Vor drei Jahren als Idee gestartet, gibt es heute viele Produkte & Unternehmen im Data-Bereich, die mit dem Mesh werben. Höchste Zeit zu schauen: Was ist die Kernidee? Welche Probleme soll es eigentlich lösen?
Was ist der Unterschied zwischen Mesh und Data Lake & Data Warehouse? Wie kann es technologisch umgesetzt werden und welche weiteren Bereiche müssen angegangen werden: Organisatorische Aspekte wie Teamschnitt & Skills, Abstimmung zwischen Teams und notwendige Skills in Produkt- und Entwicklerteams.

Zielpublikum: Architekten:innen, Entscheider
Voraussetzungen: Grundlegende Erfahrungen mit Datenarchitekturen, insbesondere für analytische Zwecke
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten

Extended Abstract:
Die bessere Nutzung von Daten im Unternehmen ist schon seit Langem ein viel diskutiertes Thema. In diesem Kontext entstand die Idee des Data Mesh. In diese Session wird diese Idee nach einer kurzen Vorstellung kritisch hinterfragt: Wo sind Chancen? Wo sind Nachteil zu sehen? Insbesondere im Vergleich zu den bisherigen Konzepten, wenn es um die Bereitstellung und Nutzung von Daten für analytische Zwecke geht: Dem Data Warehouse und einem Data Lake.

So kommen wir in dem Talk auch zu der Frage, welche Unternehmen und Organisation die Prinzipien des Data Mesh näher betrachten sollten. Und wer diesen Hype auch getrost ziehen lassen kann.