Einführung eines Data Meshs

Ausgangssituation

Unser Kunde, ein FMCG-Unternehmen aus Süddeutschland, stand vor erheblichen Herausforderungen, die durch Datensilos, mangelnde Datenkompetenz und eine zentralisierte Datenverantwortung verursacht wurden. Diese Faktoren wirkten als Engpass und erschwerten die Effizienz im Unternehmen.

Die rasche technische Weiterentwicklung sowie die veränderten Marktanforderungen machten es notwendig, die Effizienz bei Dateninitiativen deutlich zu steigern und einen höheren Grad an Formalisierung einzuführen.

Darüber hinaus belasteten die Vielzahl an Baustellen im Bereich Data und die zunehmende Komplexität der Themen die zentralisierte Fachabteilung stark und erschwerte die gezielte Weiterentwicklung der Kompetenzen, da neben dem Tagesgeschäft kaum Zeit dafür blieb.

Anhand der Herausforderungen und der bestehenden Unternehmensstrategie konnten wir unseren Kunden von den Vorteilen eines Data Mesh Ansatzes überzeugen.

Herausforderung

Die Herausforderungen bei der Umsetzung dieses Projekts waren erheblich. Es fehlte im Unternehmen an klar definierten Zuständigkeiten, was dazu führte, dass niemand die Verantwortung für die notwendigen Schritte übernehmen wollte.

Weiterhin waren erforderliche technische Kompetenzen kaum vorhanden, was die Umsetzung zusätzlich erschwerte.

Die gesamte Dateninfrastruktur stellte sich als eine riesige Blackbox dar: Es gab kaum Transparenz, und niemand fühlte sich für die Verwaltung oder den Zustand der Daten verantwortlich. Diese Faktoren zusammen führten zu erheblichen Verzögerungen, Reibungen und Qualitätsproblemen bei der Arbeit mit Daten.

Herangehensweise

Bei der Einführung des Data Meshes sind wir strukturiert vorgegangen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Aspekte berücksichtigt wurden.

Zunächst lag der Fokus darauf, in den jeweiligen Domänen erfahrene Datenexperten zu identifizieren und zu gewinnen. Diese Experten spielen eine Schlüsselrolle, da sie die spezifischen Datenbedürfnisse ihrer Domänen am besten verstehen und somit als Bindeglied zwischen den technischen Anforderungen und den geschäftlichen Zielen fungieren.

Parallel dazu begannen wir mit der Suche nach einer geeigneten Datenplattform, die den Anforderungen eines Data Meshes gerecht wird. Nach einem umfassenden Evaluierungsprozess haben wir mit Databricks eine Plattform gefunden, die sowohl skalierbar als auch flexibel genug ist, um die dezentrale Verwaltung von Datenprodukten zu unterstützen. Die Implementierung dieser Plattform war ein kritischer Schritt, da sie die technologische Grundlage für das gesamte Vorhaben bildet.

Um sicherzustellen, dass die Datenexperten in den Domänen diese Plattform effektiv nutzen können, haben wir gezielte Schulungen durchgeführt. Diese Schulungen umfassten nicht nur die technischen Aspekte der Plattform, sondern auch das Konzept “Data as a Product”. Es war uns wichtig, dass die Experten das Prinzip verstehen, Daten als eigenständige Produkte zu betrachten, mit klar definierten Eigentümern, Qualitätsstandards und Lebenszyklen.

Ein weiterer wesentlicher Aspekt unserer Herangehensweise war die Sicherstellung des Buy-Ins des Leaderships. Ohne die Unterstützung der Führungsebene wäre eine erfolgreiche Implementierung und langfristige Etablierung des Data Meshes nicht möglich gewesen. Durch frühzeitige Einbindung und klare Kommunikation der Vorteile und Ziele dieser Initiative konnten wir das notwendige Engagement auf Führungsebene gewinnen. Dies ermöglichte es uns, die erforderlichen Ressourcen und die organisatorische Unterstützung zu sichern, um das Data Mesh erfolgreich umzusetzen und nachhaltig im Unternehmen zu verankern.

Outcome

Die Einführung des Data Meshes hat zu einer Reihe positiver Ergebnisse geführt, die das Unternehmen nachhaltig voranbringen. Durch die Dezentralisierung der Datenverantwortung konnten wir eine stärkere Autonomie und Eigenverantwortung in den einzelnen Domänen etablieren, was die Geschwindigkeit und Qualität der datengetriebenen Entscheidungen erheblich verbessert hat.

Die Datenexperten in den Domänen nutzen die implementierte Plattform nun effizient, was zu einer höheren Datenverfügbarkeit und besseren Datenqualität führt. Das Prinzip “Data as a Product” hat zudem dazu beigetragen, dass Daten konsequent als wertvolle Unternehmensressourcen betrachtet werden, die strategisch verwaltet und genutzt werden.

Durch das frühzeitige Buy-In der Führungsriege konnte die Initiative auf allen Ebenen des Unternehmens unterstützt und erfolgreich skaliert werden, was zu einer starken Akzeptanz von Anfang an und somit einer geschmeidigeren Implementierung geführt hat.

Kundenstimme: CDO - „Ich bin super zufrieden mit den Ergebnissen unseres Projekts. Durch die Dezentralisierung der Datenverantwortung und das ‘Data as a Product’-Prinzip sind wir deutlich effizienter geworden. Die bessere Datenqualität und -verfügbarkeit zahlen sich direkt in schnelleren, besseren Entscheidungen aus. Ein echter Erfolg, auf den unser Team und das Leadership stolz sein können!“