Data Meshs im Mittelstand: Neue Sicht auf Daten

Eine 3D-Illustration, die zeigt, wie sich einzelne Punkte zu einem großen Ganzen verbinden.
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Erlöse aus Daten bleiben auch im Mittelstand noch oft aus. Data Meshs könnten daran etwas ändern. „Data Meshs sind keine rein technologische Lösung“, sagt Jan Krol von PROTOS Technologie. „Sie erfordern dagegen aber eine neue unternehmerische Sicht auf Daten“, sagt Lars Francke von Stackable. Wie Cloud-Native-Provider Informationssümpfe trockenlegen.

Daten auswerten, übergreifend teilen und neue digitale Geschäftsmodelle realisieren – laut aktueller Studie vom Institut der deutschen Wirtschaft (IW) bleibt das in Deutschland noch zu oft Science-Fiction. „Unternehmen verwenden Daten eher als Werkzeug zur internen Optimierung und nicht als Erlösquelle“, halten Barbara Engels und Jan Büchel vom Wirtschaftsforschungsinstitut fest. Zwar nutzt jede zweite Firma Daten, um beispielsweise Prozesse zu automatisieren. Aber: „Nur 5 Prozent aller Unternehmen verkaufen Daten.“ Warum Erlöse ausbleiben: „Es ist offenbar für viele Unternehmen derzeit nicht ersichtlich, wie sie die Nutzung von Daten in ihr Geschäftsmodell integrieren können.“ Um digitale Services viel häufiger zum Kern des eigenen Angebots zu machen, können neue Konzepte wie Data Meshs ein Baustein zur Lösung sein. Zum einen, weil sie Informationen nicht mehr länger um ihrer selbst willen sammeln. Zum anderen, weil sie aus Sicht der Anwendenden auf das Thema blicken – und das speziell fokussiert darauf, wie sich Datenprodukte vermarkten und verkaufen lassen.

Data Meshs: Datenprodukte im Mittelstand gewinnbringend realisieren

Egal, ob Verkaufszahlen, Sensorwerte, Verschleiß- und Maschinendaten – um sie zu speichern, zu verarbeiten und unternehmerisch auszuwerten, bieten sich Data Meshs an. „Data Meshs sind keine rein technologische Lösung“, sagt Jan Krol, Cloud & Big Data Solutions Architect bei PROTOS Technologie. „Sie erfordern dagegen aber eine neue unternehmerische Sicht auf Daten“, sagt Lars Francke, CTO bei Stackable, „eine Sicht, die Verantwortlichkeiten klar festlegt.“ Auf diese Weise sollen sich Datenprodukte erfolgreicher und gewinnbringender als bislang realisieren lassen. Damit das im Mittelstand keine Theorie bleibt, legen Cloud-Native-Dienstleister wie PROTOS Technologie und Stackable die Informationssümpfe ihrer Kund:innen über Data Meshs trocken.

Data Warehouses und Data Lakes: Einsaugen, horten und investieren

Jan Krol, Cloud & Big Data Solutions Architect bei PROTOS Technologie
Jan Krol, Cloud & Big Data Solutions Architect bei PROTOS Technologie.

„Data Meshs lösen viele Probleme zentraler Speichersysteme“, sagt Krol. „Aus Data Warehouses und Data Lakes lässt sich oft nur wenig Kapital schlagen“, sagt Francke. Warum das so ist: Informationen versumpfen dort zu leicht. Denn: „Daten galten zu lange als Beifang, den Firmen eben hatten und einfach horteten“, sagt Krol. Das Ergebnis: „Über die Jahre sind undurchschaubare Dschungel entstanden, die sich kaum verwalten, administrieren oder gar ökonomisch nutzen lassen“, sagt Francke. Wer dennoch erfolgreich sein will, muss Zeit, Geld und Aufwand investieren. „Alles, was ins eigene Silo soll, ist an das Zielformat anzupassen“, sagt Krol.

Lars Francke, CTO bei Stackable
Lars Francke, CTO bei Stackable.

Der Erfolg der Arbeit: „Eher mäßig“, sagt Francke, „die schiere Menge an Bits und Bytes macht viele Data Warehouses intransparent.“ Zudem stellt ihre Organisation den eigentlichen Sinn in Frage. Wollen etwa Buchhaltung oder Marketing mit den Daten arbeiten, entpuppt sich das zentrale Management als Nadelöhr im Tagesgeschäft. Nicht anders Data Lakes: Zwar beschränkt sich die Sammelei hier beispielsweise auf Fachbereiche. Krol: „Aufwändige Datenmodellierungen für das Abspeichern im Lake sind zumeist nicht notwendig.“ Aber auch hier bleibt digitale Wertschöpfung eher ein Wunsch. „Wer Informationen von einer Instanz kumulieren und verwalten lässt, stößt rasch an organisatorische Grenzen“, sagt Francke, „egal, ob großes Speichersilo oder kleiner See.“

