Data Fabric vs. Data Mesh: ein umfassender Vergleich

Ein Data Fabricist eine Architektur, die eine einheitliche, integrierte Schicht für den Zugriff auf und die Verwaltung von Daten im gesamten Unternehmen schafft und den Schwerpunkt auf Konnektivität und Interoperabilität legt.

Ein Data Mesh hingegen ist ein dezentraler Ansatz, der Daten als Produkt behandelt. In einem Data Mesh sind Daten das Eigentum der jeweiligen Fachbereiche, die entsprechend die Verantwortung für Datenqualität und -verwaltung innehaben.

In diesem Beitrag stellen wir Ihnen die Konzepte, Vorteile und Anwendungsbereiche für beide Ansätze vor.

Am Ende werden Sie ein umfassendes Verständnis der jeweiligen Paradigmen haben und wissen, wie Sie fundierte Entscheidungen treffen können, um die Leistungsfähigkeit Ihrer Daten besser zu nutzen.

Ein Data Fabric ist eine Architektur und eine Palette von Datendiensten, die konsistente Funktionen über ein Spektrum von Endpunkten in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen bieten. Es integriert verschiedene Datenverwaltungsprozesse, einschließlich Data Discovery, Governance und Orchestrierung, und behandelt Daten als eine einzige, zugängliche Ebene.

Mit anderen Worten: Ein Data Fabric ist ein System, das Daten reibungslos verbindet und verwaltet, unabhängig davon, ob sie auf den eigenen Computern des Unternehmens oder in Cloud-Diensten gespeichert sind. Ein Data Fabric sorgt dafür, dass Sie, egal wo sich Ihre Daten befinden, einfach und zuverlässig darauf zugreifen und sie nutzen können.

Die Kernprinzipien eines Data Fabric sind Agilität, Flexibilität und eine einheitliche Sicht auf die Daten im gesamten Unternehmen.

• Flexibilität: Data Fabric ermöglicht eine schnelle Anpassung an neue Datenquellen und sich verändernde Geschäftsanforderungen.
• Flexibilität: Es unterstützt eine breite Palette von Datenquellen, -typen und -speichern.
• Einheitliche Sicht: Bietet einen ganzheitlichen Ansatz für die Datenverwaltung und ermöglicht den Zugriff auf alle Daten innerhalb einer Organisation.

Die Data-Fabric-Architektur untermauert die Strategie mit mehreren Schlüsselkomponenten.

• Datenpipelines: Automatisierte Pipelines übernehmen die Datenerfassung, -umwandlung und die Verschiebung von Daten.
• Data Governance: Richtlinien gewährleisten Datenqualität, Datenschutz und Compliance.
• Datenorchestrierung: Ein koordinierter Ansatz verwaltet Daten systemübergreifend.

Nehmen wir das Beispiel eines multinationalen Finanzdienstleistungsunternehmens, das Daten über mehrere globale Abteilungen hinweg integrieren, verwalten und darauf zugreifen muss, darunter Bank-, Investment- und Versicherungsdienstleistungen.

Dieses Unternehmen steht vor der Herausforderung, auf Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und zu verwalten, die sich in verschiedenen Systemen und Plattformen befinden, darunter Cloud-Umgebungen, lokale Rechenzentren und Datendienste von Dritten. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, implementiert das Unternehmen eine Data-Fabric-Architektur, die dies ermöglicht:

1. Nahtlose Datenintegration: Das Data Fabric integriert Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Transaktionsdatenbanken, CRM-Systeme, Marktdaten-Feeds und Cloud-Speicherdienste. Diese Integration wird durch Datenvirtualisierung und ETL-Technologien (Extrahieren, Transformieren, Laden) erleichtert, die den Zugriff auf und die Bearbeitung von Daten in Echtzeit ermöglichen. Je nach Anwendungsfall müssen die Daten noch nicht einmal physisch zwischen Systemen oder Datenteams verschoben oder repliziert werden.
2. Einheitliche Datenverwaltung und -qualität: Der Data-Fabric-Ansatz umfasst eine zentralisierte Datenarchitektur, die konsistente Datenqualitäts-, Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien über alle Datenquellen hinweg anwendet. Dies kann Mechanismen für die Datenklassifizierung, die Verfolgung der Data Lineage und die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften umfassen.
3. Self-Service-Datenzugriff: Die Architektur bietet eine Self-Service-Datenplattform und Discovery-Tools für Geschäftsanwender, die IT-Engpässe reduzieren und schnellere Entscheidungen ermöglichen. Benutzer können Daten aus dem gesamten Unternehmen über eine einheitliche Schnittstelle abfragen und visualisieren, unabhängig davon, wo sich die Daten physisch befinden.

