Kommentar von Andreas Odenkirchen und Martin Whyte, PwC Deutschland Data Mesh – smartes Datenmanagement fürs gesamte Unternehmen

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Ob Prozessautomatisierungen, KI-Lösungen oder Geschäftsmodelle: Die Nutzung und Organisation von Daten entscheiden künftig über die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Martin Whyte, Partner bei PwC Deutschland, und Andreas Odenkirchen, Director bei PwC Deutschland, erklären, wie Unternehmen dezentrale Datenhaltung mit zentralen Richtlinien und Plattformkomponenten erfolgreich kombinieren können.

Agiles Arbeiten statt Silodenken: Was für die Arbeitsorganisation in vielen Unternehmen gilt, lässt sich auch auf den Umgang mit Daten in Unternehmen übertragen. Denn ob Data Warehouse oder Data Lake – immer deutlicher hat sich in den vergangenen Jahren gezeigt, dass die Ära rein zentral organisierter Datensysteme vorbei ist. Je mehr Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten ohne ordnendes Prinzip innerhalb eines Unternehmens entstehen, desto größer, komplexer und unübersichtlicher wird die Organisation und umso schwieriger eine wertschöpfende Nutzung dieser Daten. Die Folge: Der Data Lake wird vom vermeintlichen Wettbewerbsvorteil schnell zum Informationssumpf, mit dem Unternehmen nicht mehr sinnvoll arbeiten können.

Die gute Nachricht: Ein solcher Informationssumpf lässt sich vermeiden – mithilfe des Data Mesh. Dieses Prinzip verfolgt das Ziel, Daten dezentral in den einzelnen Fachbereichen zu managen und von dort mit der gesamten Organisation zu teilen. Dieser Ansatz soll die Komplexität von Datensammlungen reduzieren und die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung erhöhen.

Im Gegensatz zu rein zentralen Organisationsprinzipien verlagert sich in einer Data-Mesh-Datenstruktur die Verantwortung für die Erfassung und Pflege von Daten in die einzelnen Fachabteilungen. Hinter jedem Datenprodukt steht ein Team, das in der jeweiligen Abteilung verortet ist. Es besteht aus einem Product Owner, Fachexperten für den betroffenen Geschäftsprozess, Data Engineers und bei Bedarf Data Scientists. Zentrale Richtlinien und Komponenten wie ein Datenkatalog oder ein Marktplatz stellen sicher, dass Daten und Datenprodukte innerhalb der gesamten Organisation möglichst einfach nutzbar sind.

Ein dezentrales Modell ist besser skalierbar

Der Data-Mesh-Ansatz hat verschiedene Vorteile. Zunächst lassen sich dezentrale Modelle einfacher skalieren. Je mehr datengetriebene Projekte Unternehmen umsetzen, desto eher entwickeln sich Datensilos und werden zum Bottleneck.

Vor allem große Unternehmen und Organisationen mit verschiedenen Geschäftsbereichen kennen das Problem: Zentrale Silos scheitern oftmals daran, die Daten der Fachbereiche zu bekommen. Und selbst wenn sie den Weg in den Data Lake finden, fehlt es oftmals an klaren Konzepten, die verdeutlichen, was mit den Informationen geschehen soll. Die Folge: Viele Daten bleiben ungenutzt.

Es muss jedoch schnell möglich sein, Lösungen für neue Use-Cases zu entwickeln und in Betrieb zu nehmen, um wirtschaftlichen Nutzen aus den Daten zu ziehen. Zu diesem Zweck definieren Unternehmen Datendomänen wie etwa Marketing und Buchhaltung, die eigenständige Datenobjekte verantworten und über einen eigenen Daten-Architekten verfügen.

Hochwertige Datenprodukte

Neben der vereinfachten Skalierbarkeit verbessert Data Mesh auch die Datenqualität. Statt „garbage in, garbage out“ ermöglichen Organisation und Verarbeitung der Daten in den Fachbereichen einen viel zielgerichteteren Umgang. Denn Daten sind kein Rohstoff, sondern ein Produkt. So können schon die einzelnen Fachbereiche eine klare Vorstellung davon entwickeln, welche Produkte oder Services sie aus ihren Daten generieren wollen.

Es entsteht eine hohe Datenqualität, die nötig ist, um Lösungen dauerhaft zu betreiben. Einzelne Fachbereiche stellen nachhaltige Produkte bereit, die im gesamten Unternehmen einfach nutzbar sind. Denn sie enthalten neben Datensätzen auch Konnektoren zu Quellsystemen, Transformationsschritte, Zugangsrechtemanagement sowie die entsprechenden Metadaten und Dokumentationen.

Als Folge der Dezentralisierung sind Data-Mesh-Architekturen in einem höheren Maße auf zentrale Standards und Richtlinien für Datenkataloge oder Datenmarktplätze angewiesen. Nur so stellt das Netzwerk sicher, dass sich die Datenprodukte innerhalb der Organisation vielfältig und effizient nutzen lassen. Zudem ist es sinnvoll, die Rolle eines Data Governance Officers einzurichten, der Richtlinien definiert und sie mit den Daten-Architekten einzelner Bereiche sowie den Verantwortlichen von Datenprodukten abgleicht.

Große Unternehmen gehen voran

Immer mehr Unternehmen folgen dem Data-Mesh-Trend. Das zeigt auch die aktuelle PwC-Studie „Data Mesh – Nur ein Buzzword oder die nächste Generation der Unternehmensdatenplattform?“. Bereits 60 Prozent der Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern setzt künftig auf das noch junge Architekturparadigma. 45 Prozent der Unternehmen mit 500 bis 1.000 Mitarbeitern planen derzeit eine Einführung. Im Rahmen der Studie wurden 152 IT-Führungskräfte aus verschiedenen Branchen zum Reifegrad der Data-&-Analytics-Fähigkeiten ihres Unternehmens und der Nutzung des Data-Mesh-Paradigmas befragt.

Zudem zeigt sich: Die Erwartungen an die positiven Effekte einer Data-Mesh-Einführung sind hoch. 55 Prozent der Befragten rechnen mit einer höheren Datenqualität und der Umsetzung einer größeren Zahl datengetriebener Anwendungsfälle. 51 Prozent der Befragten erhoffen sich verlässlichere Daten, 47 Prozent erwarten eine bessere Zusammenarbeit von Teams. Dabei dürfen Teams die Veränderungen, die mit einer solchen Modernisierung der Datenplattform einhergehen, nicht unterschätzen.

Veränderungen nicht unterschätzen

Denn die Befragung offenbart auch eine starke technikzentrierte Sicht der Unternehmen. So erwarten 69 Prozent der Befragten Veränderungen im Hinblick auf Technologie und Architektur, 61 Prozent rechnen mit angepassten Prozessen und Governance-Strukturen. Jedoch gehen lediglich 34 Prozent davon aus, dass Data Mesh eine Auswirkung auf die Arbeitskultur hat – obwohl gerade die Anpassung von Arbeitsweisen in Fachabteilungen außerhalb der IT ein wesentlich zum Erfolg eines solchen dezentralen Data-Mesh-Konzepts beiträgt.

Fest steht: Data Mesh ist ein spannender Einsatz, der die Datenorganisation in Unternehmen revolutioniert und Datenanalysefähigkeiten in Organisationen viel breiter aufstellt.

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