KI - Data Mesh | now.digital

KI – Data Mesh ist ein relativ neues Konzept in der Datenarchitekturlandschaft, das von Zhamak Dehghani um 2019 eingeführt wurde.

Data Mesh ist ein neuer Ansatz zur Skalierung und Verwaltung von Daten in großen Unternehmen und Organisationen. Es wurde von Zhamak Dehghani¹ eingeführt und zielt darauf ab, die Herausforderungen bei der Erstellung und Pflege von datengetriebenen Anwendungen in einem zunehmend komplexen und verteilten Datenökosystem zu bewältigen. Der Begriff “Selbstbedienungs-Infrastruktur” bezieht sich auf die Eigenschaft von Data Mesh, dass es den Teams ermöglicht, ihre eigenen Datenquellen und -ressourcen ohne zentrale Kontrolle und ohne Abhängigkeit von zentralisierten Datenplattformen zu verwalten. Hier sind einige Schlüsselprinzipien von Data Mesh:

Dezentralisierung: Fördert die Dezentralisierung der Datenverantwortung, indem es jedes Team oder jede Geschäftseinheit dafür verantwortlich macht, ihre eigenen Datenprodukte zu erzeugen und zu pflegen. Dies ermöglicht es den Teams, schneller zu arbeiten und auf veränderte Anforderungen zu reagieren.
Domänenspezifische Datenprodukte: Daten werden als Produkte betrachtet, die auf die Bedürfnisse von Anwendern und Verbrauchern zugeschnitten sind. Datenprodukte sind domänenspezifisch, was bedeutet, dass sie von Teams erstellt werden, die Experten in ihrem jeweiligen Bereich sind.
Selbstbedienungs-Infrastruktur: Ermutigt die Schaffung von Infrastrukturen, die es Teams ermöglichen, ihre Datenprodukte ohne direkte Unterstützung von zentralen Datenplattformen oder Daten-Infrastrukturen bereitzustellen. Diese Infrastrukturen können Tools, Frameworks und Plattformen umfassen, die die Erstellung, Verwaltung und den Zugriff auf Datenprodukte erleichtern.
Governance als Code: Erkennt die Notwendigkeit, Datenqualität und Governance sicherzustellen, und schlägt vor, Governance-Richtlinien und -Standards als Code zu implementieren. Dies ermöglicht es Teams, ihre Datenprodukte in Übereinstimmung mit den allgemeinen Governance-Richtlinien des Unternehmens zu erstellen und zu pflegen.

Datenschutz im KI – Data Mesh Kontext

Datenschutz ist ein wesentlicher Aspekt bei der Implementierung von Data Mesh, insbesondere in Organisationen, die personenbezogene Daten oder andere sensible Informationen verarbeiten. Hier sind einige Empfehlungen, um den Datenschutz in einem Data Mesh-Ansatz zu gewährleisten:

Datenklassifizierung: Stellen Sie sicher, dass die Daten innerhalb des Data Mesh-Ökosystems entsprechend ihrer Sensibilität und den geltenden Datenschutzvorschriften klassifiziert sind. Dies hilft dabei, die erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen und Zugriffsbeschränkungen für verschiedene Datenkategorien festzulegen.
Anonymisierung und Pseudonymisierung: Implementieren Sie Techniken wie Anonymisierung und Pseudonymisierung, um personenbezogene Daten oder sensible Informationen zu schützen und den Datenschutzvorschriften zu entsprechen. Dies kann dazu beitragen, die Identifizierung von Einzelpersonen aus den verarbeiteten Daten zu verhindern.
Datensicherheit: Stellen Sie sicher, dass alle Datenprodukte und -plattformen innerhalb des Data Mesh-Ökosystems die erforderlichen Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und Autorisierung implementieren, um den Zugriff auf Daten und die Daten selbst zu schützen.
Zugangskontrolle: Implementieren Sie eine granulare Zugangskontrolle, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf bestimmte Datenprodukte zugreifen können. Eine rollenbasierte Zugangskontrolle (RBAC) kann dazu beitragen, den Zugriff auf Daten basierend auf den Rollen und Verantwortlichkeiten der Benutzer zu steuern.
Datenschutz-Prüfungen und Überwachung: Führen Sie regelmäßige Datenschutz-Prüfungen und Überwachungsmaßnahmen durch, um sicherzustellen, dass alle Datenschutzanforderungen erfüllt werden und mögliche Datenschutzverletzungen frühzeitig erkannt werden.
Governance als Code: Integrieren Sie Datenschutzrichtlinien und -praktiken in die Governance-Struktur des Data Mesh. Implementieren Sie automatisierte Compliance-Prüfungen und Richtlinien als Code, um die Einhaltung von Datenschutzstandards und -vorschriften zu gewährleisten.
Schulung und Sensibilisierung: Schaffen Sie ein Bewusstsein für Datenschutzfragen und die Bedeutung des Datenschutzes bei allen Teammitgliedern, die am Data Mesh beteiligt sind. Stellen Sie sicher, dass sie geschult sind und die erforderlichen Fähigkeiten haben, um Datenschutzbestimmungen einzuhalten und personenbezogene Daten sicher zu verarbeiten.

