Data mesh: eine dezentrale Datenarchitektur entwerfen
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Weitere Verfasser: | , |
| Format: | Buch |
| Sprache: | German English |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
2023
|
| Ausgabe: | 1. Auflage |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 386 Seiten Illustrationen 24 cm x 16.5 cm |
| ISBN: | 9783960092070 3960092075 |
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INHALT
VORWORT
.
15
VORBEMERKUNG
DER
UEBERSETZER
.
17
EINLEITUNG
.
19
PROLOG:
FALLSTUDIE
.
27
TEIL
I
WAS
IST
DATA
MESH?
1
DATA
MESH
IM
UEBERBLICK
.
45
ERGEBNISSE
.
45
VERAENDERUNGEN
.
46
PRINZIPIEN
.
48
DOMAIN
OWNERSHIP
.
48
DATA
AS
A
PRODUCT
.
49
SELF-SERVE
DATA
PLATFORM
.
50
FEDERATED
COMPUTATIONAL
GOVERNANCE
.
50
ZUSAMMENSPIEL
DER
PRINZIPIEN
.
51
DATA
MESH
KURZ
ERKLAERT
.
52
DATEN
.
53
OPERATIVE
DATEN
.
53
ANALYTISCHE
DATEN
.
54
ENTSTEHUNGSGESCHICHTE
.
55
2
DAS
PRINZIP
DOMAIN
OWNERSHIP
.
57
DOMAIN-DRIVEN
DESIGN
.
59
STRATEGISCHES
DESIGN
.
60
ARCHETYPEN
VON
DOMAENENDATEN
.
63
QUELLENORIENTIERTE
DOMAENENDATEN
.
64
AGGREGIERTE
DOMAENENDATEN
.
65
KONSUMENTENORIENTIERTE
DOMAENENDATEN
.
66
I
7
EINFUEHRUNG
VON
DOMAIN
OWNERSHIP
.
67
VERANTWORTUNG
WANDERT
FLUSSAUFWAERTS
.
67
VERKNUEPFUNG
VON
MODELLEN
.
67
MYTHOS
SINGLE
SOURCE
OF
TRUTH
.
68
DATEN-PIPELINES
ALS
IMPLEMENTIERUNGSDETAIL
.
69
ZUSAMMENFASSUNG
.
70
3
DAS
PRINZIP
DATA
AS
A
PRODUCT
.
71
PRODUCT
THINKING
.
73
GRUNDLEGENDE
USABILITY-ATTRIBUTE
VON
DATENPRODUKTEN
.
75
EINFUEHRUNG
VON
DATA
AS
A
PRODUCT
.
84
DOMAENEN
VERANTWORTEN
DATENPRODUKTE
.
84
EINE
NEUE
SPRACHE
.
85
DATEN
ALS
PRODUKT
STATT
ALS
ASSET
.
86
VERTRAUE,
ABER
PRUEFE
NACH
.
87
DATEN
UND
LOGIK
ALS
EINHEIT
.
87
ZUSAMMENFASSUNG
.
88
4
DAS
PRINZIP
SELF-SERVE
DATA
PLATFORM
.
91
DATA-MESH-PLATTFORM
IM
VERGLEICH
.
93
AUTONOME
DOMAENENORIENTIERTE
TEAMS
ALS
ZIELGRUPPE
.
93
AUTONOME
UND
INTEROPERABLE
DATENPRODUKTE
ALS
KERNKONZEPT.
.
95
OPERATIVE
UND
ANALYTISCHE
FUNKTIONEN
IN
EINER
INTEGRIERTEN
PLATTFORM
.
95
GENERALISTEN
ALS
HAUPTNUTZENDE
.
96
DEZENTRALE
TECHNOLOGIEN
.
97
DOMAENENAGNOSTISCH
.
98
PLATFORM
THINKING
.
98
WERTSCHOEPFUNG
DURCH
AUTONOME
TEAMS
.
101
WERTSCHOEPFUNG
MIT
AUTONOMEN
UND
INTEROPERABLEN
DATENPRODUKTEN
.
