{"id":68730,"date":"2023-01-26T16:22:53","date_gmt":"2023-01-26T16:22:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&#038;p=68730"},"modified":"2024-09-20T17:45:55","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:55","slug":"data-mesh-how-decentralization-democratizes-data-use-across-the-enterprise","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/data-mesh-how-decentralization-democratizes-data-use-across-the-enterprise\/","title":{"rendered":"Data Mesh: Wie die Dezentralisierung die Nutzung von data im gesamten Unternehmen demokratisiert"},"content":{"rendered":"<p><div 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:600px;--awb-max-height:360px;--awb-align-self:center;--awb-width:100%;\"><div class=\"video-shortcode\"><div class=\"fluid-width-video-wrapper\" style=\"padding-top:60%;\" ><iframe title=\"YouTube-Videoplayer 1\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/z13PA8_2220?wmode=transparent&autoplay=0\" width=\"600\" height=\"360\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture;\"><\/iframe><\/div><\/div><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-1 description\"><p>Fabrice Henry, Managing Partner, Artefact Frankreich, verfolgte die Diskussion. Zu den Teilnehmern geh\u00f6rten Johan Picard, Data Analytics Practice Lead, EMEA, Google; Jean-Noel Lucas, Chief Data Governance Officer, L'Or\u00e9al; Brice Miranda, Data, AI &amp; Automation Deputy, Orange; Jean Christophe Brun, President-Founder, Univers Data. <\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-2\"><p>Wie kann das data-Mesh den Herausforderungen einer zentralisierten data-Architektur begegnen und zu einer besseren Nutzung des data durch das Betriebspersonal beitragen? Dies war das zentrale Thema von <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=z13PA8_2220\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Artefact's dritte Data Morgen<\/a>, auf der f\u00fchrende F\u00fchrungskr\u00e4fte mit umfassender Erfahrung im Bereich data zusammentrafen, um ihre Ansichten und konkreten Beispiele dar\u00fcber auszutauschen, was das data-Netz ist, wie es in ihren Unternehmen eingesetzt wird und was es f\u00fcr die Zukunft verspricht.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><article 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-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-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-3\"><p>Zun\u00e4chst ein kurzer \u00dcberblick \u00fcber das Wer, Was und Warum von <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/data-mesh-the-path-to-data-decentralization\/\">data Netz<\/a>Das Konzept wurde von Zhamak Dehghani von ThoughtWorks entwickelt, um die Zug\u00e4nglichkeit von data zu verbessern und die Organisation in zentralisierten, monolithischen data-Strukturen zu vereinfachen. Die explosionsartige Zunahme von data w\u00e4hrend der COVID-19 Pandemie hat diese Bed\u00fcrfnisse noch verst\u00e4rkt, und data Mesh hat sich nun von einem Konzept zu einem verteilten Architekturmodell entwickelt, um data f\u00fcr jeden in einer Organisation nutzbar zu machen.<span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\n<\/span><\/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 kann der Engpass \u201cdata nur f\u00fcr data-Experten\u201d beseitigt werden?<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-4\"><p><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/johan-picard\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>Johan Picard<\/b><\/a><b> von Google <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">hat ein paar Ideen: \u201cZum Teil hat es mit der einfachen data-Reife zu tun. Zwanzig Jahre lang haben Unternehmen ihr data auf Plattformen, data-Seen und data-Lagern aufgebaut und zentralisiert. Das hat es ihnen erm\u00f6glicht, ihr data zu nutzen. Aber die Domains mussten Schlange stehen, um auf dieses data zuzugreifen, was zu R\u00fcckstaus und Engp\u00e4ssen f\u00fchrte.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u201cEinige sind so weit gegangen, dass sie ihre eigenen Schatten-IT-Abteilungen geschaffen haben, weil die IT-Teams zwar die Technologie verstehen, aber nicht die Qualit\u00e4t des data. Und das Gegenteil gilt f\u00fcr den Bereich. Aber jetzt, mit dem cloud, entwickeln sich die Technologien weiter und erm\u00f6glichen die Dezentralisierung des data in die Dom\u00e4nen. Es ist wichtig, daran zu denken, dass dies ein inspirierender Ansatz ist. Jedes Unternehmen ist anders und muss die Dezentralisierung auf seine eigene Art und Weise anstreben und dabei den eigenen Kontext, die Geschwindigkeit und die Ambitionen ber\u00fccksichtigen.