eBook
Vorbereitungen für modernes Datenmanagement: praktische Tipps zu Data Mesh und Data Fabric
Einleitung
Die moderne, durch Daten geprägte Ära sorgt für neue Bedingungen und Chancen für Unternehmen jeder Art. Dies bedeutet auch, dass es ein wichtiger Wettbewerbsfaktor ist, zeitnahe und fundierte datengestützte Entscheidungen treffen zu können.
Mit der zunehmenden Menge von Daten, Varianten und Plattformen wird auch das Verwalten Ihrer wichtigen Daten zunehmend komplexer.
Moderne Datenmanagement-Architekturen verändern, wie Unternehmen Daten verarbeiten, da Methoden für Datenintegration und -zugriff an Bedeutung gewinnen. Optimierter Zugriff ist von wesentlicher Bedeutung für die Bereitstellung von Echtzeitdaten. Dies wiederum unterstützt durch höhere Datenintegrität die wichtigsten Ziele von Unternehmen, u. a.:
- Fundierte Entscheidungsfindung
- Genaue Analysen
- Die Fähigkeit zur Nutzung von künstlicher Intelligenz
Zudem verringern automatisierte Datenmanagement-Prozesse und strenge Sicherheits- und Governance-Maßnahmen die Anzahl der Fehler, schützen vertrauliche Informationen und verbessern die betriebliche Effizienz sowie die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen.
Die Agilität moderner Datenmanagement-Architekturen ermöglicht es Ihnen, schnell Anpassungen an geänderte Datenanforderungen vorzunehmen und umgehend auf Marktänderungen zu reagieren. Diese Flexibilität beschleunigt durch Echtzeiterkenntnisse die Entscheidungsfindung und bietet den Anwendern Self-Service-Funktionen, mit denen sie Daten eigenständig ermitteln und nutzen können.
Der Wechsel zu einer datengestützten Kultur bietet Unternehmen, die für die effektive Nutzung ihrer Daten eine moderne Datenmanagement-Strategie implementieren, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.
Moderne Datenmanagement-Optionen: Data Mesh und Data Fabric
Zwei moderne Datenmanagement-Architekturen beschleunigen die Bereitstellung zuverlässiger Daten für Benutzer: Data Mesh und Data Fabric.
Beide Architekturen beruhen auf einer Kombination von Datenmanagement-Lösungen, die gemeinsam die Effizienz steigern und datengestützte Entscheidungen beschleunigen, indem sie Ihrem Team den Zugriff auf die Daten und ihre Nutzung erleichtern.
Jede dieser Architekturen weist weitere spezielle Vorteile, Herausforderungen und Anwendungsfälle auf. Lassen Sie uns Data Mesh und Data Fabric genauer untersuchen.
Data Mesh
Was ist ein Data Mesh?
Ein Data Mesh ist eine dezentrale (oder föderierte) Architektur, mit der Ihr Unternehmen schnellere und zuverlässigere datengestützte Entscheidungen treffen kann. So können Domänenbesitzer vertrauenswürdige Datenprodukte für die Benutzer der Daten erstellen, organisieren und verwalten.
Bei einem Datenprodukt handelt es sich i. d. R. um einen wiederverwendbaren Satz von Daten, Metadaten, Semantik und Vorlagen, die für einen bestimmten geschäftlichen Zweck aufbereitet und verwaltet werden. Dies kann jedoch von Unternehmen zu Unternehmen variieren.
Anforderungen für ein Data Mesh:
- Self-Service-Zugriff auf alle wichtigen Daten durch Domänenexperten
- Föderierte oder dezentrale Data Governance
- Eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Ermitteln und Auswerten von Datenprodukten sowie für den Zugriff auf genehmigte Datenprodukte innerhalb von Domänen und domänenübergreifend
Vorteile von Data Mesh
Ein Data Mesh unterstützt Agilität, Skalierbarkeit und Innovation und verbessert die Datenqualität, Governance und Ausrichtung an den Geschäftszielen auf Domänenebene. Dadurch hilft es Ihnen, die Herausforderungen zentral organisierter Datenarchitekturen zu bewältigen. Es bietet u. a. folgende Vorteile:
- Schnellere Bereitstellung von Datenprodukten: Domänenbesitzer können schnell auf Datenanforderungen reagieren und hochwertige Datenprodukte für besondere Anwendungsfälle erstellen. Kürzere Antwortzeiten erhöhen die Agilität und Innovationsfähigkeit Ihres Unternehmens.
