Data Mesh & Data Warehouse als Grundlage für KI

Data Mesh und Data Warehouse gekonnt miteinander kombinieren

Die Kombination von Data Mesh und Data Warehouse bietet eine robuste Grundlage für die Entwicklung und den Betrieb von KI-Systemen. Die wichtigsten Vorteile, die sich durch den konzertierten Einsatz von Data Mesh und Data Warehouse eröffnen, sind die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Daten, ein hohes Maß an Skalierbarkeit und Flexibilität, die schnellere Datenbereitstellung und eine leichte und gleichermaßen umfassende Datenanalyse.

Dabei gehen die Vorzüge eindeutig auf das Zusammenspiel zweier unterschiedlicher Vollzugslogiken zurück. Wo das Data Warehouse nämlich einer zentralen Datenbank gleichkommt, die Stabilität garantiert, da ist das Data Mesh ein gegenwärtiges Datenarchitektur-Paradigma, das betont dezentral funktioniert, also eine gesteigerte Flexibilität in den routinierten Umgang mit wichtigen Daten einführt.

Zusammenhang und Komplementarität von Data Mesh und Data Warehouse

Data Mesh und Data Warehouse sind letztlich keine antipodisch verfassten Konzepte; vielmehr können sie sich gegenseitig ergänzen, um die Datenstrategie eines Unternehmens nachhaltig verbessern.

1. Zentralisierung vs. Dezentralisierung: Ein Data Warehouse bietet eine zentrale, konsolidierte Datenquelle, die für umfangreiche Analysen und historische Berichte ideal ist. Ein Data Mesh fördert hingegen die Dezentralisierung, indem es die Verantwortung für Daten auf verschiedene Domänen verteilt. Dies ermöglicht eine schnellere und flexiblere Datenbereitstellung bei einem gleichzeitigen Maximum an vollzugsorientierter Stabilität.
2. Skalierbarkeit & Stabilität: Das Data Mesh kann die Skalierbarkeit verbessern, indem es die Datenverantwortung auf mehrere Teams verteilt. Dies entlastet das zentrale Data Warehouse und ermöglicht es, spezifische Datenanforderungen effizienter zu erfüllen, z.B. die Speicherung von Daten(-sätzen) entsprechend der DSGVO.
3. Dynamische Flexibilität: Ein Data Mesh bietet äußerste Flexibilität durch die Behandlung von Daten als domänenspezifische Produkte und einer entsprechenden Self-Service-Infrastruktur. Ein Data Warehouse bietet hingegen eine stabile und standardisierte Umgebung, die für konsistente und konventionelle Datenanalyse und -berichte entscheidend ist.

Unternehmen können also beide Ansätze komplementär nutzen, um ihre Datenstrategie zu optimieren und sich für zukünftige Unterfangen wie etwa die Einführung von KI zu wappnen. Während ein Data Mesh dazu verwendet werden kann, aktuelle und betont domänenspezifische Datenprodukte zu verwalten, steht das Data Warehouse als zentrale Quelle für historische und bereichsübergreifende Analysen bereit. Die Entlastung der zentralen Datenbanklogik durch das Data Mesh setzt Potenziale frei, die sich im Rahmen zukunftsweisender KI-Unterfangen äußerst nützlich erweisen können.

Eine ganzheitliche Datenstrategie

Letztlich können geschäftswichtige Daten aus den domänenspezifischen Data Mesh-Produkten in das zentrale Data Warehouse integriert werden, um eine umfassende Datenlandschaft samt entsprechender Datenstrategie zu gewährleisten. Dies ermöglicht eine vollumfängliche Sicht auf die Datasphäre und fördert neben der Möglichkeit der tiefschürfenden Analyse auch die verbesserte Entscheidungsfindung. Wenn man sich eingehend mit strategischen Unterfangen auseinandersetzt, kann am Ende ein zukunftsweisender Vollzug stehen.

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Fazit zu Data Mesh, Data Warehouse und KI

Data Mesh und Data Warehouse bieten zusammen eine leistungsstarke Grundlage für (generative und prädiktive) KI und maschinelles Lernen. Während ein Data Mesh durch dezentrale Datenverantwortung und Self-Service-Infrastruktur Flexibilität und Agilität fördert, bietet das Data Warehouse eine stabile und konsolidierte Umgebung für umfangreiche und belastungsfähige Datenanalysen und -abfragen. Die Kombination dieser beiden Ansätze ermöglicht es Unternehmen, qualitativ hochwertige und konsistente Daten bereitzustellen, die für erfolgreiche KI-Initiativen entscheidend sind. Den Unwägbarkeiten der Gegenwart adäquat entgegenzutreten, erfordert neue Ansätze im Rahmen des Datenmanagements. Jede KI ist immer nur so gut, wie die Datengrundlage, auf der sie jeweils aufbaut. Deshalb steht zu Beginn einer KI-Integration häufig ein Neudenken in Sachen Datenhaltung. Data Mesh und Data Warehouse sind wegweisende Konzepte, die ihre Synergien erst im Wechselspiel so richtig zu entfalten beginnen.