Was sind die Chancen und Möglichkeiten von Data Mesh?

Data Mesh bietet mehrere Chancen und Möglichkeiten für Organisationen, die datengetrieben arbeiten. Hier sind einige der wichtigsten Chancen:

Dezentrale Datenverwaltung: Durch die dezentrale Datenverwaltung können verschiedene Teams in einer Organisation unabhängiger und agiler arbeiten. Jedes Team ist für die Verwaltung und Bereitstellung von Daten in seiner eigenen Domäne verantwortlich, was zu einer schnelleren Entscheidungsfindung und einer höheren Innovation führen kann.
Bessere Datenqualität und -integrität: Da jedes Team für die Verwaltung seiner eigenen Daten verantwortlich ist, können die Datenqualität und -integrität verbessert werden. Jedes Team ist für die Genauigkeit und Vollständigkeit seiner eigenen Daten verantwortlich, was zu einer höheren Datenqualität und -integrität führen kann.
Effizientere Datenbereitstellung: Durch die Verwendung von standardisierten Schnittstellen und APIs können Daten schnell und effizient zwischen verschiedenen Teams und Systemen ausgetauscht werden. Dies kann zu einer schnelleren und effizienteren Datenbereitstellung führen.
Skalierbarkeit: Data Mesh kann dazu beitragen, die Skalierbarkeit von Daten- und Analytik-Systemen zu verbessern. Indem Daten in kleinere, unabhängige Domänen aufgeteilt werden, können Organisationen schneller und einfacher skalieren, ohne dass ein zentralisiertes Datenmodell erforderlich ist.
Verbesserte Zusammenarbeit: Data Mesh erfordert eine engere Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und Abteilungen. Dies kann dazu beitragen, die Zusammenarbeit zu verbessern und die Silo-Mentalität zu reduzieren, die in vielen Organisationen vorhanden ist.
Flexibilität: Data Mesh kann es Organisationen ermöglichen, flexibler auf Änderungen in ihren Geschäftsanforderungen zu reagieren. Indem Daten in kleinere, unabhängige Domänen aufgeteilt werden, können Organisationen schneller und einfacher neue Datenquellen hinzufügen oder bestehende Datenquellen ändern.

Insgesamt bietet Data Mesh viele Chancen und Möglichkeiten für Organisationen, die datengetrieben arbeiten. Durch eine sorgfältige Planung und Umsetzung können diese Chancen genutzt werden, um die Datenverwaltung und -bereitstellung zu verbessern und eine höhere Geschäftseffizienz und -innovation zu erreichen.

Was sind die Risiken von Data Mesh?

Wie bei jeder neuen Technologie oder Architektur gibt es auch bei Data Mesh Risiken, die berücksichtigt werden müssen. Hier sind einige potenzielle Risiken von Data Mesh:

