Data Mesh mit SAP Business Technology Platform, BTP: Effizienz, Erkenntnisse und Innovation

Moderne Unternehmen suchen ständig nach neuen Methoden, um ihre Daten effizient zu managen und als daten­getriebene Organisation zu wachsen. Ein dafür besonders vielversprechender Ansatz ist die Implementierung des Data-Mesh-­Prinzips mit der SAP Business Technology Platform (BTP). Diese Cloud-Plattform integriert verschiedene SAP-Services und bündelt On-premises- sowie Cloud-native Technologien. Data Mesh ist ein modernes Datenmanagement-Konzept, welches Unternehmen ermöglicht aus strategischer und architektonischer Sicht, Daten effizienter und maßgeschneidert für spezifische Businessobjekte wie Kunden, Materialien oder Projekte bereitzustellen. Es bestimmt, mit welchen Objekten aus der Data-Fabric Mitarbeiter am besten mit Daten versorgt werden können. Mit Data Mesh wird festgelegt, wie sich verschiedene Domains und Datenprodukte miteinander verbinden lassen, um für Kunden und Lieferanten inte­ressante Informationen zu bieten.

83 Prozent der Unternehmen mit mehr als 1000 Beschäftigten versuchen, Data Mesh in ihrem Unternehmen zu etablieren. Das hat eine Umfrage der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft PwC aus dem Jahr 2023 ergeben. Durch die Nutzung von Data Mesh können Unternehmen ihre Datenqualität verbessern und ihre Flexibilität und Agilität im Umgang damit erhöhen. Das ist entscheidend für datenbasierte strategische Entscheidungen und die Erschließung von Innovationspotenzialen.

Stammdatenoptimierung

Um auf der Basis von Daten Strategien zu entwickeln, ist es unabdingbar, dass diese in hoher Qualität vorliegen. Ein zentrales Element ist die Optimierung der Stamm­daten. Nur wenn diese sauber im System erfasst sind, lassen sie sich optimal nutzen und kombinieren. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung isolierter Datensilos, was den Zugriff auf wichtige Informationen erschwert. Durch die Integration und Harmonisierung dieser Silos lassen sich die Informationen effizienter nutzen. Qualität und Konsistenz sind dabei die Grundvoraussetzung für zuverlässige Analysen und Entscheidungen. Maßnahmen, die diese sicherstellen, sind daher essenziell. Notwendig sind zudem flexible und agile Datenmanagement-Systeme, um schnell auf Veränderungen im Markt und im Geschäftsumfeld reagieren zu können. Traditionelle Data-Warehouse-Architekturen stoßen hier oft an ihre Grenzen, insbesondere bei der Extraktion, Harmonisierung und Speicherung von Daten aus verschiedenen Quellen.

Die Implementierung eines Data Mesh in Verbindung mit der SAP Business Technology Plattform (BTP) stellt einen modernen Ansatz dar, um die oben genannten Herausforderungen bei der Datenverwaltung zu bewältigen. Als einheitliche, erweiterbare und skalierbare Plattform kombiniert die BTP innovative Technologien und bewährte Methoden. Zu ihren Hauptmerkmalen gehören Datenbank- und Daten­management, Integrations- und Erweiterungsfunktionen sowie Analytics-Lösungen mit intelligenten Technologien wie KI und Robot Process Automation (RPA).

Bei der Implementierung des Data-­Mesh-Konzepts in Unternehmen dienen Datenprodukte als Kern, um analytische Anforderungen zu erfüllen. Sie sind die Basis für den strukturierten und domänenübergreifenden Datenaustausch. Ein praktisches Beispiel dafür ist das offizielle Vertriebsberichtswesen im Finanzbereich, das anderen Unternehmensdomänen zur Verfügung gestellt wird. Ein Datenprodukt, wie der „order item mart“, enthält umfassende Informationen zu Produkt, Kanal, Organisation und relevanten Kennzahlen. Diese Daten werden exklusiv zugeordnet und unternehmensweit einheitlich genutzt. Das ermöglicht eine konsistente Weiterverwendung in verschiedenen analytischen Anwendungen, Self-Service-Auswertungen, Plug-ins und Dashboards.

Die Bedeutung einer strukturierten Form des Datenaustauschs zeigt sich besonders in der Customer Journey. Hier müssen verschiedene Stakeholder mit unterschiedlichen Analyseanforderungen und -lösungen auf Daten aus benachbarten Bereichen zugreifen. Im Gegensatz zu einem zentralen Data Lake erlaubt der Data-Mesh-Ansatz, die Verantwortlichkeiten, Struktur und Inhalte der Datenprodukte klar zu definieren. Dadurch gestaltet sich der bereits bestehende Datenaustausch über Systemgrenzen hinweg effizienter.

Klare Prinzipien einer erfolgreichen Implementierung

Die erfolgreiche Implementierung eines Data Mesh basiert auf der konsequenten Anwendung und Integration von vier grundsätzlichen Prinzipien. Zu diesen gehören Domain-Ownership, Data as a Product, Self-Service und rechnergestützte föderale Governance. Diese vier Prinzipien zielen darauf ab, die Effizienz und Effektivität der Datenbereitstellung und -nutzung zu maximieren. Sie adressieren dabei mehrere Herausforderungen, die bei traditionellen zentralisierten Datenarchitekturen auftreten, wie Skalierbarkeit, Datenqualität und -konsistenz, Flexibilität und Innovation (siehe grünen Kasten).