Durch die Implementierung eines Data Fabric konnte das Finanzdienstleistungsunternehmen einen ganzheitlichen Überblick über seine Datenbestände gewinnen, die betriebliche Effizienz steigern und die Entscheidungsfindung verbessern.

Die Architektur ermöglicht dem Unternehmen ein effektiveres Risikomanagement, die Bereitstellung personalisierter Dienstleistungen für Kunden und die Förderung von Innovationen - und das alles unter Einhaltung hoher Standards für Data Governance und Compliance.

Der Data-Mesh-Ansatz gewinnt als dezentraler Rahmen für die Verwaltung analytischer Daten in großem Maßstab immer mehr an Bedeutung. Ein Data Mesh begreift Daten als Produkt und stellt die Bedeutung von fachbereichsorientiertem, dezentralem Dateneigentum und -architektur heraus.

In diesem Rahmen ist jeder Fachbereich innerhalb einer Organisation für die Bereitstellung und Pflege seiner eigenen Daten als Produkt verantwortlich.

• Bereichsorientierte Dateneigentümerschaft und -architektur: Ein Data Mesh befürwortet ein Design, bei dem die Daten von fachbereichsspezifischen Teams verwaltet werden, was ein klareres Verständnis des Datenkontexts und der Datennutzung fördert.
• Self-Serve-Dateninfrastruktur als Plattform: Ziel ist es, eine Self-Serve-Datenplattform einzurichten, die es den Teams der Fachbereiche ermöglicht, auf einfache Weise ihre eigenen Datenprodukte zu erstellen und die Arbeit mit Daten zu erleichtern, ohne dass sie über tiefgreifende technische Kenntnisse über verteilte Datensysteme verfügen müssen.
• Interoperabilität und standardisierte Kommunikation: Ein Data Mesh setzt in der Regel standardisierte Protokolle durch, um sicherzustellen, dass verschiedene Datenprodukte nahtlos miteinander kommunizieren und integriert werden können.
• Governance durch Beobachtbarkeit: Ein Data Mesh verfügt zumeist über eine dezentralisierte Daten-Governance, die eine globale Sicht auf alle Bereiche bietet, um Compliance, Standardisierung und Qualität sicherzustellen.

Die Implementierung eines Data Mesh erfordert von einer Organisation einen kulturellen Wandel hin zur Demokratisierung von Daten und ein Überdenken der konventionellen Rollen und Zuständigkeiten.

• Befähigung zum Fachwissen: Die Teams müssen über die Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, um ihre Datenprodukte selbständig zu verwalten.
• Technische Investitionen: Eine Infrastruktur, die Selbstbedienungsfunktionen unterstützt, ist die Grundlage für die Implementierung eines Data Mesh.
• Change Management: Unternehmen müssen sich auf die Änderungen in der Unternehmensführung und in den Prozessen vorbereiten, die mit dem Übergang zu einem Data-Mesh-Ansatz einhergehen.

Nehmen wir das Beispiel eines großen E-Commerce-Unternehmens, das weltweit tätig ist und mehrere Produktlinien anbietet, darunter Elektronik, Haushaltswaren, Kleidung und Lebensmittel. Dieses Unternehmen kämpft mit Datensilos in verschiedenen Abteilungen, was zu Ineffizienzen, inkonsistenten Datenanalysen und Herausforderungen bei der schnellen Innovation zur Erfüllung von Kundenbedürfnissen führt.

Um diese Herausforderungen zu überwinden, führt das Unternehmen eine Data-Mesh-Architektur ein, die dezentrales Dateneigentum und eine fachbereichsorientierte Datenarchitektur betont.

