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Data Mesh – Die nächste Generation der Enterprise Datenplattform?

PwC-Studie 2022: Datenplattformen im Wandel

Ihr Experte für Fragen

Martin Whyte ist Ihr Experte für Data Meshs bei PwC Deutschland

Martin Whyte
Partner im Bereich Data & Analytics bei PwC Deutschland
Tel.: +49 221 2084-564
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Die Datenplattform der Zukunft ist gleichzeitig dezentral und zentral

Daten sind das Fundament für Prozessautomatisierungen, KI-Lösungen und datengetriebene Geschäftsmodelle. Je mehr Anwendungsfälle auf Basis von Daten im operativen Geschäft umgesetzt werden sollen, desto stärker zeigen sich jedoch die Schwächen rein zentraler Ansätze wie dem Data Warehouse und dem Data Lake. Sie sind nur begrenzt skalierbar und sorgen für organisatorische Bottlenecks. Kein Wunder, dass viele Unternehmen aktuell ihre Datenmanagement-Technologien modernisieren und ihre Data Engineering und Data Science Teams vergrößern. Ein viel beachtetes Konzept für eine neue Ordnung ist das sogenannte Data Mesh. Es kombiniert eine dezentrale Datenhaltung mit zentralen Richtlinien und Plattform-Komponenten.

„Um Daten besser zu nutzen, müssen Unternehmen auf neue technische und organisatorische Prinzipien setzen. Voraussetzung dafür ist eine Strategie, die auch Auswirkungen auf die gesamte Organisation berücksichtigt.“

Martin Whyte, Partner im Bereich Data & Analytics bei PwC Deutschland

Die Studie im Überblick

Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse – die Schwächen zentralisierter Ansätze

Die technische Infrastruktur und die organisatorischen Herangehensweisen für den Umgang mit Daten stehen vor der nächsten Evolutionsstufe. Seit den 1990er Jahren haben Unternehmen Daten für analytische Zwecke in zentralen Datenplattformen gehalten – sogenannten Data Warehouses. Als Reaktion auf das Phänomen rasant wachsender Datenbestände trat das Konzept der Data Lakes hinzu. Es ist als Speicher für beliebige Daten ausgelegt und wird häufig parallel zu einem Data Warehouse, teils auch integriert als Data Lakehouse, betrieben.

Mit der steigenden Zahl vielversprechender Anwendungsfälle für datengetriebene Lösungen zeigen sich die Schwächen zentralisierter Ansätze. Sie sind der wachsenden Zahl an Use Cases nicht gewachsen.

Drei Grundsätze für einen größeren Nutzen von Data & Analytics

Damit Daten einen größeren Nutzen für das operative Geschäft bringen, treiben Data & Analytics-Verantwortliche eine dezentrale Reorganisation ihrer Datenplattform und ihrer Teams voran. Drei Grundsätze motivieren die aktuelle Evolution des Data & Analytics-Bereichs:

  1. Skalierbare Entwicklung von Daten-Anwendungen
    Es muss schnell möglich sein, Lösungen für neue Use Cases zur Datennutzung zu entwickeln und in Betrieb zu nehmen.
  2. Hochqualitative und vertrauenswürdige Daten
    Um Daten-Lösungen dauerhaft zu betreiben, muss auch dauerhaft eine hohe Datenqualität sichergestellt sein – kein „Garbage in, Garbage out“.
  3. Effiziente Verwaltung von Daten und Anwendungsfällen
    Eine breiter angelegte Bereitstellung und Nutzung von Daten innerhalb einer Organisation erfordert einen höheren Grad an Richtlinien und Standards.

Das Data Mesh geht als neues Architekturparadigma für Datenplattformen auf diese Erfordernisse ein. Nur zwei Prozent der Befragten erwarten durch eine Implementierung keine Vorteile.

Wechselwirkung zwischen dem Data-Mesh-Prinzip und der Arbeitskultur wird unterschätzt

Fast 70 Prozent der Befragten gehen davon aus, dass das Konzept die Datenarchitektur und -technologie ihres Unternehmens verändert. Nur ein Drittel rechnet allerdings auch mit einer veränderten Arbeitskultur – obwohl sie ein Schlüsselelement des Data-Mesh-Konzepts ist.

In Hinblick auf die Einführung eines Data Meshs nehmen große Unternehmen eine Vorreiterrolle ein. Bereits 60 Prozent der Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitenden haben Data-Mesh-Prinzipien zumindest teilweise etabliert. Bei kleineren Unternehmen liegt der Anteil lediglich bei 34 Prozent. Eins von zehn Unternehmen hat das Konzept intern bereits diskutiert, plant aber derzeit keine Einführung.

