Data Mesh Governance: Erfolgsstrategien und Fallstricke

In der heutigen digitalen Welt gewinnt die effektive Verwaltung von Daten immer mehr an Bedeutung. Insbesondere das Konzept des Data Mesh verspricht, durch die Dezentralisierung der Datenverantwortung und die Förderung eines domänenzentrierten Modells, die Effizienz und Anpassungsfähigkeit von Unternehmen zu steigern. Ein wesentlicher Bestandteil eines erfolgreichen Data Mesh ist jedoch die Etablierung einer soliden Governance-Struktur. Diese sorgt dafür, dass Daten qualitativ hochwertig, sicher und konform genutzt werden und somit den maximalen Wert für das Unternehmen bieten.

Typische Fehler bei der Implementierung von Data Mesh Governance

Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von Data Mesh Governance ist die Vernachlässigung einer klaren Verantwortungszuweisung. In einem dezentralen Modell kann dies dazu führen, dass Unklarheiten darüber bestehen, wer für welche Daten verantwortlich ist, was zu Inkonsistenzen und einer suboptimalen Datenqualität führt. Dies lässt sich beheben, indem klare Rollen und Verantwortlichkeiten definiert werden, idealerweise mit einem zentralen Governance-Team, das übergeordnete Leitlinien und Standards festlegt.

Ein weiterer typischer Fehler ist die unzureichende Einbindung der Stakeholder. Oftmals wird das Governance-Modell von einer zentralen IT-Abteilung entworfen, ohne das Feedback und die Anforderungen der Fachabteilungen angemessen zu berücksichtigen. Dies kann zu einem Governance-Modell führen, das in der Praxis nicht nachhaltig ist. Die Lösung besteht darin, frühzeitig alle relevanten Stakeholder in den Prozess einzubinden und ein Governance-Framework zu entwickeln, das ihre Bedürfnisse und Arbeitsweisen widerspiegelt.

Ein dritter Fehler ist die Vernachlässigung der Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit des Governance-Modells. Da ein Data Mesh darauf abzielt, mit einem wachsenden Datenvolumen und -vielfalt umzugehen, ist es essenziell, dass die Governance-Strukturen flexibel und anpassungsfähig sind. Eine starre und komplexe Governance kann schnell zum Hindernis werden. Um dies zu vermeiden, sollten von Beginn an skalierbare Richtlinien und Prozesse definiert werden, die regelmässig überprüft und an sich verändernde Anforderungen angepasst werden können.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Analysephase (Tage 1–7): Beginnen Sie mit einer gründlichen Analyse der aktuellen Daten- und Governance-Struktur Ihres Unternehmens. Ermitteln Sie die bestehenden Herausforderungen sowie die Anliegen und Bedürfnisse der verschiedenen Daten-Domänen und Stakeholder.
2. Planungsphase (Tage 8–14): Entwickeln Sie einen ersten Entwurf eines Governance-Frameworks, das klare Rollen und Verantwortlichkeiten gegenüberstellt und berücksichtigt, dass die Stakeholder sinnvoll eingebunden werden. Priorisieren Sie Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in Ihrem Entwurf.
3. Implementierungsphase (Tage 15–21): Starten Sie mit der Einführung des neuen Governance-Modells in einer oder zwei Domänen, um das Framework in einem kleineren, kontrollierten Rahmen zu testen. Achten Sie darauf, Feedbackschleifen mit den beteiligten Akteuren einzubauen, um direktes Feedback zur Praktikabilität und Akzeptanz des Modells zu sichern.
4. Evaluationsphase (Tage 22–30): Sammeln Sie das erhaltene Feedback und analysieren Sie die gesammelten Daten. Basierend auf diesen Erkenntnissen sollten notwendige Anpassungen am Governance-Modell vorgenommen werden. Ziel ist es, innerhalb dieses Zeitraums die Basis für ein nachhaltiges und effektives Data Mesh Governance-Modell zu legen, welches auch auf weitere Bereiche Ihres Unternehmens ausgerollt werden kann.

Durch eine sorgfältige Planung und Umsetzung einer Data Mesh Governance können Unternehmen sicherstellen, dass sie ihre Daten strategisch einsetzen und so einen Wettbewerbsvorteil sichern.