Die Implementierung eines Data Mesh umfasst mehrere Schritte: die Identifizierung von Domänen und Geschäftszielen, das Aufsetzen von Spaces und Datencontainern sowie die Nutzung von Data Fa­bric zur Datenvirtualisierung. Durch die Definition und Verwaltung von Businessobjekten wird ein passgenauer Abruf von Daten ermöglicht, was die Qualität und Relevanz der bereitgestellten Informationen erhöht. Die SAP Business Technology Platform unterstützt diesen Prozess neben der notwendigen Infrastruktur auch mit den passenden Werkzeugen, um Data Mesh erfolgreich umzusetzen. Die Verbindung aus Data Mesh und der SAP BTP hilft Unternehmen so, ihre Agilität, Datenqualität und Ressourceneffizienz zu optimieren, was schlussendlich finanzielle Vorteile mit sich bringt.

Unternehmen setzen Data-Mesh-Konzepte beispielsweise für eine 360°-Kundenansicht ein, optimieren mit ihrer Hilfe die eigenen Entscheidungsprozesse und verbessern die Kundenbindung. Im Personalmanagement können sie mit der Kombination aus SuccessFactors und Machine Learning Fluktuationsanalysen und Prognosen erstellen, um ihre Personalstrategie zu optimieren. Mit dem Data-Mesh-Konzept lassen sich auch komplett neue Geschäftsmodelle aufbauen.

Die Implementierung eines Data Mesh mit der SAP BTP bietet zahlreiche Vorteile wie eine verbesserte Datenqualität und -verfügbarkeit, erhöhte Flexibilität und Agilität sowie die Unterstützung von Self-Service-Datenanalysen. Allerdings müssen Unternehmen dabei Herausforderungen wie Daten-Governance und Sicherheitsaspekte bewältigen und technische sowie organisatorische Hürden überwinden. Eine strategische Implementierung der SAP BTP und des Data Mesh ist dabei ein entscheidender Schritt in eine zukunftssichere IT-Landschaft. IT-Partner wie das SAP-Beratungshaus NTT Data Business Solutions, welcher mittlerweile über 100 Berater und Entwicklerinnen für die SAP BTP beschäftigt, unterstützen Unternehmen bei der individuellen Implementierung des Data-Mesh-Prinzips. Dabei wird das Ziel verfolgt, die Bereitstellung von logistischen, finanziellen und versicherungstechnischen Dienstleistungen zu verbessern. Gleichzeitig wird eine Definition von architektonischen und technischen Leitlinien geboten.

Klare Prinzipien für eine erfolgreiche Implementierung

Vier Prinzipien zielen darauf ab, die Effizienz und Effektivität der Datenbereitstellung und -nutzung zu maximieren. Sie adressieren dabei mehrere Herausforderungen, die bei traditionellen zentralisierten Datenarchitekturen auftreten wie Skalierbarkeit, Datenqualität und -konsistenz, Flexibilität und Innovation.

Die Domain-Ownership beschreibt die dezentrale Verantwortung für Daten von operativen Domänenteams. Dadurch können die einzelnen Fachbereiche eines Unternehmens ihre eigenen Datenprodukte in kleineren, modularen Teilen entwickeln und bereitstellen. Diese Dezentralisierung ermöglicht es ihnen, schneller auf Veränderungen zu reagieren und die Skalierbarkeit ihrer Datenprodukte zu erleichtern. Mit dem Prinzip Data as a Product wird die Qualität der Daten, zum Beispiel hinsichtlich Struktur und Verständlichkeit, gewährleistet. Fachbereiche erstellen und verwalten ihre eigenen Datenprodukte, was zu einer verbesserten Datenqualität und -konsistenz führt. Da diese Teams ein tieferes Verständnis für die Generierung und Nutzung ihrer Daten haben, können sie sicherstellen, dass diese den Unternehmensstandards entsprechen.

Durch Self-Service können Datenprodukte von verschiedenen Teams aus unterschiedlichen Bereichen gemäß den Richtlinien eines zentralen Steuerungsteams erstellt, gepflegt und genutzt werden. Fachbereiche können unabhängig von zentralen IT-Teams arbeiten, was die schnellere Entwicklung neuer Datenprodukte und innovativer Lösungen ermöglicht. Zudem wird der Endanwender in die Lage versetzt, mit Self-­Service-Komponenten eine Stamm­datenanreicherung durchzuführen, um beispielsweise auf Basis von externen Daten Simulationen zu erstellen.

Schließlich stellt das Prinzip der föderalen Governance sicher, dass zentral definierte Standards für den plattform­übergreifenden Austausch und die Nutzung von Datenprodukten in standardisierter und konsistenter Weise über das gesamte Unternehmen hinweg gelten. Dies führt zu effizienteren IT-Teams, die sich auf technologische Aufgaben konzentrieren und ihre Ressourcen besser nutzen können, während Fachbereiche eigenständiger agieren.

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