{"id":68419,"date":"2022-11-24T14:07:29","date_gmt":"2022-11-24T14:07:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=68419"},"modified":"2024-09-20T17:45:52","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:52","slug":"artefact-x-google-cloud-workshop-data-mesh-principles-promises-and-realities-of-a-decentralized-data-management-model","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/artefact-x-google-cloud-workshop-data-mesh-principles-promises-and-realities-of-a-decentralized-data-management-model\/","title":{"rendered":"Data Mesh: Grunds\u00e4tze, Versprechen und Realit\u00e4ten eines dezentralen data-Verwaltungsmodells"},"content":{"rendered":"<p><article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-video fusion-youtube\" style=\"--awb-max-width:750px;--awb-max-height:422px;--awb-align-self:center;--awb-width:100%;\"><div class=\"video-shortcode\"><div class=\"fluid-width-video-wrapper\" style=\"padding-top:56.27%;\" ><iframe title=\"YouTube-Videoplayer 1\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ZPSmL-PaF_w?wmode=transparent&autoplay=0\" width=\"750\" height=\"422\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture;\"><\/iframe><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-1 description\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Sehen Sie sich die replay des Workshops an (auf Franz\u00f6sisch) | Um die englischen Untertitel zu aktivieren, klicken Sie auf das Symbol \"CC\" und dann auf \"Einstellungen\". W\u00e4hlen Sie anschlie\u00dfend die Option \"Untertitel\" und dann \"Automatisch \u00fcbersetzen\" auf Englisch oder die Sprache Ihrer Wahl.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><div class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-2 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-1 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-2 description\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Am 27. September haben Justine Nerce, Data Consulting Partner bei Artefact, und Killian Gaumont, Data Consulting Manager bei Artefact, zusammen mit Amine Mokhtari, Data Analytics Specialist bei Google Cloud, auf der Big Data &amp; AI Paris 2022 Conference einen Data Mesh Workshop durchgef\u00fchrt. Data Mesh ist heute eines der hei\u00dfesten Themen in der data-Branche. Aber was ist es? Was sind seine gesch\u00e4ftlichen Vorteile? Und vor allem, wie k\u00f6nnen Unternehmen es erfolgreich in ihrem Unternehmen einsetzen?<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-3 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-justify-content-center fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-2 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-text fusion-text-3\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Data Mesh ist ein neues organisatorisches und technologisches Modell zur dezentralen data-Verwaltung. Es handelt sich um eine verteilte Architektur f\u00fcr die Verwaltung von analytischen data, die es den Benutzern erm\u00f6glicht, auf data zuzugreifen und es dort abzufragen, wo es sich befindet, ohne es zun\u00e4chst in einen data-See oder ein Lager zu transportieren. Data mesh basiert auf vier Grundprinzipien:<\/p>\n<\/div><ul style=\"--awb-line-height:27.2px;--awb-icon-width:27.2px;--awb-icon-height:27.2px;--awb-icon-margin:11.2px;--awb-content-margin:38.4px;\" class=\"fusion-checklist fusion-checklist-1 fusion-checklist-default type-icons paddingList dark-text\"><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">Dom\u00e4nenorientierter data-Besitz,<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Data als Produkt,<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>F\u00f6deriert data governance,<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Selbstbedienung data als Plattform.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul><div class=\"fusion-text fusion-text-4\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><a href=\"https:\/\/conference.artefact.com\/l\/597421\/2022-10-06\/j12pw5\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Der Workshop<\/a> wurde in drei Teile aufgeteilt:<\/p>\n<ol>\n<li aria-level=\"1\">Gesch\u00e4ftswert: Warum ein Produkt\/Mesh-Ansatz? Wie dient er den Gesch\u00e4ftszielen des Unternehmens?