102
REDUKTION
DES
COGNITIVE
LOAD
.
103
SKALIERUNG
DER
BEREITSTELLUNG
VON
DATEN
.
105
FOERDERUNG
EINER
INNOVATIONSKULTUR
.
106
EINFUEHRUNG
EINER
SELF-SERVE
DATA
PLATFORM
.
107
API
FIRST
.
107
OPTIMIERUNG
FUER
GENERALISTEN
.
107
SIMPLIFY
.
108
HIGH-LEVEL-APIS
FUER
DATENPRODUKTE
.
108
NUTZERORIENTIERUNG
STATT
FEATURE-ORIENTIERUNG
.
109
KLEIN
ANFANGEN
UND
MITWACHSEN
.
109
ZUSAMMENFASSUNG
.
110
8
|
INHALT
5
DAS
PRINZIP
FEDERATED
COMPUTATIONAL
GOVERNANCE
.
111
SYSTEMS
THINKING
.
114
GLEICHGEWICHT
ZWISCHEN
AUTONOMIE
UND
INTEROPERABILITAET
.
115
DYNAMISCHE
TOPOLOGIE
ALS
STANDARDZUSTAND
.
119
AUTOMATISIERUNG
UND
VERTEILTE
ARCHITEKTUR
.
119
FOEDERALISMUS
.
120
FOEDERALES
TEAM
.
121
LEITLINIEN
.
123
POLICIES
.
126
ANREIZE
.
127
AUTOMATISIERUNG
.
128
STANDARDS
ALS
CODE
.
129
POLICIES
ALS
CODE
.
130
AUTOMATISIERTE
TESTS
.
131
AUTOMATISIERTES
MONITORING
.
131
EINFUEHRUNG
VON
FEDERATED
COMPUTATIONAL
GOVERNANCE
.
131
DELEGATION
DER
VERANTWORTLICHKEIT
AN
DOMAENEN
.
132
INTEGRATION
DER
POLICY-AUSFUEHRUNG
IN
JEDES
DATENPRODUKT
.
132
AUTOMATISIERUNG
UND
MONITORING
DER
POLICIES
.
133
BESTIMMUNG
VON
POLYSEMEN
.
133
MESSUNG
DES
NETZWERKEFFEKTS
.
133
MUT
ZU
VERAENDERUNG
.
134
ZUSAMMENFASSUNG
.
134
TEIL
II
WARUM
DATA
MESH?
6
DER
WENDEPUNKT
.
139
DIE
GROSSEN
ERWARTUNGEN
.
140
DIE
GROSSE
KLUFT
.
:
.
142
SKALIERUNG:
BEGEGNUNG
EINER
NEUEN
ART
.
144
NICHTS
IST
SO
BESTAENDIG
WIE
DER
WANDEL
.
145
DISKREPANZ
ZWISCHEN
INVESTITION
UND
RENDITE
.
146
ZUSAMMENFASSUNG
.
147
7
NACH
DEM
WENDEPUNKT
.
149
AUF
VERAENDERUNGEN
ANGEMESSEN
REAGIEREN
.
150
ALIGNMENT
VON
FACHLICHKEIT,
TECHNOLOGIE
UND
ANALYTISCHEN
DATEN
.
151
INTEGRATION
DER
OPERATIVEN
UND
ANALYTISCHEN
WELT
.
152
DEZENTRALISIERUNG
VON
DATENAENDERUNGEN
.
154
BESEITIGUNG
UNBEABSICHTIGTER
KOMPLEXITAET
.
154
INHALT
|
9
AGILITAET
TROTZ
WACHSTUM
.
155
BESEITIGUNG
ZENTRALISIERTER
UND
MONOLITHISCHER
KOMPONENTEN
.
155
REDUZIERUNG
DES
KOORDINIERUNGSAUFWANDS
VON
PIPELINES
.
156
REDUZIERUNG
DES
KOORDINATIONSAUFWANDS
FUER
DATA
GOVERNANCE
.
157
FOERDERUNG
DER
AUTONOMIE
.
158
VERBESSERUNG
DES
KOSTEN-NUTZEN-VERHAELTNISSES
.
