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Data Mesh ist ein organisatorisches und architektonisches Paradigma zur dezentralen Bereitstellung und Verantwortung von Daten als Produkt durch domänenorientierte Teams. Es betont Domänenverantwortung, interoperable Datenprodukte, Self-Serve-Plattformen und föderierte Governance. Die Einführung erfordert organisatorische Veränderungen, klare Schnittstellen…
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Data Mesh ist ein sozio-technisches Paradigma, das analytische Daten dezentral organisiert: Domänen-Teams verantworten Datenprodukte, eine Self-Serve-Plattform stellt gemeinsame Fähigkeiten bereit, und föderierte Governance setzt verbindliche Leitplanken.
Der Begriff wurde 2019 von Zhamak Dehghani in einem Beitrag auf Martin Fowler eingeführt, der bei Thoughtworks erschien. Er reagierte auf die Grenzen zentraler Data Warehouses und Data Lakes bei vielen Domänen, langen ETL-Ketten und wachsender Skalierung. Der Ansatz verbindet Impulse aus Domain-Driven Design und Team Topologies mit Plattformdenken, um Verantwortung näher an die Fachdomänen zu verlagern.
Data Mesh funktioniert wie ein Verbund aus autonomen, aber anschlussfähigen Datenprodukten. Jede Domäne erzeugt und betreibt ihre Daten an der Quelle. Die Plattform stellt Standards für Bereitstellung, Zugriff, Metadaten und Beobachtbarkeit bereit. Föderierte Regeln sorgen dafür, dass Produkte kombinierbar bleiben und nicht in neue Silos zerfallen.
Fachnahe Teams verantworten Inhalt, Qualität und Betrieb ihrer Datenprodukte Ende zu Ende.
Daten werden mit klaren Schnittstellen, Metadaten, Qualitätsmerkmalen und nutzbarer Semantik veröffentlicht.
Gemeinsame Infrastruktur reduziert Aufwand für Bereitstellung, Zugriff, Sicherheit und Beobachtbarkeit.
Gemeinsame Standards und Kontrollen setzen Leitplanken, ohne die Domänenarbeit vollständig zu zentralisieren.
Das Betriebsmodell braucht eine passende Struktur aus Daten, Schnittstellen und Regeln, damit Dezentralisierung tragfähig bleibt.
Data Mesh hilft, wenn viele Teams unabhängig analytische Daten liefern müssen, zentrale Plattformen zum Engpass werden oder fachliche Nähe für Qualität und Verantwortung wichtiger ist als ein einzelnes Datenteam. Der Ansatz lohnt sich nur mit reifer Domänenorganisation, Automatisierung und klaren Governance-Entscheiden; sonst steigen Koordinationsaufwand, Doppelarbeit und Inkonsistenzen.
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Die Ebene innerhalb der Organisation (Unternehmen, Domäne, Team), auf der der AssetBlock angewendet wird.