Moderne Datenarchitekturen im Vergleich: Data Mesh und Data Fabric

Daten sind das Lebenselixier moderner Unternehmen. Sie sind die Grundlage für fundierte Entscheidungen, erfolgreiche Geschäftsstrategien und wettbewerbsfähige Produkte. Um diese Daten effektiv zu nutzen, ist eine durchdachte Datenarchitektur unerlässlich. In diesem Blogbeitrag vergleiche ich fünf gängige Datenarchitekturen: Data Mart, Data Warehouse, Data Mesh, Data Lake und Data Fabric. Ich gehe auf die Vor- und Nachteile jeder dieser Architekturen ein und gebe Ihnen Tipps, wie Sie die richtige Lösung für Ihr Unternehmen auswählen. Darüber hinaus beleuchte ich die Bedeutung von Echtzeit-Datenzugriff, Skalierbarkeit, Datenqualität, Flexibilität und Sicherheit für Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML).

Data Marts, Data Warehouses, Data Lakes, Data Meshes und Data Fabrics sind fünf Schlüsselkonzepte der Datenverwaltung. Da jedes davon seine eigenen Stärken und Schwächen hat, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen den Ansätzen zu verstehen, um die richtige Wahl für Ihr Unternehmen zu treffen.

Data Warehouses, Data Marts und Data Lakes sind zentralisierte Datenspeichersysteme. Data Warehouses sind unternehmensweite Datenspeichersysteme, in denen die Daten aller Unternehmensbereiche in strukturierter Form gespeichert werden. Sie werden in der Regel für Business Intelligence- und Reportingzwecke verwendet. Das zugrundeliegende Datenmodell muss dabei vorab definiert sein, was spätere Anpassungen oder das Hinzufügen weiterer Datenquellen schwierig macht.

Data Marts hingegen sind subjektorientiert und speichern Daten zu einem bestimmten Thema oder Geschäftsbereich. So könnte ein Unternehmen beispielsweise ein Data Mart für Verkaufsdaten und ein anderes Data Mart für Kundendaten haben. Wenn man sich ein Data Warehouse als Supermarkt vorstellt, dann ist ein Data Mart als Teilmenge die Regalreihe mit Waschmittel usw. Analog zu Data Warehouses liegen die Daten in einem Data Mart normalerweise in strukturierter Form vor.

Data Lakes wiederum richten sich in erster Linie an Datenwissenschaftler und dienen ihnen als zentrales Repository für (üblicherweise) Rohdaten unterschiedlicher Herkunft und Formate. Entsprechend können Fachanwender ohne datentechnisches Wissen kaum mit den Daten arbeiten, sondern sind darauf angewiesen, dass ein Data Scientist ihnen die Daten mit dem geeigneten Datenmodell zur Verfügung stellt.

Die Datenverwaltungskonzepte Data Mesh und Data Fabric haben sich demgegenüber zum Ziel gesetzt, den Datenzugriff zu demokratisieren, d.h. alle Unternehmensdaten (Rohdaten, Dokumente, Video- und Audio-Dateien, Streaming Daten usw.) allen berechtigten Mitarbeitenden unmittelbar zur Verfügung zu stellen. Mit beiden Architekturmodellen soll also die Zugänglichkeit und gemeinsame Nutzung von Daten über verschiedene Plattformen und Geschäftsbereiche hinweg erleichtert werden, ohne dass die für die traditionelle Datenverwaltung typischen Silos bestehen bleiben.

Data Mesh und Data Fabric beruhen auf vergleichbaren technologischen Ansätzen, unterscheiden sich aber in der Art und Weise, wie der Datenzugriff organisiert wird. Schauen wir uns beide Ansätze daher mal im Detail an.

Ein Data Mesh beruht auf einer dezentralen Datenarchitektur, bei der jeder Fachbereich einen eigenen Datenspeicher verwendet. Über API-Schnittstellen kommunizieren diese dezentralen Datenlager miteinander und ermöglichen so den übergreifenden Zugriff. Entscheidend ist in diesem Zusammenhang, dass der Data-Mesh-Ansatz Daten als Produkt mit bereichsorientiertem Eigentum versteht. Das bedeutet, dass die Verantwortung für Datenqualität, -zugriff und -sicherheit bei den jeweiligen Fachbereichen als „Data Owner“ liegt.

Mesh (engl. Netz) heißt es, weil es die Vernetzung eines physischen Netzes aus Maschen widerspiegelt. Bei diesem dezentralen Ansatz werden die Daten über mehrere Knoten verteilt und verwaltet, so dass autorisierte Benutzer unabhängig von ihrem Standort problemlos auf die Daten zugreifen können. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen mit Teams an verschiedenen Standorten oder mit globalen Aktivitäten. Allerdings kann der dezentrale Ansatz auch zu höherer Komplexität führen, insbesondere mit Blick auf die Integration neuer Datenquellen.

Eine Data-Mesh-Architektur kann die Datensicherheit und den Datenschutz verbessern, indem sensible Daten nur an bestimmten Knotenpunkten gespeichert und abgerufen werden. Dieses hohe Maß an Kontrolle hilft Unternehmen dabei, Datenschutzbestimmungen und -standards einzuhalten und das Risiko von unbefugten Zugriffen oder Datenschutzverletzungen zu verringern.