159
KOMPLEXITAETSREDUKTION
DURCH
DIE
DATENPLATTFORM
.
160
PRODUCT
THINKING
UEBERALL
.
160
ORGANISATIONSUEBERGREIFENDER
DATENZUGRIFF
.
161
ZUSAMMENFASSUNG
.
161
8
VOR
DEM
WENDEPUNKT
.
165
EVOLUTION
DER
ANALYTISCHEN
DATENARCHITEKTUREN
.
165
ERSTE
GENERATION:
DATA-WAREHOUSE-ARCHITEKTUR
.
166
ZWEITE
GENERATION:
DATA-LAKE-ARCHITEKTUR
.
167
DRITTE
GENERATION:
MULTIMODALE
CLOUD-ARCHITEKTUR
.
169
EIGENSCHAFTEN
DER
ANALYTISCHEN
DATENARCHITEKTUR
.
170
MONOLITHISCH
.
171
ZENTRALISIERT
.
175
TECHNOLOGIEORIENTIERT
.
177
ZUSAMMENFASSUNG
.
181
TEIL
III
WIE
ENTWIRFT
MAN
EINE
DATA-MESH-ARCHITEKTUR?
9
LOGISCHE
ARCHITEKTUR
.
185
SCHNITTSTELLEN
FUER
DIE
BEREITSTELLUNG
ANALYTISCHER
DOMAENENDATEN
.
188
DESIGN
DER
OPERATIVEN
SCHNITTSTELLE
.
190
DESIGN
DER
ANALYTISCHEN
DATENSCHNITTSTELLE
.
190
DOMAENENUEBERGREIFENDE
ABHAENGIGKEITEN
VON
ANALYSEDATEN
.
191
DATENPRODUKT
ALS
ARCHITEKTURQUANTUM
.
192
STRUKTURELLE
KOMPONENTEN
EINES
DATENPRODUKTS
.
193
BEREITSTELLUNG
UND
KONSUM
VON
DATEN
.
199
DISCOVERY
UND
OBSERVABILITY-APIS
.
201
DIE
DREI
EBENEN
DER
DATENPLATTFORM
.
201
DATENINFRASTRUKTUR-EBENE
.
203
DATENPRODUKT-EBENE
.
204
MESH-EBENE
.
204
BEISPIEL
.
204
EINGEBETTETE
AUTOMATISIERTE
POLICIES
.
205
DATENPRODUKT-SIDECAR
.
207
10
|
INHALT
DATENPRODUKT-CONTAINER
.
208
CONTROL-PORT
.
208
ZUSAMMENFASSUNG
.
209
10
DATENPLATTFORM
.
213
ENTWURF
DER
PLATTFORM
ANHAND
VON
USER
JOURNEYS
.
216
USER
JOURNEY
DER
DATA
PRODUCT
DEVELOPER
.
217
INCEPT,
EXPLORE,
BOOTSTRAP,
SOURCE
.
219
BUILD,
TEST,
DEPLOY,
RUN
.
222
MAINTAIN,
EVOLVE,
RETIRE
.
225
USER
JOURNEY
DER
DATA
PRODUCT
CONSUMER
.
227
INCEPT,
EXPLORE,
BOOTSTRAP,
SOURCE
.
230
BUILD,
TEST,
DEPLOY,
RUN
.
231
MAINTAIN,
EVOLVE,
RETIRE
.
232
ZUSAMMENFASSUNG
.
232
TEIL
IV
WIE
ENTWIRFT
MAN
DATENPRODUKTE?
11
ENTWURF
EINES
DATENPRODUKTS
ANHAND
VON
AFFORDANCES
.
235
DATENPRODUKT-AFFORDANCES
.
236
MERKMALE
EINER
DATENPRODUKTARCHITEKTUR
.
239
DER
EINFLUSS
VON
KOMPLEXEN
ADAPTIVEN
SYSTEMEN
AUF
DEN
ENTWURF
.
240
EMERGENTES
VERHALTEN
AUS
EINFACHEN
LOKALEN
REGELN
.
