Die Verwaltung, Verarbeitung und Analyse von Daten in verschiedenen Teams und Bereichen stellt für moderne Unternehmen eine große Herausforderung dar. Daten werden heute als strategisches Gut betrachtet, und ihre effektive Nutzung ist von entscheidender Bedeutung. Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens sowie der wachsenden Nachfrage nach KI-Implementierungsprojekten sind Daten für die Entwicklung skalierbarer und innovativer Lösungen unerlässlich geworden. Eine der dringendsten Herausforderungen für Unternehmen ist jedoch das Erreichen von Datenagilität - die Fähigkeit, Daten über mehrere Teams und Bereiche hinweg effizient zu verwalten, zu verarbeiten und zu analysieren.

Die Kombination der Data Mesh-Prinzipien mit Microsoft Fabric und Microsoft Purview bietet leistungsstarke Lösungen für die Bewältigung von Datenproblemen wie Datensilos, minderwertige Datenqualität und ineffiziente Datenverwaltung und -steuerung.

Erreicht wird dies durch einen dezentralisierten, bereichsorientierten Ansatz für die Datenverwaltung und durch die Bereitstellung einer robusten Plattform für Datenintegration, Analytik, künstliche Intelligenz und eine Reihe innovativer Lösungen für Data Governance, Sicherheit und Compliance.

Was ist Data Mesh?  

Data Mesh stellt einen transformativen Ansatz für die Datenarchitektur dar, der von der zentralisierten Datenverwaltung zu einem dezentralisierten, bereichsorientierten Modell übergeht. Diese Methode beseitigt die Abhängigkeit von einer einzigen, monolithischen Datenplattform, die von einem zentralen Team verwaltet wird. Stattdessen wird das Eigentum und die Verwaltung der Daten auf verschiedene Geschäftsbereiche verteilt. Jede Domäne übernimmt die Verantwortung für ihre jeweiligen Datenprodukte, die von anderen Domänen innerhalb des Unternehmens gemeinsam genutzt werden können.

Data Mesh hilft Unternehmen, Datensilos zu beseitigen und die Zusammenarbeit zu fördern. Es ermöglicht Teams, ihre Daten unabhängig zu verwalten und dabei Governance-Prinzipien zu befolgen. Mit dieser Methode können Fachteams Datenprodukte effizient erstellen, verarbeiten und gemeinsam nutzen, was die Bereitstellung von Erkenntnissen beschleunigt und eine skalierbare KI-Implementierung unterstützt.

Schlüsselprinzipien des Datennetzes  

Der Data Mesh-Architektur liegen vier Grundprinzipien zugrunde:  

1. Bereichsorientiertes Dateneigentum: Das Prinzip des bereichsorientierten Dateneigentums in einer Data-Mesh-Architektur dezentralisiert die Datenverwaltung, indem es die Verantwortung den einzelnen Geschäftsbereichen zuweist und so sicherstellt, dass diejenigen, die am nächsten an den Daten dran sind, deren Qualität und Relevanz erhalten. Dieser Ansatz fördert die Autonomie und Verantwortlichkeit innerhalb der einzelnen Bereiche und ermöglicht flexiblere und maßgeschneiderte Datenlösungen.

2. Daten als Produkt: In einer Data-Mesh-Architektur werden Daten als ein Produkt mit einem eigenen Lebenszyklus betrachtet. Jeder Bereich ist dafür verantwortlich, die Qualität, Zuverlässigkeit und Zugänglichkeit seiner Daten für interne und externe Interessengruppen sicherzustellen. Durch die Verwaltung von Daten mit der gleichen Sorgfalt wie bei jedem anderen Produkt wird sichergestellt, dass sie auffindbar, zuverlässig und nutzbar bleiben und somit einen eindeutigen Wert für ihre Nutzer darstellen.

3. Selbstbedienungs-Datenplattform: Ein Data Mesh erleichtert die Entwicklung von Self-Service-Datenplattformen, die Domänenteams mit den notwendigen Werkzeugen und der Infrastruktur ausstatten, um ihre Daten unabhängig zu verwalten und gemeinsam zu nutzen. Das Kernprinzip einer Self-Service-Datenplattform innerhalb eines Data-Mesh-Frameworks ermöglicht es Domänenteams, Datenprodukte autonom zu erstellen, zu teilen und zu nutzen, ohne von einem zentralisierten Datenteam abhängig zu sein. Diese Methodik mindert Engpässe und verbessert die datengesteuerte Entscheidungsfindung, indem sie den Teams die wesentlichen Tools und Infrastrukturen direkt zur Verfügung stellt.

