Data Mesh

Vom unstrukturierten Data Lake zum strukturierten Data Mesh

Vom Data Lake zum Data Mesh

So bringen Sie Ihre Daten unter Kontrolle

Data Mesh ermöglicht Ihrem Unternehmen, Daten effizienter und effektiver zu nutzen. Hierbei bilden etablierte Cloud-Architekturen, Enterprise Architecture Management und Data Governance unverzichtbare Grundpfeiler.

Wir bieten Lösungen

Die Data Mesh-Struktur beinhaltet viele Bestandteile. Zusammen finden wir heraus, ob und wie diese Modellierungs-Art zu Ihrem Unternehmen und Ihren Herausforderungen passt. Unseren Service richten wir an Ihrem aktuellen Daten-Reifegrad und Ihrer bestehenden oder geplanten Architektur aus.

So erreichen wir unser Ziel

Von 4-Stunden-Workhops und Data Thinking in 2 Tagen über 5 Tage Pilotprojekte bis zum Finden und Aufsetzen einer ersten Data Domain – wir passen uns Ihren Bedürfnissen an.

Das ist unser Schlüssel

Wir unterfüttern Data Mesh mit drei Disziplinen: Cloud-Architekturen, Enterprise Architecture Management und Data Governance und ordnen Ihr Projekt auch in eine passende Daten-Reifegradstufe ein.

Diese Mehrwerte bringt Ihnen der Maibornwolff Data Mesh Blueprint

  1. Skalierbarkeit und Flexibilität: Auf Veränderungen kann iterativ und inkrementell reagiert werden, durch die bereichsübergreifende Vereinheitlichung der Tools
  2. Autonomie und domänenspezifische Dezentralisierung: Jedes Team hat Kontrolle und Verantwortung über die eigenen Daten
  1. Höhere Datenqualität: Klare Aufgabentrennung durch Dezentralisierung der Datenverwaltung und Fokussierung auf Datenprodukte
  2. Bessere Kundenorientierung durch föderalistische Governance: Zielgruppengerechte Berücksichtigung der Endnutzer-Bedürfnisse
Ein Data Mesh Schaubild, dass den Datenfluss zwischen mehreren Domänen aufzeigt. Unterstützt von der dezentralen Verwaltung (Federated Governance), einer Self-Service Datenplattform und unterstützenden Basisdiensten
Der Data mesh Blueprint von MaibornWolff visualisiert.

“Das Architektur-Assessment mit MaibornWolff war entscheidend, um die notwendigen Schritte zur Etablierung einer effektiven Daten-Governance zu identifizieren und uns langfristig zu einem datengetriebenen Unternehmen mit einem Data-Mesh-Ansatz zu entwickeln.”

Thorsten Mohr, Senior Data Analytics Specialist / Digital Transformation Unit, WEPA

Mit Data Thinking kommt Data Mesh in Ihr Unternehmen

Unsere Herangehensweise betrachtet Data Mesh ganzheitlich, indem wir technische, fachliche und organisatorische Aspekte berücksichtigen. Dabei kombinieren wir Data Mesh mit einer durchdachten Data Governance und einem digitalen Data Asset Management. Unser Vorgehen gliedert sich in zwei Phasen:

1. Data Thinking

Bestandsaufnahme & Detailanalyse – Nur wer die Fachlichkeit versteht, trifft fundierte technische Entscheidungen. Deswegen beschäftigen wir uns zuerst mit Ihrem Geschäftsbereich und Ihren Daten-Produkten. Basierend darauf, helfen wir Ihnen, die passenden Data-Domains zu etablieren und Daten-Produkte anderen zur Verfügung zu stellen.

2. Migrationsroadmap

Umsetzungsplan & Empfehlungen – Als Ergebnis erhalten Sie einen fundierten Maßnahmenkatalog, mit Empfehlungen und konkrete Schritte für alle beteiligten Parteien. Diese Migrationsroadmap priorisieren wir gemeinsam mit Ihnen.
Ziehen Sie zusätzlich Vorteile aus unserem umfassenden, branchenübergreifenden Expertenwissen bei der Durchführung von Transformations- und Migrationsprojekten.

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Data Thinking in Aktion

Film ab: Data Thinking Workshop mit Bayernwerk

Bei der Transformation eines unstrukturierten Data Lake in ein strukturiertes Data Mesh muss von Anfang an das Big Picture berücksichtigt werden. Das Video zeigt, wie diese Bestandsanalyse mit Hilfe des Data Thinking Workshop ablaufen kann.

Wir sind für Sie da
Fragen zu Data Governance und Data Mesh?
Rudolf Sauer
Data Architect
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Fragen zu Data Governance und Data Mesh?
Thomas Hengster
IT Architect

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