Data Mesh: Auf Kollaboration statt Datensilos setzen  

Der Umgang mit den Datenlandschaften hat sich in den vergangenen Jahren gewandelt: Zur Überwindung von Datensilos und zur Einbindung heterogener Formate setzen Unternehmen vermehrt auf dezentrale Strukturen – anstatt ausschließlich auf zentrale Datenarchitekturen wie Data Lakes & Co. Das gilt auch für die Schott AG, die seit rund 140 Jahren High-Tech-Werkstoffe rund um Spezialglas entwickelt. Martin Kemmer, Head of Smart Factory & OT4.0 bei der Schott AG., erläutert das Prinzip von Data Mesh: „Häufig ist bislang eine zentrale Abteilung für die Datenverwaltung zuständig. Deren Teams werden jedoch mit Anfragen überhäuft und verfügen nicht über das Domänenwissen, um Daten gewinnbringend zu nutzen. Wir wollten diesen Ansatz umdrehen und die Datenverwendung für das Unternehmen demokratisieren.“

Hinter diesem Vorgehen steht ein innovatives Konzept, das sich seit einigen Jahren durchsetzt: Data Mesh. Konkret heißt das: Schott behandelt Daten zukünftig als echte (Daten-)Produkte mit „Gütekriterien“. Zudem verlagert sich die Datenverantwortung hin zu den Fachabteilungen, die ihre Daten am besten kennen – alle Datenprodukte entstehen zukünftig also in Zusammenarbeit mit ihnen. Der Glashersteller liegt damit im Trend: Laut der Studie „Data Mesh: Game Changer or Just Hot Air“ des Forschungs- und Beratungsinstituts BARC erachten rund 85 Prozent der Befragten in Unternehmen das Data-Mesh-Konzept als relevant, rund 54 Prozent befinden sich in der Umsetzung oder Planung. Schott zählt zu den Ersten, die bereits operative Erfolge auf Basis der Umsetzung des Konzeptes aufweisen. 

Das technologische Fundament für Data Mesh

Insgesamt gleicht der angesprochene Perspektivwechsel einem Kulturwandel: „Wenn die Fachbereiche selbst für ihre Daten verantwortlich sind, schätzen sie diese auch wert und die Bedeutung der Daten steigt. Sie werden als wertschöpfende Produkte verstanden, für die sich nicht nur Datenexperten interessieren”, erläutert Kemmer. Allerdings erfordert das Data-Mesh-Konzept auch eine spezielle Umsetzungs-Technologie, da konventionelle Lösungen für das Datenmanagement diesen Perspektivwechsel nicht abbilden.

Aus diesem Grund entschied sich Schott für die Einführung der Software One Data Cartography. „Selbst bei hohem Digitalisierungsgrad ist es eine Herausforderung, das Data-Mesh-Konzept umzusetzen. Man muss enorme Datenmengen aus unzusammenhängenden Quellen lokalisieren und bereinigen sowie Duplikate beseitigen und alles in Verbindung setzen“, erläutert Kemmer die Ausgangslage. Das bedeutet: Erst wenn alle relevanten Unternehmensdaten im Einklang sind, lässt sich das Konzept realisieren.

Ein Marktplatz für Datenprodukte

Bei Schott erfolgt der Zugriff nun mittels unserer Software über einen zentralen „Marktplatz“ für Datenprodukte. Hier können Fachanwender sowohl ihre eigenen Datenprodukte verwalten als auch die von anderen Abteilungen unkompliziert anfragen. Das verhindert, dass jedes Mal „bei Null“ angefangen wird. Für die erforderliche Qualität der Datenprodukte sorgen AI-gestützte Softwarefunktionen. Hierbei senken automatisierte Data-Preparation-Prozesse den Aufwand für die manuelle Datenintegration sowie die Sicherstellung der Daten-Interoperabilität um bis zu 80 Prozent. Gleichzeitig gewährleistet eine automatisierte Erkundung von Datenstrukturen und -inhalten die Kompatibilität zwischen den Datenprodukten.

Überblick per interaktiver Datenlandkarte

Nach entsprechender Aggregation und Aufbereitung visualisiert die Software die Datenlandschaft über eine interaktive Landkarte. Diese dient den Nutzern bei Schott als „Cockpit“ und zeigt sinnvoll nutzbare Daten, die Fachbereiche als Datenprodukte im Marktplatz bereitstellen. Das Unternehmen setzt hierbei auf zwei unterschiedliche „Cockpits“: Der Governance-View dient administrativen Aufgaben (föderale Data Governance im Sinne des Data Mesh). Das zweite Cockpit bildet den Data-Product-Marketplace für Endnutzer.  

Data Mesh: Praxisbeispiele für beschleunigte Innovation

Die Umsetzung des Data-Mesh-Konzepts und die Bereitstellung von Datenprodukten ebnen Schott nun den Weg für eine effizientere Art von Wertschöpfung aus Daten. So können die einzelnen Abteilungen ihre datengetriebenen Use Cases zuverlässig umsetzen und werden nicht mehr durch eine zentrale Verwaltungseinheit „ausgebremst“. Erste Praxisbeispiele zeigen die Vorteile: Auf Basis historischer Daten erfolgt per AI eine automatisierte Berechnung der Einstellungen für Maschinen zum Glaswalzen. Dadurch lässt sich Zeit einsparen und der Prozess erfolgt präziser sowie sicherer. Vor allem zeigt sich der Vorteil übergreifender Datenzugänglichkeit: Die Produktion verfügt selbst über aufbereitete Daten und kann Datenprodukte – in diesem Fall zur Walzeneinstellung – generieren und dem gesamten Unternehmen zur Verfügung stellen. Das spart Aufwand und hilft, Fehler zu vermeiden.

Ein weiteres Beispiel ist das Schott KPI-Dashboard zur Harmonisierung des globalen Reporting-Systems. Auf Basis der neuen Datenarchitektur müssen Mitarbeitende die dazugehörigen Informationen nicht mehr aufwändig und fehleranfällig aus verschiedenen Datenquellen zusammensuchen. Stattdessen ist der Prozess automatisiert – Datenprodukte aus verschiedenen Domänen wie „Produktion“ und „Qualität” für den Pharma- und Technik-Bereich stehen an fünf internationalen Produktionsstandorten für das Dashboard bereit. „Die Software sammelt eigenständig und qualitätsgesichert Daten zu täglichen Produktionsmengen und -verlusten. Folglich kennt unser Global Operations Leader die Anzahl hergestellter Produkte pro Standort“, erklärt Kemmer.

Das Optimierungspotenzial vollständig erschließen

Die Optimierung der Walzeneinstellung und das automatisierte KPI-Dashboard sind nur zwei Beispiele für Innovationen bei Schott auf Basis von Datenprodukten. Insgesamt entstehen resilientere Lieferketten, produktivere Herstellungsprozesse und präzisere Forecasts – bei gleichzeitiger Ressourcenschonung. Die Ergebnisse zeigen, dass Unternehmen mit dem Data-Mesh-Konzept umfassende Steigerungen von Wertschöpfung und Nachhaltigkeit erreichen können, das heißt: Die unternehmerische Datenlandschaft der Zukunft basiert auf Vernetzung statt Zentralität. Was Sie dafür aber zunächst brauchen, ist eine Technologie, mit der sie sämtliche Daten verstehen, verknüpfen und qualitätsgesichert nutzen können – ganz gleich in welchen Silos sie derzeit liegen. 

Über den Autor: Dr. Andreas Böhm ist Gründer und Geschäftsführer der One Data GmbH.

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