241
KEIN
ZENTRALER
KOORDINATOR
.
242
ZUSAMMENFASSUNG
.
242
12
DATEN
KONSUMIEREN,
TRANSFORMIEREN
UND
BEREITSTELLEN
.
243
DATEN
BEREITSTELLEN
.
243
ANFORDERUNGEN
DER
DATENNUTZER
.
243
ENTWURFSEIGENSCHAFTEN
FUER
DAS
BEREITSTELLEN
VON
DATEN
.
246
ENTWURF
.
259
DATEN
KONSUMIEREN
.
260
ARCHETYPEN
VON
DATENQUELLEN
.
261
LOKALITAET
DES
DATENKONSUMS
.
265
ENTWURF
.
267
DATEN
TRANSFORMIEREN
.
268
PROGRAMMATISCHE
VS.
NICHTPROGRAMMATISCHE
TRANSFORMATION
.
269
DATENFLUSSBASIERTE
TRANSFORMATION
.
270
MACHINE
LEARNING
ALS
TRANSFORMATION
.
271
ZEITABHAENGIGE
TRANSFORMATION
.
272
ENTWURF
.
272
ZUSAMMENFASSUNG
.
274
INHALT
|
11
13
DATEN
FINDEN,
VERSTEHEN
UND
KOMBINIEREN
.
275
DATEN
FINDEN
UND
VERSTEHEN
.
275
GEFUNDEN
WERDEN
DANK
SELBSTREGISTRIERUNG
.
278
FINDEN
DES
GLOBALEN
URI
.
278
SEMANTISCHE
UND
SYNTAKTISCHE
MODELLE
VERSTEHEN
.
279
VERTRAUEN
SCHAFFEN
MIT
DATENGARANTIEN
.
280
UNTERSUCHUNG
DER
FORM
VON
DATEN
.
284
LERNEN
MIT
DOKUMENTATION
.
284
ENTWURF
.
285
DATEN
KOMBINIEREN
.
286
ANFORDERUNGEN
.
288
TRADITIONELLE
ANSAETZE
.
289
ENTWURF
.
293
ZUSAMMENFASSUNG
.
295
14
DATEN
VERWALTEN,
REGELN
UND
BEOBACHTEN
.
297
LEBENSZYKLUS
VERWALTEN
.
297
ENTWURF
.
298
MANIFEST
.
299
DATEN
REGELN
.
300
ENTWURF
.
301
STANDARDISIERTE
POLICIES
.
302
INTEGRATION
VON
DATEN
UND
POLICIES
.
304
VERKNUEPFUNG
VON
POLICIES
.
304
DATEN
BEOBACHTEN
.
305
ENTWURF
.
306
ZUSAMMENFASSUNG
.
309
TEILV
WIE
FUEHRT
MAN
DATA
MESH
EIN?
15
STRATEGIE
UND
UMSETZUNG
.
313
SOLLTEN
SIE
DATA
MESH
SCHON
JETZT
EINFUEHREN?
.
313
DATA
MESH
ALS
EIN
TEIL
DER
DATENSTRATEGIE
.
317
DATA
MESH
EXECUTION
FRAMEWORK
.
321
FACHLICH
GETRIEBENE
UMSETZUNG
.
322
ITERATIVE
ENDE-ZU-ENDE-UMSETZUNG
.
327
EVOLUTIONAERE
UMSETZUNG
.
328
ZUSAMMENFASSUNG
.
344
12
|
INHALT
16
ORGANISATION
UND
UNTERNEHMENSKULTUR
.
345
VERAENDERUNGEN
.
347
KULTUR
.
349
WERTE
.
350
ANREIZE
.
352
INTRINSISCHE
MOTIVATION
.
353
EXTRINSISCHE
MOTIVATION
.
354
STRUKTUR
.
355
ANNAHMEN
UEBER
DIE
ORGANISATIONSSTRUKTUR
.
355
ZUSCHNITT
VON
DATENPRODUKTEN
.
363
MENSCHEN
.
367
ROLLEN
.
367
WEITERBILDUNG
.
370
PROZESS
.
