Data Governance im Data Mesh erfolgreich entwickeln

Data Mesh Governance erfolgreich etablieren

Data Mesh stellt einen Paradigmawechsel in der Datenverwaltung dar, bei dem die Datenverantwortung von zentralisierten Teams auf dezentrale, domänenspezifische Teams übergeht. Die Governance dieses Ansatzes stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen, da die Koordination und Kontrolle über die Datenlandschaft gewährleistet sein muss. Eine gut etablierte Data Mesh Governance ist entscheidend für den Erfolg dieses Modells, da sie die Qualität und Integrität der Daten sicherstellt und die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Einheiten fördert.

Typische Fehler und deren Korrektur

Unklare Verantwortlichkeiten:
Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Data Mesh Governance liegt im Fehlen klar definierter Verantwortlichkeiten. In einem dezentralisierten Modell ist es entscheidend, dass jedes Domain-Team genau weiss, welche Verantwortung es für die Datenqualität, den Datenschutz und die Datenfreigaben trägt. Der Fehler lässt sich korrigieren, indem man für jede Domäne ein dediziertes Team einrichtet und klare Rollen und Zuständigkeiten festlegt. Empfehlenswert ist die Erstellung einer RACI-Matrix (Responsible, Accountable, Consulted, Informed), die hilft, Verantwortlichkeiten zu klären und dokumentieren.

Unzureichende Kommunikation zwischen den Domänen:
Ein weiterer typischer Fehler ist die mangelhafte Kommunikation und Koordination zwischen den verschiedenen Domänenteams. Ohne effektive Zusammenarbeit kann es zu Dateninkonsistenzen und -redundanzen kommen, was die Datenqualität beeinträchtigt. Um dies zu vermeiden, sollten regelmässige Synchronisations- und Feedback-Meetings zwischen den Teams etabliert werden. Diese Treffen sollten transparent über die Fortschritte, Herausforderungen und Best Practices in den jeweiligen Domänen informieren.

Mangelnde Datenstandardisierung:
Oft wird übersehen, dass in einem Data Mesh-Modell die Standardisierung der Datenformate und -begriffe essenziell ist. Fehlende Standardisierung führt zu Komplikationen bei der Integration der Daten aus verschiedenen Domänen. Hier hilft die Einführung von zentralen Richtlinien für Datenformate und -definitionen. Technische Lösungen wie Data Catalogs können genutzt werden, um ein gemeinsames Verständnis und eine einheitliche Terminologie zu fördern.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Identifikation und Zuordnung der Verantwortlichkeiten (Tage 1–7): Beginnen Sie mit der Identifikation der relevanten Domänen innerhalb Ihres Unternehmens. Richten Sie für jede Domäne ein spezifisches Team ein und definieren Sie formell die Rollen und Verantwortlichkeiten. Nutzen Sie Werkzeuge wie RACI-Matrizen, um Klarheit zu schaffen und Eindeutigkeit zu gewährleisten.
2. Einrichtung von Kommunikations- und Koordinationsmechanismen (Tage 8–14): Planen Sie regelmässige Meetings zwischen den Domänenteams ein, um den Austausch zu fördern und Herausforderungen frühzeitig zu erkennen. Sorgen Sie für eine Plattform, auf der Dokumentationen und gemeinsame Ressourcen zugänglich sind.
3. Definition von Standards und Best Practices (Tage 15–21): Entwickeln Sie unternehmensweit geltende Standards für Datenformate und -begriffe. Implementieren Sie diese über Tools wie Data Catalogs und Schulungen, um das Bewusstsein aller Beteiligten für die Wichtigkeit einer einheitlichen Datensprache zu schärfen.
4. Überprüfung und Anpassung der Governance-Strukturen (Tage 22–30): Führen Sie eine erste Überprüfung der etablierten Governance-Strukturen durch. Holen Sie Feedback von den Domänenteams ein und passen Sie die Prozesse bei Bedarf an. Stellen Sie sicher, dass die Governance dynamisch bleibt und sich an verändernde Umstände und neue Erkenntnisse anpasst.

Die Einführung einer erfolgreichen Data Mesh Governance ist ein kontinuierlicher Prozess. Flexibilität und Kommunikation sind dabei entscheidend, um langfristig einen Mehrwert für das Unternehmen zu schaffen und die Datenstrategie nachhaltig zu verankern.