Best Practices für die Implementierung von Datennetzen – DATAVERSITY

Best Practices für die Implementierung von Datennetzen – DATAVERSITY

Zeitstempel: 17. Januar 2024, 3:35 Uhr
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Im Kern stellt Data Mesh das traditionelle zentralisierte Modell des Datenmanagements in Frage, bei dem ein einzelnes Team oder eine einzelne Abteilung für die Verwaltung aller Datenaspekte verantwortlich ist. Datennetz fördert a dezentralisiert Ansatz, bei dem Eigentum und Verantwortlichkeit für Daten auf verschiedene domänenorientierte Teams innerhalb einer Organisation verteilt werden. Durch die Implementierung von Best Practices für Datennetze können Unternehmen eine agilere und skalierbarere Dateninfrastruktur schaffen, die auf ihre Geschäftsanforderungen abgestimmt ist. 

Dieser Paradigmenwechsel ermöglicht es Teams, die Verantwortung für ihre eigenen domänenspezifischen Datenprodukte und -dienste zu übernehmen und gleichzeitig standardisierte Schnittstellen zu nutzen, um eine nahtlose Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen sicherzustellen. 

Hauptmerkmale einer Data Mesh-Architektur

Hier sind einige wichtige Merkmale eines Datennetzes:

Domänenorientierung: Die Einbeziehung dezentraler Dateneigentümerschaft und kollaborativer Datenfreigabe sind Schlüsselprinzipien einer domänenorientierten Datenarchitektur. In traditionellen zentralisierten Architekturen ist der Dateneigentum häufig auf ein einzelnes Team oder eine einzelne Abteilung konzentriert, was zu Engpässen, Silos und eingeschränktem Zugriff auf Informationen führt. 

In a dezentral, domänenorientiert Architektur ist das Eigentum an Daten auf mehrere Teams oder Domänen innerhalb einer Organisation verteilt. Durch die dezentrale Dateneigentümerschaft können einzelne Teams die Verantwortung für ihre eigenen Datendomänen übernehmen. Jedes Team wird Eigentümer und Verwalter der von ihm generierten und verwalteten Daten. Dieser Wandel fördert die Verantwortlichkeit und ermutigt Teams, der Qualität und Zuverlässigkeit ihrer eigenen Datensätze Priorität einzuräumen. 

Der kollaborative Datenaustausch ermöglicht eine nahtlose Kommunikation, einen effizienten Wissensaustausch und eine größere Flexibilität bei der Reaktion auf sich ändernde Geschäftsanforderungen. 

Stärkung des Teams durch Selbstbedienungs-Infrastruktur: In einer traditionellen zentralisierten Datenarchitektur werden Datenteams oft mit Anfragen aus verschiedenen Abteilungen überhäuft, was zu Engpässen und langsameren Innovationszyklen führt. Das Data-Mesh-Paradigma bietet jedoch eine Lösung, indem es Datenproduktteams damit befähigt Selbstbedienungsinfrastruktur, was skalierbare und agile Pipelines für maschinelles Lernen ermöglicht. Durch die Bereitstellung einer Self-Service-Infrastruktur können Unternehmen ihre Datenarchitektur dezentralisieren und die Verantwortung für die Verwaltung von Datenprodukten auf einzelne Teams verteilen. 

Dieser Ansatz ermöglicht es Teams, die Verantwortung für ihre spezifische Domäne zu übernehmen und Entscheidungen auf der Grundlage ihrer individuellen Anforderungen zu treffen. Mit einer Selbstbedienungs-Infrastruktur Datenproduktteams können Modelle und Pipelines für maschinelles Lernen schnell iterieren, ohne stark auf zentralisierte Ressourcen angewiesen zu sein oder auf Genehmigungen anderer Teams warten zu müssen. Sie verfügen über die Flexibilität, mit unterschiedlichen Ansätzen zu experimentieren, unterschiedliche Technologien zu nutzen und Innovationen schneller voranzutreiben. 

Datendemokratisierung durch Self-Service-Analysen: Datendemokratisierung erreichen durch Self-Service-Analysen und ereignisgesteuerte Architekturen sind ein zentrales Ziel bei der Implementierung eines Data-Mesh-Ansatzes. 

Ereignisgesteuerte Architektur: Durch die Bereitstellung benutzerfreundlicher Tools und intuitiver Schnittstellen können Unternehmen eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung auf allen Ebenen fördern. Darüber hinaus spielen ereignisgesteuerte Architekturen eine entscheidende Rolle beim Aufbau einer robusten und zukunftssicheren Dateninfrastruktur. Durch die Nutzung von Echtzeitereignissen, anstatt sich ausschließlich auf die Stapelverarbeitung zu verlassen, können Unternehmen Daten erfassen und verarbeiten, während sie anfallen, was schnellere Erkenntnisse und Entscheidungsfindung ermöglicht. Ereignisgesteuerte Architekturen erleichtern außerdem die Skalierbarkeit, Belastbarkeit und Modularisierung des Gesamtsystems. 