\u201d<\/span><\/p>\n<p><b>In Orange, <\/b><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/brice-miranda-9ab0191\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>Brice Miranda<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> dieses Ph\u00e4nomen der data-Konzentration und Fragmentierung erlebt. \u201c<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Unser historisches data platform war nicht auf Selbstbedienung ausgerichtet, so dass viele unserer Teams ihre eigenen Mini-data platforms erstellten; am Ende hatten wir zwischen 40 und 60.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">\u201d Der Betreiber hat mit Google Cloud Platform eine Plattform f\u00fcr seine Domain-Teams aufgebaut. \u201cUnd jetzt steigen wir in die Logik der data-Demokratie ein\u201d.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bevor er Ende dieses Jahres sein Unternehmen gr\u00fcndete, <\/span><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jeanchristophebrun\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>Jean-Christophe Brun<\/b><\/a><b> war CTO von Carrefour<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. \u201c2015 wussten wir, dass wir unsere Vision von data \u00e4ndern mussten, um unsere Einzelhandelsaktivit\u00e4ten auf data zu konzentrieren. Bis 2018 bauten wir eine On-Premise-Plattform auf, um uns mehr auf data zu konzentrieren. Und 2018 wurden wir Google-Partner, um mehr mit Algorithmen zu tun. Schon bevor wir das Konzept des data-Mesh kennenlernten, war es unser Ziel, den gesch\u00e4ftlichen Nutzen zu erh\u00f6hen. Was mir an data mesh gef\u00e4llt, ist, dass es uns die M\u00f6glichkeit gibt, zu formalisieren <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Dinge, die wir nicht standardisiert hatten, um den Prinzipien Worte zu geben.\u201d\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jean-noel-lucas-791b423\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>Jean-No\u00ebl Lucas<\/b><\/a><b> bei L'Or\u00e9al <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">begann den gleichen Prozess vor drei Jahren. Jean-Paul Agon, der damalige CEO, gab den Kurs vor: Wir wollten der Champion f\u00fcr Beauty Tech sein. Dazu mussten wir das data orchestrieren und die funktionalen Silos aufbrechen; data-Verantwortliche identifizieren, uns auf eine gemeinsame Sprache einigen und das data strukturieren, um ein globales Referenzsystem aufzubauen. Und das erforderte Ressourcen: \u201cMan muss Zeit kaufen, um die data verf\u00fcgbar zu machen. Wir bewerteten den Zeitaufwand (zwei oder drei Jahre) und sch\u00e4tzten die Ressourcen, die ben\u00f6tigt wurden, um das Unternehmen rund um die data zu f\u00fchren. Wir setzten ein Team von 100 Personen ein, um die data vorzubereiten. Wir brachten neue F\u00e4higkeiten in die Gruppe ein. Wir haben auch viel \u00dcberzeugungsarbeit geleistet, um das Budget zu erhalten, das uns diese Anstrengungen erm\u00f6glicht. Denn L'Or\u00e9aliens sind nicht konzeptionell. Wir m\u00fcssen das Konzept in konkrete Begriffe \u00fcbersetzen\u201d.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'Or\u00e9al listet 50 Anwendungsf\u00e4lle auf, die das Produkt data nutzen. Von der Verwaltung des Produktportfolios \u00fcber die Verbesserung des Vertriebs bis hin zur Bestandsverwaltung. \u201cMit einem data als Produktstrategie wird das data auf die verschiedenen Bereiche verteilt und seine Erstellung den Spezialisten der einzelnen Marken anvertraut, wodurch das Problem des Engpasses gel\u00f6st wird\u201d, schlie\u00dft Jean-Noel.<\/span><\/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;\">Wie kann data in gro\u00dfem Ma\u00dfstab im Unternehmen demokratisiert werden?<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-5\"><p>Obwohl Orange ein data-Studio f\u00fcr die Beratung und Collibra f\u00fcr die Suche nach dem data hat, reicht das nicht aus: \u201cWenn wir data-Einlagen machen, landen wir bei Duplikaten und das wirft Probleme auf. Wenn Sie nach den Breitbandger\u00e4ten der Kunden fragen, erhalten Sie 800 Antworten\u2019. Ist der Kunde mit Festnetz, Mobilfunk oder Glasfaser ausgestattet? Das Tool wei\u00df es nicht. Hat der Kunde sein Einverst\u00e4ndnis gegeben? Auch das wissen wir nicht. Es gibt keine einzige Quelle der Wahrheit oder data, der man trauen kann. Daher werden POCs zu diesen Fragen durchgef\u00fchrt (\u201dWas ist ein Orange Kunde?