AI Use Cases
synvert Accelerators
Die steigende Komplexität von Datenlandschaften verlangt immer mehr von zentralen Data Lake- und DWH-Teams, wodurch diese Teams zu einem Bottleneck im Unternehmen werden können. Gleichzeitig wird es Mitarbeitern erschwert, die passenden Data Assets für ihre Arbeit zu identifizieren. Data Mesh löst diese Probleme durch einen zentralen Ansatz der Datenverwaltung.
Die steigende Komplexität von Datenlandschaften verlangt immer mehr von zentralen Data Lake- und DWH-Teams, wodurch diese Teams zu einem Bottleneck im Unternehmen werden können. Gleichzeitig wird es Mitarbeitern erschwert, die passenden Data Assets für ihre Arbeit zu identifizieren. Data Mesh löst diese Probleme durch einen zentralen Ansatz der Datenverwaltung.
Bei Data Mesh wird die Verantwortung für Data Assets in die Hände einzelner Fachbereiche gegeben (Domain Ownership). Dadurch wird eine hohe Datenqualität und ‑integrität sichergestellt, da die Verantwortung bei denjenigen liegt, die am besten mit den spezifischen Anforderungen der Data Assets vertraut sind.
Die aufbereiteten Daten können nun anderen Usern als Produkt angeboten werden (Data as a Product). Hierzu wird eine Self-Serve Data Platform zur Verfügung gestellt, über der die Data Product Owner ihre Datenprodukte anlegen, anpassen oder löschen können. Zudem können User über die Self-Serve Data Platform schnell und effizient Zugriff auf die gewünschten Datenprodukte erhalten.
Durch eine Federated Governance werden zudem unternehmensweit einheitliche Regeln festgelegt, mit der alle nötigen Standards festgelegt werden, um eine Interoperabilität zwischen den einzelnen Datenprodukten zu gewährleisten.
Mit domain-driven design und Data Catalog zum Erfolg
Geben Sie Ihre Data Assets in die Hände der qualifiziertesten Menschen durch domain-oriented data ownership.
Folgen Sie dem Data as a product Ansatz um zu garantieren, dass Ihre Data Assets für andere User sichtbar und vertrauenswürdig sind.
Federated Governance gibt Data Product Ownern die Freiheit, selbst über Ihre Datendomäne zu entscheiden und garantiert gleichzeitig Interoperabilität durch globale Standards.
Self Service Strukturen geben Data Usern und Producern die notwendigen Tools, um Data Assets zu verwalten und zu nutzen.
Beschleunigen Sie Governance Prozesse durch Automatisierung von Standardprozessen.
Steigern Sie die Qualität und den Wert Ihrer Data Assets durch effektive Nutzung von Metadaten durch einen Datenkatalog.
Unser synvert Data Governance Vorgehensmodell (sDGV) enthält Komponenten, die dem Aufbau einer Federated Governance dienen und garantieren, dass Sie das Gleichgewicht aus dezentraler und zentraler Governance finden.
Unsere langjährige Erfahrung mit Data Management und Governance Projekten hat uns gezeigt, wie wichtig durchdachtes Change Management ist. Wir unterstützen Ihre Data Product Owner, User und Producer beim Umstieg auf dezentrale Governance und Ownership.
Die effektive Nutzung von Metadaten im Rahmen eines Data Catalogs gibt Data Usern die notwendigen Informationen, um Data Assets von hoher Qualität zu finden, zu verstehen und zu vertrauen.
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