Data Mesh: Unternehmensdaten schneller finden und effizienter nutzen

Die Ausgangslage: Heterogene Datenlandschaft und Verantwortlichkeiten, Qualität und Nutzbarkeit der Daten

Die REWE Group stand vor der Herausforderung, die Unternehmensdaten für operative und analytische Prozesse schneller und besser nutzbar zu machen. Die historisch gewachsene Datenlandschaft erschwerte die direkte Bereitstellung passgenauer Daten für operative und analytische Prozesse. 

Die Vision: Datenkonsumenten sollten in der Lage sein, kuratierte Daten selbstständig und einfach zu „shoppen“ - wie Waren im Supermarkt. Das Data Mesh-Konzept versprach als modernes Datenmanagement-Paradigma die passende Lösung. An die Stelle eines großen zentralen Datenmodells sollten viele kleine kuratierte Datenprodukte treten – versehen mit klaren Verantwortlichkeiten und implementiert auf einer Self-Service-Datenplattform. 

Neben der Datennutzung im Self-Service sollten manuelle, arbeitsintensive Prozesse rund um die Datenaufbereitung und -bereitstellung automatisiert werden. Ziel war es, dieses neue Konzept bei der REWE Group zu pilotieren und die anschließende Skalierung vorzubereiten.

Unser Ansatz: Data Mesh-Prinzipien in der Datenplattform verankern und anhand erster Datenprodukte evaluieren

Im Mittelpunkt des Projekts stand ein Data Mesh-Ansatz, der sich von Anfang an am geschäftlichen Mehrwert ausrichtet. Es galt, Daten als Produkte im Unternehmen zu etablieren, die Datenverantwortung in fachlichen Datendomänen zu verankern, Self-Service-Datennutzung zu ermöglichen, und grundlegende Data Governance in der Datenplattform automatisiert sicherzustellen.

Die Pilotierung des auf die REWE Group zugeschnittenen Data Mesh Konzepts erfolgte anhand ausgewählter Datenprodukte, die mithilfe von Datenlandkarten pro Datendomäne wertorientiert priorisiert wurden. Einige Datenprodukte wurden anhand der fachlichen Anforderungen in der Datenplattform technisch neu implementiert, während andere bereits existierten und somit direkt im Datenkatalog publiziert werden konnten. 

Zur einfachen Nutzbarkeit der Datenprodukte wurden neue Data Shopping-Prozesse in der Governance- und Katalog-Plattform Collibra und der Datenplattform Snowflake umgesetzt. Dazu gehörten beispielsweise automatisierte Zugriffsberechtigungen sowie Datenqualitäts-Zertifizierungen. Zur Vorbereitung der Skalierung des Data Mesh bei der REWE Group wurde zudem ein umfassender Change und Enablement-Plan entworfen, sowie ein Data Board als Steuerungs-Gremium ins Leben gerufen. So gewann das Projektteam nicht nur die volle Unterstützung des Managements, sondern stellte auch eine aktive Beteiligung der Fachbereiche sicher.

Warum PwC?

Die Implementierung eines Data Mesh ist keine reine Technologie-Frage, sondern vor allem eine organisatorische Transformation. PwC verbindet tiefgehende Branchen-Expertise mit technischer Exzellenz in der Konzeption und Implementierung moderner Datenplattformen sowie effektiven Change-Management Methoden. Unsere Experten sind mit Data Mesh-Ansätzen vertraut und wenden diese bereits seit einigen Jahren in Unternehmen an. Mit PwC profitieren Sie von einem interdisziplinären Team, das sowohl technisch mit anpackt und mit Ihnen eine funktionierende Plattform aufbaut, als auch den richtigen organisatorischen Rahmen schafft und Ihre Mitarbeitenden befähigt, damit Sie langfristig erfolgreich sind.

Der Mehrwert:

Durch die Pilotierung des Data Meshs bei der REWE Group wurde der Mehrwert des Konzepts in der Praxis bewiesen und somit der Grundstein für die unternehmensweite Skalierung gelegt und entschieden. Der Datenkatalog ermöglicht das schnellere Auffinden von relevanten Datenprodukten. Durch Data Shopping werden die Datenprodukte schnell und effizient zur Verfügung gestellt. Datenqualitätschecks steigern kontinuierlich die Verlässlichkeit der Daten, um eine zuverlässige Steuerung der Geschäftsprozesse sicherzustellen und neue Analysen und KI-Anwendungsfälle zu ermöglichen.