4. Federated Computational Governance: Data Mesh verwendet ein föderiertes Governance-Modell, um die Konsistenz und Compliance im gesamten Unternehmen zu gewährleisten. Dieses Modell legt globale Standards und Richtlinien für die Datenverwaltung fest und lässt gleichzeitig Flexibilität innerhalb der einzelnen Bereiche zu. Das Prinzip der föderierten computergestützten Governance innerhalb einer Data Mesh-Architektur stellt sicher, dass Governance-Richtlinien durch automatisierte, gemeinsame Regeln durchgesetzt werden, die in Datenprodukte und -domänen eingebettet sind. Dieser Ansatz schafft ein Gleichgewicht zwischen zentraler Aufsicht und lokaler Autonomie und ermöglicht es den Teams der einzelnen Bereiche, allgemeine Richtlinien zu befolgen und gleichzeitig Entscheidungen zu treffen, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen.

Microsoft Fabric: Eine Datenplattform für skalierbare KI-Implementierung  

Ein entscheidender Faktor für die Data Mesh-Architektur ist das Vorhandensein moderner Datenplattformen, die eine verteilte Datenverwaltung und -verarbeitung ermöglichen. Microsoft Fabric ist eine robuste Software-as-a-Service (SaaS)-Plattform in der Cloud, die speziell dafür entwickelt wurde, Unternehmen bei der Implementierung von Data Mesh zu unterstützen und so die Agilität und Skalierbarkeit ihrer Daten zu verbessern.

Überblick über Microsoft Fabric  

Microsoft Fabric ist eine umfassende browserbasierte Datenplattform, die Unternehmen die notwendigen Tools und Infrastrukturen für eine effiziente Datenverwaltung, -freigabe und -analyse über mehrere Domänen hinweg bietet. Mit Funktionen wie Lakehouses, Notebooks und Workspaces ermöglicht Microsoft Fabric Unternehmen den Aufbau eines flexiblen und skalierbaren Datenökosystems, das Anwendungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unterstützt.

Ein wesentlicher Vorteil von Microsoft Fabric ist die nahtlose Integration mit anderen Microsoft-Diensten, wie Power BI für die Datenvisualisierung und Microsoft Purview für die Datenverwaltung. Diese Integration erleichtert Unternehmen die umfassende Verwaltung ihrer Daten, die die Datenaufnahme, -verarbeitung, -analyse und -verwaltung umfasst.

Erstellen von Domains und Subdomains in Microsoft Fabric  

Ein wesentliches Merkmal von Microsoft Fabric ist die Möglichkeit, Domänen und Subdomänen innerhalb der Plattform einzurichten. In Fabric bezeichnet eine Domäne eine Geschäftseinheit oder Abteilung, die für den Besitz und die Verwaltung ihrer Daten verantwortlich ist. Subdomänen erleichtern die weitere Segmentierung komplizierter Geschäftsbereiche.

So kann ein Unternehmen beispielsweise eine eigene Domäne für die Lieferkettenplanung einrichten, die Subdomänen umfasst, die sich auf bestimmte Bereiche wie Bedarfsmanagement und Bestandskontrolle konzentrieren. Sowohl Domänen als auch Subdomänen sind vollständig anpassbar und ermöglichen es Unternehmen, den Teammitgliedern mithilfe von Azure Active Directory oder Microsoft Entra ID Rollen und Verantwortlichkeiten zuzuweisen.

Nach der Einrichtung einer Domäne können die Benutzer Lakehouses, Notebooks und Datenprodukte erstellen und so eine effektive Datenverwaltung und -analyse ermöglichen. Die Lakehouse-Architektur innerhalb von Microsoft Fabric unterstützt die Speicherung von strukturierten und unstrukturierten Daten auf skalierbare und kosteneffiziente Weise. Gleichzeitig bieten Notebooks eine kollaborative Umgebung, in der Data Engineers und Data Scientists nahtlos mit Daten interagieren können.

Rollenbasierte Zugriffskontrolle und Governance  

Microsoft Fabric bietet in Verbindung mit Microsoft Purview und EntraID eine genaue Kontrolle über den Datenzugriff und die Governance durch ein rollenbasiertes Zugriffskontrollsystem (RBAC). Organisationen können Teammitgliedern auf verschiedenen Ebenen der Plattform Rollen wie Administrator, Mitwirkender, Mitglied und Betrachter zuweisen, einschließlich Mieter-, Domänen-, Arbeitsbereichs- und Elementebene.

Dieses Maß an Kontrolle stellt sicher, dass nur autorisiertes Personal auf sensible Informationen zugreifen kann, und erleichtert gleichzeitig die gemeinsame Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen. Darüber hinaus ermöglicht die Integration mit Microsoft Purview Organisationen die Implementierung einer föderierten Computer-Governance, wodurch gewährleistet wird, dass Datenprodukte Qualitätsstandards und Datenanforderungen entsprechen.

