Data-Architektur
Konzeptuelle Strukturierung von Daten, Schnittstellen und Governance zur Sicherstellung konsistenter Datenqualität und effizienter Datennutzung in Organisationen.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungOrganisatorisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Silos und widersprüchliche Modelle ohne Durchsetzung
- Übermäßige Zentralisierung hemmt Innovation
- Governance-Bremse, wenn zu bürokratisch umgesetzt
- Schrittweise Einführung mit klaren Pilotfällen
- Sichtbare Metriken und SLAs definieren
- Metadaten- und Katalogpflege als kontinuierliche Aufgabe
I/O & Ressourcen
- Quellsysteme und Schema-Definitionen
- Geschäftsanforderungen und KPIs
- Compliance- und Datenschutzvorgaben
- Ziel-Datenmodelle und Architekturdiagramme
- Datenkatalog und Lineage-Dokumentation
- Governance-Regeln und SLAs
Beschreibung
Data-Architektur definiert die strukturelle Organisation, Modelle und Integrationsprinzipien für Daten innerhalb einer Organisation. Sie beschreibt Speicher-, Zugriff- und Governance‑Regeln sowie Schnittstellen zwischen Systemen. Ziel ist konsistente Datenqualität, Skalierbarkeit und effiziente Datennutzung für Analyse, Betrieb und Produktfunktionen. Sie berücksichtigt Datensicherheit, Datenschutz, Metadatenmanagement und Operationalisierung von Datenflüssen.
✔Vorteile
- Verbesserte Datenqualität und Konsistenz über Systeme hinweg
- Bessere Skalierbarkeit und Performance für Datenanwendungen
- Schnellere Time-to-Insight durch klare Integrationspfade
✖Limitationen
- Hoher initialer Aufwand für Modellierung und Governance
- Erfordert abteilungsübergreifende Abstimmung
- Nicht alle Legacy-Systeme lassen sich vollständig harmonisieren
Trade-offs
Metriken
- Datenqualitätsbewertung
Kennzahl, die Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz misst.
- Time-to-Insight
Zeitspanne von Datenverfügbarkeit bis verwertbarer Analyse.
- Datenverfügbarkeit/SLA
Messung der Verfügbarkeit kritischer Datenprodukte und -schnittstellen.
Beispiele & Implementierungen
Konsolidierter Data Warehouse für E-Commerce
Vereinheitlichung von Bestell-, Kunden- und Logistikdaten zur Verbesserung von Personalisierung und Reporting.
Echtzeit-Event-Architektur bei FinTech
Einsatz von Event-Streams für sofortige Risikoanalyse und Betrugsprävention.
Metadaten-Driven Analytics bei Versicherer
Metadaten-Katalog verbessert Wiederverwendbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Datenpipelines.
Implementierungsschritte
Stakeholder identifizieren und Ziele definieren
Ist-Analyse der Datenlandschaft durchführen
Zielarchitektur, Modelle und Governance entwerfen
Pilotimplementierung und iteratives Rollout
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Unklare Datenzuständigkeiten in Alt-Systemen
- Ad-hoc-Schemata ohne Versionierung
- Fragmentierte Datenspeicher ohne zentralen Katalog
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Rigid zentrale Standards, die lokale Bedürfnisse ignorieren
- Migration ohne Datenqualitätssicherung
- Metadaten unvollständig erfassen, sodass Lineage fehlt
Typische Fallen
- Zu allgemeine Modelle, die keine operativen Fälle abdecken
- Unterbewertung von Change-Management-Aufwand
- Fehlende Monitoring- und Alerting-Konzeption
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Bestehende regulatorische Anforderungen
- • Budget- und Ressourcenbegrenzungen
- • Technologische Abhängigkeiten von Legacy