Jede Produktlinie wird als eigenständiger Bereich mit eigenen Datenprodukten behandelt, die von funktionsübergreifenden Teams, bestehend aus Mitgliedern der IT, Data Science und der Fachbereiche, verwaltet werden.

1. Fachbereichsorientiertes Dateneigentum: Die Abteilungen Elektronik, Haushaltswaren, Kleidung und Lebensmittel übernehmen jeweils die Verantwortung für ihre Daten, einschließlich deren Qualität, Governance und Lebenszyklusmanagement. Dieser Wandel ermöglicht es den Teams, schnelle und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Dateneinblicke zu treffen.
2. Self-Serve-Dateninfrastruktur: Das Unternehmen investiert in den Aufbau einer Self-Serve-Datenplattform, die es jedem Fachbereich ermöglicht, auf Daten zuzugreifen, sie zu verarbeiten und zu analysieren, ohne auf zentrale IT-Ressourcen zurückgreifen zu müssen. Diese Plattform umfasst Tools für die Datenerfassung, -verarbeitung, -speicherung und -analyse, die auf die Bedürfnisse der einzelnen Fachbereiche zugeschnitten sind.
3. Interoperabilität und standardisierte Kommunikation: Trotz der Dezentralisierung legt das Unternehmen gemeinsame Standards für Datenformate, APIs und Protokolle fest, um die Interoperabilität zwischen den Datenprodukten der verschiedenen Fachbereiche zu gewährleisten. Dies ermöglicht eine nahtlose gemeinsame Nutzung und Integration von Daten und erleichtert fachbereichsübergreifende Analysen und Erkenntnisse.
4. Daten als Produkt: Jeder Bereich behandelt seine Daten wie ein Produkt und konzentriert sich dabei auf die Bedürfnisse der Benutzer, die Benutzerfreundlichkeit und den Wert. Dazu gehören die Festlegung klarer Datenproduktspezifikationen, die Pflege der Dokumentation und die Sicherstellung, dass die Datenprodukte für andere Bereiche und Interessengruppen innerhalb des Unternehmens auffindbar und zugänglich sind.
5. Governance durch Beobachtbarkeit: Das Unternehmen implementiert ein einheitliches Governance-Modell, das ein Gleichgewicht zwischen Autonomie und Verantwortlichkeit herstellt. Jeder Fachbereich ist für die Einhaltung der unternehmensweiten Data-Governance-Standards verantwortlich, während ein zentralisiertes Observability-Framework die Einhaltung, Datenqualität und Nutzung aller Datenprodukte überwacht.

Durch die Einführung eines Data Mesh konnte das E-Commerce-Unternehmen Datensilos aufbrechen und die Zusammenarbeit und Innovation in seinen verschiedenen Produktlinien verbessern. Indem das Unternehmen den fachbereichsspezifischen Teams die Möglichkeit gibt, ihre Daten unabhängig zu verwalten, erreicht es eine schnellere Markteinführung neuer Funktionen und Dienstleistungen, eine bessere Personalisierung der Kunden und flexiblere Reaktionen auf Marktveränderungen.

Gleichzeitig stellen die Interoperabilitätsstandards und das einheitliche Governance-Modell sicher, dass die Daten im gesamten Unternehmen ein zusammenhängendes, strategisches Gut bleiben.

Ähnlichkeiten:

• Beide zielen darauf ab, die Zugänglichkeit und Nutzbarkeit von Daten im gesamten Unternehmen zu verbessern.
• Sie fördern einen architektonischen Ansatz für die Datenverwaltung.
• Sie sind nicht an eine bestimmte Technologie gebunden, sondern bilden einen konzeptionellen Rahmen.

Unterschiede

Aspekt	Data Fabric	Data Mesh
Schwerpunkt	Integriert verschiedene Datenquellen nahtlos	Unabhängigkeit von Datenquellen
Kontrolle	Zentralisierte Orchestrierung und Verwaltung	Dezentralisierte Verwaltung durch Fachbereiche
Technologie	Kann eine Vielzahl von Technologien verwenden	Verwendet häufig moderne verteilte Systeme
Umgang mit Daten	Automatisierte Datenerfassung und -aufbereitung	Manuelle, fachbereichsspezifische Datenaufbereitung
Betrieb	Funktioniert als unterliegende Schicht	Fungiert als Bindeglied zwischen den Teams

Die Entscheidung zwischen Data Fabric und Data Mesh hängt von den spezifischen Anforderungen, Herausforderungen und vorhandenen Datenverwaltungsfähigkeiten Ihres Unternehmens ab.

