Eine Kosten- und Nutzenanalyse muss im Vorfeld von der Organisation durchgeführt werden. Data Mesh ist sinnvoll für Unternehmen mit mehreren Geschäftsbereichen, in denen die Ressourcen für einen Strukturwandel und neue Rollen vorhanden sind. Zu diesen neuen Rollen zählt auch die eines Produktmanagers in jeder Business Unit. Diese Position umfasst Aufgaben zur Datenverwaltung, Datenanalyse und klassische Aufgaben eines Produktmanagers. Aber auch der Bedarf für ein Datenteam je Business Unit, zum Aufbereiten und Teilen der Daten entsteht.

Für die Business Units sollte übergreifend ein Expertenteam für spezielle Themen und Hilfestellungen zur Verfügung stehen, welches auch die Aufgaben der einzelnen Abteilungen klar definiert. Zusätzlich sorgt ein Data Office Team als neue Organisationseinheit für die Entwicklung und die Umsetzung einer passenden Geschäftsstrategie. Es entsteht eine dezentrale, datengesteuerte Kultur.

Das Grundprinzip der Datenvernetzung gilt. Jeder Bereich muss den Datenzugang mit anderen Bereichen teilen. Um Effizienz und umfangreiche Analysen zu gewährleisten, müssen die Daten vor dem Teilen aufbereitet werden. Die Dateninfrastruktur dafür muss grundlegend darauf ausgerichtet sein. Wenn Organisationseinheiten beispielsweise verschiedene Cloudplattformen nutzen, müssen dies Daten auch plattformübergreifend für andere Domains verfügbar sein.

Einige Anbieter bieten bereits eigene Austauschplattformen in der Cloud an, sodass keine Datenpipelines für das Teilen notwendig sind. Es ist möglich das Modell auf die Zusammenarbeit mit Kund*innen und Partner*innen auszuweiten. So können diese bei Bedarf auch auf die Live-Daten der Organisation zugreifen, ohne dass ETL oder Kopien in der Cloud notwendig sind.

Damit Daten abteilungsübergreifend geteilt und genutzt werden können, müssen einzelne Business Units die Daten aufbereiten und zugänglich machen. Auch die Metadaten sollten im Datenprodukt enthalten sein, um das Verständnis aus technischer und geschäftlicher Sicht zu gewährleisten.

Eine Möglichkeit ist auch ein Datenkatalog, der als Metadatenspeicher fungiert, in dem jede Domain ihre Datenprodukte veröffentlicht. Dort können auch Governance und Zugriffsrechte als Verwaltungsebene durch das Definieren von Gruppen und Rollen eingestellt werden. Einige Cloud Provider stellen ihren Kunden Datenkatalogdienste bereits zur Verfügung und vereinfachen somit die Integration dessen.

Datenverwaltung wird von Unternehmen häufig als oberste Priorität genannt. Traditionell ist ein zentrales Data-Warehouse-Team dafür verantwortlich. Im Data Mesh ist jeder Bereich Eigentümer seiner Daten und besitzt dementsprechend seine eigene Governance. Dafür ist Koordination zwischen den einzelnen Domains unabdingbar.

Aus diesem Grund wird ein Data Office identifiziert. Ein kleines Team, welches von einem Chief Data Officer geleitet wird. Dieses ist hauptverantwortlich für die Koordination der Datenverwaltung. Die genauen Aufgaben können von Organisation zu Organisation individuell angepasst werden. Dazu können die Entwicklung globaler Governance-Richtlinien oder auch die Qualitätskontrolle von Datenprodukten zählen.

Ein Hauptgrundsatz von Data Mesh ist Self-Service und sollte in allen Bereichen ermöglicht werden. Dies bezieht sich auf den gesamten Lebenszyklus von Daten und Analysen. Somit können einzelne Business Units unabhängig von einem zentralen Infrastrukturteam auf alle benötigten Daten unternehmensweit zugreifen und diese verwalten. Um dies zu gewährleisten können einige Tools vom Data Office empfohlen werden.

• Datenmanagementtools wie z.B. eine Cloud Plattformumgebung die Daten gemeinsam nutzbar macht
• Datenkatalogtools, die das Auffinden von Daten domainübergreifend unterstützt
• Datenanalysetools für Self-Service wie die Möglichkeit zur Einrichtung einer Entwicklungs- oder Testumgebung