Bewältigung der Herausforderungen der Datenvernetzung

Wie können Sie die Herausforderungen meistern und vermeiden, in die Cybersicherheitsfalle zu tappen? Falle zu tappen?

Zusammenfassung Highlight

Hat Ihre Organisation den Ansatz der Datenvernetzung übernommen? Vielleicht denken Sie über die Umsetzung nach, sind sich aber unsicher, welche Hindernisse sich Ihnen in den Weg stellen könnten? In diesem Artikel stellen wir Ihnen die häufigsten Herausforderungen vor, mit denen unsere Kunden bei der Einführung von Data Mesh konfrontiert werden, und zeigen Ihnen, wie Sie diese überwinden und welche Sicherheitsfaktoren Sie bei der Einführung von Data Mesh berücksichtigen sollten.

Abkehr von zentralisierten Datenarchitekturen

Im letzten Jahrzehnt haben sich Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Datenbestände auf zentralisierte Datenarchitekturen wie Data Lakes und Warehouses verlassen. Der zentralisierte Datenansatz, der einst die gängige Praxis für Unternehmen war, hat sich als unzureichend erwiesen, wenn es darum geht, einen echten Geschäftswert zu erzielen und datengestützte Erkenntnisse zu liefern. Nach Angaben von Forschungeine überwältigende 70 % der Unternehmen haben Schwierigkeiten, den Wert ihrer Daten zu erschließen, um sinnvolle Geschäftsentscheidungen zu treffen. In dem Maße, in dem sich Unternehmen auf datengesteuerte Geschäftsmodelle zubewegen, stellen sie fest, dass zentralisierte Architekturen nicht mit den geschäftlichen Anforderungen mithalten können, da es ihnen an Echtzeitdatenzugriff, Zuverlässigkeit und Integrität mangelt, während sie gleichzeitig nicht in der Lage sind, das notwendige kontextbezogene Verständnis von relevanten und wichtigen Geschäftsbereichen zu liefern.

Der dezentralisierte Datenansatz wie
Datengeflecht
ist ein neueres Konzept, das die Aufmerksamkeit der Unternehmen auf sich gezogen hat, weil es in der Lage ist, die Grenzen zentralisierter Ansätze zu überwinden. Sie bietet ein höheres Maß an Flexibilität, Agilität und Skalierbarkeit, das für bessere Geschäftseinblicke und die Erhaltung der Wettbewerbsfähigkeit in der sich schnell verändernden Welt von heute erforderlich ist. Obwohl die Datenvernetzung einen vielversprechenden Ansatz für eine effiziente Datenverwaltung bietet, ist ihre Umsetzung nicht so einfach, wie es zunächst scheint. Der Weg zur Einführung von Datennetzen kann durch eine Kombination technischer und kultureller Faktoren getrübt werden, was die Wirksamkeit und den Wert des Ansatzes untergräbt. Um den größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten und dem dezentralen Ansatz zu ziehen, müssen die Organisationen einen Plan zur Bewältigung der mit der Umsetzung verbundenen Herausforderungen aufstellen. Doch auf welche Faktoren sollten die Unternehmen achten?

Herausforderungen bei der Einführung von Datennetzen

Die Umstellung auf ein dezentrales Datenkonzept ist kein leichtes Unterfangen. Denn Data Mesh ist mehr als eine architektonische Veränderung, sondern ein kultureller Wandel, bei dem die Bereiche zum ersten Mal die Verantwortung für ihre eigenen Daten übernehmen müssen. Die Experten von NashTech haben sich mit den Herausforderungen befasst, die auf die Unternehmen zukommen werden:

Hindernisse für den kulturellen Wandel

Data Mesh beruht auf vier Hauptprinzipien: Daten als Produkt, bereichsorientiertes Eigentum, selbstverwaltete Dateninfrastruktur und föderierte Datenverwaltung. Die Übernahme der Grundsätze der Datenverflechtung erfordert einen erheblichen kulturellen Wandel hin zu Autonomie, Zusammenarbeit und einer produktbezogenen Denkweise. Damit die Datenverflechtung effektiv funktioniert, ist ein großer kollektiver Perspektivwechsel erforderlich, bei dem Daten nicht mehr als bloße Ressource betrachtet werden, sondern als ein Produkt, das Gewinne generiert und wichtige Geschäftsentscheidungen beeinflusst. Wenn sie nicht vorbereitet sind, kann es für die Domänen schwierig sein, sich an das neue Modell der Domäneneigentümerschaft anzupassen, da ihnen die Ressourcen und die entsprechende Ausbildung fehlen, um die Qualität ihrer zuständigen Datensätze aufrechtzuerhalten.