Im Folgenden finden Sie einige Überlegungen, die Ihnen dabei helfen sollen, zu entscheiden, welcher Ansatz geeigneter sein könnte.

• Sie über eine komplexe, verteilte Datenlandschaft verfügen und nahtlos auf Daten aus verschiedenen Quellen, Umgebungen (Cloud, vor Ort, Edge) und Plattformen zugreifen und diese integrieren müssen .
• Eine einheitliche Sicht auf die Daten im gesamten Unternehmen Priorität hat, um Analysen, Data Science und Business Intelligence zu unterstützen, ohne die bestehende Infrastruktur austauschen zu müssen.
• Sie vor Herausforderungen bei der Datenverwaltung und -qualität über verschiedene Systeme hinweg stehen und einen zentralen Mechanismus zur Gewährleistung von Konsistenz, Compliance und Kontrolle benötigen.
• Sie Skalierbarkeit und Flexibilität bei der Datenverwaltung benötigen und gleichzeitig die Komplexität für die Endbenutzer, einschließlich der nichttechnischen Beteiligten, minimieren möchten.

• Arbeitet in einem fachbereichsorientierten Umfeld, in dem verschiedene Geschäftsbereiche oder Teams unterschiedliche Datenbedürfnisse haben und davon profitieren würden, ihre Datenprodukte selbst zu besitzen und zu verwalten.
• Engpässe beim Datenzugriff und bei der Datennutzung aufgrund zentralisierter Datenverwaltungspraktiken, die Innovation und Entscheidungsfindung verlangsamen.
• Es Ihr Ziel ist, eine Kultur der Datendemokratisierung und -verantwortung zu fördern und die Teams zu befähigen, auf der Grundlage ihrer lokalen Datenerkenntnisse innovativ zu sein und Entscheidungen zu treffen.
• Sie Ihre digitalen und datenbezogenen Fähigkeiten ausgebaut haben und über Teams verfügen, die in der Lage sind, die mit dem dezentralen Datenbesitz verbundenen technologischen und betrieblichen Aufgaben zu bewältigen.

• Unternehmensgröße und -komplexität: Größere, komplexere Unternehmen mit unterschiedlichen Datenquellen und strengen Governance-Anforderungen werden in der Regel aufgrund ihrer integrativen und zentralisierten Verwaltungsfunktionen zu einem Data Fabric tendieren. Umgekehrt könnten Unternehmen mit einer ausgeprägten Kultur der Autonomie und Agilität, in denen die Geschäftseinheiten unabhängiger agieren, ein Data Mesh attraktiver finden.
• Reifegrad der Datenverwaltung: Wenn Ihr Unternehmen seine Datenverwaltungspraktiken noch ausbaut, kann der Start mit einem Data Fabric die erforderliche Grundlage für Integration und Governance schaffen. Mit zunehmender Reife können die Grundsätze eines Data Mesh die Autonomie und Innovation weiter verbessern.

Treffen Sie die Entscheidung unter Berücksichtigung Ihrer strategischen Ziele. Wenn das Ziel darin besteht, die Effizienz zu verbessern, betriebliche Silos abzubauen und die Data Governance in großem Maßstab zu verbessern, ist ein Data Fabric wahrscheinlich die beste Wahl. Wenn das Ziel darin besteht, die Innovation zu steigern, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und Teams mit Datenautonomie auszustatten, sollten Sie ein Data Mesh in Betracht ziehen.

Der Data Fabric Ansatz wurde entwickelt, um eine einheitliche und konsistente Ebene für den Datenzugriff und die Datenverwaltung über verschiedene Datenquellen hinweg bereitzustellen, einschließlich lokaler Datenbanken, Cloud-Speicher und sogar Edge-Geräte.