- Schnellere Ermittlung: Datenbenutzer können schnell bestimmen, ob ein zweckentsprechendes Produkt vorhanden ist, und Domänenexperten können Datenprodukte effizienter erstellen oder erweitern. Das Ergebnis: Keine doppelte Arbeit.
- Verbesserte Überwachung von Datenrichtlinien: Ein Data Mesh mindert die Risiken im Hinblick auf Datenschutz, Sicherheit und Richtlinien und bewahrt die Domänenautonomie.
Herausforderungen des Data Mesh
Ein Data Mesh ist jedoch auch mit Herausforderungen verbunden:
Reifegrad der Governance
Ein Data Mesh erfordert dezentralen Datenbesitz und dezentrale Data Governance. Möglicherweise gibt es jedoch keine klaren Richtlinien oder Prozesse für Datenbesitzer, und dies verursacht Probleme, die sich auf Compliance, Datenschutz und Datenqualität auswirken.
Verantwortung für die Domäne
Das Implementieren eines Data Mesh beinhaltet organisatorische Änderungen, sodass Domänenteams die eigenen Datenprodukte besitzen und verwalten. Diese Verantwortung erfordert Zustimmung, und Fachexperten sind möglicherweise nicht bereit (oder es liegt nicht in ihrem Aufgabenbereich), die Verantwortung für das Teilen, Verwalten und Regulieren der Datenprodukte zu übernehmen.
Qualifikationslücke
Ein Data Mesh erfordert Fertigkeiten zum Entwerfen von Shared Services und Integrationen, die den Self-Service-Zugriff unterstützen. Wenn Ihre Teams nicht über diese Fertigkeiten verfügen, müssen Sie sich für die Architektur auf sehr viel externe Beratung stützen.
Datensilos
Wenn sich die Domänenbesitzer auf ihre einzelnen Domänen konzentrieren, werden möglicherweise mehrere redundante Datenprodukte um Unternehmen erstellt, und dies ist nicht unbedingt effizient.
Management der geänderten Kultur
Wenn der Datenzugriff und der Besitz der Datenprodukte dezentralisiert werden, ist dies eine Änderung der Kultur, die von Ihren Teams erst verinnerlicht werden muss. Für das Sicherstellen eines erfolgreichen Data-Mesh-Projekts werden starke Führungsqualitäten benötigt.
Anwendungsfälle eines Data Mesh
Ihr Unternehmen kann eine Data-Mesh-Architektur wählen, um den Domänenteams Autonomie über ihre Daten zu gewähren, damit Innovationen und die Reaktionen auf bestimmte Geschäftsanforderungen beschleunigt werden. Einige Beispiele für die zahlreichen Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen:
Berichterstattung und Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen
Unternehmen können ein Data Mesh verwenden, um schnell Anpassungen an neue Compliance-Anforderungen oder neue gesetzliche Bestimmungen vorzunehmen.
Die Herausforderungen
Finanzinstitute müssen komplexe Compliance-Daten aus unterschiedlichen Geschäftsbereichen mit verschiedenen regulatorischen Anforderungen verwalten. Zentrale Datensysteme werden häufig verspätet an Änderungen gesetzlicher Anforderungen angepasst, sodass sich die Wahrscheinlichkeit von Compliance-Verstößen erhöht.
Die Vorteile eines Data Mesh
Mit einem Data Mesh kann jeder Geschäftsbereich – z. B. Bankgeschäft oder Versicherungsgeschäft – eigene Compliance-Daten verwalten und die Governance an spezielle gesetzliche Anforderungen anpassen.
Diese Dezentralisierung beschleunigt die Reaktion auf geänderte gesetzliche Bestimmungen und verbessert die Compliance. Ein föderiertes Governance-Framework stellt sicher, dass Domänen autonom arbeiten und dennoch allgemeine Compliance-Standards einhalten. Dies minimiert Strafzahlungen und erhöht die Zuverlässigkeit bei der Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen.
Klinische Forschung und Entwicklung
Eine Data-Mesh-Architektur empfiehlt sich möglicherweise für Unternehmen, deren Forschungsteams schnell auf neue Informationen reagieren müssen, die Forschung und Entwicklung beeinflussen.
Die Herausforderungen
Ein fehlendes zentrales Datenmanagement in der klinischen Forschung führt zu Problemen wie Verzögerungen, inkonsistenten Daten und mangelnder Vertraulichkeit und beeinträchtigt dadurch die Effektivität der Forschungsaktivitäten.
