Wie der Data Mesh Ansatz die Logistikbranche unterstützen kann sich zur Data Insights Driven Company zu transformieren.

Data Mesh ist ein innovativer Organisations-Ansatz in der Welt der Datenverarbeitung und -verwaltung, der sich in den letzten Jahren zunehmender Aufmerksamkeit erfreut. Dieser Ansatz soll den wachsenden Herausforderungen bei der Skalierung von Daten-Analysen und -Produkten in Unternehmen gerecht werden. Er setzt auf eine dezentrale, domänenspezifische Datenverantwortlichkeit und adressiert Probleme, die in traditionellen zentralisierten Datenarchitekturen auftreten. Im Folgenden werden die vier grundlegenden Prinzipien des Data Mesh Ansatzes erläutert, gefolgt von einer Diskussion darüber, warum dieser Ansatz besonders in der Logistikbranche von großem Nutzen sein kann.

Prinzipien des Data Mesh Ansatzes:

Vor dem Hintergrund der aktuellen Herausforderungen präsentieren wir die vier Grundprinzipien, die Data Mesh auszeichnen:

1. Domain Verantwortlichkeit: Bei Data Mesh liegt der Schwerpunkt auf der Zuweisung von Datenverantwortlichkeiten an die einzelnen Domänen oder Geschäftsbereiche eines Unternehmens. Jede Domäne ist für die Verwaltung, Qualitätssicherung und Bereitstellung ihrer eigenen Daten verantwortlich. Dies führt zu einer höheren Transparenz und Effizienz, da die Fachexperten in den jeweiligen Bereichen am besten wissen, welche Daten für ihre Bedürfnisse wichtig sind.

2. Datenprodukt: Daten werden als Produkte betrachtet, die von den Domänen für die Verwendung in anderen Bereichen bereitgestellt werden. Diese Datenprodukte werden nicht nur als Rohdaten, sondern als gut dokumentierte, verständliche und benutzerfreundliche Datensets angeboten. Dies erleichtert anderen Teams den Zugang und die Nutzung der Daten für eigene Zwecke erheblich.

3. Self-Serve Plattform (Data Fabric): Data Mesh fördert den Aufbau einer Self-Service-Datenplattform oder einer sogenannten Data Fabric. Hier können Teams eigenständig auf die benötigten Daten zugreifen, ohne auf IT-Abteilungen angewiesen zu sein. Diese Plattform bietet Werkzeuge und Dienstleistungen zur Datenerfassung, -transformation und -bereitstellung.

4. Föderale Data Governance: Data Mesh setzt auf föderale Data Governance, bei der die Verantwortung für die Einhaltung von Datenrichtlinien und -standards in den jeweiligen Domänen liegt. Es gibt jedoch auch eine übergreifende Governance-Instanz, die die Einhaltung unternehmensweit geltender Vorschriften sicherstellt. Diese föderale Struktur ermöglicht eine ausgewogene Kontrolle über die Daten und gleichzeitig Flexibilität in den einzelnen Geschäftsbereichen.

Warum ist Data Mesh für die Logistikbranche hilfreich?

Die Logistikindustrie sieht sich mit einer Reihe spezifischer Herausforderungen konfrontiert. Hierzu gehören etwa veraltete, heterogene IT- und Dateninfrastrukturen, die aus dezentralen Organisationsstrukturen resultieren. Zwar ermöglicht diese Dezentralisierung den einzelnen Standorten und Geschäftseinheiten, weiterhin unabhängig am Markt zu agieren, sie erschwert jedoch die Bewältigung neuer, komplexer Kundenanforderungen wie ganzheitlichen Servicepaketen. Eine durchgängige Datennutzung, die für solche integrierten Leistungen notwendig wäre, ist oft nicht vorhanden. An dieser Stelle kommt der Data-Mesh-Ansatz ins Spiel, der mehrere entscheidende Vorteile bietet:

• Domain Verantwortlichkeit: In der Logistik gibt es verschiedene Fachdomänen wie Lagerhaltung, Transport, Routenoptimierung und Bestandsmanagement. Der Data-Mesh-Ansatz ermöglicht es den Fachexperten dieser Domänen, die Verantwortung für ihre jeweiligen Daten zu übernehmen. Das fördert sowohl die Datenqualität als auch deren effektive Nutzung.

• Datenprodukt: Durch die Konzeption von Daten als Produkten können Logistikunternehmen spezifische Datensätze definieren. Diese sind sowohl für interne Analysen als auch für externe Partnerschaften nützlich, was die operative Effizienz und Transparenz erhöht. Zudem sind diese Datenprodukte so gestaltet, dass sie kombinierbar sind, um eine durchgängige Steuerung der Logistikprozesse zu gewährleisten.

• Self-Serve Plattform (Data Fabric): In einer Branche, in der schnelle Entscheidungen essenziell sind, ermöglicht eine Self-Service-Datenplattform den Teams, standardisierte Tools und Verfahren zu verwenden. So können sie agil auf Marktveränderungen reagieren und ihre Datenprodukte rasch an neue Anforderungen anpassen. Datenprodukte können innerhalb der Plattform miteinander verbunden werden, die somit eine durchgängige datengetriebene Steuerung und Skalierung gewährleistet.  

• Föderale Data Governance: Da viele Logistikunternehmen international agieren, stellt die Einhaltung verschiedener Datenschutzregelungen sowie weiterer branchen- und länderspezifischer Regelungen eine Herausforderung dar. Der Data-Mesh-Ansatz ermöglicht eine effektive Kontrolle der Daten unter Berücksichtigung lokaler und globaler Compliance-Anforderungen.

Herausforderungen und Grenzen:

1. Komplexität: Die Implementierung eines Data Mesh kann, insbesondere in großen und komplexen Organisationen, sehr herausfordernd sein. Es erfordert eine kulturelle Veränderung, da jede Domäne für ihre eigenen Daten verantwortlich ist. Dies kann zu Widerstand innerhalb der Organisation führen. Da sehr häufig das Bewusstsein fehlt eigenen Datenkompetenzen aufzubauen.

2. Qualität der Datenprodukte: Da die Datenprodukte von verschiedenen Domänen erstellt werden, kann die Qualität variieren. Dies kann zu Inkonsistenzen führen, die die Datennutzung erschweren.

3. Datensicherheit und Compliance: Mit dem föderalen Ansatz der Daten-Governance können Herausforderungen bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und anderen regulatorischen Vorgaben entstehen.

4. Anfangsinvestition: Die Einführung eines Data Mesh erfordert eine erhebliche Anfangsinvestition in Technologie und Schulung, was für kleinere Unternehmen eine Hürde darstellen kann.

Fazit

Insgesamt bietet der Data Mesh Ansatz der Logistikbranche die Möglichkeit, ihre Daten effektiver zu nutzen, die Zusammenarbeit zu verbessern und die Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Anforderungen zu steigern, ohne die historisch gewachsene IT- und Dateninfrastruktur zu überfordern. Dies ermöglicht es, die Vorteile dieser innovativen Datenstrategie in vollem Umfang zu nutzen.