Es nutzt Technologien wie Datenvirtualisierung und einheitliche Abfrageverarbeitung, um den Echtzeitzugriff und die Integration von Daten aus diesen verschiedenen Quellen zu ermöglichen, ohne dass die Daten an einem zentralen Ort repliziert werden müssen.

Data Fabric-Lösungen verwenden häufig fortschrittliche Metadatenverwaltungstechniken und intelligente Suchfunktionen, um die Erkennung und Verwaltung von Daten im gesamten Unternehmen zu erleichtern.

EinData Mesh hingegen dezentralisiert die Datenverwaltung, indem es Daten als Produkt behandelt, wobei bereichsspezifische Teams Eigentümer und Verwalter ihrer Daten sind.

Jedes Team ist für den Lebenszyklus seiner Daten verantwortlich, einschließlich ihrer Speicherung, Qualität und Zugänglichkeit, und verwendet Technologien, die am besten zu seinem Bereich passen.

Data Fabric-Architekturen verwenden häufig einen Data Lake, mehrere Data Warehouses und Multi-Cloud-Speicherlösungen, die über eine einheitliche Datenschicht integriert sind.

Diese Konfiguration unterstützt sowohl Batch- als auch Echtzeit-Datenverarbeitung, Analysen und Machine Learning und ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, unabhängig davon, wo sie sich befinden.

EinData-Mesh-Ansatz schreibt in der Regel keine bestimmten Speicher- oder Verarbeitungstechnologien vor.

Stattdessen wird der Schwerpunkt darauf gelegt, dass jeder Fachbereich die Tools und die Infrastruktur auswählen kann, die seinen Anforderungen am besten entsprechen, sei es eine herkömmliche relationale Datenbank, eine NoSQL-Datenbank für unstrukturierte Daten oder Echtzeit-Verarbeitungs-Engines wie Apache Kafka oder Apache Spark.

Der Schwerpunkt liegt darauf, Fachbereiche in die Lage zu versetzen, ihre Datenprodukte unabhängig zu erstellen und zu verwalten, wobei der Fokus auf fachbereichsspezifischen Anforderungen und nicht auf einer Einheitslösung liegt.

Interoperabilität ist sowohl für Data-Fabric- als auch für Data-Mesh-Systeme von entscheidender Bedeutung, wenn auch aus unterschiedlichen Blickwinkeln.

Data Fabrics erreichen Interoperabilität durch die Implementierung von standardisierten APIs, Datenmodellen und Protokollen in der integrierten Datenverwaltungsschicht.

Dies erfordert eine umfangreiche Planung im Vorfeld und eine kontinuierliche Verwaltung, um sicherzustellen, dass neue und bestehende Datenquellen nahtlos integriert und über das Data Fabric abgerufen werden können.

Data Meshes erreichen Interoperabilität durch die Übernahme von bereichsbezogenen Designprinzipien, die die Verwendung gemeinsamer Datenformate, APIs und Protokolle für Datenprodukte fördern.

Diese dezentralisierte Datenarchitektur erfordert ein starkes organisatorisches Engagement für Standardisierung und Governance, um Datensilos zu vermeiden und sicherzustellen, dass Datenprodukte problemlos gemeinsam genutzt und über Bereichsgrenzen hinweg integriert werden können.

Durch den Einsatz moderner Datenverwaltungspraktiken und -tools können Unternehmen diese Herausforderungen jedoch entschärfen und den vollen Wert ihrer Datenbestände ausschöpfen.

InterSystems IRIS und InterSystems Data Fabric Studio sind Lösungen, die darauf ausgelegt sind, das wahre Potenzial von Daten für Unternehmen freizusetzen, die mit dem zunehmenden Volumen, der Vielfalt und der Komplexität ihrer Datenbestände zu kämpfen haben.

Indem sie die vorherrschenden Probleme von Daten- und Anwendungssilos angehen, erleichtern diese Lösungen einen integrierten, effizienten und umsetzbaren Ansatz für Daten in Unternehmen.