Vorteile des Data Mesh
Mit einem Data Mesh können die einzelnen Forschungsteams den Zugriff und die Analyse beschleunigen und spezielle Datendomänen wie Patientenakten oder klinische Studien eigenständig verwalten. Durch diese Dezentralisierung ist eine strenge, genaue Kontrolle der Datenqualität und Compliance möglich. Diese fördern wiederum schnelle Fortschritte bei der Arzneimittelentwicklung und personalisierten Medizin.
Das Data Mesh ermöglicht den Teams die eigenständige Verwaltung ihrer Daten. Dadurch werden Innovationen gefördert und die klinischen Ergebnisse erheblich optimiert.
Energieverbrauch und -verteilung
Versorgungsunternehmen, deren lokale oder regionale Teams den Energieverbrauch und die Energieverteilung genau überwachen müssen, können von einer Data-Mesh-Architektur profitieren.
Die Herausforderungen
Versorgungsunternehmen stehen vor vielen Herausforderungen, u. a. der Verwaltung der Echtzeitdaten verschiedener geografischer Standorte und Systeme. Wenn diese Herausforderungen unzureichend bewältigt werden, führt dies zu mangelnder Effizienz in puncto Energieverteilung und des Kundenservice.
Die Vorteile eines Data Mesh
Mit einem Data Mesh können regionale Knotenpunkte der Energieversorgung die Energieverbrauchsdaten eigenständig verwalten und analysieren. Dies optimiert die lokale Entscheidungsfindung, sodass die Netzeffizienz verbessert und die Beantwortung von Kundenanfragen beschleunigt wird.
Mit diesem Ansatz können lokale Teams Energielösungen genau an den regionalen Bedarf anpassen. Dadurch werden die betriebliche Agilität und die Bearbeitung und Lösung von Serviceproblemen erheblich verbessert und die Energieverteilung schnell optimiert.
Vorbereitungen für ein Data Mesh: Best Practices
Die folgenden Best Practices können für mehr Erfolg sorgen, wenn Sie sich für eine Data-Mesh-Architektur entscheiden:
Domänenteams unterstützen
Ein Data Mesh unterstützt Domänenteams – Domänen-Fachexperten, Domänenbesitzer und Data Stewards – dabei, zuverlässige Datenprodukte zu erstellen, zu organisieren und zu verwalten, damit Datenbenutzer schnellere datengestützte Entscheidungen treffen können. Dies ist eine organisatorische Änderung, bei der Experten, die die Daten verstehen, mit dem Liefern von Datenprodukten beauftragt werden.
Self-Service-Zugriff auf Domänendaten bereitstellen
Ein Data Mesh muss für vertrauenswürdige Datenbesitzer Self-Service-Zugriff auf alle wichtigen Domänendaten bereitstellen, damit sie Benutzeranforderungen schnell beantworten können.
Auf Domänenebene kann es sich bei Datenprodukten um eine einfache Datendatei mit bestimmten Attributen und Qualitätsanforderungen bis zu äußerst komplexen Datenprodukten handeln, die für bestimmte Geschäftszwecke erstellt werden. Domänenexperten können auch Funktionen für Datenqualität, Geo-Adressierung, räumliche Analyse oder Datenanreicherung für spezielle Datenanforderungen verwenden.
Datenprodukte bedarfsabhängig verfügbar machen
Das Verfügbarmachen von Daten als Datenprodukte wird manchmal auch als das Teilen von Daten über einen Datenmarkt beschrieben. Dies lässt sich mit Shopping auf Amazon vergleichen, wobei die Benutzer Details überprüfen und auf den ausgewählten Datenbestand oder das ausgewählte Datenprodukt zugreifen und den Bestand bzw. das Produkt gemeinsam bearbeiten können.
Unabhängig davon, ob ein formaler Datenmarkt vorhanden ist, benötigen Datennutzer ein zentrales, durchsuchbares Repository, um mit den entsprechenden Berechtigungen Datenprodukte auf einfache Weise ermitteln und nachvollziehen sowie auf sie zugreifen zu können.
Ohne das organisierte, unternehmensfreundliche Teilen von Datenprodukten riskieren Ihre Teams, wertvolle Zeit zu vergeuden, wenn sie bereits vorhandene Datenprodukte doppelt erstellen. Zudem fehlt den Benutzern eine zentrale Quelle, um bestimmen zu können, ob ein Datenprodukt bereits vorhanden ist und tatsächlich für den Zweck geeignet ist.
