Vermeiden Sie die Fallstricke der Einführung von Datennetzen

Sind Sie ein Datenführer und haben die Aufgabe, den spannenden, aber herausfordernden Data Mesh-Ansatz umzusetzen? Als Datenführer sind wir uns der Grenzen der traditionellen, zentralisierten Datenverwaltung bewusst. Langsame Entscheidungsfindung, isolierte Informationen und eingeschränkte Agilität beeinträchtigen unsere Fähigkeit, Daten effektiv zu nutzen. Betreten Sie Data Mesh: ein vielversprechender Paradigmenwechsel hin zu dezentraler Eigentümerschaft und Zusammenarbeit . Stellen Sie sich vor, Sie könnten Fachexperten in die Lage versetzen, ihre Daten zu besitzen und zu verwalten und so eine tiefere Verantwortung und schnellere Erkenntnisse zu fördern. Um dieses ideale Gleichgewicht zu erreichen, ist jedoch eine sorgfältige Planung und Ausführung erforderlich.

Dieser Artikel geht auf die häufigsten Hürden ein, denen ich während Ihrer Data Mesh-Reise begegnet bin, und vermittelt Ihnen das Wissen, diese zu überwinden. Am Ende sind Sie gut auf eine erfolgreiche Implementierung vorbereitet und befähigen Ihre Teams, das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen und transformative Erkenntnisse für Ihr gesamtes Unternehmen zu liefern.

Zhamak Dehghani selbst sagte: „Die größte Herausforderung bei Data Mesh besteht darin, klare Eigentumsgrenzen zu definieren . Es geht nicht nur darum, allen Zugriff zu gewähren, sondern auch die Verantwortlichkeit und Verantwortung für die Daten sicherzustellen. Andernfalls erhalten Sie am Ende verwirrte und widersprüchliche Versionen der Wahrheit.“

Stellen Sie sich vor, Gordon Ramsay stürmt in ein Restaurant und erwartet von einem Team ausgebrannter Kurzbestellköche, die noch nie den Druck einer Spitzenküche erlebt haben, eine mit einem Michelin-Stern ausgezeichnete Umsetzung. Das ist das chaotische Rezept für eine Katastrophe, das sich viele Unternehmen ausdenken, wenn sie sich ohne angemessene Unterstützung kopfüber in Data Mesh stürzen.

Anstatt Teams zu stärken, entfesseln sie Datenanarchie. Stellen Sie sich vor, Sie schicken ungeschulte Köche in eine Fünf-Sterne-Küche, wobei jeder mit seinen begrenzten Fähigkeiten zufällige Zutaten hinzufügt. Es bricht Chaos aus, die Qualität sinkt und das Geschäft geht in die Pleite. Genau das passiert, wenn Unternehmen vor der Implementierung von Data Mesh über ein starkes Lernprogramm und eine Datenstrategie verfügen.

Ohne entsprechende Ausbildung geraten selbst talentierte Köche unter Druck ins Wanken. Ebenso führt die Erwartung, dass Teams ohne die richtigen Fähigkeiten und Kenntnisse mit Datenbesitz und dezentraler Entscheidungsfindung zurechtkommen, zu Verwirrung, Inkonsistenz und letztendlich zu datengesteuerter Verdauung. Gestern haben sie an Front-End-Funktionen gearbeitet, und heute müssen sie plötzlich Datenprodukte erstellen, die auf den von ihnen ausgelösten Ereignissen basieren.

Eine solide Datenstrategie dient als Speisekarte des Restaurants und legt Ziele, Rollen und Erwartungen klar dar. Unternehmen müssen in Datenkompetenzprogramme investieren und Teams mit den Fähigkeiten und dem Wissen ausstatten, die sie in der dezentralen Küche benötigen.

Bei Data Mesh geht es nicht nur um die Weitergabe von Datenquellen; Es geht darum, eine Kultur der Zusammenarbeit und Exzellenz zu fördern. Ohne die richtige Schulung und eine klare Vision könnte Ihre Datenreise am Ende eher wie eine Kitchen Nightmares-Folge aussehen als wie eine mit einem Michelin-Stern ausgezeichnete Erfolgsgeschichte.

Klare Eigentumsverhältnisse und Messung:

Übergeben Sie die Daten nicht einfach, ohne Grenzen und Erwartungen zu definieren. Betrachten Sie es als die Bereitstellung von Richtlinien, nicht nur als Komponenten. Legen Sie klare Verantwortlichkeiten, Rollen und Erfolgskennzahlen fest, um unzusammenhängende Initiativen zu vermeiden und sicherzustellen, dass alle die gleichen Daten verarbeiten.