372
WESENTLICHE
PROZESSAENDERUNGEN
.
374
ZUSAMMENFASSUNG
.
375
INDEX
.
377
INHALT
|
13 |
| adam_txt |
INHALT
VORWORT
.
15
VORBEMERKUNG
DER
UEBERSETZER
.
17
EINLEITUNG
.
19
PROLOG:
FALLSTUDIE
.
27
TEIL
I
WAS
IST
DATA
MESH?
1
DATA
MESH
IM
UEBERBLICK
.
45
ERGEBNISSE
.
45
VERAENDERUNGEN
.
46
PRINZIPIEN
.
48
DOMAIN
OWNERSHIP
.
48
DATA
AS
A
PRODUCT
.
49
SELF-SERVE
DATA
PLATFORM
.
50
FEDERATED
COMPUTATIONAL
GOVERNANCE
.
50
ZUSAMMENSPIEL
DER
PRINZIPIEN
.
51
DATA
MESH
KURZ
ERKLAERT
.
52
DATEN
.
53
OPERATIVE
DATEN
.
53
ANALYTISCHE
DATEN
.
54
ENTSTEHUNGSGESCHICHTE
.
55
2
DAS
PRINZIP
DOMAIN
OWNERSHIP
.
57
DOMAIN-DRIVEN
DESIGN
.
59
STRATEGISCHES
DESIGN
.
60
ARCHETYPEN
VON
DOMAENENDATEN
.
63
QUELLENORIENTIERTE
DOMAENENDATEN
.
64
AGGREGIERTE
DOMAENENDATEN
.
65
KONSUMENTENORIENTIERTE
DOMAENENDATEN
.
66
I
7
EINFUEHRUNG
VON
DOMAIN
OWNERSHIP
.
67
VERANTWORTUNG
WANDERT
FLUSSAUFWAERTS
.
67
VERKNUEPFUNG
VON
MODELLEN
.
67
MYTHOS
SINGLE
SOURCE
OF
TRUTH
.
68
DATEN-PIPELINES
ALS
IMPLEMENTIERUNGSDETAIL
.
69
ZUSAMMENFASSUNG
.
70
3
DAS
PRINZIP
DATA
AS
A
PRODUCT
.
71
PRODUCT
THINKING
.
73
GRUNDLEGENDE
USABILITY-ATTRIBUTE
VON
DATENPRODUKTEN
.
75
EINFUEHRUNG
VON
DATA
AS
A
PRODUCT
.
84
DOMAENEN
VERANTWORTEN
DATENPRODUKTE
.
84
EINE
NEUE
SPRACHE
.
85
DATEN
ALS
PRODUKT
STATT
ALS
ASSET
.
86
VERTRAUE,
ABER
PRUEFE
NACH
.
87
DATEN
UND
LOGIK
ALS
EINHEIT
.
87
ZUSAMMENFASSUNG
.
88
4
DAS
PRINZIP
SELF-SERVE
DATA
PLATFORM
.
91
DATA-MESH-PLATTFORM
IM
VERGLEICH
.
93
AUTONOME
DOMAENENORIENTIERTE
TEAMS
ALS
ZIELGRUPPE
.
93
AUTONOME
UND
INTEROPERABLE
DATENPRODUKTE
ALS
KERNKONZEPT.
.
95
OPERATIVE
UND
ANALYTISCHE
FUNKTIONEN
IN
EINER
INTEGRIERTEN
PLATTFORM
.
95
GENERALISTEN
ALS
HAUPTNUTZENDE
.
96
DEZENTRALE
TECHNOLOGIEN
.
97
DOMAENENAGNOSTISCH
.
98
PLATFORM
THINKING
.
98
WERTSCHOEPFUNG
DURCH
AUTONOME
TEAMS
.
101
WERTSCHOEPFUNG
MIT
AUTONOMEN
UND
INTEROPERABLEN
DATENPRODUKTEN
.
102
REDUKTION
DES
COGNITIVE
LOAD
.
103
SKALIERUNG
DER
BEREITSTELLUNG
VON
DATEN
.
