{"id":179820,"date":"2026-01-28T04:00:28","date_gmt":"2026-01-28T03:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=179820"},"modified":"2026-02-06T04:48:15","modified_gmt":"2026-02-06T03:48:15","slug":"data-mesh","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/data-mesh","title":{"rendered":"Data Mesh: Expertentipps"},"content":{"rendered":"

Data Mesh ist eine Datenarchitektur, die die Zusammenarbeit und den Selbstbedienungsservice vereinfacht. Erfahre mehr \u00fcber dieses neue Paradigma, das aufgrund seiner vielen Vorteile immer h\u00e4ufiger in Unternehmen eingesetzt wird.<\/strong><\/p>

Viele Unternehmen nutzen Big Data. Durch die Auswertung von Daten mithilfe von Analysen k\u00f6nnen bessere Entscheidungen getroffen werden. Die Datenarchitektur einer Organisation<\/a> ist jedoch nicht immer optimal.<\/strong><\/p>

Um das volle Potenzial der Daten zu entfalten, m\u00fcssen Data Scientists in der Lage sein, Abfragen durchzuf\u00fchren und die Daten nahtlos zu erforschen. H\u00e4ufig bietet ein siloartiges Data Warehouse oder ein Data Lake nur begrenzte M\u00f6glichkeiten und erf\u00fcllt nicht die Anforderungen.<\/p>

Das Paradigma der Data Mesh-Architektur behebt diese Probleme. Aus diesem Grund wird es in allen Branchen massiv und mit rasanter Geschwindigkeit eingesetzt.<\/p>

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Was ist ein Data Mesh?<\/h2>\t\t\n\t\t

In der Welt der Softwareentwicklung<\/strong> sind die Teams von monolithischen Anwendungen zu Microservice-Architekturen \u00fcbergegangen. Einfach ausgedr\u00fcckt: Data Mesh ist das \u00c4quivalent zu Microservices f\u00fcr Daten.<\/strong><\/p>

Der Begriff Data Mesh wurde zum<\/strong> ersten Mal von Zhamak Dehghani, einem Berater bei ThoughtWorks, erw\u00e4hnt. Diese Art von Datenplattform-Architektur umfasst die Ubiquit\u00e4t von Daten, indem sie einen dom\u00e4nenorientierten Selbstbedienungsansatz nutzt.<\/p>

Gem\u00e4\u00df der domain-driven<\/strong> Designtheorie von Eric Evans besteht die Idee darin, die Struktur und die Sprache des Codes mit der Dom\u00e4ne des Unternehmens zu verbinden. F\u00fcr viele ist das Data Mesh der n\u00e4chste architektonische „Shift“ von Big Data.<\/p>

Traditionelle monolithische Dateninfrastrukturen<\/strong> fassen den Verbrauch, die Speicherung und die Umwandlung von Daten in einem zentralen Data Lake<\/a> zusammen. Dies ist beim Data Mesh nicht der Fall, in dem jeder Bereich seine eigene Datenpipeline unterst\u00fctzt. Eine universelle Interoperabilit\u00e4tsschicht,<\/strong> die die gleiche Syntax und die gleichen Datenstandards verwendet, verbindet die Daten aus den verschiedenen Bereichen.<\/p>

Die Data Mesh basiert auf mehreren Schl\u00fcsselkonzepten. Zun\u00e4chst einmal wird das „Dateneigentum“ zwischen verschiedenen dom\u00e4nenorientierten „Data Ownern“ aufgeteilt. Jeder ist f\u00fcr seine Daten als Produkte verantwortlich. Sie m\u00fcssen auch die Kommunikation zwischen den Daten, die \u00fcber verschiedene Standorte verteilt sind, erleichtern.<\/p>

Die Dateninfrastruktur ist daf\u00fcr verantwortlich, jeder Dom\u00e4ne die L\u00f6sungen zur Verf\u00fcgung<\/strong> zu stellen, die sie zur Verarbeitung der Daten ben\u00f6tigt, aber die Dom\u00e4nen haben die Aufgabe, die Aufnahme, Bereinigung und Aggregation der Daten zu verwalten, um Elemente zu erzeugen, die von Business-Intelligence-Anwendungen verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>

Jede Dom\u00e4ne besitzt und verwaltet ihre ETL-Pipelines<\/a>, mit Ausnahme einer Reihe von F\u00e4higkeiten, die auf alle Dom\u00e4nen angewendet werden, um die Rohdaten zu speichern, zu katalogisieren und die Zugriffskontrollen zu pflegen. Wenn die Daten von einer Dom\u00e4ne umgewandelt wurden, k\u00f6nnen die Eigent\u00fcmer die Daten f\u00fcr ihre Analysebed\u00fcrfnisse nutzen.<\/p>

Selbstbedienung ist eine weitere Besonderheit des Data Mesh.<\/strong> Die Prinzipien des dom\u00e4nenorientierten Designs werden genutzt, um eine Selbstbedienungsplattform bereitzustellen, die es den Nutzern erm\u00f6glicht, sich von der technischen Komplexit\u00e4t zu befreien und sich auf ihre individuellen Anwendungsf\u00e4lle der Daten zu konzentrieren.<\/p>

