Kosten für Daten schlechter Qualität in den USA auf über 3 Billionen US-Dollar belaufen. Unternehmen benötigen eine agile, robuste Datenverwaltungsarchitektur, um die potenziellen Hürden zu überwinden, die sich aus der enormen Menge an Informationen ergeben, die heute konsumiert und erstellt werden. Dadurch können sie die wertvollen geschäftlichen Erkenntnisse erschließen, die in all diesen Informationen verborgen sind. Data Fabric und Data Mesh sind zwei beliebte Ansätze, von denen jeder seine eigenen Vorteile bietet. Für welches Sie sich entscheiden, hängt von Ihrer Datenreife, Ihrem Budget, den geschäftlichen Vorteilen und den Anforderungen Ihres Unternehmens ab.