105
FOERDERUNG
EINER
INNOVATIONSKULTUR
.
106
EINFUEHRUNG
EINER
SELF-SERVE
DATA
PLATFORM
.
107
API
FIRST
.
107
OPTIMIERUNG
FUER
GENERALISTEN
.
107
SIMPLIFY
.
108
HIGH-LEVEL-APIS
FUER
DATENPRODUKTE
.
108
NUTZERORIENTIERUNG
STATT
FEATURE-ORIENTIERUNG
.
109
KLEIN
ANFANGEN
UND
MITWACHSEN
.
109
ZUSAMMENFASSUNG
.
110
8
|
INHALT
5
DAS
PRINZIP
FEDERATED
COMPUTATIONAL
GOVERNANCE
.
111
SYSTEMS
THINKING
.
114
GLEICHGEWICHT
ZWISCHEN
AUTONOMIE
UND
INTEROPERABILITAET
.
115
DYNAMISCHE
TOPOLOGIE
ALS
STANDARDZUSTAND
.
119
AUTOMATISIERUNG
UND
VERTEILTE
ARCHITEKTUR
.
119
FOEDERALISMUS
.
120
FOEDERALES
TEAM
.
121
LEITLINIEN
.
123
POLICIES
.
126
ANREIZE
.
127
AUTOMATISIERUNG
.
128
STANDARDS
ALS
CODE
.
129
POLICIES
ALS
CODE
.
130
AUTOMATISIERTE
TESTS
.
131
AUTOMATISIERTES
MONITORING
.
131
EINFUEHRUNG
VON
FEDERATED
COMPUTATIONAL
GOVERNANCE
.
131
DELEGATION
DER
VERANTWORTLICHKEIT
AN
DOMAENEN
.
132
INTEGRATION
DER
POLICY-AUSFUEHRUNG
IN
JEDES
DATENPRODUKT
.
132
AUTOMATISIERUNG
UND
MONITORING
DER
POLICIES
.
133
BESTIMMUNG
VON
POLYSEMEN
.
133
MESSUNG
DES
NETZWERKEFFEKTS
.
133
MUT
ZU
VERAENDERUNG
.
134
ZUSAMMENFASSUNG
.
134
TEIL
II
WARUM
DATA
MESH?
6
DER
WENDEPUNKT
.
139
DIE
GROSSEN
ERWARTUNGEN
.
140
DIE
GROSSE
KLUFT
.
:
.
142
SKALIERUNG:
BEGEGNUNG
EINER
NEUEN
ART
.
144
NICHTS
IST
SO
BESTAENDIG
WIE
DER
WANDEL
.
145
DISKREPANZ
ZWISCHEN
INVESTITION
UND
RENDITE
.
146
ZUSAMMENFASSUNG
.
147
7
NACH
DEM
WENDEPUNKT
.
149
AUF
VERAENDERUNGEN
ANGEMESSEN
REAGIEREN
.
150
ALIGNMENT
VON
FACHLICHKEIT,
TECHNOLOGIE
UND
ANALYTISCHEN
DATEN
.
151
INTEGRATION
DER
OPERATIVEN
UND
ANALYTISCHEN
WELT
.
152
DEZENTRALISIERUNG
VON
DATENAENDERUNGEN
.
154
BESEITIGUNG
UNBEABSICHTIGTER
KOMPLEXITAET
.
154
INHALT
|
9
AGILITAET
TROTZ
WACHSTUM
.
155
BESEITIGUNG
ZENTRALISIERTER
UND
MONOLITHISCHER
KOMPONENTEN
.
155
REDUZIERUNG
DES
KOORDINIERUNGSAUFWANDS
VON
PIPELINES
.
156
REDUZIERUNG
DES
KOORDINATIONSAUFWANDS
FUER
DATA
GOVERNANCE
.
157
FOERDERUNG
DER
AUTONOMIE
.
158
VERBESSERUNG
DES
KOSTEN-NUTZEN-VERHAELTNISSES
.
159
KOMPLEXITAETSREDUKTION
DURCH
DIE
DATENPLATTFORM
.