Data Governance auf Domänenebene priorisieren
Föderierte oder dezentrale Data Governance ist der wesentliche Erfolgsfaktor für ein Data Mesh. Wenn Sie Datenteams Self-Service-Zugriff auf wichtige Daten ermöglichen, verlagert sich die Verantwortung für die genaue Kontrolle von Datenrichtlinien und -standards auf Domänenebene – ebenso wie das entsprechende Risiko.
Data Governance ist für Datenschutz und Sicherheit unverzichtbar. Sie muss gegen die erforderliche Autonomie abgewogen werden, die es Datenbenutzern ermöglicht, schnell zu ermitteln, ob Datenprodukte ihrem Zweck entsprechen. Daher ist eine ausgereifte Data Governance die Grundlage für eine erfolgreiche Data-Mesh-Strategie.
Data Fabric
Was ist eine Data Fabric?
Eine Data Fabric ist eine moderne Datenmanagement-Architektur. Sie bietet eine konsistente Methode für den Datenzugriff sowie zum Verwalten und Teilen von Daten über verteilte Umgebungen hinweg, ob lokal oder in der Cloud.
Mittels Verfahren für Datenintegration und Metadatenverwaltung sowie anderer spezieller Tools erzeugt die Fabric durch die Automatisierung, Aktivierung und KI-/ML-Analyse der Metadaten dynamisch Datenmanagement-Empfehlungen und Datenprodukte.
Für eine Data-Fabric-Architektur müssen ineinandergreifende Datenmanagement-Lösungen kombiniert werden – es handelt sich nicht um ein einzelnes Tool oder eine einzelne Technologie. Das Design einer Data Fabric beinhaltet:
- Technologiekomponenten, einschließlich Verfahren der Datenintegration für die kontinuierliche Datenerfassung, erweiterte Datenkataloge für die automatisierte Metadatenverwaltung und Wissensdiagramme für die effiziente Organisation und den effizienten Abruf der Daten
- Metadatenaktivierung für optimierte Datenvorgänge
- Empfehlungs-Engines für relevante Erkenntnisse zum Datenmanagement
- Zentrale Governance, um Compliance und Datenkompetenz im gesamten Unternehmen sicherzustellen
Vorteile der Data Fabric
Eine Data Fabric fördert Agilität und Innovation durch eine einheitliche, umgebungsübergreifende Sicht auf die Daten. Sie optimiert außerdem die Datenqualität, Governance und Compliance in verteilten Datenumgebungen.
Sie bietet u. a. folgende Vorteile:
- Innovative Analysen und schnellere Entscheidungen: Durch den einfachen Zugriff auf hochwertige Echtzeitdaten an jedem Speicherort können Sie innovative Analysen nutzen und Entscheidungen beschleunigen.
- Ergebnisse und Empfehlungen von vertrauenswürdiger KI (Künstliche Intelligenz): Unterstützen Sie mit verfügbaren, zuverlässigen und effektiv verwalteten Daten KI/ML-gestützte Modelle und Prozesse.
- Automatisierte Datenmanagement-Empfehlungen und -Erkenntnisse: Optimieren Sie mit KI/ML-gestützten Erkenntnissen zur Datennutzung das Datenmanagement und Datenprozesse.
- Verbesserte Compliance und Sicherheit: Die Data Fabric wird durch eine zentrale Data Governance unterstützt. Dies stellt sicher, dass Ihre Daten unabhängig von ihrem Speicherort und ihrer Verwendung gemäß den Richtlinien und Vorschriften verwaltet werden.
Herausforderungen der Data Fabric
Die Data Fabric ist jedoch auch mit Herausforderungen verbunden:
Entwicklung
Es gibt keine einzelne Data-Fabric-Lösung; stattdessen handelt es sich um eine Architektur, die aus einzelnen gemeinsam verwendeten Komponenten besteht. Zum Entwerfen und Implementieren einer Data Fabric
muss ein erfahrenes Data-Engineering-Team Tools unterschiedlicher Anbieter kombinieren und integrieren.
Ausgereiftheit der Metadaten
Wenn in den frühen Phasen keine Metadaten oder keine Verfahren für die Metadatenverwaltung vorhanden sind, kann dies den Erfolg Ihrer Data-Fabric-Architektur gefährden.