Die Vorteile der Data Mesh-Implementierung

Da die Welt zunehmend datengesteuert wird, erkennen Unternehmen die Notwendigkeit, ihre Datenmanagementstrategien zu revolutionieren. Durch die Einführung eines Datennetzes können Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen mehrere Vorteile: 

  • In verteilten Datensystemen eines Datennetzes ermöglichen Unternehmen ihren Datenteams, die Verantwortung und Kontrolle über ihre jeweiligen Domänen zu übernehmen. 
  • Das Datennetz fördert die Skalierbarkeit, indem es jedem Team oder jeder Domäne ermöglicht, ihre eigenen Datensätze entsprechend ihren spezifischen Anforderungen unabhängig zu verwalten und weiterzuentwickeln. Dies ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung und Innovation im großen Maßstab. 
  • Data Mesh fördert eine Kultur der Self-Service-Analyse und ermöglicht es Teams, direkt auf relevante Datensätze zuzugreifen und diese zu analysieren, ohne auf zentralisierte Teams angewiesen zu sein. 
  • Mit größerer Autonomie können Datenteams mit verschiedenen Tools und Technologien experimentieren, die ihren spezifischen Anforderungen am besten entsprechen.
  • Mit seinem Fokus auf domänengesteuerter Eigentümerschaft fördert ein Datennetz die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und erleichtert den Wissensaustausch zwischen Teams.
  • Collaborative Data Governance stellt sicher, dass sachkundige Personen in jedem Team die Qualität und Integrität ihrer spezifischen Datensätze direkt verwalten können.   

Wichtige Best Practices für die Data Mesh-Implementierung

   Hier sind die Best Practices für die Data-Mesh-Implementierung:

  • Entwickeln Sie ein tiefes Verständnis der wichtigsten Prinzipien und Best Practices. Durch die Befolgung dieser Richtlinien können Unternehmen effektiv Skalierbarkeit und Agilität in ihrer Dateninfrastruktur erreichen.
  • Dezentralisieren Sie die Datenverwaltung. Dezentrale Datenverwaltung verlagert die Verantwortung für Dateneigentum und -verwaltung auf einzelne Domänenteams oder -trupps innerhalb einer Organisation. 
  • Cloud-nativ Technologie-Übernahme (serverlos, Containerisierung) kann die Agilität im Datenmanagement erheblich verbessern.
  • Machen Sie sich das Konzept der domänenorientierten dezentralen Eigentümerschaft zu eigen. Dazu gehört die Befähigung einzelner Domänenteams, die Verantwortung für ihre eigenen Datenprodukte und -dienste zu übernehmen. Jedes Team sollte die Autonomie haben, seine Datendomänen zu definieren und zu verwalten und eine klare Verantwortlichkeit und Verantwortung sicherzustellen. 
        
  • Nehmen Sie eine Produktmentalität an. Behandeln Daten als Produkt ermöglicht es Teams, sich auf die Bereitstellung von Mehrwert für ihre internen Kunden zu konzentrieren, anstatt nur Rohdaten bereitzustellen. Dazu gehört die Definition klarer Erfolgsmetriken, die Einrichtung von Feedbackschleifen mit Stakeholdern und die kontinuierliche Überprüfung der Qualität und Benutzerfreundlichkeit der Datenprodukte. 
  • Bauen Sie ein föderiertes Rechenökosystem auf, um Skalierbarkeit in einer Data-Mesh-Implementierung zu erreichen. Dazu gehört die Schaffung eines Ökosystems aus Self-Service-Tools und -Plattformen, die es Domänenteams ermöglichen, ihre eigenen Daten unabhängig zu verarbeiten und zu analysieren. 
  • Stellen Sie teamübergreifend standardisierte Schnittstellen, Dokumentation und Schulungsressourcen bereit, um die Zusammenarbeit zu fördern und gleichzeitig konsistente Governance-Praktiken sicherzustellen.
  • Fördern Sie eine Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs für eine erfolgreiche Umsetzung. Die Förderung der funktionsübergreifenden Kommunikation zwischen Domänenteams fördert Innovationen und vermeidet gleichzeitig Silos. 

Was ist die Zukunft des Datennetzes?

Die Zukunft des Datenmanagements erfordert eine Self-Service-Infrastruktur und domänenorientierte Teams. Die Zukunft des Data Mesh liegt in seiner Fähigkeit zur Förderung Datendemokratisierung durch seine Infrastruktur und dezentralen Teams. Das bedeutet, dass jedes Team für das Sammeln, Kuratieren und Verwalten seiner eigenen domänenspezifischen Datensätze verantwortlich ist. Dadurch werden sie Eigentümer der Datenbestände ihrer jeweiligen Domains. 

Dieser Ansatz ermutigt Teams, eine zu entwickeln intimes Verständnis ihres spezifischen Geschäftsbereichs und der damit verbundenen Datensätze. Anschließend können sie ihr Fachwissen nutzen, um Erkenntnisse abzuleiten und auf der Grundlage der verfügbaren Informationen fundierte Entscheidungen zu treffen. 

Durch die Einführung dieses dezentralen Modells können Unternehmen Silos aufbrechen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit fördern. Darüber hinaus fördert es die Agilität, indem es einen schnelleren Zugriff auf relevante Daten für Entscheidungsprozesse ermöglicht. Letztendlich trägt die Ausstattung jedes Teams mit einer Self-Service-Infrastruktur dazu bei, den Zugriff auf wertvolle Informationen zu demokratisieren und Einzelpersonen im gesamten Unternehmen in die Lage zu versetzen, die Macht der Daten bei ihrer täglichen Arbeit effektiv zu nutzen.  

Die Zukunft des Data Mesh liegt darin, das Potenzial verteilter Datenteams durch kollaborative Praktiken und agile Bereitstellung freizusetzen.

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