Data Vault & Data Mesh in einer Data Fabric: Ein moderner Architekturleitfaden

Unternehmen stehen häufig vor der Herausforderung, ihre Daten effizient zu verwalten. Daten sind meist über viele getrennte Systeme verteilt, wachsen kontinuierlich an Umfang sowie Komplexität und werden für eine zunehmende Anzahl von Anwendungsfällen benötigt. Selbst erfahrene Fachleute stoßen hierbei an Grenzen. Um dem zu begegnen, haben sich Ansätze wie Data Fabric, Data Vault und Data Mesh als wesentliche Grundlagen für den Aufbau robuster, flexibler Datenplattformen und effizienter Prozesse etabliert.

Gleichzeitig bringen diese modernen Ansätze zusätzliche Komplexität für das Management von Datenplattformen mit sich. Dieser Artikel beleuchtet, wie sich die drei Konzepte optimal kombinieren lassen, um eine leistungsfähige und zukunftssichere Datenarchitektur zu schaffen, die Datenarchitekten als fundierter Leitfaden dient.

Die Data Fabric: Vereinheitlichung verteilter Datenökosysteme

Um der Herausforderung verteilter, heterogener Datenlandschaften zu begegnen, hat sich die Data Fabric als architektonischer Ansatz etabliert. Sie nutzt metadatengetriebene Automatisierung und intelligente Funktionen, um eine einheitliche und konsistente Datenmanagementschicht zu schaffen. Dieses Framework ermöglicht einen nahtlosen Datenzugriff sowie eine reibungslose Datenbereitstellung und steigert so nachhaltig die Agilität des gesamten Unternehmens.

Zu den Hauptmerkmalen einer Data Fabric gehören:

• Einheitlicher Datenzugriff: Bereitstellung eines integrierten Zugriffs für unterschiedlichste Benutzeranforderungen.
• Zentralisierte Metadaten: Nutzung eines KI-gestützten Datenkatalogs für effiziente Data Discovery und ein besseres Datenverständnis.
• Erweiterte, metadatengetriebene Automatisierung: Steigerung von Effizienz und Skalierbarkeit durch automatisierte Prozesse auf Basis eines umfassenden Metadatenmanagements.
• Verstärkte Governance und Sicherheit: Standardisierung von Verfahren zur unternehmensweiten Verbesserung von Governance und Datensicherheit.

Eine moderne Data-Fabric-Plattform integriert eine Vielzahl von Systemen und Prozessen, um das Datenmanagement zu optimieren. Dieser Ablauf beginnt mit der Einbindung von Daten aus verschiedenen Quellsystemen wie ERP, CRM, HR und MDM. Anschließend wird ein Data Lakehouse angebunden, das als Staging Area für die Datenaufbereitung dient.

Die Architektur umfasst darüber hinaus ein Enterprise Data Warehouse für die zentrale Datenspeicherung, gefolgt von der Implementierung von Information Marts, AI Marts und User Marts für eine zielgerichtete Informationsbereitstellung. Schließlich unterstützt die Plattform verschiedene Formen der Datennutzung, darunter Applikationen, Dashboards und OLAP-Cubes.

Das Data Lakehouse bildet zudem die drei Medallion-Schichten ab: Rohdaten (Bronze Layer), integrierte Datenschicht (Silver Layer) und Informationsbereitstellungsschicht (Gold Layer) mit ihren einsatzbereiten Datenprodukten.

Entscheidend für diese Architektur sind ein robustes Metadatenmanagement und ein KI-gestützter Datenkatalog, die gemeinsam die Automatisierung vorantreiben und Data Discovery erleichtern.

Data Vault: Aufbau einer Single Source of Facts

Data Vault ist eine Datenmodellierungsmethodik, die speziell für den Aufbau und die Wartung von Enterprise Data Warehouses konzipiert wurde. Bekannt für Flexibilität, Skalierbarkeit und die lückenlose Historisierung von Daten, fügt sich Data Vault nahtlos in das Ziel einer einheitlichen Datenmanagementschicht sowie in den Automatisierungsfokus einer Data Fabric ein.

Zu den Hauptvorteilen von Data Vault gehören:

• Skalierbarkeit: Mühelose Anpassung an wachsende Datenmengen und steigende Komplexität.
• Flexibilität: Schnelle Reaktion auf sich verändernde Geschäftsanforderungen.
• Konsistenz: Sicherstellung der Datenintegrität über das gesamte Unternehmen hinweg.
• Musterbasierte Modellierung (Pattern-based Modeling): Ideale Grundlage für eine durchgehende Datenautomatisierung.
• Auditierbarkeit: Bereitstellung einer klaren, revisionssicheren Datenhistorie.
• Agilität: Schnellere Bereitstellung neuer Datenstrukturen und Funktionen.