Qualifikationslücken und mangelnde Ressourcen
Möglicherweise verfügt Ihr Unternehmen nicht über die Fachkräfte oder Ressourcen zum Implementieren einer komplexen Architektur, insbesondere, da ein Teil der erforderlichen Technologie noch nicht ausgereift ist.
Kulturwandel
Die Einführung einer Data-Fabric-Strategie stellt traditionellere Verfahren wie das Sammeln von Daten in Silos mit herkömmlichen ETL- oder Modellierungstechniken infrage. Für ein erfolgreiches Data-Fabric-Projekt benötigen Sie starke Führungsqualitäten.
Anwendungsfälle der Data Fabric
Eine Data Fabric empfiehlt sich für große, verschiedenartige Unternehmen, die einen einzelnen Zugriffspunkt auf alle relevanten Daten in ihren Umgebungen benötigen. Sie können diese Architektur auch verwenden, wenn Sie datengestützte Entscheidungen auf Grundlage einer umfassenden, zuverlässigen Sicht auf die Daten treffen oder zentrale Regeln für Berechtigungen zum Anzeigen und Verwenden bestimmter Daten festlegen müssen.
Einige Beispiele für wichtige, branchenübergreifende Data-Fabric-Anwendungsfälle:
Schadensabwicklung
Versicherungsunternehmen können eine Data Fabric für einen ganzheitlicheren Ansatz bei der Bewältigung der wichtigsten Herausforderungen wählen.
Die Herausforderungen
Versicherungsunternehmen klagen häufig über langsame und fehleranfällige Prozesse bei der Schadensabwicklung, da sie verschiedenartige Datenquellen nutzen müssen, z. B. für Informationen zum Versicherungsnehmer, für Details der Schadensansprüche und für Daten von Dritten. Die Fragmentierung kann zu Verzögerungen bei der Schadensregulierung, zu ungenauer Schadensfeststellung und geringer Kundenzufriedenheit führen.
Die Vorteile der Data Fabric
Eine Data Fabric ermöglicht die Automatisierung der Schadensabwicklung, sodass Fehler bei der manuellen Eingabe reduziert werden und die Schadensregulierung beschleunigt wird. Die Schadensfeststellung wird genauer und schneller, die Betrugserkennung wird optimiert, und eine schnellere, transparentere und genauere Bearbeitung der Forderungen erhöht die Zufriedenheit der Versicherungsnehmer.
Lieferkettenoptimierung
Hersteller, die umfassendere, siloübergreifende Sichtbarkeit benötigen, entscheiden sich möglicherweise für eine Data Fabric, um ihre Lieferkette zu verbessern.
Die Herausforderungen
Hersteller nutzen häufig komplexe, mehrschichtige Lieferketten, bei denen die mangelnde Sichtbarkeit von Echtzeitdaten zu Ineffizienz und Verzögerungen führen kann. Die Optimierung der Betriebsprozesse und des Lieferkettenmanagements, um Kosten zu senken und die allgemeine Effizienz zu erhöhen, ist ebenfalls eine starke Motivation für eine Data-Fabric-Architektur.
Die Vorteile einer Data Fabric
Wenn die Ressourcenzuweisung und Produktivität in vielen unterschiedlichen Unternehmensfunktionen verbessert werden, können Hersteller den Betrieb optimieren, was positive Auswirkungen auf Kunden, Mitarbeiter und Geschäftspartner mit sich bringt. Die Data Fabric ermöglicht Echtzeitsichtbarkeit der Lieferkettendaten aus verschiedenen Quellen und damit prädiktive Analysen für Bedarfsprognosen und Bestandsverwaltung. Dies führt zu einem optimierten Betrieb, reduzierten Kosten und kürzeren Lieferzeiten.
Personalisierte Customer Experiences
Einzelhändler betrachten die Data Fabric möglicherweise als perfekte Möglichkeit, wenn sie eine größere Sichtbarkeit über ihre Kunden in einer komplexen Infrastruktur benötigen.
Die Herausforderung
Einzelhändler müssen Herausforderungen beim Erstellen personalisierter Einkaufserlebnisse meistern, die durch auf mehrere Kanäle (Online, physisches Ladengeschäft, mobiles Gerät usw.) verteilte Kunden entstehen.