Data Meshs: Dezentral, produktorientiert und mit klaren Zuständigkeiten

Anders Data Meshs. Sie organisieren sich dezentral, setzen auf konkrete Datenprodukte für bestimmte Nutzungsdomänen. Heißt praktisch: Alles dreht sich um konkrete Anwendungen, die beispielsweise die Fachbereiche der Firmen verantwortlich mitentwickeln. „Zum einen stellt das die praktische Relevanz der Ergebnisse sicher“, sagt Krol. „Zum anderen versteht jeder in einem Data-Mesh-Team, wie Daten aussehen müssen, damit am Ende alles funktioniert“, sagt Francke. Zudem setzen Datenprodukte von heute auf Standards und Open Source. „Auf der Basis lassen sich die einzelnen Services dann miteinander kombinieren“, sagt Krol. „So entsteht ein modulares und interoperables System, indem sich alles wie Bausteine ineinanderstecken lässt, um neue Produkte zu realisieren“, sagt Francke.

Daten über die Cloud vernetzen: Offen, standardisiert und interoperabel

Egal, ob Amazon Web Services, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform – Open Source Frameworks wie Apache Spark sind die Basis des Cluster Computings. Und offene und kostenlose Formate wie Apache Parquet ein geläufiges Mittel, um Informationen zu speichern. „Parquet-Dateien lassen sich flexibler miteinander kombinieren als etwa relationale Tabellen“, sagt Krol. Einzige Voraussetzung: „Statt Informationen wie früher leichtfertig einzusaugen, müssen die Verantwortlichen genau überlegen, wie sie sie logisch und intelligent miteinander vernetzen.“ Informationen harmonisieren, verschneiden und smart verzahnen: „Data Meshs organisieren sich zudem über Clouds und nicht mehr über Speichersysteme“, sagt Francke. Der Vorteil: Wer die Services verwaltet, muss nur einmal klicken, um Dateien bereitzustellen, Rechte zu vergeben oder Rollen zu managen. Der Nachteil: „Die Verantwortung wandert aus zentralen Instanzen in die agilen Data-Mesh-Teams.“ Unternehmen müssen sich entsprechend aufstellen.

Cloud Natives im Mittelstand: Komplexität auflösen, Vorteile erschließen

Lizenzfragen klären, Zugriffsrechte regeln und Metadaten bereitstellen: „Mit neuen Zuständigkeiten tut sich jede:r naturgemäß erstmal schwer“, sagt Dr. Nils Kaufmann, unter dessen Leitung sich seit 2021 rund 20 Cloud-Native-Provider wie PROTOS Technologie und Stackable in der Cloud-Native-Initiative EuroCloud Native (ECN) versammeln. „Unsere Mitglieder können dem Mittelstand auch beim Thema Data Meshs und Cloud helfen“, sagt Kaufmann. Und das bereits für kleines Geld. Kosteten Data Warehouses noch ein Vermögen, stehen die notwendigen Ressourcen in der Cloud günstiger bereit. „Data Meshs können sich schon für kleine Unternehmen und kleine Teams lohnen“, sagt Krol.

Fest steht: „Ganz klar steckt hinter dem recht neuen Begriff noch recht viel Marketing“, sagt Francke. „Gerade grundlegende Dinge sollten Cloud Natives für ihre Kundschaft erstmal einfacher machen.“ Aber: „In einer Zeit, in der sich alles in der Cloud verwalten, abbilden und steuern lässt, erscheint es nur folgerichtig, die eigenen Informationen ebenfalls über die Cloud zu vernetzen“, sagt Kaufmann. „Schließlich sind Data Meshs ein natürlicher Evolutionsschritt“, sagt Krol, „so, wie sich Cloud-Infrastrukturen entwickeln, entwickeln sich die Datenstrukturen von heute mit.“ Nicht anders Gaia-X: Was Cloud-Native-Provider im Kleinen für ihre Kundschaft realisieren, soll die dezentrale und vernetzte Dateninfrastruktur im Großen für die Datenökonomie Europas leisten. Auch die Studie vom IW stellt fest: Unternehmen, die Cloud-Technologien nutzen, sind häufiger „data economy ready“ als andere.


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Über Nils Klute
Nils Klute ist IT-Fachredakteur. Egal, ob für IT-Medien wie heise.de, zdnet.de und silicon.de, für IT-Unternehmen wie SAP, T-Systems und Sony oder für B2B-Agenturen wie Palmer Hargreaves, Pleon Kohtes Klewes (heute Ketchum) und rheinfaktor – Nils Klute schreibt und spricht seit mehr als 15 Jahren über die Themen, die die IT- und Digitalwirtschaft bewegen. Von der Datenwirtschaft mit Gaia-X über Künstliche Intelligenz im Mittelstand bis hin zu Cloud-Native-Technologien - als Projektmanager Kommunikation Cloud Services ist er bei EuroCloud Deutschland_eco e.V. für das Content Marketing rund um die Themen des Verbands verantwortlich. Zudem unterstützt er KI-Projekte wie Service-Meister und Initiativen wie EuroCloud Native, Channel2Cloud oder EuroCloud Next Leaders mit Blogbeiträgen, Namensartikeln, Interviews, Pressemitteilungen, Konzepten und Strategien. Beruflich wie privat ist er auf LinkedIn und Twitter unterwegs.