
Data Mesh
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Content
- Cover
- Titel
- Impressum
- Widmung
- Inhalt
- Vorwort
- Vorbemerkung der Übersetzer
- Einleitung
- Prolog: Fallstudie
- Teil I Was ist Data Mesh?
- 1 Data Mesh im Überblick
- Ergebnisse
- Veränderungen
- Prinzipien
- Domain Ownership
- Data as a Product
- Self-Serve Data Platform
- Federated Computational Governance
- Zusammenspiel der Prinzipien
- Data Mesh kurz erklärt
- Daten
- Operative Daten
- Analytische Daten
- Entstehungsgeschichte
- 2 Das Prinzip Domain Ownership
- Domain-driven Design
- Strategisches Design
- Archetypen von Domänendaten
- Quellenorientierte Domänendaten
- Aggregierte Domänendaten
- Konsumentenorientierte Domänendaten
- Einführung von Domain Ownership
- Verantwortung wandert flussaufwärts
- Verknüpfung von Modellen
- Mythos Single Source of Truth
- Daten-Pipelines als Implementierungsdetail
- Zusammenfassung
- 3 Das Prinzip Data as a Product
- Product Thinking
- Grundlegende Usability-Attribute von Datenprodukten
- Einführung von Data as a Product
- Domänen verantworten Datenprodukte
- Eine neue Sprache
- Daten als Produkt statt als Asset
- Vertraue, aber prüfe nach
- Daten und Logik als Einheit
- Zusammenfassung
- 4 Das Prinzip Self-Serve Data Platform
- Data-Mesh-Plattform im Vergleich
- Autonome domänenorientierte Teams als Zielgruppe
- Autonome und interoperable Datenprodukte als Kernkonzept
- Operative und analytische Funktionen in einer integrierten Plattform
- Generalisten als Hauptnutzende
- Dezentrale Technologien
- Domänenagnostisch
- Platform Thinking
- Wertschöpfung durch autonome Teams
- Wertschöpfung mit autonomen und interoperablen Datenprodukten
- Reduktion des Cognitive Load
- Skalierung der Bereitstellung von Daten
- Förderung einer Innovationskultur
- Einführung einer Self-Serve Data Platform
- API first
- Optimierung für Generalisten
- Simplify
- High-Level-APIs für Datenprodukte
- Nutzerorientierung statt Feature-Orientierung
- Klein anfangen und mitwachsen
- Zusammenfassung
- 5 Das Prinzip Federated Computational Governance
- Systems Thinking
- Gleichgewicht zwischen Autonomie und Interoperabilität
- Dynamische Topologie als Standardzustand
- Automatisierung und verteilte Architektur
- Föderalismus
- Föderales Team
- Leitlinien
- Policies
- Anreize
- Automatisierung
- Standards als Code
- Policies als Code
- Automatisierte Tests
- Automatisiertes Monitoring
- Einführung von Federated Computational Governance
- Delegation der Verantwortlichkeit an Domänen
- Integration der Policy-Ausführung in jedes Datenprodukt
- Automatisierung und Monitoring der Policies
- Bestimmung von Polysemen
- Messung des Netzwerkeffekts
- Mut zu Veränderung
- Zusammenfassung
- Teil II Warum Data Mesh?
- 6 Der Wendepunkt
- Die großen Erwartungen
- Die große Kluft
- Skalierung: Begegnung einer neuen Art
- Nichts ist so beständig wie der Wandel
- Diskrepanz zwischen Investition und Rendite
- Zusammenfassung
- 7 Nach dem Wendepunkt
- Auf Veränderungen angemessen reagieren
- Alignment von Fachlichkeit, Technologie und analytischen Daten
- Integration der operativen und analytischen Welt
- Dezentralisierung von Datenänderungen
- Beseitigung unbeabsichtigter Komplexität
- Agilität trotz Wachstum
- Beseitigung zentralisierter und monolithischer Komponenten
- Reduzierung des Koordinierungsaufwands von Pipelines
- Reduzierung des Koordinationsaufwands für Data Governance
- Förderung der Autonomie
- Verbesserung des Kosten-Nutzen-Verhältnisses
- Komplexitätsreduktion durch die Datenplattform
- Product Thinking überall
- Organisationsübergreifender Datenzugriff
- Zusammenfassung
- 8 Vor dem Wendepunkt
- Evolution der analytischen Datenarchitekturen
- Erste Generation: Data-Warehouse-Architektur
- Zweite Generation: Data-Lake-Architektur
- Dritte Generation: multimodale Cloud-Architektur
- Eigenschaften der analytischen Datenarchitektur
- Monolithisch
- Zentralisiert
- Technologieorientiert
- Zusammenfassung
- Teil III Wie entwirft man eine Data-Mesh-Architektur?