Komplexität: Data Mesh erfordert eine umfangreiche Planung und Umsetzung, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß verwaltet und bereitgestellt werden. Dies kann zu einer erhöhten Komplexität bei der Implementierung führen, insbesondere in Organisationen, die bereits eine große Menge an Daten haben oder in denen die Daten in unterschiedlichen Systemen oder Silos gespeichert sind.
Datenschutz und Sicherheit: Wenn die Verantwortung für Daten auf mehrere Teams verteilt wird, kann dies zu Herausforderungen bei der Sicherheit und dem Datenschutz führen. Es kann schwieriger sein, sicherzustellen, dass Daten in Übereinstimmung mit den entsprechenden Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien verwaltet und geschützt werden.
Datengenauigkeit und -integrität: Wenn mehrere Teams die Verantwortung für die Verwaltung von Daten übernehmen, kann dies zu Inkonsistenzen in der Datenqualität führen. Es besteht die Gefahr, dass Daten in verschiedenen Systemen unterschiedlich interpretiert oder aktualisiert werden, was zu Fehlern und Ungenauigkeiten führen kann.
Abhängigkeit von bestimmten Personen: Data Mesh erfordert ein hohes Maß an Zusammenarbeit und Verantwortungsbewusstsein zwischen verschiedenen Teams. Wenn bestimmte Personen ausfallen oder das Unternehmen verlassen, kann dies zu Problemen bei der Datenverwaltung führen, da das Wissen und die Verantwortung für bestimmte Datenverwaltungsaufgaben möglicherweise nicht ausreichend auf andere Teammitglieder übertragen wurden.
Kosten: Die Implementierung von Data Mesh erfordert möglicherweise Investitionen in neue Technologien und Tools sowie in die Schulung von Teams. Die damit verbundenen Kosten können hoch sein und müssen sorgfältig geplant und budgetiert werden.

Es ist wichtig zu betonen, dass diese Risiken nicht unbedingt spezifisch für Data Mesh sind, sondern eher allgemeine Herausforderungen bei der Datenverwaltung und -bereitstellung darstellen. Durch eine sorgfältige Planung, Schulung und Überwachung können diese Risiken jedoch minimiert werden.

Key Insight

Die Idee hinter Data Mesh ist, dass Daten in einer Organisation wie ein Produkt behandelt werden sollten, das von verschiedenen Teams in unterschiedlichen Domänen entwickelt, verwaltet und bereitgestellt wird. Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse oder Prinzipien, die bei Data Mesh eine Rolle spielen:

Dezentrale Datenverwaltung: Data Mesh legt großen Wert darauf, dass Datenverwaltung und -bereitstellung nicht von einer zentralen Stelle aus kontrolliert werden sollten, sondern dass die Verantwortung für Daten auf die einzelnen Teams in ihren jeweiligen Domänen verteilt werden sollte. Jedes Team ist für die Verwaltung und Qualität seiner eigenen Daten verantwortlich.
Domain-driven Design: Data Mesh basiert auf der Idee, dass jede Domäne eine eigene Dateninfrastruktur und ein eigenes Datenmodell haben sollte, das auf die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen dieser Domäne zugeschnitten ist. Das Datenmodell sollte so konzipiert sein, dass es leicht zu verstehen und zu verwenden ist und die Bedürfnisse der Anwender der Domäne erfüllt.
Self-Service-Data-Access: Data Mesh legt großen Wert darauf, dass die Teams Zugriff auf die Daten in anderen Domänen haben und diese nutzen können, um schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Daten sollten über standardisierte Schnittstellen und APIs bereitgestellt werden, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten.
Data Ownership: Data Mesh betont die Bedeutung der Datenbesitzer, die für die Qualität, Integrität und Verwaltung der Daten in ihren Domänen verantwortlich sind. Dies hilft, die Verantwortung für die Daten klar zu definieren und zu verteilen.
Data as a Product: Data Mesh betrachtet Daten als ein Produkt, das von verschiedenen Teams in der Organisation entwickelt, verwaltet und bereitgestellt wird. Dies hilft, eine produktzentrierte Denkweise zu fördern und sicherzustellen, dass die Daten die Bedürfnisse der Anwender erfüllen.

Die wichtigste Erkenntnis von Data Mesh ist, dass die traditionelle zentrale Datenarchitektur nicht mehr ausreicht, um den Anforderungen einer modernen, datengetriebenen Organisation gerecht zu werden. Durch die dezentrale Datenverwaltung und Domain-driven Design können Organisationen schneller und effizienter auf Veränderungen reagieren und ihre Entscheidungen auf eine breitere und fundiertere Datenbasis stützen.