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Data Mesh Konzept für ein Industrieunternehmen

Problem

Unser Kunde, ein international tätiger Hersteller von Motorsägen, Forst- und Gartengeräten, stand vor einer bedeutenden Herausforderung. Das Unternehmen wollte seine Analytics-Architektur überarbeiten, um die wertvollen Daten aus digitalen Zwillingen und IoT-Geräten vollständig nutzen zu können. Dies ist ein zentraler Aspekt in der modernen datengetriebenen Wirtschaft, da solche Informationen wertvolle Einblicke in Produktleistung und Kundennutzung liefern. Dem Kunden war ein pragmatisches und zielorientiertes Vorgehen wichtig, das alle Aspekte einer modernen Architektur abdeckt. Die Herausforderung bestand darin, den beabsichtigten Data Lake nicht zu einem Data Swamp werden zu lassen – ein häufiges Problem, bei dem Daten unorganisiert und unzugänglich werden.

Vorgehensweise

Entwicklung Data-Mesh-Konzept

Als Lösungsanbieter für Datenanalyse und Künstliche Intelligenz stellten wir uns der Herausforderung mit einem konkreten Plan. Wir begannen mit der Anforderungsaufnahme und führten eine umfassende Vorstudie durch, um die spezifischen Bedürfnisse des Kunden zu verstehen. Aus diesen Erkenntnissen haben wir ein Data-Mesh-Konzept entwickelt. Ein Data Mesh verlagert die Skalierung der Datenarchitektur von zentralisierten Teams auf Domain-orientierte Teams und bietet somit eine skalierbare Lösung für große Datenmengen.

Errichtung einer Data Governance

Dieses Konzept beinhaltete auch Data Governance und Berechtigungssteuerung, zwei entscheidende Faktoren, um die Datenqualität zu erhalten und gleichzeitig den sicheren Zugriff auf die Daten zu gewährleisten. Anschließend gingen wir zur Implementierungsphase über und begannen mit dem Aufbau der einzelnen Domäneninstanzen. Wir setzten die definierten Use Cases sukzessive um, um die Leistungsfähigkeit unserer Lösung zu demonstrieren.

Ergebnis

Das Resultat war überzeugend. Der Data-Mesh-Ansatz erkennt an, dass nur Data Lakes die Skalierbarkeit haben, um den heutigen Analyseanforderungen gerecht zu werden, und unser Kunde hat nun ein Datenmanagement-Framework für den ersten IoT-Use Case. Durch unsere „Bottom-Up“-Eigentumsstruktur unter klaren Data-Governance-Regeln konnte das Unternehmen den Wert seiner Daten voll ausschöpfen. Darüber hinaus stellten wir eine Roadmap zur weiteren Implementierung zur Verfügung, inklusive der Definition weiterer Pilot-Use-Cases. Somit konnte unser Kunde seine datengetriebene Strategie weiterentwickeln und dabei auf unsere Expertise im Bereich des Data Mesh Konzepts vertrauen.

Dieses Projekt unterstreicht unsere Kompetenz im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz und zeigt, wie wir Unternehmen dabei unterstützen können, ihre datengetriebenen Ambitionen zu verwirklichen. Durch unsere umfassende Betrachtung betriebswirtschaftlicher Themen und unser Verständnis für die Herausforderungen unserer Kunden können wir maßgeschneiderte Lösungen anbieten, die sich in der Praxis bewährt haben. Wenn Sie nach einem erfahrenen Partner suchen, um Ihre Datenanalyse und KI-Projekte

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Simon Decker

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Niels Thomson

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