160
PRODUCT
THINKING
UEBERALL
.
160
ORGANISATIONSUEBERGREIFENDER
DATENZUGRIFF
.
161
ZUSAMMENFASSUNG
.
161
8
VOR
DEM
WENDEPUNKT
.
165
EVOLUTION
DER
ANALYTISCHEN
DATENARCHITEKTUREN
.
165
ERSTE
GENERATION:
DATA-WAREHOUSE-ARCHITEKTUR
.
166
ZWEITE
GENERATION:
DATA-LAKE-ARCHITEKTUR
.
167
DRITTE
GENERATION:
MULTIMODALE
CLOUD-ARCHITEKTUR
.
169
EIGENSCHAFTEN
DER
ANALYTISCHEN
DATENARCHITEKTUR
.
170
MONOLITHISCH
.
171
ZENTRALISIERT
.
175
TECHNOLOGIEORIENTIERT
.
177
ZUSAMMENFASSUNG
.
181
TEIL
III
WIE
ENTWIRFT
MAN
EINE
DATA-MESH-ARCHITEKTUR?
9
LOGISCHE
ARCHITEKTUR
.
185
SCHNITTSTELLEN
FUER
DIE
BEREITSTELLUNG
ANALYTISCHER
DOMAENENDATEN
.
188
DESIGN
DER
OPERATIVEN
SCHNITTSTELLE
.
190
DESIGN
DER
ANALYTISCHEN
DATENSCHNITTSTELLE
.
190
DOMAENENUEBERGREIFENDE
ABHAENGIGKEITEN
VON
ANALYSEDATEN
.
191
DATENPRODUKT
ALS
ARCHITEKTURQUANTUM
.
192
STRUKTURELLE
KOMPONENTEN
EINES
DATENPRODUKTS
.
193
BEREITSTELLUNG
UND
KONSUM
VON
DATEN
.
199
DISCOVERY
UND
OBSERVABILITY-APIS
.
201
DIE
DREI
EBENEN
DER
DATENPLATTFORM
.
201
DATENINFRASTRUKTUR-EBENE
.
203
DATENPRODUKT-EBENE
.
204
MESH-EBENE
.
204
BEISPIEL
.
204
EINGEBETTETE
AUTOMATISIERTE
POLICIES
.
205
DATENPRODUKT-SIDECAR
.
207
10
|
INHALT
DATENPRODUKT-CONTAINER
.
208
CONTROL-PORT
.
208
ZUSAMMENFASSUNG
.
209
10
DATENPLATTFORM
.
213
ENTWURF
DER
PLATTFORM
ANHAND
VON
USER
JOURNEYS
.
216
USER
JOURNEY
DER
DATA
PRODUCT
DEVELOPER
.
217
INCEPT,
EXPLORE,
BOOTSTRAP,
SOURCE
.
219
BUILD,
TEST,
DEPLOY,
RUN
.
222
MAINTAIN,
EVOLVE,
RETIRE
.
225
USER
JOURNEY
DER
DATA
PRODUCT
CONSUMER
.
227
INCEPT,
EXPLORE,
BOOTSTRAP,
SOURCE
.
230
BUILD,
TEST,
DEPLOY,
RUN
.
231
MAINTAIN,
EVOLVE,
RETIRE
.
232
ZUSAMMENFASSUNG
.
232
TEIL
IV
WIE
ENTWIRFT
MAN
DATENPRODUKTE?
11
ENTWURF
EINES
DATENPRODUKTS
ANHAND
VON
AFFORDANCES
.
235
DATENPRODUKT-AFFORDANCES
.
236
MERKMALE
EINER
DATENPRODUKTARCHITEKTUR
.
239
DER
EINFLUSS
VON
KOMPLEXEN
ADAPTIVEN
SYSTEMEN
AUF
DEN
ENTWURF
.
240
EMERGENTES
VERHALTEN
AUS
EINFACHEN
LOKALEN
REGELN
.
241
KEIN
ZENTRALER
KOORDINATOR
.
242
ZUSAMMENFASSUNG
.
242
12
DATEN
KONSUMIEREN,
TRANSFORMIEREN
UND
BEREITSTELLEN
.