Innerhalb einer modernen Data-Fabric-Plattform wird das Data-Vault-Modell im Enterprise Data Warehouse implementiert. Der Raw Data Vault integriert alle Quellsysteme in Form von Business Objects und deren Beziehungen. Der schlank und bedarfsgerecht aufgebaute Business Vault auf Basis des Raw Data Vault ergänzt erweiterte Data-Vault-Entitäten, beispielsweise für Query Assistants, um die Erstellung zu erleichtern und die Performance der Informationsbereitstellungsschicht zu optimieren.

Dieser Ansatz liefert alle genannten Vorteile und ermöglicht dank seiner musterorientierten Modellierungsmethode einen außergewöhnlich hohen Automatisierungsgrad.

Data Mesh: Dezentralisierung von Data Ownership und Datenzugriff

Data Mesh ist ein dezentraler Ansatz für das Datenmanagement, der Domain Ownership, Data as a Product, Self-Service-Datenplattformen und Federated Governance in den Mittelpunkt stellt. Dieses Konzept verlagert die fachliche Verantwortung für das Datenmanagement auf domänenspezifische Teams und fördert so eine höhere Eigenverantwortung und Agilität.

Zu den Kernprinzipien gehören:

• Domain Ownership: Dezentrale Verantwortung für analytische und operative Daten.
• Data as a Product: Behandlung analytischer Daten als hochwertige, gemanagte Produkte.
• Self-Service-Datenplattform: Bereitstellung von Tools für die autonome Erstellung und Verwaltung von Daten.
• Federated Governance: Etablierung einer domänenübergreifenden, kollaborativen Governance.
• Dezentrale Datendomänen: Jede Domäne verantwortet und betreibt ihre eigenen Datenprodukte.

Die Implementierung eines Data Mesh auf einer Data-Fabric-Plattform erfordert grundlegende Komponenten wie standardisierte DevOps-Prozesse, klare Modellierungsrichtlinien und einen umfassenden Datenkatalog.

Obwohl eine vollständige Dezentralisierung der Datenpipelines über ein reines Data Mesh theoretische Vorteile verspricht, zeigt die Praxis, dass eine selektive Integration zentraler Data-Mesh-Prinzipien in eine Data-Fabric-Architektur deutlich wirksamer ist. So lässt sich eine dezentrale Ownership nutzen, während gleichzeitig die Stärken eines automatisierten, zentralen Datenkerns auf Basis von Data Vault erhalten bleiben.

Best Practices für die Data-Mesh-Implementierung

• Zentralisiertes Staging und Raw Vault: Schafft die Basis für einen maximalen Automatisierungsgrad.
• Dezentraler Business Vault und nachgelagerte Schichten: Erleichtert die Einbindung von Fachbereichswissen und den produktiven Einsatz cross-funktionaler Teams.

Für eine optimale Umsetzung sorgt ein Ansatz mit zentralem Staging und Raw Vault für einen hohen Automatisierungsgrad und garantiert, dass sich alle Datenprodukte auf eine verlässliche Single Source of Facts beziehen. Im Gegensatz dazu ermöglicht eine Strategie mit dezentralem Business Vault und nachgelagerten Bereichen die nötige Integration von Fachwissen, eine klare Verantwortung für Datenprodukte (Data Product Ownership) sowie eine effiziente Skalierung. Dieser Grad an Dezentralisierung ist der Schlüssel für eine erfolgreiche Data-Mesh-Implementierung unter Einbindung cross-funktionaler Domänenteams.

Empfohlene Architektursynthese

Die empfohlene Architektur vereint Data Fabric, Data Mesh und Data Vault zu einem harmonischen Gesamtbild und schöpft die individuellen Stärken jedes Ansatzes optimal aus. Diese Synthese führt zu einer metadatengetriebenen, flexiblen, hochgradig automatisierten, transparenten und sicher gesteuerten (governed) Datenumgebung.

Anwendungsfälle und Einsatzbereiche

Diese moderne Datenarchitektur unterstützt ein breites Spektrum an Anwendungsfällen, darunter:

• Effizientes und vertrauenswürdiges Reporting sowie Advanced Analytics
• Regulatorische Compliance durch einen vollständig auditierbaren Kern
• Vielfältige KI- und Machine-Learning-Anwendungen

Fazit

Die Integration von Data Fabric, Data Vault und Data Mesh ermöglicht es Unternehmen, eine zukunftsfähige Datenarchitektur aufzubauen, die durch Flexibilität, Skalierbarkeit und Effizienz überzeugt. Dieser ganzheitliche Ansatz optimiert das Datenmanagement, verbessert den Datenzugriff und beschleunigt die Bereitstellung von Datenprodukten – was bei einem Höchstmaß an Automatisierung, Governance und Transparenz zu messbar besseren Geschäftsergebnissen führt.