<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Ansatz f\u00fcr die Bereitstellung: Wie kann man Erfolg haben? Welche Schritte sollten unternommen werden und welches Organisationsmodell sollte verwendet werden?<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Technologie-Stapel: Warum Google als Technologiel\u00f6sung w\u00e4hlen?<\/li>\n<\/ol>\n<p>Zum Auftakt der Diskussion \u00fcber den Gesch\u00e4ftswert erkl\u00e4rte Justine Nerce: \u201cEiner der besten Gr\u00fcnde f\u00fcr die Einf\u00fchrung eines Produkt-\/Mesh-Ansatzes ist, dass er zwei Teufelskreise beseitigt. Der erste besteht darin, das Rad jedes Mal neu zu erfinden, wenn eine neue Anwendung f\u00fcr data auftaucht: Ein neues Team wird gebildet, das seine eigene data-Pipeline erstellt, um seine spezifischen Bed\u00fcrfnisse zu erf\u00fcllen. Das Ergebnis? Keine gemeinsame Nutzung, keine Wiederverwendbarkeit f\u00fcr die gew\u00e4hlten Technologien. Das zweite ist der \u2018Aufbau eines Monolithen\u2019, wenn eine neue Anwendung f\u00fcr data im Backlog eines zentralen data-Teams landet und dann an nicht auf data spezialisierte Teams weitergereicht wird, die massive data-Sammlungen, generische Transformationen und die Entwicklung von Anwendungsf\u00e4llen durchf\u00fchren, mit dem Risiko, nicht auf die Bed\u00fcrfnisse der Benutzer einzugehen.\u2018<\/p>\n<p>Aber mit einem Produktansatz wird aus dem Teufelskreis ein Tugendkreis. Wenn eine neue Anwendung f\u00fcr data auftaucht, sucht data mesh nach dem, was bereits existiert und wiederverwendet werden kann, anstatt etwas Neues zu entwickeln. Es identifiziert Bereiche, die bereits f\u00fcr die Bearbeitung bestimmter Themen zust\u00e4ndig sind, und sucht nach bestehenden data-Produkten, die die Erstellung und Entwicklung neuer Bed\u00fcrfnisse beschleunigen k\u00f6nnen, entweder so wie sie sind oder in iterativen Prozessen zur Erstellung neuer, ma\u00dfgeschneiderter Produkte. Und alle diese Produkte k\u00f6nnen im Katalog des Unternehmens ver\u00f6ffentlicht werden.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-1 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Wie data-Produkte gesch\u00e4ftlichen Mehrwert schaffen<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-5\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Data-Produkte gibt es in Unternehmen schon seit langem, aber bei data-Gewebe sind die Verwendungszwecke und Qualifikationen von data grunds\u00e4tzlich anders, erkl\u00e4rt Killian Gaumont:<\/p>\n<blockquote>\n<div class=\"quote\">\u201cDas heutige data-Produkt ist eine Kombination aus data, das dem Unternehmen f\u00fcr die gesch\u00e4ftliche Nutzung zur Verf\u00fcgung gestellt wird, und spezifischen Funktionen, die die Nutzung und Wiederverwendbarkeit von data erleichtern\u201d.<\/div>\n<\/blockquote>\n<p>Um in das data-Netz aufgenommen zu werden, muss ein data-Produkt sein:<\/p>\n<ol>\n<li aria-level=\"1\">Gef\u00fchrt von einem Team von engagierten Eigent\u00fcmern;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Endbenutzerorientiert und weit verbreitet;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Von Qualit\u00e4t w\u00e4hrend des gesamten Lebenszyklus;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Wiederverwendbar als solches oder zum Bau anderer Produkte;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Zug\u00e4nglich f\u00fcr alle Benutzer;<\/li>\n<li aria-level=\"1\">Standardisiert, damit alle die gleiche Sprache sprechen.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Bei Artefact werden die data-Produkte in drei verschiedene Produktfamilien eingeteilt. \u201cEs gibt Rohprodukte wie databases, die f\u00fcr Gesch\u00e4ftsprozesse verwendet werden - die dennoch data-Produkte sind\u201d, versichert Killian. \u201cAls n\u00e4chstes gibt es data-Produkte, die mit kundenspezifischen Algorithmen oder Produktempfehlungen angereichert sind, wie z.B. Interaction 360\u00b0. An der Spitze stehen fertige Produkte, die auf die Nutzung ausgerichtet sind, wie z.B. Dashboards. Das sind Produkte f\u00fcr den Endverbraucher, die einen Mehrwert schaffen, indem sie die Produktentwicklung mit der Gesch\u00e4ftsstrategie verbinden.