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Wie man mit Data Mesh und Data Fabric jongliert
Erfahren Sie hier, wie Sie sich zwischen Data Mesh und Data Fabric als funktionalem Architektur-Framework für Ihr Unternehmen entscheiden können.
Wie entscheidet man sich zwischen Data Mesh und Data Fabric, um datengestützte Vorgänge und Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen?
Neue Architektur-Frameworks für moderne Anwendungen
Moderne Big-Data-Anwendungen stellen uns vor neue Herausforderungen. Dabei ist es entscheidend, wo die Daten gespeichert sind, wie sie genutzt werden können und wer von ihrer Verwendung profitieren könnte.
Unter den modernen Datenarchitekturen stechen Data Mesh und Data Fabric besonders hervor. Bei diesen Ansätzen handelt es sich um Frameworks, die uns bei der Bewältigung dieser neuen Herausforderungen helfen. Da die Konzepte abstrakt gehalten sind, können diese nicht nur für ein bestimmtes Produkt, eine bestimmte Technologie oder eine bestimmte Branche genutzt werden. Sie definieren sich auch nicht durch diese. Je nach Anwendungsfall können Data Mesh und Data Fabric stattdessen unterschiedliche Formen annehmen.
Data Fabric
Data Fabric ist ein Architektur-Framework, das einen vereinfachten Zugang zu Unternehmensdaten ermöglicht und diese auf die richtige Weise, zur richtigen Zeit und für den richtigen Benutzer bereitstellt. Dadurch gewährleistet Data Fabric eine eindeutige und einheitliche Sicht auf verschiedene Dienste und Technologien.
Technologisch gesehen besteht die Data Fabric aus einem Dienstleistungspaket, das zwischen der Datenquelle und dem Verwender angesiedelt ist. Die einzelnen Services sind durch verschiedene Prozesse integriert, die den Lebenszyklus der Daten betreffen und die in verschiedene Schichten untergliedert werden können.
Dieser Ansatz kann mehrere Vorteile bieten:
Auf der Geschäftsebene können Anwender datengestützt Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, wodurch das Erlebnis schneller und personalisierter wird.
Die Datenverwaltung kann von automatisierten und weniger kostspieligen Aktivitäten im Datenlebenszyklus profitieren.
In organisatorischer Hinsicht wird die Kluft zwischen Datenexperten und der Geschäftsebene kleiner.
Data Mesh
Data Mesh ist ein Architektur-Framework, das auf dem Konzept der Domäne basiert. Dabei werden die Daten als Produkt behandelt und von dem Team gepflegt, das über das funktionale Verständnis dieser Daten verfügt. Eine Domäne kann als eine übergeordnete Kategorie betrachtet werden, die einer bestimmten Geschäftsfunktion und nicht Systemen oder Anwendungen zugeordnet ist.
Jede Domäne ist durch ihren eigenen internen Prozess und ihre eigenen Pipelines definiert. Diese werden auf einer gemeinsamen Infrastruktur ausgeführt. Zudem zeichnet sich jede Domäne durch die Daten aus, die sie verfügbar macht, und durch die Vorgänge, die auf ihr ausgeführt werden können.
Dieser Ansatz kann unterschiedlichen Bereichen zugutekommen:
Auf der Geschäftsebene ermöglicht er die Demokratisierung von Daten mittels eines Self-Service-Ansatzes.
Er hilft bei der Datenverwaltung, indem er die Art und Weise vereinfacht, wie Daten abgerufen werden können.
Innerhalb der Organisation ermöglicht er einen schnelleren Datenaustausch zwischen Produzenten und Verbrauchern.
Wie entscheide ich mich für einen Ansatz?
Es gibt keine allgemein gültige Regel für die Entscheidung zwischen Data Mesh und Data Fabric. Trotzdem kann in einigen Fällen eines der beiden Frameworks für Sie die bessere Wahl darstellen. Wir von Reply unterstützen Sie gerne bei der Auswahl des besten Frameworks für Ihre Anforderungen.
Wenn sich beispielsweise ein Data Lake in einen Data Swamp verwandelt, ist dies in der Regel auf mangelnde Organisation, Governance und Zugänglichkeit zurückzuführen. In diesem Fall könnten die Daten durch einen Data Mesh-Ansatz organisiert und nutzbar gehalten werden.
Andererseits ist ein Data Fabric-Ansatz hilfreich, wenn viele Aufgaben des Produktlebenszyklus automatisiert werden müssen. Doch schließen sich Data Mesh und Data Fabric nicht gegenseitig aus. Tatsächlich gibt es Fälle, in denen beide Frameworks eine geeignete Option sein können. Hier wäre eine Architektur, die beide Ansätze kombiniert, die beste Wahl.