\u201c \u201dWas ist eine Erlaubnis?\u201c).<\/p>\n<p>Orange ist L'Or\u00e9al ein wenig voraus, wo 40% von data in der cloud verf\u00fcgbar ist. \u201cAls Voraussetzung muss data verf\u00fcgbar und auffindbar sein\u201d, sagt Jean-Noel. \u201cDann m\u00fcssen wir uns in der data-Wertsch\u00f6pfungskette nach oben bewegen, mit dem data-Verbrauch als Leistungskriterium (KPI), um den gesch\u00e4ftlichen Anwendungsf\u00e4llen n\u00e4her zu kommen. Dahinter verbirgt sich die Herausforderung der data-Kultur, die Menschen dazu zu bringen, mehr standardisierte L\u00f6sungen anzunehmen und einen echten Wert zu erkennen.\u201d<\/p>\n<p>\u201cBei Carrefour haben wir uns daf\u00fcr entschieden, die Eigent\u00fcmer unserer data-Produkte verantwortlich zu machen\u201d, erkl\u00e4rt Jean-Christophe. \u201cSie verstehen die Verwendung von data und sorgen f\u00fcr dessen Kommunikation: \u2018Data-Produkte m\u00fcssen verwendet werden. Die Eigent\u00fcmer von Data-Produkten m\u00fcssen an der Nutzung ihrer Produkte interessiert sein.\u2019 In der Vergangenheit hat die Business Intelligence-Abteilung den Domains Bericht erstattet. Aber jetzt tun es die Bereiche selbst, mit Unterst\u00fctzung von BI. Sechzig Prozent der Mitarbeiter, die von Carrefour in data geschult wurden, kamen aus den Dom\u00e4nen.\u201d<\/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;\">Wie k\u00f6nnen Anwendungsf\u00e4lle erfolgreich industrialisiert werden?<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-6\"><p>Es ist ein Hin- und Herprozess, erkl\u00e4rt Johan Picard, zwischen Analytik und Betrieb: \u201cDas data muss nach oben in die Analytik und nach unten in das operative Gesch\u00e4ft gehen. In der Vergangenheit konnten die data-Basen die Analyse nicht integrieren, also haben wir den data-See geschaffen. Im neuen Paradigma sind wir n\u00e4her an den data-Quellen und haben ein besseres Verst\u00e4ndnis davon. Daher m\u00fcssen wir Betrieb und Analyse nicht mehr voneinander trennen. Einige unserer Kunden haben sie auf dieselbe Ebene gestellt. SAP-Spezialisten sitzen Seite an Seite mit data-Spezialisten. Brice Miranda stimmt dem zu und f\u00fcgt hinzu: \u201cWir m\u00fcssen die alten Grenzen zwischen Analytik und Betrieb aufheben und zur Quelle gehen.\u201d<\/p>\n<p>F\u00fcr Jean-Noel Lucas \u201cm\u00fcssen die operativen Mitarbeiter verstehen, worauf sie sich data verlassen (indem sie \u00fcber ihre Prozesse nachdenken) und sich bem\u00fchen, die Qualit\u00e4t von data zu verbessern.\u201d Um beispielsweise die L\u00e4den zu beliefern und den Bestand besser zu verwalten, hat L'Or\u00e9al dem PCM eine weitere Ebene hinzugef\u00fcgt. \u201cWir wollen unsere Systeme \u2018API-ze\u2019.\u201d L'Or\u00e9al hat intensiv an dem Produkt data gearbeitet, um Einzelh\u00e4ndlern und Verbrauchern eine 360\u00b0-Ansicht zur Verf\u00fcgung zu stellen. Um seine Lieferkette besser zu verwalten, muss L'Or\u00e9al seine Kataloge besser segmentieren. Und die neue Organisation erm\u00f6glicht es, reaktiver zu sein und w\u00f6chentlich Produktionsauftr\u00e4ge f\u00fcr Produkte zu erteilen, wenn die Nachfrage steigt.<\/p>\n<p>Carrefour ist bei der Konvergenz von Analytik und operativem Gesch\u00e4ft am weitesten gegangen: In dieser neuen Welt wird die Analytik zu einem operativen Werkzeug in Echtzeit, auf dem gleichen Niveau wie das operative Gesch\u00e4ft. \u201cDas Produktblatt muss alle data aufzeichnen, einschlie\u00dflich der Verkaufszahlen. Dies erm\u00f6glicht Substitutionsbewertungen zwischen Produkten, falls ein Produkt fehlt. Das war vor drei Jahren noch undenkbar\u201d, fasst Jean-Christophe zusammen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wie kann data Mesh den Herausforderungen einer zentralisierten data-Architektur begegnen und zu einer besseren Nutzung von data durch das Betriebspersonal beitragen?<\/p>","protected":false},"featured_media":68733,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-68730","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\/68730","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\/68733"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=68730"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=68730"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=68730"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}