Welche Kriterien entscheiden über die Wahl zwischen einem Data Mesh und einer Data Fabric Architektur?
Die Wahl zwischen Data Mesh und Data Fabric hängt davon ab, ob die Herausforderung primär organisatorischer oder technischer Natur ist. Während Data Mesh einen Paradigmenwechsel in der Verantwortung und Ownership vorsieht, setzt Data Fabric auf eine technologische Schicht zur Integration heterogener Datenquellen.
Die folgenden Kriterien bestimmen die Eignung der jeweiligen Architektur:
| Kriterium | Data Mesh | Data Fabric |
|---|---|---|
| Primärer Hebel | Organisatorische Restrukturierung | Technologische Automatisierung |
| Datenhoheit | Dezentral bei den Fachdomänen | Zentral über eine virtuelle Schicht |
| Governance | Föderiert (gemeinsame Standards) | Zentral gesteuert |
| Komplexität | Hoch (kultureller Wandel nötig) | Mittel (Tooling-Implementierung) |
| Zielsetzung | Skalierbarkeit durch Domänen | Konsolidierung von Datensilos |
Ein Data Mesh ist die richtige Wahl, wenn die Organisation über eine hohe Anzahl an komplexen, unabhängigen Geschäftsbereichen verfügt, die jeweils tiefes Domänenwissen besitzen. Hier behandeln wir Daten als Produkt ("Data as a Product"). Die Verantwortung für Qualität und Bereitstellung liegt direkt beim produzierenden Team. Dies erfordert eine reife DevOps-Kultur und eine entsprechende Infrastruktur im Bereich Data Engineering, um die Domänen bei der Bereitstellung zu unterstützen.
Eine Data Fabric hingegen ist vorzuziehen, wenn die technische Fragmentierung im Vordergrund steht. Sie nutzt Metadaten-Management und automatisierte Integration, um Daten über verschiedene Speicherorte hinweg virtuell verfügbar zu machen, ohne die physische Struktur der Datenquellen ändern zu müssen. Dies ist effektiv in Unternehmen mit einer starken zentralen IT-Steuerung und einer Vielzahl an Legacy-Systemen.
Die Entscheidung lässt sich an der Frage festmachen: Liegt das Problem an der mangelnden Kommunikation und Verantwortung zwischen den Abteilungen (Mesh) oder an der technischen Unfähigkeit, Daten effizient zu verknüpfen (Fabric)?
Wir empfehlen: Setzen Sie auf Data Fabric, wenn Sie schnell Ergebnisse durch technische Integration benötigen, ohne die Organisationsstruktur zu verändern. Wählen Sie Data Mesh nur dann, wenn Sie bereit sind, die Datenverantwortung konsequent in die Fachbereiche zu verschieben, da ein technisches Mesh ohne kulturellen Wandel in der Praxis scheitert.
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