Der Geschäftswert von Data Mesh und Microsoft Fabric  

Durch die Implementierung einer Data Mesh-Architektur und die Nutzung fortschrittlicher Datenplattformen wie Microsoft Fabric kann Ihr Unternehmen zahlreiche Herausforderungen, die mit herkömmlichen, zentralisierten Datenverwaltungsmethoden verbunden sind, effektiv angehen, insbesondere im Hinblick auf eine skalierbare KI-Bereitstellung.

Verbesserte Datenflexibilität  

Data Mesh verbessert die Datenflexibilität, indem es die Eigentumsverhältnisse dezentralisiert und die Verwaltung der Datenprodukte den Domänen-Teams überlässt, wodurch Engpässe reduziert und die Bereitstellung von Erkenntnissen beschleunigt werden. Dies ist entscheidend für KI und maschinelles Lernen, die hochwertige Echtzeitdaten für Training und Vorhersagen benötigen.

Microsoft Fabric ermöglicht die schnelle Erstellung und gemeinsame Nutzung von Datenprodukten wie Tabellen, Datensätzen und Berichten in verschiedenen Teams. Diese Agilität hilft Unternehmen, schnell auf geschäftliche Veränderungen zu reagieren und KI-getriebene Innovationschancen zu ergreifen.

Aufbrechen von Datensilos  

Data Mesh zielt darauf ab, Datensilos zu beseitigen, indem es die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und die gemeinsame Nutzung von Daten über verschiedene Bereiche hinweg fördert. In einem herkömmlichen zentralisierten Datenmodell verwalten verschiedene Teams ihre Daten oft unabhängig voneinander, was zu Ineffizienz und Doppelarbeit führen kann. Mit Data Mesh ist jeder Bereich für seine Daten verantwortlich, aber die Daten können mit anderen Bereichen geteilt und integriert werden, um neue Datenprodukte und Erkenntnisse zu schaffen.

So kann z. B. ein Bereich für die Planung der Lieferkette ein Datenprodukt entwickeln, mit dem sich die Lagerbestände verfolgen lassen, und dieses mit einem Bereich für die Verwaltung von Bestellungen gemeinsam nutzen, um Beschaffungsentscheidungen zu optimieren. Der bereichsübergreifende Datenaustausch erleichtert die Zusammenarbeit und ermöglicht es Unternehmen, mehr Nutzen aus ihren Daten zu ziehen.

Skalierbare AI-Implementierung  

Die Integration von Data Mesh mit Microsoft Fabric ermöglicht es Unternehmen, umfangreiche KI-Anwendungsfälle effizient zu implementieren. Data Mesh bietet eine flexible, dezentralisierte Datenarchitektur, die es Teams ermöglicht, mit KI- und maschinellen Lernmodellen zu experimentieren, ohne dass sie mit Einschränkungen beim Datenzugriff oder der Governance konfrontiert werden. Gleichzeitig stellt Microsoft Fabric die notwendige Infrastruktur und die Tools zur Unterstützung von KI-Workflows bereit, die Dateneingabe, Verarbeitung, Modelltraining und Bereitstellung umfassen.

Durch die Erstellung skalierbarer Datenprodukte und die Erleichterung ihres bereichsübergreifenden Austauschs können Unternehmen neue KI-gestützte Erkenntnisse gewinnen und ihre Entscheidungsprozesse verbessern. Diese Integration kann die Abläufe in der Lieferkette optimieren, das Kundenerlebnis verbessern und zukünftige Trends vorhersagen. Die Kombination von Data Mesh und Microsoft Fabric schafft die Grundlage für skalierbare KI-Implementierungen, die einen greifbaren geschäftlichen Nutzen bringen.

Smarteres Datenmanagement für eine stärkere Datenstrategie

Stellen Sie sich eine reibungslose Umgebung für die Zusammenarbeit vor, in der Daten frei und präzise fließen und sich an die wachsenden Anforderungen Ihres Unternehmens anpassen lassen. Durch die Implementierung einer datengesteuerten Strategie, die von Data Mesh und Microsoft Fabric unterstützt wird, kann Ihr Unternehmen:  

Bauen Sie Barrieren ab: Bringen Sie Ihre Teams dazu, mehr zusammenzuarbeiten.    

Bereinigen Sie Ihre Daten: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten zuverlässig und vertrauenswürdig sind.    

Beschleunigen Sie den Einblick: Erhalten Sie schneller Antworten, damit Sie bessere Entscheidungen treffen können.    

Power up AI: Energie für Ihre KI- und Machine-Learning-Projekte.    

Rationalisieren Sie Ihre Arbeit: Sparen Sie Zeit und Geld mit automatisierten Prozessen.    

Wachstum fördern: Treffen Sie datengestützte Entscheidungen, die Ihr Unternehmen voranbringen.  

Sie möchten Ihre Datenstrategie verbessern und Ihr Unternehmen umgestalten? Kontaktieren Sie uns noch heute und erfahren Sie, wie wir Ihnen helfen können.