Viele Führungskräfte interpretieren Data Mesh fälschlicherweise so, dass es sich lediglich um die Übergabe des Dateneigentums an einzelne Teams ohne angemessene Unterstützung handelt. Das Führungsteam muss den Rahmen dafür aufbauen, und nein, ich fordere jetzt nicht, dass die Leute einen CDO (Chief Data Officer) einstellen, was meiner Meinung nach ein schlechtes Verhalten von Führungskräften ist, die versuchen, sich selbst die Verantwortung zu entziehen. Ich erwarte, dass sich das Führungsteam an der Entscheidung beteiligt, aus welcher Quelle die von der Organisation tatsächlich verwendeten Daten stammen. Was ist das Ziel der Organisation und wie kann man bewerten, warum es in die richtige Richtung geht oder nicht, und es den Menschen mitteilen? Identifizieren Sie dann Ihre einzig wahre Quelle für die Daten. Ich erwarte nicht, dass sich das Führungsteam mit der Entscheidung über Data Lake befasst oder nicht, oder Datentool A oder B verwendet. Die Erwartung besteht darin, Klarheit darüber zu schaffen, wie der Erfolg gemessen werden kann

Wenn das Führungsteam dies vermeidet, droht eine Katastrophe. Stellen Sie sich vor, dass jedes Team seine eigenen Daten mithilfe seiner Elemente und seines Verständnisses erstellt, ohne dass es einen einheitlichen Geschmack oder einheitliche Maßstäbe gibt. Führungskräfte müssen die gewünschte „Geschmacksrichtung“ (Geschäftsziele) definieren und KPIs festlegen, um den Erfolg zu überwachen, um zu verhindern, dass Datenverwirrung und „FOMO-gesteuerte“ Kennzahlen das Bild trüben.

• „Data Mesh ist kein Allheilmittel für Datenqualitätsprobleme. Wenn schlechte Daten eingehen, kommen auch bei dezentraler Eigentümerschaft immer noch schlechte Daten heraus. Datenverwaltung und Qualitätsstandards bleiben von entscheidender Bedeutung.“ - Hilary Mason, Datenwissenschaftlerin und Autorin

Stärkung durch Training

Der Einsatz ungeschulter Köche führt zur Katastrophe. Investieren Sie in Programme zur Datenkompetenz und statten Sie Teams mit den Fähigkeiten aus, um in der dezentralen Küche erfolgreich zu sein. Denken Sie daran, Gordon Ramsay trainiert sein Team – überspringen Sie diesen entscheidenden Schritt nicht!

Stellen Sie sicher, dass sie das Tool verstehen, das sie verwenden müssen. Ich erinnere mich an eine Mentoring-Sitzung vor ein paar Monaten mit einem Produktbesitzer, der wissen wollte, was ein Datenprodukt ist. Er war Teil eines Front-End-Teams und seine Manager sagten ihm das eines Tages Von nun an besitzt er die Datenprodukte seiner Veranstaltungen, der arme PM war so verloren und wusste nicht einmal, was zu tun war, er war ein großartiger PM, wenn es darum ging, seine Benutzer einzubinden und die Konversion zu steigern, aber was er versteht bei der Erstellung eines Datenprodukts aus den von ihm ausgelösten Ereignissen. Unternehmen nutzen Data Mesh oft ohne eine klare Datenstrategie, etwa wenn sie ein Restaurant eröffnen, ohne zu wissen, welche Gerichte sie servieren sollen. Eine definierte Datenstrategie fungiert als Menü, identifiziert wichtige Datenquellen und richtet alle auf gemeinsame Ziele aus.

Wenn Sie Ihre Front-End-Ingenieure damit beauftragen, herauszufinden, mit welchen Tools sie Daten in den Data Lake senden können, und später auch von ihnen erwarten, dass sie daraus Tabellen erstellen, ohne ihnen standardisierte Tools und Schulungen zu geben, wird das nicht gut funktionieren und Sie werden viele in die Länge ziehen Fragen der Datenqualität.

