Data Mesh – der nächste Schritt zur datenorientierten Organisation

Datengetriebene Geschäftsmodelle stehen ganz oben auf der Agenda vieler österreichischer Unternehmen. Doch mit der wachsenden Menge und Vielfalt von Daten geraten klassische, zentralisierte Architekturen häufig an ihre Grenzen. Ein Konzept, das aktuell viel Aufmerksamkeit erhält, ist das sogenannte „Data Mesh“. Doch eignet sich dieser Ansatz tatsächlich als tragfähige Grundlage für zukunftsfähige Datenarchitekturen?

Data Mesh ist eine dezentrale Datenarchitektur, die Daten nicht zentral in einem Data Warehouse oder Data Lake sammelt, sondern in domänenorientierten Teams organisiert. Diese Teams sind für ihre eigenen Datenprodukte eigenständig verantwortlich und verwalten ihre Daten nach definierten Standards. Dabei steht die Idee der Produktorientierung im Vordergrund: Daten werden nicht mehr als Nebenprodukt, sondern als zentrales Produkt betrachtet, das unternehmensweit konsumiert werden kann.

Ein wesentliches Ziel von Data Mesh ist es, Skalierungsprobleme traditioneller Architekturen zu überwinden und gleichzeitig Agilität und Geschwindigkeit in der Datennutzung zu erhöhen. Der dezentrale Ansatz reduziert die Abhängigkeiten von zentralen Teams und ermöglicht es Fachabteilungen, schneller auf spezifische Anforderungen zu reagieren. Gleichzeitig werden Verantwortlichkeiten klarer verteilt, wodurch sich auch die Datenqualität verbessern soll.

Data Mesh bietet enormes Potenzial, bislang ungenutzte oder schlecht erschlossene Daten effizienter nutzbar zu machen. Gerade in komplexen Unternehmensstrukturen schlummern oft große Mengen wertvoller Daten, die durch zentrale Strukturen schwer zugänglich oder wenig transparent sind. Mit Data Mesh können diese Daten leichter identifiziert, erschlossen und aktiv genutzt werden.

Zudem schafft Data Mesh ideale Bedingungen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Durch den autonomen Ansatz und die verbesserte Datenqualität der einzelnen Domänen wird der Zugang zu hochwertigen, domänenspezifischen Datensätzen erleichtert. KI-Modelle können so schneller entwickelt, getestet und implementiert werden. Dies eröffnet enorme Innovationspotentiale in Bereichen wie Predictive Maintenance, personalisiertem Marketing, intelligenter Logistik oder automatisierter Entscheidungsunterstützung.

Ein österreichischer Handelskonzern beispielsweise setzt bereits auf Data Mesh, um die Datenverfügbarkeit für Marketing und Logistik effizienter zu gestalten. Die einzelnen Abteilungen erstellen und verwalten ihre Datensätze selbständig, während ein zentrales Governance-Team Standards hinsichtlich Datenschutz, Zugriffsrechten und Qualitätssicherung vorgibt.

Ein weiteres Beispiel liefert ein Finanzinstitut aus Wien: Hier nutzt man den Data-Mesh-Ansatz, um regulatorische Anforderungen flexibler erfüllen zu können. Domänenexperten definieren ihre Compliance-relevanten Datensätze eigenständig und können so schnell und unabhängig auf Änderungen in der Regulierung reagieren, ohne auf zentrale Freigaben warten zu müssen.

Trotz der Vorteile bringt Data Mesh einige Herausforderungen mit sich. Die Umstellung auf eine dezentrale Organisation der Datenlandschaft erfordert tiefgreifende organisatorische und kulturelle Veränderungen. Mitarbeiter müssen neue Rollen und Verantwortlichkeiten übernehmen, und auch fachliche Skills in Bereichen wie Datenmanagement und Governance sind entscheidend. Die Gefahr der Bildung neuer Datensilos oder von Dateninkonsistenzen muss aktiv adressiert werden.

Ein zentraler Erfolgsfaktor bei der Implementierung von Data Mesh ist eine gut durchdachte Governance-Struktur. Sie sollte klare Standards für Datenschutz, Zugriffsrechte, Datenqualität und Interoperabilität festlegen. Dabei gilt es, eine Balance zwischen Autonomie der einzelnen Datendomänen und zentraler Steuerung sicherzustellen. Durch eine effektive Governance lassen sich typische Fallstricke wie Inkonsistenzen, Datensilos und Compliance-Probleme vermeiden.

Data Mesh ist zweifellos eine spannende Entwicklung in der Welt der Datenarchitekturen. IT-Führungskräfte haben mit diesem Konzept die Chance, Innovation aktiv voranzutreiben und ihre Unternehmen agiler und wettbewerbsfähiger zu gestalten. Doch die Einführung erfordert nicht nur technologische Anpassungen, sondern auch eine bewusste kulturelle und organisatorische Weiterentwicklung. Wer bereit ist, diesen Schritt konsequent zu gehen, könnte mit Data Mesh langfristig erheblichen Mehrwert schaffen und neue Wege für datengetriebene Geschäftsmodelle und Innovationen ebnen.