In der heutigen datengetriebenen Welt ist eine effiziente und skalierbare Datenarchitektur entscheidend. Ein innovativer Ansatz, der immer mehr an Bedeutung gewinnt, ist das Data Mesh. Dies hat auch Vorteile für die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI).

Kernprinzipien des Data Mesh

1. Domänengetriebene Datenarchitektur (DDD): Data Mesh basiert auf der Idee, Daten nach Geschäftsdomänen zu organisieren. Dies ermöglicht eine bessere Kontextualisierung und Nutzung der Daten, ähnlich wie bei Mikroservices in der Softwareentwicklung.
2. Technologie-Agnostizität: Data Mesh ist nicht an spezifische Technologien gebunden, was Flexibilität und Anpassungsfähigkeit erhöht.
3. Skalierbarkeit: Data Mesh kann leicht skaliert werden, von der Datenmenge, -quelle und -art bis hin zum operationellen Betrieb.
4. Dezentraler Datenzugriff: Die Dezentrale Datenverwaltung erhöht die Autonomie der Teams.
5. Governance vor Ort: Die Verantwortung für die Daten liegt dort, wo diese entstehen, dies verbessert die Datenqualität und -sicherheit.
6. Datenprodukte: Daten werden als Produkte betrachtet, die von den Teams gepflegt und weiterentwickelt werden.

Unterschiede zu Data Lakes und Data Warehouses

Im Gegensatz zu traditionellen Data Lakes und Data Warehouses liegt der Fokus nicht auf der zentralen Verwaltung und Aggregation, sondern basiert auf der Idee der Datenprodukte. Diese Datenprodukte stellen den zentralen Bestandteil dar und bestimmen den Austausch und die Kommunikation zwischen Domänen und Teams. Wie in der Abbildung 1 zu erkennen, ist der Ort der Verarbeitung nicht entscheidend, sondern, dass die Daten als Datenprodukt via APIs verfügbar gemacht werden.

Der Zugriff wird über eine API gesteuert, daher sind keine zentralen Datenteams erforderlich und die gesamte Organisation profitiert von der Datenverfügbarkeit.

Die Domänen müssen nicht gezwungenermaßen separaten Ressourcen nutzen, sondern bilden nur die Zuständigkeiten ab.

Vorteile für ML und KI

1. Bessere Datenqualität: Durch die dezentrale Verwaltung und die Einführung von Governance vor Ort wird die Datenqualität erheblich verbessert. Dies ist entscheidend für KI-Modelle, die auf hochwertigen Daten basieren.
2. Schnellere Iterationen: Teams können schneller auf relevante Daten zugreifen und diese nutzen, was die Entwicklungszyklen für KI-Modelle verkürzt.
3. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Die Technologie-Agnostizität und Skalierbarkeit des Data Mesh ermöglichen es, KI-Modelle flexibel anzupassen und zu skalieren.
4. Vermeidung von Silos: Auch wenn Dateninseln gewünscht sind, sind sie im Data Mesh verknüpft, was eine ganzheitliche Sicht auf die Daten ermöglicht und Silos vermeidet.
5. Vorhersagen als Datenprodukt: Ergebnisse von Vorhersagemodellen können ebenfalls als Datenprodukt angeboten werden und erleichtert die Einbettung der Ergebnisse.

Zu abstrakt? Ein Beispiel für Data Mesh.

E-Commerce-Unternehmen

In einem großen E-Commerce-Unternehmen, das eine Vielzahl von Produkten weltweit verkauft, gibt es verschiedene Abteilungen wie Vertrieb, Marketing, Logistik und Kundenservice. Jede dieser Abteilungen generiert und nutzt Daten auf unterschiedliche Weise und benötigt ggf. weitere Daten aus anderen Domänen.

Domänengetriebene Datenarchitektur

Im Data Mesh-Ansatz wird jede Abteilung als eigene Domäne betrachtet:

• Vertrieb: Daten über Verkaufszahlen, Kundenpräferenzen und Bestellhistorien.
• Marketing: Daten über Werbekampagnen, Kundeninteraktionen und Konversionsraten.
• Logistik: Daten über Lagerbestände, Lieferzeiten und Versandkosten.
• Kundenservice: Daten über Kundenanfragen, Support-Tickets und Zufriedenheitsbewertungen.

Dezentraler Datenzugriff und Governance

Jede Abteilung verwaltet ihre eigenen Daten und führt Governance vor Ort ein. Zum Beispiel:

• Das Vertriebsteam stellt sicher, dass Verkaufsdaten korrekt und aktuell sind.
• Das Marketingteam überwacht die Datenqualität ihrer Kampagnenmetriken.
• Das Logistikteam sorgt für die Genauigkeit der Lagerbestandsdaten.

Datenprodukte und APIs

Jede Abteilung erstellt Datenprodukte, die über APIs zugänglich sind. Zum Beispiel:

• Das Vertriebsteam bietet eine API an, die Echtzeit-Verkaufsdaten bereitstellt.
• Das Marketingteam stellt eine API zur Verfügung, die die Performance von Werbekampagnen zeigt.
• Das Logistikteam bietet eine API für Lagerbestands- und Lieferinformationen.

Vorteile für ML und KI

Durch diesen Ansatz können KI-Teams schnell und effizient auf hochwertige Daten zugreifen. Zum Beispiel:

• Ein KI-Team kann Verkaufsdaten nutzen, um Vorhersagemodelle für zukünftige Verkäufe zu erstellen.
• Ein KI-Team kann Kundendaten analysieren, um personalisierte Produktempfehlungen zu generieren.
• Ein weiteres KI-Team kann Logistikdaten verwenden, um Lieferzeiten zu optimieren und Kosten zu senken.

-> Alle Vorhersagen können wiederum direkt als Datenprodukt zur Verfügung gestellt werden, um allen Teams Zugriff zu gewähren.

Fazit

Durch die Implementierung eines Data Mesh kann das E-Commerce-Unternehmen seine Datenarchitektur skalierbar und flexibel gestalten. Dies führt zu einer besseren Datenqualität, schnelleren Iterationen und einer effizienteren Nutzung von KI-Modellen.

Data Mesh stellt eine Weiterentwicklung der Datenarchitektur dar, die speziell auf die Herausforderungen und Anforderungen moderner Datenverarbeitung zugeschnitten ist. Für KI bietet es eine robuste Grundlage, um hochwertige, skalierbare und flexible Datenlösungen zu entwickeln. Für die Umsetzung müssen keine neuen Technologien und Plattformen erschlossen werden, sondern diese kann in beliebigen Systemen etabliert werden.