Data Fabric & Mesh: Data Mesh Governance etablieren

Data Mesh Governance: Struktur für das dezentrale Datenmanagement

Die Etablierung einer soliden Data Mesh Governance ist entscheidend für die erfolgreiche Implementierung eines Data Mesh-Ansatzes. Data Mesh ermöglicht es Unternehmen, Daten dezentral zu verwalten und zu verteilen, wodurch die Datenverantwortung näher an die Fachabteilungen rückt. In diesem Artikel betrachten wir typische Fehler bei der Einführung der Governance und zeigen auf, wie diese korrigiert werden können. Abschliessend geben wir eine Handlungsanleitung für die nächsten 14 bis 30 Tage.

Typische Fehler und Korrekturen

1. Unklare Rollen und Verantwortlichkeiten

Fehler: Eine oft beobachtete Hürde ist die unklare Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten. Ohne klare Definitionen, wer für welche Datenprodukte zuständig ist, entstehen Unklarheiten und ineffiziente Prozesse.

Korrektur: Erstellen Sie eine detaillierte Rollenmatrix. Weisen Sie klar definierte Verantwortlichkeiten für jedes Datenprodukt zu und kommunizieren Sie diese an alle relevanten Teams. Die Einführung von sogenannten „Data Product Owners“ kann hierbei besonders hilfreich sein, da sie als direkte Ansprechpartner für spezifische Datenprodukte fungieren.

1. Unzureichende Qualitätsstandards

Fehler: In vielen Fällen werden keine klaren Qualitätsstandards für die Daten festgelegt, was zu inkonsistenten und unzuverlässigen Datenprodukten führt.

Korrektur: Implementieren Sie standardisierte Qualitätskriterien, die für alle Teams gelten. Diese Standards sollten sowohl technische Aspekte, wie Datenintegrität und -konsistenz, als auch geschäftliche Anforderungen abdecken. Regelmässige Qualitätsaudits können sicherstellen, dass die Standards eingehalten werden.

1. Fehlende Schulung und Unterstützung

Fehler: Das Personal wird oft unzureichend auf den Übergang zu einem Data Mesh vorbereitet. Dies führt zu Widerständen und ineffektiver Nutzung der neuen Struktur.

Korrektur: Entwickeln Sie ein Schulungsprogramm, das die Mitarbeitenden nicht nur im Umgang mit den neuen Technologien schult, sondern ihnen auch die Prinzipien und Vorteile von Data Mesh klar verdeutlicht. Regelmässige Workshops und Feedbackrunden helfen, die Akzeptanz und das Verständnis nachhaltig zu verbessern.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

Tage 1–7: Rollen und Verantwortlichkeiten definieren
Beginnen Sie damit, alle relevanten Stakeholder an einen Tisch zu bringen, um die Rollenmatrix zu entwickeln. Identifizieren Sie alle notwendigen Rollen und benennen Sie Data Product Owners. Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten verstehen, welche Verantwortung sie tragen.

Tage 8–14: Qualitätsstandards entwickeln und kommunizieren
Erarbeiten Sie, in Zusammenarbeit mit den Data Product Owners, klare Qualitätsstandards für alle Datenprodukte. Verfassen Sie ein Dokument, das diese Standards festhält, und kommunizieren Sie es in einem Informationsmeeting an alle Teams.

Tage 15–30: Schulungsprogramm initiieren
Starten Sie das Schulungsprogramm mit einem Einführungskurs zu den Grundlagen des Data Mesh. Planen Sie zudem spezielle Workshops für die einzelnen Teams, um deren spezifische Anforderungen und Herausforderungen anzugehen. Etablieren Sie ein System für fortlaufendes Feedback, um das Schulungskonzept stetig zu verbessern.

Mit einer gründlich geplanten Data Mesh Governance schaffen Sie die Grundlage für ein dezentrales, flexibles und effektives Datenmanagement. So können Sie nicht nur die Datenqualität erhöhen, sondern auch die Selbstständigkeit der Fachabteilungen fördern.