- 9 Logische Architektur
- Schnittstellen für die Bereitstellung analytischer Domänendaten
- Design der operativen Schnittstelle
- Design der analytischen Datenschnittstelle
- Domänenübergreifende Abhängigkeiten von Analysedaten
- Datenprodukt als Architekturquantum
- Strukturelle Komponenten eines Datenprodukts
- Bereitstellung und Konsum von Daten
- Discovery- und Observability-APIs
- Die drei Ebenen der Datenplattform
- Dateninfrastruktur-Ebene
- Datenprodukt-Ebene
- Mesh-Ebene
- Beispiel
- Eingebettete automatisierte Policies
- Datenprodukt-Sidecar
- Datenprodukt-Container
- Control-Port
- Zusammenfassung
- 10 Datenplattform
- Entwurf der Plattform anhand von User Journeys
- User Journey der Data Product Developer
- Incept, Explore, Bootstrap, Source
- Build, Test, Deploy, Run
- Maintain, Evolve, Retire
- User Journey der Data Product Consumer
- Incept, Explore, Bootstrap, Source
- Build, Test, Deploy, Run
- Maintain, Evolve, Retire
- Zusammenfassung
- Teil IV Wie entwirft man Datenprodukte?
- 11 Entwurf eines Datenprodukts anhand von Affordances
- Datenprodukt-Affordances
- Merkmale einer Datenproduktarchitektur
- Der Einfluss von komplexen adaptiven Systemen auf den Entwurf
- Emergentes Verhalten aus einfachen lokalen Regeln
- Kein zentraler Koordinator
- Zusammenfassung
- 12 Daten konsumieren, transformieren und bereitstellen
- Daten bereitstellen
- Anforderungen der Datennutzer
- Entwurfseigenschaften für das Bereitstellen von Daten
- Entwurf
- Daten konsumieren
- Archetypen von Datenquellen
- Lokalität des Datenkonsums
- Entwurf
- Daten transformieren
- Programmatische vs. nichtprogrammatische Transformation
- Datenflussbasierte Transformation
- Machine Learning als Transformation
- Zeitabhängige Transformation
- Entwurf
- Zusammenfassung
- 13 Daten finden, verstehen und kombinieren
- Daten finden und verstehen
- Gefunden werden dank Selbstregistrierung
- Finden des globalen URI
- Semantische und syntaktische Modelle verstehen
- Vertrauen schaffen mit Datengarantien
- Untersuchung der Form von Daten
- Lernen mit Dokumentation
- Entwurf
- Daten kombinieren
- Anforderungen
- Traditionelle Ansätze
- Entwurf
- Zusammenfassung
- 14 Daten verwalten, regeln und beobachten
- Lebenszyklus verwalten
- Entwurf
- Manifest
- Daten regeln
- Entwurf
- Standardisierte Policies
- Integration von Daten und Policies
- Verknüpfung von Policies
- Daten beobachten
- Entwurf
- Zusammenfassung
- Teil V Wie führt man Data Mesh ein?
- 15 Strategie und Umsetzung
- Sollten Sie Data Mesh schon jetzt einführen?
- Data Mesh als ein Teil der Datenstrategie
- Data Mesh Execution Framework
- Fachlich getriebene Umsetzung
- Iterative Ende-zu-Ende-Umsetzung
- Evolutionäre Umsetzung
- Zusammenfassung
- 16 Organisation und Unternehmenskultur
- Veränderungen
- Kultur
- Werte
- Anreize
- Intrinsische Motivation
- Extrinsische Motivation
- Struktur
- Annahmen über die Organisationsstruktur
- Zuschnitt von Datenprodukten
- Menschen
- Rollen
- Weiterbildung
- Prozess
- Wesentliche Prozessänderungen
- Zusammenfassung
- Fußnoten
- Index
- Über die Autorin
- Über die Übersetzer
- Kolophon
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