Data Mesh vs. Data Fabric: Welche Lösung ist besser für Ihr Unternehmen?
Daten sind das Herzblut jedes modernen Unternehmens, aber sie effektiv zu verwalten, kann eine echte Herausforderung sein. Aufgrund des zunehmenden Volumens, der Vielfalt und der Geschwindigkeit der Daten haben herkömmliche Datenarchitekturen oft Schwierigkeiten, mit den Anforderungen der Datenkonsumenten und -Produzenten zurechtzukommen. Wie können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten zugänglich, zuverlässig und sicher sind, und gleichzeitig Flexibilität, Skalierbarkeit und Innovation ermöglichen?
In diesem Artikel werden zwei neue Datenarchitekturen vorgestellt, die diese Herausforderungen angehen sollen: Data Fabric und Data Mesh. Beide zielen darauf ab, die Herausforderung der Skalierung der Dateninfrastruktur zu meistern, folgen aber unterschiedlichen Prinzipien, insbesondere im Hinblick auf die Datenverwaltung. Wir werden erklären, was sie sind, wie sie sich unterscheiden und was bei der Auswahl des einen oder des anderen zu beachten ist.
Was ist Data Fabric?
Gartner definiert Data Fabric als ein Designkonzept, das eine integrierte Schicht von Daten und Verbindungsprozessen darstellt. Eine Data Fabric unterstützt die Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung integrierter und wiederverwendbarer Daten in allen Umgebungen durch kontinuierliche Analysen über vorhandene, auffindbare und referenzierte Metadatenwerte.
Data Fabric unterstützt den Zugriff und die Konsolidierung von Daten vor Ort durch menschliche und maschinelle Fähigkeiten. Es erkennt und verbindet kontinuierlich Daten aus verschiedenen Anwendungen, um einzigartige, geschäftsrelevante Beziehungen zwischen den verfügbaren Datenpunkten zu erkennen. Durch den schnellen Zugriff und das schnelle Verständnis bieten Einblicke mehr Wert als herkömmliche Datenverwaltungspraktiken und ermöglichen eine verbesserte Entscheidungsfindung.
Sie können sich Data Fabric als einen Layer vorstellen, der Ihr gesamtes Datenökosystem wie eine Decke bedeckt. Sie fügt verschiedene Daten zusammen und macht sie für verschiedene Anwendungsfälle verfügbar, z. B. für Analysen, Berichte, maschinelles Lernen und operative Anwendungen.
Was ist Data Mesh?
Data Mesh ist eine organisatorische und architektonische Strategie, die den Datenbesitz und -verwaltung dezentralisiert und das Modell von einem zentralisierten Datenmonolithen zu einem dezentralisierten Modell umwandelt. Das Hauptziel besteht darin, jedem Geschäftsbereich oder jeder Einheit die Autonomie und das Eigentum an seinen Daten zu übertragen, um so die Gesamteffizienz des Unternehmens zu steigern.
In einer Data Mesh-Architektur werden Daten als ein verteiltes, bereichsorientiertes Produkt betrachtet und jede Geschäftsdomäne oder Abteilung übernimmt die Verantwortung für ihre Daten. Bei diesem Ansatz werden Datenprodukte in verschiedenen Bereichen erstellt, verwaltet und genutzt, wodurch ein verteiltes Governance- und Qualitätssystem gefördert wird. So kann jeder Bereich seine Daten entsprechend den spezifischen Anforderungen verwalten und Engpässe bei der zentralen Datenverarbeitung verringern.
Man kann sich das Data Mesh als ein Netz miteinander verbundener Datenknoten vorstellen, von denen jeder für einen bestimmten Bereich spezialisiert und optimiert ist, wie ein Netz (oder ein Mesh). Jeder Datenknoten wird von einem Team verwaltet, das sich mit den Daten und ihren Anwendungsfällen auskennt. Jeder Datenknoten stellt seine Daten über APIs oder Datenspeicher zur Verfügung, die sich an gemeinsame Standards und Protokolle halten.
Data Fabric vs. Data Mesh: Wie soll man sich entscheiden?
Data Fabric und Data Mesh sind keine sich gegenseitig ausschließenden, sondern sich ergänzende Ansätze, die kombiniert werden können, um eine optimale Datenverwaltung und -integration zu erreichen. Je nach Datenreife, Komplexität und Ziel Ihres Unternehmens können Sie jedoch die eine oder die andere Lösung bevorzugen oder eine Hybridlösung wählen, die das Beste aus beiden Welten vereint.
Nachfolgend werden einige Punkte aufgeführt, die man bedenken sollte, wenn man zwischen den beiden Optionen wählt. Es wird erklärt, welche Option in welcher Situation generell besser ist.
Ein hybrider Ansatz kombiniert Data Fabric und Data Mesh, um von beiden zu profitieren. Er eignet sich für Unternehmen, die sowohl Datenintegration als auch Dezentralisierung anstreben, je nach den Präferenzen der verschiedenen Bereiche und Anwendungsfälle. Dieser Ansatz hilft, Kompromisse wie Datenduplikation versus Latenz und Governance versus Autonomie auszugleichen.
Die Implementierung eines hybriden Ansatzes ist jedoch mit Herausforderungen verbunden:
- Eine komplexe und teure Infrastruktur, die sowohl die zentrale als auch die dezentrale Datenverwaltung in verschiedenen Umgebungen unterstützt, kann erforderlich sein.
- Unklarheiten über die Eigentümerschaft und Verantwortlichkeit können zwischen Bereichen und Teams mit unterschiedlicher Kontrolle über ihre Daten entstehen.
- Probleme mit der Datenqualität und -verwaltung können durch Duplizierung und einen Mangel an konsistenter Datenabfolge und Metadatenverwaltung entstehen.
- Sicherheits- und Datenschutzprobleme können auftreten, wenn Daten über verschiedene Knotenpunkte hinweg ohne einen einheitlichen Schutzrahmen gemeinsam genutzt werden.
Zu befolgende Schritte nach der Wahl der Datenlösung
Nach der Wahl zwischen Data Fabric und Data Mesh oder einer Hybridlösung müssen Sie einige Schritte befolgen, um Ihre Datenarchitektur erfolgreich zu implementieren und auszuführen. Hier finden Sie einige allgemeine Schritte und Fragen, die Sie durch diesen Prozess leiten können:
Data Fabric und Data Mesh sind zwei neue Datenarchitekturen, die Ihnen helfen können, Ihre Daten effektiv und effizient zu verwalten und zu integrieren. Je nach den Datenanforderungen und -präferenzen Ihres Unternehmens können Sie sich für die eine oder die andere Lösung entscheiden. Wir sind hier, um Sie dabei zu unterstützen! Zögern Sie nicht, uns für ein erstes Kennenlerngespräch zu kontaktieren. Mit unserem End-to-End-Ansatz können wir Sie von der Entscheidungsfindung bis zur erfolgreichen Implementierung begleiten.
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Übersicht der Data Governance Serie:
- Einführung in Microsoft Purview
- Wie Sie zum Data Intelligence Unternehmen werden
- Navigieren im Datenmeer: Die entscheidende Rolle von Data Literacy und ihre Auswirkungen auf Organisationen
- Data Governance – Dos and Don’ts
- Data Mesh vs. Data Fabric: Welche Lösung ist besser für Ihr Unternehmen?
- Datenbewusstsein und Datenreife als Schlüssel zur digitalen Transformation
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