Erfahren Sie hier mehr über die Grundsätze der Datenvernetzung:
https://www.nashtechglobal.com/our-thinking/insights/unleashing-the-power-of-data-mesh/

Management von Veränderungen

Die Einführung von Datennetzen erfordert häufig Änderungen an bestehenden Prozessen, Rollen und Zuständigkeiten, was auf Widerstand stoßen kann und wirksame Strategien für das Änderungsmanagement erfordert. Nehmen wir zum Beispiel den Fall, dass das Infrastrukturteam, das traditionell für das Data Warehousing (DWH) zuständig war, nun die zugrunde liegende Infrastruktur für eine Blackbox bereitstellt, die die Datendomänen enthält. Sie sind nicht mehr für die Daten selbst zuständig, was eine grundlegende Abkehr von der traditionellen zentralisierten Datenverwaltung bedeutet.

Technische und integrative Komplexität

Die Herausforderungen der Datenvernetzung gehen auch über die Organisationskultur und die Mitarbeiter hinaus. Die Datenverflechtung bringt technische Herausforderungen mit sich, wie z. B. die Entwicklung einer skalierbaren Dateninfrastruktur, die Gewährleistung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Bereichen und die Integration mit bestehenden Systemen und Werkzeugen. Datenprodukte in einem Unternehmen müssen effektiv miteinander kommunizieren und integriert werden, um aktuelle Erkenntnisse für das gesamte Unternehmen zu gewährleisten. Darüber hinaus muss die Standardisierung der Datenterminologie und -verwendung bereichsübergreifend angewandt und eingehalten werden, um die Datenqualität und -integrität in autonomen Teams zu gewährleisten.

Datensilos und Qualität

Da die Bereiche nun für ihre eigenen Daten verantwortlich sind, besteht die Gefahr der Datenfragmentierung, sinkender Qualität und von Silos, wenn die Governance nicht effektiv im gesamten Unternehmen durchgesetzt wird. Die Kehrseite der Medaille ist, dass die Daten unvollständig, inkonsistent, doppelt vorhanden oder schlichtweg ungenau sein können, was die Unternehmen wieder an den Anfang zurückwirft.

Bewältigung von Herausforderungen: Überlegungen zur erfolgreichen Umsetzung

Die Umstellung auf das Datengittermodell muss kein Prozess voller Herausforderungen sein. Bei sorgfältiger Planung können Unternehmen technische und prozessbedingte Komplexitäten vermeiden und so eine reibungslosere Einführung ermöglichen. Aber wie können sie das erreichen?

Für die erfolgreiche Einführung eines Datennetzes sollten Unternehmen die folgenden sechs Schritte beachten:

1. Definieren von Datendomänen

Damit das Datengittermodell funktioniert, Die Organisation müssen sorgfältig nachdenken über diejenigen, die sind verantwortlich für Gewährleistung der Qualität, Wartung und Sicherheit von Daten. Identifizieren Sieing verschiedene Bereiche innerhalb der Organisation auf der Grundlage von Geschäftsfähigkeiten und zuweisening Eigentum an Domänen-Teams die Organisation in die Lage versetzt, sich an einem Datenmanagementprozess zu orientieren und sicherzustellen, dass die Zugriffsrechte an die richtigen Personen vergeben werdenes.

2. Vervielfältigung und Standardisierung von Daten

Es ist Wenn mehrere Domänen dieselben Daten nutzen, kommt es leicht zu Problemen mit der Duplizierung. Sicherstellening dass ein standardisierter Ansatz wird in allen die Organisation wird aktivieren. Domain Teams zu verstehen, zu teilen und Zugangsdaten quer–Systeme, während enerzwingen. Datenkonsistenz und Qualität.

3. Einrichtung von Datenproduktteams

4. Entwurf einer Dateninfrastruktur zur Selbstbedienung

Eines der Grundprinzipien des Data-Mesh-Konzepts ist die Selbstbedienung der beteiligten Infrastruktur. Datenplattformen sollten frei sein von technisch Komplexität, einfache Navigation und Zugänglichkeit für nicht-technische Benutzer des Bereichs. Providing Domänen-Teams mit den entsprechenden Werkzeugen, Plattformen und Rahmenbedingungen, die sie für den Aufbau ist entscheidend für managing ihre Datenprodukte unabhängig.

5. Förderung einer datengesteuerten Kultur

Als haben wirerwähnt haben, die Übernahme von der Datengeflecht-Ansatz erfordert eine wesentliche Änderung in einer Organisation gesamten Kultur, Prozesse und Mentalität in Bezug auf Dateneigentum und Verantwortlichkeit. Es erstellenes neu Benutzer Rollenerfordert zusätzlich Ausbildung zu neuen Konzepten und Technologien und erhöht Arbeitsbelastungen für seine Mitarbeiter. Förderting eine Kultur der Datenkenntnis, Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen, um Fachteams zu befähigen und eine datengestützte Entscheidungsfindung zu fördern verringert das Risiko, dass die Mitarbeiter in ihr altes Datendenken zurückfallen und zurückweisenneue Prozesse einführen.

