Data Mesh = verteilte Architekturen auch für das Datenmanagement!

• Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
• Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
• Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden

• Mit zahlreichen farbigen Abbildungen
  Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird den komplexen Organisationsstrukturen, den immer zahlreicheren Datenquellen und dem zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. Dieses praxisorientierte Buch führt Sie in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Konzept basierend auf modernen verteilten Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.

  Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitektinnen, Entwicklerinnen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für das Managen analytischer Daten. Data Mesh behandelt dabei Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch die organisatorischen Veränderungen von Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.

• Lernen Sie die Prinzipien von Data Mesh und ihre Bestandteile kennen
• Entwerfen Sie eine Data-Mesh-Architektur
• Definieren Sie Ihre Data-Mesh-Strategie und begleiten Sie deren Umsetzung
• Steuern Sie den organisatorischen Wandel hin zu dezentraler Data Ownership

• Migrieren Sie von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zu einem verteilten Data Mesh

  Autorentext
  Zhamak Dehghani ist Director of Technology bei Thoughtworks und Spezialistin für verteilte Systeme und Datenarchitektur in großen Unternehmen. Sie ist Mitglied in mehreren Beratungsgremien für Technologie, unter anderem bei Thoughtworks. Zhamak ist eine Verfechterin der Dezentralisierung aller Dinge, einschließlich der Architektur, der Daten und letztlich von Macht. Sie ist die Begründerin des Data-Mesh-Konzepts.

  Zusammenfassung
  Data Mesh = verteilte Architekturen auch für das Datenmanagement!

• Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts
• Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh
• Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden
• Mit zahlreichen farbigen Abbildungen Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird den komplexen Organisationsstrukturen, den immer zahlreicheren Datenquellen und dem zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. Dieses praxisorientierte Buch führt Sie in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Konzept basierend auf modernen verteilten Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert.

Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitektinnen, Entwicklerinnen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für das Managen analytischer Daten. Data Mesh behandelt dabei Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch die organisatorischen Veränderungen von Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen.

• Lernen Sie die Prinzipien von Data Mesh und ihre Bestandteile kennen
• Entwerfen Sie eine Data-Mesh-Architektur
• Definieren Sie Ihre Data-Mesh-Strategie und begleiten Sie deren Umsetzung
• Steuern Sie den organisatorischen Wandel hin zu dezentraler Data Ownership
• Migrieren Sie von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zu einem verteilten Data Mesh