Organisaties worden steeds afhankelijker van gegevens om weloverwogen beslissingen te nemen en concurrentievoordeel te behalen. In deze context zijn zowel Master Data Management (MDM) als Data Mesh opkomende concepten die organisaties helpen bij het effectief beheren en benutten van hun gegevens. In deze blog zullen we de relatie tussen MDM en Data Mesh verkennen, en hoe deze twee benaderingen elkaar kunnen aanvullen om gegevensgestuurde waarde te maximaliseren.
De relatie tussen Master Data Management (MDM) en Data Mesh
Wat is Master Data Management (MDM)?
MDM is een discipline binnen informatietechnologie en managementwetenschappen die zich richt op het beheer van de cruciale gegevens van een organisatie, zoals klantinformatie, productinformatie en leveranciersgegevens. Het doel van MDM is om één enkele, betrouwbare bron van waarheid te creëren voor deze mastergegevens, waardoor organisaties consistente, nauwkeurige en betrouwbare informatie kunnen gebruiken voor besluitvorming en operationele activiteiten.
Wat is Data Mesh?
Data Mesh is een opkomend concept dat is ontstaan als reactie op de uitdagingen van traditionele, gecentraliseerde gegevensarchitecturen. In plaats van gegevens te centraliseren in een groot datawarehouse, pleit Data Mesh voor het distribueren van gegevensbeheer en -verantwoordelijkheden naar de randen van de organisatie, waar de gegevens worden geproduceerd en gebruikt. Dit omvat het organiseren van gegevens rondom autonome, zelfbedienende domeinen, ook wel bekend als ‘data domains’, die verantwoordelijk zijn voor het beheer en de kwaliteit van hun eigen gegevens.
De relatie tussen MDM en Data Mesh
Hoewel MDM en Data Mesh verschillende benaderingen zijn voor gegevensbeheer, zijn er overlappende concepten en principes die ze met elkaar verbinden:
Gegevenskwaliteit en Betrouwbaarheid
Zowel MDM als Data Mesh hechten veel belang aan gegevenskwaliteit en betrouwbaarheid. MDM richt zich op het waarborgen van de kwaliteit en consistentie van mastergegevens, terwijl Data Mesh domeinspecifieke teams aanmoedigt om de kwaliteit van hun eigen gegevens te bewaken en te verbeteren. Door deze benaderingen te combineren, kunnen organisaties profiteren van een gecentraliseerd raamwerk voor het beheer van mastergegevens, terwijl ze tegelijkertijd de verantwoordelijkheid voor gegevenskwaliteit decentraliseren naar de randen van de organisatie.
Gegevensautonomie en zelfbediening
Een kernprincipe van Data Mesh is gegevensautonomie, waarbij domeinspecifieke teams de vrijheid hebben om hun eigen gegevens te beheren en te gebruiken zonder afhankelijk te zijn van centrale IT-afdelingen. Dit sluit goed aan bij de zelfbedieningsaanpak van MDM, waarbij zakelijke gebruikers de mogelijkheid hebben om gegevens op een intuïtieve en gebruiksvriendelijke manier te beheren en te gebruiken. Door gegevensautonomie en zelfbediening te combineren, kunnen organisaties flexibeler en responsiever worden in hun gegevensbeheerprocessen.
Gegevensintegratie en interoperabiliteit
Een van de uitdagingen van gegevensbeheer in een Data Mesh-omgeving is het waarborgen van gegevensintegratie en interoperabiliteit tussen verschillende domeinen. Dit is waar MDM kan helpen door een gemeenschappelijk raamwerk te bieden voor het integreren en harmoniseren van gegevens over verschillende domeinen heen. Door MDM en Data Mesh samen te gebruiken, kunnen organisaties profiteren van een geïntegreerd gegevenslandschap dat zowel flexibel als schaalbaar is.
Conclusie
Hoewel MDM en Data Mesh verschillende benaderingen zijn voor gegevensbeheer, hebben ze complementaire principes en concepten die elkaar kunnen versterken. Door MDM en Data Mesh samen te gebruiken, kunnen organisaties profiteren van een gecentraliseerd raamwerk voor het beheer van mastergegevens, terwijl ze tegelijkertijd de autonomie en zelfbediening van domeinspecifieke teams behouden. Het resultaat is een flexibel en veerkrachtig gegevenslandschap dat organisaties in staat stelt om gegevensgestuurde waarde te maximaliseren en concurrentievoordeel te behalen.