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WARUM SELF-SERVICE UND DATA MESH?
In der datengetriebenen Welt von heute stehen Unternehmen vor einer zentralen Herausforderung: Sie müssen ihren Teams den Zugang zu relevanten Daten ermöglichen und gleichzeitig sicherstellen, dass Governance, Sicherheit und Qualität gewährleistet sind. Der Wunsch nach einer demokratisierten Datenlandschaft ist nicht neu, doch die Methoden, wie dies erreicht werden kann, haben sich weiterentwickelt.
Self-Service und Data Mesh sind zwei Schlüsselkonzepte, die auf unterschiedliche Weise versucht haben, die Datenlandschaft zu verändern. Während Self-Service schon früh die Möglichkeit eröffnete, dass Business-User Daten eigenständig analysieren können, führte Data Mesh später einen dezentralisierten Ansatz ein, bei dem Teams die Verantwortung für ihre Datenprodukte übernehmen. Beide Konzepte verfolgen das Ziel, Unternehmen zu befähigen, datengetriebene Entscheidungen schneller und effektiver zu treffen.
Doch wie genau hat sich die Geschichte dieser beiden Ansätze entwickelt, und warum ist ihre Zusammenarbeit entscheidend für die Zukunft der Daten Demokratisierung?
ZWEI KONZEPTE: VON DEN ANFÄNGEN ZUR VEREINIGUNG
Self-Service wurde in den späten 2000er Jahren populär, als Unternehmen erkannten, dass sie die Abhängigkeit von zentralen IT-Abteilungen reduzieren mussten. Tools wie Tableau, Qlik und später Power BI machten es möglich, dass auch Nicht-IT-Experten Daten analysieren konnten.
DIE VORTEILE:
• Unabhängiger Zugriff auf Daten für Business-User • Erste Schritte zur Öffnung von Datensilos • Schnellere Entscheidungsprozesse
DIE HERAUSFORDERUNGEN:
• Probleme mit Datenqualität und Governance • Fehlende Skalierbarkeit in monolithischen Architekturen • Unkoordiniertes Datenmanagement • Homogenisierung der Daten
Self-Service brachte viele Vorteile mit sich, aber es wurde schnell klar, dass die fehlende Governance und mangelnde Skalierbarkeit große Hindernisse darstellten.
Data Mesh, geprägt von Zhamak Dehghani, brachte um 2018 eine radikal neue Perspektive in die Datenarchitektur. Anstatt zentralisierte Datenteams zu schaffen, sollten individuelle Teams die Verantwortung für ihre Datenprodukte übernehmen.
DIE VORTEILE:
• Dezentrale Verantwortung für Datenprodukte • Bessere Skalierbarkeit und Flexibilität • Autonome Teams mit schnellerem Zugriff auf relevante Daten
DIE HERAUSFORDERUNGEN:
• Komplexe Abstimmungsprozesse zwischen Domänen • Hohe Anforderungen an technische Infrastrukturen • Data Mesh ermöglichte es, eine neue Ebene der Agilität und Skalierbarkeit zu erreichen, aber auch hier blieben technische und organisatorische Hürden bestehen.
DIE SYNERGIE VON SELF-SERVICE UND DATA MESH
Die wahre Kraft dieser beiden Konzepte zeigt sich in ihrer Kombination. Während Self-Service den Zugang zu Daten für Business-User demokratisierte, bietet Data Mesh die Governance und Struktur, die notwendig ist, um diese Daten in einem dezentralen System zu verwalten.
WARUM FUNKTIONIERT DIE KOMBINATION?
SELF-SERVICE LIEFERT AGILITÄT: Business-User erhalten die Möglichkeit, schnell auf Daten zuzugreifen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
DATA MESH SORGT FÜR GOVERNANCE UND QUALITÄT: Die dezentralisierte Verwaltung von Daten als Produkte gewährleistet, dass diese den höchsten Standards entsprechen.
MODERNE TECHNOLOGIEN ALS ENABLER: Durch den Einsatz von Cloud-Technologien, API-Lösungen und automatisierter Governance ist es möglich, die Stärken beider Ansätze zu vereinen und zu skalieren.
DAS ERGEBNIS: Eine neue Ära der Daten-Demokratisierung, in der Flexibilität und Kontrolle gleichermaßen gewährleistet sind. Unternehmen, die beide Ansätze kombinieren, schaffen eine Dateninfrastruktur, die sowohl schnell als auch nachhaltig ist.
TECHNISCHE VORAUSSETZUNGEN FÜR DEN ERFOLG
Die Symbiose von Self-Service und Data Mesh ist jedoch nur so gut wie die technologische Grundlage, auf der sie aufbaut. Unternehmen, die auf diese Ansätze setzen, müssen sicherstellen, dass ihre technische Infrastruktur die Anforderungen erfüllt.
WICHTIGE TECHNOLOGISCHE KOMPONENTEN:
CLOUD-BASIERTE ARCHITEKTUREN: Diese bieten die notwendige Flexibilität und Skalierbarkeit, um Self-Service und Data Mesh zu unterstützen.
AUTOMATISIERTE GOVERNANCE-PROZESSE: Sie sind entscheidend, um sicherzustellen, dass Daten-qualität und Sicherheit gewährleistet sind, ohne die Agilität zu opfern.
APIS UND MODERNE DATA WAREHOUSES: Diese Technologien ermöglichen die nahtlose Integration und den Zugriff auf Daten über verschiedene Teams und Domänen hinweg.
LEARNINGS AUS VORHERIGEN PROJEKTEN
Die erfolgreiche Implementierung von Self-Service und Data Mesh erfordert eine strategische Planung und schrittweise Einführung. Hier sind einige zentrale Learnings, die wir aus bisherigen Projekten gezogen haben:
FRÜHE EINBINDUNG DER STAKEHOLDER: Beide Konzepte erfordern die Akzeptanz und das Engagement verschiedener Abteilungen. Eine enge Zusammenarbeit aller Stakeholder ist unerlässlich.
PILOTPROJEKTE: Bevor die volle Implementierung stattfindet, ist es ratsam, mit einem kleinen Pilotprojekt zu starten, um die ersten Hürden zu überwinden und Erkenntnisse für die weitere Umsetzung zu gewinnen.
SCHULUNG UND SUPPORT: Neue Technologien und Methoden erfordern kontinuierliche Schulungen, um sicherzustellen, dass Teams die neuen Prozesse effektiv nutzen.
DIE ZUKUNFT DER DATENDEMOKRATISIERUNG
Die Kombination von Self-Service und Data Mesh hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten arbeiten, grundlegend zu verändern. Durch die richtige Balance zwischen Agilität und Governance können Unternehmen die Macht der Daten vollständig nutzen und gleichzeitig sicherstellen, dass die Qualität und Sicherheit ihrer Daten gewährleistet bleibt.
„Self-Service und Data Mesh haben die Grundlage für eine zukunftssichere Daten-Demokratisierung geschaffen. Gemeinsam ermöglichen sie es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen schneller, sicherer und flexibler zu treffen.“ – Holger Richter | Senior Managing Consultant
Hallo, ich bin Marco, Associate Partner | Senior Head of Data & AI Strategy. Mein Ziel: Der Ausbau von Unternehmen zur Data Inspired Company.
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