Data Mesh: Ein Reality-Check

In diesem Vortrag berichten wir über die Einführung eines Data Mesh bei einem globalen Maschinenbau-Konzern.

Wir geben zunächst einen kurzen Einblick in den Tech-Stack, der aus einem Data Lakehouse in Azure mit Daten-Pipelines in PySpark besteht. Anschließend beleuchten wir die sozio-kulturellen Aspekte der Data-Mesh-Einführung. Dabei gehen wir auf Widerstände aus den Domänenteams ein, die u.a. durch fehlende Zeit und Data-Engineering-Skills bedingt sind.

Wir teilen, was gut und was weniger gut funktioniert hat und was wir dabei gelernt haben. Außerdem diskutieren wir mit dem Publikum Ansätze, um die Verständnislücke bezüglich des Mehrwerts des Data Mesh bei den Teams zu schließen und alle Stakeholder bestmöglich mitzunehmen.

Vorkenntnisse

Ein grundlegendes Verständnis über den Aufbau von Cloud-Datenplattformen. Erfahrungen mit Data Mesh sind hilfreich, aber nicht nötig.

Lernziele

Teilnehmerinnen und Teilnehmer erfahren, welche Herausforderungen bei der Einführung eines Data Mesh in der Praxis auftauchen können und Ansätze, wie man sie lösen kann.

Speaker

 

Filip Stepniak
Filip Stepniak ist seit 6 Jahren bei esentri im Bereich Industrial Analytics & IoT. Er spricht die Sprache der Data Strategists und Data Engineers. Seit einem Jahr steht er vor der Herausforderung, das Data-Mesh-Konzept beim Kunden umzusetzen.

Nicolas  Haubner
Nicolas Haubner ist seit 4 Jahren bei esentri im Bereich Enterprise Analytics & Sustainability. Dr. Haubner hat Erfahrung aus diversen Kundenprojekten im Data Engineering, sowohl im Aufbau von zentralen Datenplattformen als auch in der Einführung des Data Mesh.

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