Sie möchten außerdem mehr über die Bedürfnisse und Erlebnisse ihrer Kunden erfahren, damit sie auf Marktänderungen reagieren können. Dies kann auch Marktforschung umfassen, um Kundentrends, Verbraucherverhalten und Mitbewerberaktivitäten zu analysieren, die Innovationsstrategien beeinflussen und Informationen für die Produktentwicklung liefern können.
Die Vorteile der Data Fabric
Die Data Fabric bietet eine konsolidierte Sicht der Kundeninteraktionen und -vorlieben über alle Kanäle hinweg, um fortschrittliche Analysen und personalisiertes Marketing zu ermöglichen. Als Ergebnis erhalten Sie höhere Kundenzufriedenheit, Kundentreue und Umsätze.
Vorbereitungen für eine Data Fabric: Best Practices
Die folgenden Best Practices können für mehr Erfolg sorgen, wenn Sie sich für eine Data-Fabric-Architektur entscheiden:
Wichtige Daten integrieren
Ohne Zugriff auf alle wichtigen und relevanten Daten können Sie die Empfehlungen zur Data Fabric nur lückenhaft umsetzen. Dies verzögert die Geschäftseinblicke, die erforderlich sind, um Innovationen voranzutreiben, Risiken zu mindern und die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Metadaten verwalten
Eine ausgereifte KI-gestützte Strategie für das Harvesting und Tagging von Metadaten sowie die Erstellung von Profilen der Metadaten ist für eine erfolgreiche Data Fabric von wesentlicher Bedeutung. Durch aktivierte Metadaten lassen sich Umfang und Form der Daten sowie ihre Nutzungsmuster ermitteln und Datenempfehlungen gewinnen.
Data Governance zentralisieren
Schaffen Sie mit zentraler Data Governance Sichtbarkeit und Verantwortlichkeit in der gesamten Data Fabric, um die Einhaltung der Richtlinien zu Sicherheit, Datenschutz und weitere Richtlinien zur Nutzung der Daten zu gewährleisten. Verbessern Sie außerdem die Datenkompetenz, damit Datenbenutzer besser über die Bedeutung, Qualität, Herkunft und Wirkung der Daten Bescheid wissen.
Self-Service-Datenzugriff ermöglichen
Fördern Sie eine datenzentrierte Kultur. Ermöglichen Sie mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, die eine eigenständige Ermittlung und Auswertung sowie Self-Service-Zugriff bereitstellt, den Mitgliedern Ihres Business- und IT-Teams, effektiv alle Datenbestände oder -produkte der Data Fabric zu suchen und zu nutzen.
Schaffen Sie die Grundlage für datengestützte Innovation und datengestütztes Wachstum
Bei der Untersuchung des komplexen Themenbereichs von Data Mesh und Data Fabric ist zu beachten, dass beide Strategien Zeit und eine schrittweise Weiterentwicklung erfordern. Sie müssen jedoch nicht warten, bis jede Komponente implementiert ist, bevor Sie mit der Umsetzung beginnen.
Ein guter Ausgangspunkt ist es, Ihre Prozesse für die Metdatenverwaltung und Data Governance zu verbessern.
Wenn Sie bereits über ausgereifte Metadaten- und Governance-Frameworks verfügen, können Sie eine Data Fabric als robuste Grundlage für die Verwaltung Ihrer Daten und das Erstellen von Datenprodukten verwenden. Wenn Ihr Unternehmen nicht über ausgereifte Metadaten verfügt, jedoch Governance-Systeme implementiert hat, konzentrieren Sie sich auf das effektive Erfassen und Nutzen von Metadaten.
Wenn Ihre Metadatensysteme ausgereift sind, jedoch keine Governance vorhanden ist, implementieren Sie ein adaptives Governance-Modell, um sicherzustellen, dass Ihre Datenmanagement-Verfahren den Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen.
In der Zukunft umfasst die optimale Strategie möglicherweise eine Mischung beider Konzepte, wobei die Data Fabric als technische Grundlage für das Datenmanagement fungiert und das Data Mesh als Betriebsmodell für die Bereitstellung von Datenbeständen oder Datenprodukten dient.
Egal, welchen Ansatz Sie verfolgen – durch das Entwickeln ausgereifter Datenmanagement-Prozesse in der Gegenwart werden Sie zukünftige Datenherausforderungen besser bewältigen. Wenn Ihr Unternehmen jetzt die Grundlagen schafft, erschließt es das volle Potenzial moderner Datenarchitekturen, treibt Innovationen voran und erhöht den Wettbewerbsvorteil in einem zunehmend auf Daten basierenden Umfeld.