6. Erfolg und Leistung messen

Überwachung der Datenqualität, Verfügbarkeit und die Nutzung der Daten gibt Aufschluss über den Wert und die potenziellen Schulungslücken des Datenprogramms eines Unternehmens. Die Zuweisung von KPIs und Zielen kann dabei helfen, die Effizienz neuer Produktteams zu messen.

Aufrechterhaltung der Sicherheit bei der Dezentralisierung von Daten

Die Dezentralisierung von Daten kann zu einer Zunahme von Sicherheitslücken bei Organisationen führen, wenn sie nicht die richtigen Schutzmaßnahmen ergreifen. Dies liegt daran, dass die Daten nicht mehr an einem einzigen zentralen Ort gespeichert werden, sondern auf verschiedene Produkte verteilt sind. Mit der wachsenden Zahl von Nutzern, die Zugang zu sensiblen Daten haben, steigt auch das potenzielle Risiko von Cybereinbrüchen.

Um dezentralisierte Daten wirksam zu schützen, sollten Organisationen die Kontrolle des Datenzugriffs, die Verschlüsselung, die Überwachung von Datenaktivitäten sowie regelmäßige Audits und Bewertungen in Betracht ziehen.

Ein Sicherheitsplan kann folgendermaßen aussehen:

1. Implementierung von Zugangskontrollen

Verfolgt Ihre Organisation ein Null-Vertrauensmodell Modell? Implementieren Sieing Zugangskontrollen und Authentifizierungsmechanismen gewährleistens dass nur autorisierte Personen auf sensible Daten zugreifen könnenReduzierung von Cyber-Eingriffspunkten und Datenlecks.

2. Datenverschlüsselung

Verschlüsselnder Daten während der Übertragung und im Ruhezustand schützt vor unbefugten Zugriff. Wenn die Daten in die falschen Hände geraten, können Angreifer sie ohne die richtigen Verschlüsselungsschlüssel nicht lesen.

3. Überwachung der Datenströme und Aktivitäten

Überwachung von Datenflüssen und Aktivitäten innerhalb des Datennetzes ermöglicht Organisationen zu erkennen und reagieren auf ungewöhnliche Verhaltensmuster, die auf einen Sicherheitsvorfall stattgefunden hat und ihn in seinem Verlauf zu stoppen.

4. Regelmäßige Prüfung und Bewertung der

Durch die regelmäßige Prüfung und Bewertung der Sicherheitslage des dezentralen Datenökosystems werden Schwachstellen ermittelt und proaktiv behoben. Die Automatisierung kann diesen Prozess beschleunigen und eine schnelle Erkennung potenzieller Sicherheitsverletzungen gewährleisten.

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Wie wir Ihnen helfen können

Bei NashTech verstehen wir, dass Data Mesh nicht nur ein Konzept ist, sondern ein strategischer Ansatz für modernes Datenmanagement und ein Weg zur digitalen Transformation. Unser Fachwissen besteht darin, Unternehmen auf ihrem Weg zur Datenvernetzung zu begleiten und ihnen dabei zu helfen, die Komplexität zu bewältigen und die Vorteile dieses Ansatzes zu nutzen.

Unser Ansatz umfasst:

Werkzeuge für Datenprodukte:
Wir bieten innovative Tools, die Datensammlungen, Datenereignisse und Datenanalysen ermöglichen und Ihre Organisation in die Lage versetzen, wertvolle Datenprodukte zu erstellen..
Dezentralisierte Datenarchitekturen:
Wir haben uns auf die Entwicklung dezentraler, verteilter Datenarchitekturen spezialisiert, die Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Computing unterstützen und sich an den Prinzipien des Data Mesh orientieren.
Ereignisgesteuerte Datenlösungen:
Übergang von stapelorientierten, statischen, zentralisierten Daten zu ereignisgesteuerten Datenbüchern und streaming-zentrierten Pipelines, die Datenereignisse in Echtzeit und zeitnahe Analysen ermöglichen.
Föderierte Daten-Governance:
Unsere Lösungen umfassen starke föderierte Data-Governance-Modelle, die Datenqualität, Compliance und Sicherheit in Ihrem gesamten Datennetz gewährleisten.
Werkzeuge zur Selbstbedienung:
benutzerfreundliche Self-Service-Tools, die für nicht-technische Benutzer entwickelt wurden und die Datenverwaltung innerhalb Ihres Datennetzes zugänglich und effizient machen.

Gehen Sie eine Partnerschaft mit NashTech ein, und gemeinsam können wir die Art und Weise revolutionieren, wie Ihr Unternehmen Daten im modernen Zeitalter verwaltet und nutzt.
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