Eine zentrale Plattform unterst\u00fctzt die Engines f\u00fcr die Datenpipelines, die Speicherung und die Streaming-Infrastruktur. Jeder Bereich ist daf\u00fcr verantwortlich, diese Komponenten zu nutzen, um ETL-Pipelines zu starten,<\/strong> die auf seine Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten sind. Dieser Ansatz vermeidet die Vervielfachung der Anstrengungen und F\u00e4higkeiten, die f\u00fcr die Pflege der Datenpipelines und -infrastrukturen erforderlich sind, und gibt den Teams Autonomie.<\/p>

Schlie\u00dflich wird die Interoperabilit\u00e4t durch eine Reihe von universellen Standards gew\u00e4hrleistet, die die Zusammenarbeit zwischen den Bereichen erleichtern. Datenformate, Governance, Discoverability oder Metadatenfelder<\/strong> m\u00fcssen standardisiert sein, um die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Bereichen rund um die Daten zu erm\u00f6glichen.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Warum sollte man ein Data Mesh verwenden?\n<\/h2>\t\t\n\t\t

Bisher nutzten viele Unternehmen ein einziges Data Warehouse<\/a>, das mit zahlreichen Business-Intelligence-Plattformen verbunden war. Eine kleine Gruppe von Spezialisten war f\u00fcr die Pflege dieser L\u00f6sungen verantwortlich.<\/p>

Inzwischen sind jedoch Data-Lake-Architekturen<\/strong> in Mode gekommen, die Daten in Echtzeit zur Verf\u00fcgung stellen und eine Verarbeitung per Streaming erm\u00f6glichen. Das Ziel ist es, Daten von einer zentralen Plattform aufzunehmen, anzureichern, umzuwandeln und zu liefern.<\/p>

Diese Art von Architektur hat jedoch einige Schwachstellen. Eine zentrale ETL-Pipeline bietet weniger Kontrolle \u00fcber die wachsenden Datenmengen, und dieser Ansatz ber\u00fccksichtigt auch nicht die Besonderheiten der verschiedenen Datentypen.<\/strong><\/p>

Domain-orientierte Architekturen wie Data Meshes bieten das Beste aus beiden Welten. Sie kombiniert eine zentrale Datenbank oder einen Data Lake mit Bereichen oder Abteilungen im Unternehmen, die f\u00fcr die Verwaltung ihrer eigenen Pipelines verantwortlich sind. Es ist viel einfacher, ein Data Mesh zu erweitern, da es in kleinere dom\u00e4nenorientierte Komponenten zerlegt werden kann.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Wann sollte man den Data Mesh-Ansatz anwenden?<\/h2>\t\t\n\t\t

Das Data Mesh kann besonders f\u00fcr Teams relevant sein, die eine gro\u00dfe Menge an Datenquellen verwalten<\/a> und diese schnell verarbeiten m\u00fcssen.<\/p>

Die Wahl der Datenarchitektur h\u00e4ngt von mehreren Faktoren ab, darunter die Menge der Datenquellen, die Gr\u00f6\u00dfe des Teams, die Anzahl der Datendom\u00e4nen, die Barrieren, mit denen das Data-Engineering-Team konfrontiert ist, und die Bedeutung der Data Governance innerhalb der Organisation.<\/p>

Je gr\u00f6\u00dfer und komplexer die Anforderungen an die Dateninfrastruktur innerhalb des Unternehmens sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass ein Data Mesh von Vorteil ist. Diese Architektur verbessert auch die Beobachtbarkeit von Self-Service-Daten.<\/p>\t\t\n\t\t\t

Wie kann man sich in Data Mesh ausbilden lassen?<\/h2>\t\t\n\t\t

Die verschiedenen Data Architectures<\/strong> zu beherrschen ist sehr wichtig f\u00fcr die Berufe im Bereich Data Science. Um die Prinzipien des Data Mesh kennen zu lernen und zu implementieren, kannst du die Liora-Ausbildungen w\u00e4hlen.<\/p>

Unsere verschiedenen Programme erm\u00f6glichen es dir, die Data Mesh-Architektur zu entdecken und alle F\u00e4higkeiten zu erwerben, um Data Scientist, Data Engineer<\/a><\/strong> oder auch Data Analyst zu werden: Datenbanken, Data Visualization, Programmierung in Python, Machine Learning…<\/p>

Alle unsere Kurse werden im intensiven BootCamp-Modus oder als Weiterbildung angeboten. Je nach deinen Bed\u00fcrfnissen und deiner Verf\u00fcgbarkeit kannst du den Ansatz w\u00e4hlen, der dir am besten passt. Unsere Kurse sind sowohl f\u00fcr Berufst\u00e4tige als auch f\u00fcr Arbeitssuchende und Studenten zug\u00e4nglich.<\/p>

Die Programme werden von Experten entworfen und unser „Blended Learning“-Ansatz beruht auf einer gecoachten SaaS-Plattform und auf Masterclasses. Am Ende des Kurses erh\u00e4ltst du ein Zertifikat, das von MINES ParisTech und Dauphine PSL ausgestellt wird. Von unseren Alumni haben 80 % sofort einen Job gefunden.<\/p>

Zur Finanzierung: Unsere Ausbildungen sind im Rahmen des Bildungsgutscheins f\u00f6rderf\u00e4hig. Verliere keinen Moment mehr und entdecke die Liora-Weiterbildungen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\n

Entdecke unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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