\u201d<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-2 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Einsatz von data Mesh im gesamten Unternehmen<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-6\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/\">Artefact<\/a>\u2019Der Ansatz von data Mesh Deployment beginnt im Kleinen, indem die Anwendungsf\u00e4lle und Probleme des Unternehmens priorisiert werden. Anschlie\u00dfend werden alle Bereiche und data-Produkte identifiziert, die f\u00fcr jeden priorisierten Anwendungsfall ben\u00f6tigt werden (von data-Rohmaterial bis zu fertigen Produkten). Ein zuk\u00fcnftiges Team wird zusammengestellt, um die ersten Produkte zu entwickeln und Standards festzulegen. Dann k\u00f6nnen verwandte Produkte, die in der Zukunft entwickelt werden sollen, identifiziert werden.<\/p>\n<\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20690%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/Datamesh-article-picture.png\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left hover-enable\" style=\"width: 690px; border-radius: 59% 41% 41% 59% \/ 29% 48% 52% 71%; overflow: hidden;\" width=\"690\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-text fusion-text-7\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>F\u00fcr den Einsatz von data Mesh gibt es drei Voraussetzungen. Die erste: das Aufbrechen von Silos.<\/p>\n<p>\u201cWenn data Mesh ein Erfolg werden soll, m\u00fcssen wir zu einem Organisationsmodell \u00fcbergehen, das die Silos zwischen IT, data und Business aufbricht, um Plattformteams zu haben, die sich aus bereichs- und produkt\u00fcbergreifenden Teams zusammensetzen, und zwar \u00fcber alle Einheiten hinweg\u201d, sagt Killian. \u201cDas wird nat\u00fcrlich nicht \u00fcber Nacht geschehen. Aber wir haben bereits damit begonnen, die Silos aufzubrechen, indem wir die Business-Teams in die IT data-Teams integriert haben, damit die Produktteams, die data-Produkte entwickeln, effizienter arbeiten k\u00f6nnen.\u201d<\/p>\n<p>Die zweite Voraussetzung ist der Data Product Owner, der eine Schl\u00fcsselrolle bei der Koordinierung der Implementierung des data-Netzes spielt. Der data-Produktverantwortliche hat drei Aufgaben: data-Produkte zu entwerfen, zu entwickeln und zu f\u00f6rdern. Die ersten beiden Aufgaben sind selbsterkl\u00e4rend; die dritte ist ebenso wichtig, denn die St\u00e4rke eines data-Produkts liegt darin, dass es vom Unternehmen angenommen und genutzt wird. \u201cDer data-Produktverantwortliche ist daf\u00fcr verantwortlich, dass das data-Produkt dokumentiert, f\u00fcr die Benutzer verst\u00e4ndlich und zug\u00e4nglich ist und sich an den Gesch\u00e4ftsanforderungen orientiert. Die Kriterien f\u00fcr seinen Erfolg sind seine KPIs: Nutzung, technische Leistung, data-Qualit\u00e4t\u201d, f\u00fcgt Killian hinzu.<\/p>\n<p>Die letzte Voraussetzung ist, dass das Unternehmen in der Lage ist, seine data-Dom\u00e4nen klar und kontinuierlich zu definieren, und dass es, sobald sich das Modell bew\u00e4hrt hat, in der Lage ist, es zu skalieren.<\/p>\n<\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20690%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/workshop-DATA-MESH-2.jpg\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left hover-enable\" style=\"width: 690px; border-radius: 59% 41% 41% 59% \/ 29% 48% 52% 71%; overflow: hidden;\" width=\"690\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-text fusion-text-8\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>Dies sind die drei am h\u00e4ufigsten gestellten Fragen von Kunden, die das data-Netz implementieren, zusammen mit den Empfehlungen von Artefact zur erfolgreichen Definition von Bereichen, zur Messung des Erfolgs und zum Erkennen des richtigen Zeitpunkts f\u00fcr eine Erweiterung.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-3 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Der technische Stack: Verwaltung des data Mesh mit Google Cloud<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-9\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p>\u201cDas erste, was data- und IT-Teams brauchen, um data mesh zu implementieren, ist die M\u00f6glichkeit, ihre data auffindbar und zug\u00e4nglich zu machen, indem sie sie in einem data-Katalog ver\u00f6ffentlichen\u201d, beginnt Amine Mohktari. \u201cUm dies zu erreichen, hat Google eine erste S\u00e4ule, Big Query, die die Erstellung von gemeinsam nutzbaren data-Sets erm\u00f6glicht. Die zweite S\u00e4ule, der Katalog selbst, wird durch Analytics Hub erm\u00f6glicht, der Links zu allen datasets erstellt, die von verschiedenen Mitgliedern der Organisation oder ihren Partnern erstellt wurden, so dass die Abonnenten leicht darauf zugreifen k\u00f6nnen.