Allerdings gilt es in diesem Zusammenhang zu bedenken, dass sowohl die Qualität des Zugriffs- und Sicherheitskonzepts wie auch die Qualität der Daten in der alleinigen Verantwortung des jeweiligen Fachbereichs als Dateneigner liegt. Entsprechend müssen für diese Aufgabe geeignete Fachkräfte geschult und abgestellt werden. Zudem ist mit einem höheren Kommunikations- und Kooperationsbedarf zwischen den einzelnen Fachbereichen zu rechnen, um Datenqualität und Data Governance sicherzustellen.

Das Data Fabric hingegen bietet einen stärker integrierten Ansatz für die Datenverwaltung. Über eine einheitliche Architektur werden Daten über alle Fachbereiche hinweg in einem logischen Datenmodell abstrahiert, um eine homogene Sicht auf die Daten zu gewährleisten. Der Datenzugriff erfolgt in der Regel über ein zentrales API-Gateway und auch die Datensicherheit wird auf einer übergeordneten Ebene zentral organisiert.

Data Fabric ist meiner Meinung nach ein echter Game-Changer im Datenmanagement. Sie macht die Verwaltung von mehreren, unterschiedlichen Datenquellen zur selben Zeit unkompliziert und ermöglicht durch einen nahtlosen Datenzugriff optimierte Abläufe. Durch die Zentralisierung von Governance- und Sicherheitsmaßnahmen gewährleistet eine Data Fabric außerdem die Integrität und den Schutz sensibler Informationen, während sie gleichzeitig die Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen sowie datengetriebene Innovationen fördert.

Die Vorteile der Einführung eines Data Fabric sind vielfältig. Ähnlich wie ein Data Mesh vereinfacht es den Datenzugriff und die Datenverwaltung und ermöglicht es den Benutzern, Daten aus verschiedenen Systemen abzurufen und zu analysieren. Meiner Erfahrung nach sind mit einem Data Fabric aber deutlich weniger komplexe Datenintegrationsprozesse erforderlich als mit einem Data Mesh. Dank der zentralen Dateninfrastruktur ist zudem ein sicherer und geregelter Datenzugriff gewährleistet, der sensible Informationen schützt und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherstellt.

Mit einem Data Fabric können Unternehmen sowohl die Verarbeitung ihrer Daten in Echtzeit als auch die Datenanalyse erweitern und so durch wertvolle Erkenntnisse schneller auf Marktdynamiken und Kundenanforderungen reagieren. Die Skalierbarkeit und Flexibilität des Data-Fabric-Modells ermöglicht es Unternehmen außerdem, ihre Dateninfrastruktur nahtlos an sich ändernde Anforderungen anzupassen und zu erweitern.

Das Verständnis von Konzepten wie Datenarchitektur, Data Mesh und Data Fabric ist unerlässlich, um die Fülle an moderne Datenmanagementstrategien zu navigieren. Die Konzepte umfassen eine breite Palette von Datenmanagementtechniken und -technologien, einschließlich Datenintegration, Data Governance und Datenanalyse. Insbesondere für Unternehmen, die KI und Maschinelles Lernen als strategischen Wettbewerbsvorteil nutzen möchten, ist eine gut durchdachte Datenarchitektur erfolgsentscheidend. Indem sie dem Echtzeit-Datenzugriff, der Skalierbarkeit, der Datenqualität, der Flexibilität und der Sicherheit Priorität einräumen, können Unternehmen eine solide Grundlage für erfolgreiche KI- und maschinelle Lerninitiativen schaffen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl der richtigen Datenarchitektur eine strategische Entscheidung ist, die ein Unternehmen tiefgreifend und nachhaltig beeinflusst und ermöglicht, Daten als Wettbewerbsvorteil zu nutzen. Unternehmen sollten ihre Datenarchitektur deshalb an ihren langfristigen Zielen ausrichten und sicherstellen, dass die gewählte Lösung diese unterstützt und sich auch zukünftigen Bedürfnissen anpasst und hierdurch Innovation nicht nur unterstützt, sondern explizit fördert.

Es ist mir wichtig zu betonen, dass sich die beiden Ansätze Data Mesh und Data Fabric keinesfalls gegenseitig ausschließen, sondern in vielen Einsatzszenarien gemeinsam verwendet werden können. So kann ein Data Mesh dank der fachbereichsbezogenen Datenverantwortung dafür sorgen, dass die Datenqualität eingehalten wird. Gleichzeitig kann mit dem zentralen Data Fabric Ansatz der übergreifende Datenzugriff inklusive umfassender Data Lineage gewährleistet werden. Durch die Kombination der Vorzüge beider Architekturen können Unternehmen eine effizientere und effektivere Datenverwaltungsstrategie entwickeln.

Durch die Berücksichtigung der in diesem Blog beschriebenen Faktoren und die Beratung durch Experten können Unternehmen die Datenarchitektur wählen, die ihren Anforderungen am besten entspricht und sie für den Erfolg in der datengesteuerten Zukunft rüstet.