243
DATEN
BEREITSTELLEN
.
243
ANFORDERUNGEN
DER
DATENNUTZER
.
243
ENTWURFSEIGENSCHAFTEN
FUER
DAS
BEREITSTELLEN
VON
DATEN
.
246
ENTWURF
.
259
DATEN
KONSUMIEREN
.
260
ARCHETYPEN
VON
DATENQUELLEN
.
261
LOKALITAET
DES
DATENKONSUMS
.
265
ENTWURF
.
267
DATEN
TRANSFORMIEREN
.
268
PROGRAMMATISCHE
VS.
NICHTPROGRAMMATISCHE
TRANSFORMATION
.
269
DATENFLUSSBASIERTE
TRANSFORMATION
.
270
MACHINE
LEARNING
ALS
TRANSFORMATION
.
271
ZEITABHAENGIGE
TRANSFORMATION
.
272
ENTWURF
.
272
ZUSAMMENFASSUNG
.
274
INHALT
|
11
13
DATEN
FINDEN,
VERSTEHEN
UND
KOMBINIEREN
.
275
DATEN
FINDEN
UND
VERSTEHEN
.
275
GEFUNDEN
WERDEN
DANK
SELBSTREGISTRIERUNG
.
278
FINDEN
DES
GLOBALEN
URI
.
278
SEMANTISCHE
UND
SYNTAKTISCHE
MODELLE
VERSTEHEN
.
279
VERTRAUEN
SCHAFFEN
MIT
DATENGARANTIEN
.
280
UNTERSUCHUNG
DER
FORM
VON
DATEN
.
284
LERNEN
MIT
DOKUMENTATION
.
284
ENTWURF
.
285
DATEN
KOMBINIEREN
.
286
ANFORDERUNGEN
.
288
TRADITIONELLE
ANSAETZE
.
289
ENTWURF
.
293
ZUSAMMENFASSUNG
.
295
14
DATEN
VERWALTEN,
REGELN
UND
BEOBACHTEN
.
297
LEBENSZYKLUS
VERWALTEN
.
297
ENTWURF
.
298
MANIFEST
.
299
DATEN
REGELN
.
300
ENTWURF
.
301
STANDARDISIERTE
POLICIES
.
302
INTEGRATION
VON
DATEN
UND
POLICIES
.
304
VERKNUEPFUNG
VON
POLICIES
.
304
DATEN
BEOBACHTEN
.
305
ENTWURF
.
306
ZUSAMMENFASSUNG
.
309
TEILV
WIE
FUEHRT
MAN
DATA
MESH
EIN?
15
STRATEGIE
UND
UMSETZUNG
.
313
SOLLTEN
SIE
DATA
MESH
SCHON
JETZT
EINFUEHREN?
.
313
DATA
MESH
ALS
EIN
TEIL
DER
DATENSTRATEGIE
.
317
DATA
MESH
EXECUTION
FRAMEWORK
.
321
FACHLICH
GETRIEBENE
UMSETZUNG
.
322
ITERATIVE
ENDE-ZU-ENDE-UMSETZUNG
.
327
EVOLUTIONAERE
UMSETZUNG
.
328
ZUSAMMENFASSUNG
.
344
12
|
INHALT
16
ORGANISATION
UND
UNTERNEHMENSKULTUR
.
345
VERAENDERUNGEN
.
347
KULTUR
.
349
WERTE
.
350
ANREIZE
.
352
INTRINSISCHE
MOTIVATION
.
353
EXTRINSISCHE
MOTIVATION
.
354
STRUKTUR
.
355
ANNAHMEN
UEBER
DIE
ORGANISATIONSSTRUKTUR
.
355
ZUSCHNITT
VON
DATENPRODUKTEN
.
363
MENSCHEN
.
367
ROLLEN
.
367
WEITERBILDUNG
.
370
PROZESS
.
372
WESENTLICHE
PROZESSAENDERUNGEN
.
374
ZUSAMMENFASSUNG
.
375
INDEX
.
377
INHALT
|
13 |
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