\u201d<\/p>\n<p>\u201cEs ist wichtig zu verstehen, dass nur Links zu data erstellt werden - niemals Kopien. Dank dieses Systems k\u00f6nnen Abonnenten data so nutzen, als ob es ihnen geh\u00f6ren w\u00fcrde, auch wenn es an seinem urspr\u00fcnglichen physischen Ort verbleibt. Das gilt auch dann, wenn Sie data-Sets in einem anderen cloud gespeichert haben\u201d, versichert Amine.<\/p>\n<p>Die Benutzerfreundlichkeit ist ein wichtiger Grundsatz des Systems und spiegelt sich in allen Aspekten des data-Netzes wider, nicht nur in der Erleichterung der gemeinsamen Nutzung von data und der Komposition von data, sondern auch in der st\u00e4ndigen Verf\u00fcgbarkeit von data, unabh\u00e4ngig davon, wie viele Benutzer aktiv sind.<\/p>\n<p>Was die data-Sicherheit und -Governance betrifft, so hat Google mit Dataplex eine intelligente data-Struktur entwickelt, die dabei hilft, verteilte data zu vereinheitlichen und die data-Verwaltung und -Governance \u00fcber diese data zu automatisieren, um Analysen im gro\u00dfen Ma\u00dfstab zu erm\u00f6glichen. Zusammen mit einem Identit\u00e4ts- und Zugriffsmanagement-Framework (IAM), das jedem data-Konsumenten eine eindeutige Identit\u00e4t zuweist, \u201cbietet Dataplex Unternehmen eine Reihe von technischen S\u00e4ulen, die es ihnen erm\u00f6glichen, jede Art von Governance auf die einfachste Weise zu implementieren\u201d, erkl\u00e4rt Amine.<\/p>\n<p>\u201cUnser Ziel bei Google Cloud ist es, Ihnen ein serverloses data platform zur Verf\u00fcgung zu stellen, das es Ihren data-Teams erm\u00f6glicht, sich auf Bereiche wie Prozesse und gesch\u00e4ftliche Anwendungsf\u00e4lle zu konzentrieren, in denen sie einen Mehrwert haben, den niemand sonst erzeugen kann.\u201d<\/p>\n<\/div><img decoding=\"async\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20690%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27690%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/workshop-DATA-MESH-3-1.jpg\" alt=\"Image\" class=\"lazyload artefact-elegant-image align-left hover-enable\" style=\"width: 690px; border-radius: 59% 41% 41% 59% \/ 29% 48% 52% 71%; overflow: hidden;\" width=\"690\" height=\"auto\" \/><div class=\"fusion-text fusion-text-10\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><strong><em>\u00a0Der Dataplex von Google bietet Nutzern eine 360\u00b0-Ansicht der ver\u00f6ffentlichten data-Produkte und ihrer Qualit\u00e4t<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-4 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-margin-bottom-small:8px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"margin:0;--fontSize:50;line-height:1.2;\">Fazit: Drei Fallstricke, die Sie bei der Implementierung des data-Netzes vermeiden sollten<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-11\" style=\"--awb-text-transform:none;\"><p><strong>NICHT<\/strong> &gt; Bleiben Sie in einer Projektvision statt einer Produktvision stecken<br \/>\n<strong>DO<\/strong> &gt; Legen Sie die Priorit\u00e4ten der data-Produkte nach den verschiedenen Verwendungszwecken fest;<\/p>\n<p><strong>NICHT<\/strong> &gt; Das neue Modell zu schnell ausweiten<br \/>\n<strong>DO<\/strong> &gt; Testen Sie das Modell mit einem gut definierten Betriebsmodell;<\/p>\n<p><strong>NICHT<\/strong> &gt; Ein \u00fcberm\u00e4\u00dfig komplexes technisches \u00d6kosystem einsetzen<br \/>\n<strong>DO<\/strong> &gt; Halten Sie den Technologiestapel klein, um m\u00f6glichst viele Spieler zu haben.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Justine Nerce und Killian Gaumont (Artefact) f\u00fchrten zusammen mit Amine Mokhtari (Google Cloud) einen Data Mesh Workshop durch.<\/p>","protected":false},"featured_media":68430,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-68419","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/68419","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/68430"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=68419"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=68419"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=68419"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}