„Die größte Hürde ist nicht die Technologie, sondern die Veränderung der Unternehmenskultur .“ Der Übergang von einem zentralisierten Top-Down-Ansatz zu einem dezentralen Self-Service-Ansatz erfordert eine deutliche Änderung der Denkweise, die auf Widerstand stoßen kann.“ – Adrian Colyer, Mitbegründer von The Information Lab

Data Governance ist das Geheimnis

Unterschätzen Sie nicht die Bedeutung der Datenverwaltung. Es ist wie ein definiertes Menü, das sicherstellt, dass jeder die richtigen Zutaten verwendet und mit gleichbleibender Qualität kocht. Vermeiden Sie Datensilos und Verwirrung, indem Sie klare Richtlinien und Standards festlegen.

Organisationen, die keine Datenverträge inklusive Schemavalidierungsmethode eingeführt haben, werden unter Mülldaten leiden. Ganz einfach, das Wichtigste ist, ein Team zu haben, das Tools entwickeln kann, um einen Fluss im Datenökosystem zu schaffen, von den Anfragen der Analysten bis zu den Daten Datenproduzenten bis hin zu Änderungen, die in den Daten von den Datenproduzenten bis zu den Analysten und Datenkonsumenten vorgenommen werden.

Die Einrichtung einer Data Governance ist der Schlüssel, um diese Ordnung in der Küche zu schaffen, nicht, dass jetzt jeder sein Currypulver bei einem anderen Anbieter bestellt und der Geschmack dann ein anderer ist

Nutzen Sie Ihre Werkzeuge

Excel-Tabellen sind feine Gewürze! Konzentrieren Sie sich auf die Stärkung Ihrer Datenkultur und Zusammenarbeit, nicht auf Tool-Snobismus. Denken Sie daran, dass es bei Data Mesh darum geht, dass Teams unabhängig von ihren Tools ihre Meinung vertreten und einen effektiven Beitrag leisten können. Ich erinnere mich, dass ich in der Vergangenheit etwas über Netflix gelesen habe und gefragt habe, ob die verrückt sind? Warum haben sie Tableau, MicroStrategy und PowerBI, weil sie sich nicht für ein Tool für das Unternehmen entscheiden können? Nun, ich wusste nichts über Data Mesh und das ist höchstwahrscheinlich der Grund.

Excel-Tabellen? Kein Schweiß! Nutzen Sie das „Mise en Place“ von Data Mesh

Veraltete Systeme, begrenzte Tools und Probleme bei der Datenqualität können sich wie Albträume in der Küche anfühlen. Aber keine Angst, Datenkoch! Vergessen Sie den Werkzeug-Snobismus. Unabhängig davon, ob Ihr Team Excel-Tabellen oder Tableau verwendet, geht es bei Data Mesh darum, die Datenkultur zu stärken und seine Stimme mit der Organisation in Einklang zu bringen . Vielleicht ist das CRM-Team besessen von der Inhaltsqualität und nicht von den Konversionsraten. Das ist Data Mesh in Aktion! Teams können sich selbst bewerten, allerdings mit dem Verständnis, dass das Unternehmen die Leistung möglicherweise anders beurteilt.

Stellen Sie es sich wie „mise en place“ vor, die französische kulinarische Bezeichnung für das Vorbereiten von Zutaten vor dem Kochen. Eine starke Datenstrategie legt die Zutaten fest (Datenquellen, Governance) und stellt sicher, dass alle die gleiche Sprache sprechen und einen effektiven Beitrag leisten.

Von anderen Küchen lernen

Es hilft, die häufigen Hindernisse zu verstehen, mit denen ähnliche Organisationen konfrontiert sind. Stellen Sie sich vor, Köche erzählen ihre „Küchenfeuer“-Geschichten und lernen aus den Fehlern der anderen. Indem wir diese Herausforderungen und potenziellen Lösungen hervorheben, können wir andere in die Lage versetzen, ähnliche Fallstricke zu vermeiden.

Bei Data Mesh geht es nicht nur darum, die Küchentüren zu öffnen; es geht darum, ein gut abgestimmtes kulinarisches Ensemble zu schaffen. Lernen Sie aus den „Küchenfeuer“-Geschichten anderer, übernehmen Sie hilfreiche Tools und Ressourcen und – was am wichtigsten ist – gehen Sie mit Offenheit und Kooperationsgeist an Data Mesh heran. Lassen Sie also das Langweilige hinter sich, genießen Sie die Würze und bereiten Sie ein datengesteuertes Meisterwerk vor, das jeden Gaumen verwöhnt!