Auch im Bereich Self Service gibt es Nachholbedarf: Rund 90 Prozent der Firmen verfügen zwar über spezialisierte Teams für die Datenanalyse. Lediglich acht Prozent bieten ihren Mitarbeitenden aber die Möglichkeit, eigenständig und ad hoc Datenanalysen zu erstellen.

Infografik zur PwC-Studie 2022 „Datenplattformen im Wandel“

Dezentrale Prinzipien einer modernen Datenplattform

Unternehmensbereiche verwalten, verarbeiten und nutzen Daten dezentral
Das Unternehmen definiert Daten-Domänen für Bereiche wie Marketing und Buchhaltung, die Datenobjekte in ihren Bereichen verantworten. Jede Domäne verfügt über einen Daten-Architekten.

Jeder Bereich erstellt und teilt verwertbare Datenprodukte im gesamten Unternehmen
Datenprodukte werden auf einfache Weise für Mitarbeitende innerhalb der gesamten Organisation bereitgestellt. Sie enthalten neben Datensätzen auch Konnektoren zu Quellsystemen, Transformationsschritte, und ein Rechtemanagement.

Autonome, interdisziplinäre Teams erstellen und betreiben Datenprodukte
Hinter jedem Datenprodukt steht ein Team, das in der jeweiligen Datendomäne verortet ist. Es besteht aus einem Product Owner, Fachexperten für den betroffenen Geschäftsprozess, Data Engineers, und bei Bedarf Data Scientists.

Datenproduktteams setzen auf eingespielte DataOps-Praktiken
Datenproduktteams nutzen DataOps – eine Reihe von Praktiken, die effiziente Datenoperationen und qualitativ hochwertige Datenprodukte sicherstellen. DataOps wendet agile und DevOps-Prinzipien auf Data Engineering & Analytics an.

Zentrale Prinzipien einer Next-Gen-Datenplattform

Ein zentraler Datenkatalog enthält alle Metadaten über Daten und Anwendungsfälle
Das Unternehmen richtet einen zentralen Datenkatalog ein. Er schafft Sichtbarkeit für Datenprodukte sowie Rohdaten und bildet gleichzeitig das technische Rückgrat für einen Datenmarktplatz und eine virtuelle Schicht für die Datenintegration.

Über einen Datenmarktplatz lassen sich Datenprodukte einfach finden und abrufen
Ein zentraler Datenmarktplatz erleichtert es den Nutzern, Datenprodukte zu finden und einzusetzen. Der Marktplatz funktioniert ähnlich wie ein Online-Shop und enthält neben einer Suche auch ein Empfehlungssystem.

Der Zugriff auf Datenprodukte ist größtenteils virtualisiert
Um die technische Komplexität der integrierten verteilten Datenprodukte vor den Nutzern zu verbergen, verfügt die zentrale Datenplattform über eine teilweise virtualisierte Integrationsschicht. Sie verbindet die dezentral verwalteten Datenprodukte mit dem zentralen Datenmarktplatz.

Data-Governance-Regeln werden zentral für alle Datenprodukte sichergestellt
Die Organisation richtet die Rolle eines Data Governance Officers ein, der Datenrichtlinien definiert und sie mit den Daten-Architekten einzelner Bereiche sowie den Verantwortlichen von Datenprodukten abgleicht.

Vier Schritte auf dem Weg zur Datenplattform der nächsten Generation

„Die Dezentralisierung der Datenplattform ist ein wichtiger Schritt, um Data & Analytics-Fähigkeiten im Unternehmen in die Fläche zu bringen und stärkeren Nutzen aus Daten zu ziehen.“

Andreas Odenkirchen,Senior Manager im Bereich Data & Analytics bei PwC Deutschland

Die Methodik

Grundlage der Studie ist eine Online-Befragung, die zwischen Dezember 2021 und Januar 2022 von PwC Deutschland in Kooperation mit Statista durchgeführt wurde. Teilgenommen haben insgesamt 152 IT-Führungskräfte aus verschiedenen Branchen, deren Unternehmen in Deutschland mit mindestens 500 Mitarbeiter:innen vertreten sind. Die Umfrage bestand aus Multiple-Choice-Fragen, die auf den Reifegrad von Data & Analytics im Unternehmen sowie den Einsatz eines Data Mesh abzielten.

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Stephan Bautz

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