InterSystems bietet zwei leistungsstarke Lösungen für die Implementierung von Data-Fabric-Architekturen:

InterSystems IRIS dient aufgrund seiner umfassenden Datenmanagement-Funktionen als Kerntechnologie innerhalb einer Data-Fabric-Architektur. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

Datenintegration und -management
InterSystems IRIS bietet robuste Funktionen für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und eignet sich damit hervorragend für die einheitliche Datenzugriffs- und -verwaltungsschicht, die für ein Data Fabric von zentraler Bedeutung ist. Die Fähigkeit, sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenmodelle zu verarbeiten und Transaktionen und gleichzeitige Analysen zu unterstützen, entspricht den Anforderungen an die Flexibilität und Skalierbarkeit einer Data Fabric.

Echtzeit-Analytik und Machine Learning
Mit der integrierten Unterstützung von Echtzeit-Analytik, Business Intelligence und Machine Learning kann InterSystems IRIS fortschrittliche Analysefunktionen direkt in das Data Fabric einbetten und so schnellere Einblicke und Entscheidungen im gesamten Unternehmen ermöglichen.

Interoperabilität und Konnektivität

Die starken Interoperabilitätsfunktionen der Plattform ermöglichen eine einfache Verbindung zwischen unterschiedlichen Systemen und Datenquellen, eine wichtige Voraussetzung für die Schaffung eines nahtlosen Data Fabric. Dazu gehört die Unterstützung verschiedener Datenstandards und -protokolle, die die Kommunikation über verschiedene Umgebungen und Anwendungen hinweg erleichtern.

InterSystems Data Fabric Studio ist eine spezialisierte Lösung, die die Implementierung und Verwaltung von Data-Fabric-Architekturen vereinfacht. Es bietet:

Unified Data Access
Bietet einen zentralen Zugriffspunkt auf alle Unternehmensdaten, unabhängig von Speicherort oder Format, und ermöglicht so eine nahtlose Datenintegration und -verwaltung im gesamten Unternehmen.

Visual Development Environment
Bietet eine intuitive Oberfläche für den Entwurf und die Implementierung von Data-Fabric-Lösungen, wodurch die Komplexität reduziert und die Entwicklungszeit beschleunigt wird.

Advanced Data Services
Bietet integrierte Funktionen für die Datentransformation, das Qualitätsmanagement und die Governance, wodurch konsistente und zuverlässige Daten im gesamten Unternehmen gewährleistet werden.

Skalierbare Architektur
Unterstützt wachsende Datenmengen und sich verändernde Geschäftsanforderungen mit einer hoch skalierbaren und flexiblen Architektur.

Real-time Processing
Ermöglicht Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit und unterstützt so die Entscheidungsfindung.

Während Data Mesh den Schwerpunkt auf dezentrales Dateneigentum und fachbereichsorientiertes Design legt, können die Lösungen von InterSystems eine unterstützende Rolle spielen, insbesondere bei folgenden Aspekten:

Fachbereichsspezifische Datendienste
Sowohl die Funktionen von InterSystems IRIS als auch von Data Fabric Studio können zur Entwicklung und Verwaltung fachbereichsspezifischer Datendienste genutzt werden und unterstützen die Autonomie von Fachbereichen bei der Verwaltung ihrer Datenprodukte. Ihre Skalierbarkeit und Leistung wird den hohen Anforderungen eines fachbereichszentrierten Betriebs gerecht.

Data Governance und Überwachbarkeit
Obwohl Data Mesh für eine dezentrale Governance eintritt, unterstützen die Lösungen von InterSystems dieses Modell, indem sie Tools für Datenqualität, Sicherheit und Compliance bereitstellen, die von einzelnen Fachbereichen genutzt werden können, sowie Funktionen zur Überwachung des Zustands und der Nutzung von Datenprodukten im gesamten Mesh.

Die umfassenden Datenmanagement-Lösungen von InterSystems verkörpern die Zukunft des Datenmanagements, indem sie sich eng an den Prinzipien von Smart Data Fabrics orientieren und daneben Wege zur Implementierung von Data-Mesh-Architekturen aufzeigen.

Durch ihren Schwerpunkt auf der Integration von Analysen, der Kompatibilität von Legacy-Systemen und leistungsstarken Funktionen ebnen diese Lösungen den Weg für Unternehmen, um ein neues Maß an Effizienz, Einblick und Wert aus ihren Datenbeständen zu gewinnen.