Centralized data platforms have long served as the foundation of modern ones

Business intelligence and analytics and in most cases continue to deliver

a significant business value. But with increasing complexity and...

requirements of the modern world, “classic” solutions are no longer sufficient

out of. Decentralized approaches offer hope for these new challenges

and the data mesh architecture is one of the solutions. In this workshop

we present the concept, outline the biggest challenges and give

Practical examples.

■ Data Mesh – approach, architecture and goals

■ The data-as-a-product strategy

■ Challenges – interoperability, domain responsibility, motivation,

Mindset & organization

■ Data governance and compliance

■ Practical experiences and lessons learned

Ramon Horvath

Engineering Manager
H&M

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What started out as a Data Access Acceleration Layer on top of our Big Data

Platforms has now grown into a hybrid multi-cloud platform. As Product Owner of the

VW Group Data Mesh I will:

■ Provide the audience with unique insights how we grew this platform and what we

learned in the process.

■ Focus on the benefits of a Data Centric Architecture and the organizational

enablers and business processes required to make such a complex idea happen.

Konzep te wie Data-Mesh

Immer mehr Organisationen setzen auf dezentrale Datenarchitekturen wie eine

Data Fabric und orientieren sich an Domain-orientierten Design-Konzepten wie

Data-Mesh, um Daten umf.nglich nutzbar zu machen, Agilit.t für das Business zu

generieren und die Flexibilit.t der IT zu steigern. Herausforderungen bestehen in

verteilten und heterogenen Datenlandschaften sowie der Implementierung einer

robusten Data-Governance.

Im Vortrag erfahren Sie:

■ Welche Merkmale und Komponenten kennzeichnen logische Datenarchitekturen

wie eine Data Fabric?

■ Weshalb sollten ein Data-Mesh auf einer logischen Datenarchitektur basieren –wo

liegen die Vorteile für Business, Governance und IT?

■ Wie implementiere ich ein Data-Mesh mit einer logischen Datenschicht

basierend auf Datenvirtualisierung?

■ Wann ist Data Mesh die richtige Lösung? 

■ Herausfoderungen mit Data Governance, Dezentralisierung, Interoperabilität und Demokratisierung von Daten 

■ Neue Konzepte in der Datenwelt: Data as a self-Service, Data as a Produkt 

■ Erfahrungen aus der Praxis der Umsetzung der Data Mesh Strategie 

Marc Barisch

Chief Architect Data Integration
Siemens

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Steffen Kandler

Senior Consultant Data Strategy
DB Systel GmbH

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■ Managed Self Service BI 

■ Technische Herausforderungen 

■ Organisatorische Herausforderungen 

■ Kulturelle Herausforderungen 

■ Erfahrungen aus der Praxis 

Navigating data sharing amid regulations is complex. Fine-grained security measures can mitigate risks. This session explores robust frameworks, ABAC, and best practices for safe sharing, crucial for IT, data managers, and leaders.

• Aligning all teams on data security reduces time to delivery and reduces risk 

• The value of data increases with the number of people who can safely access it

• To deliver the value through sharing, the responsibility of security must be shared

■ Data Mesh-Ansatz erobert die IT, aber viele Unternehmen k.mpfen mit organisatorischen und technischen Herausforderungen.

■ Vortrag diskutiert Lehren aus zahlreichen Data Mesh-Projekten mit Snowflake- Kunden weltweit.

■ Untersuchung von Erfolgsfaktoren und was in Data Mesh-Initiativen funktioniert hat und was nicht.

■ Was genau versteht man unter dem „Modern Data Stack“ 

■ Welche Vorteile kann er für Ihre Organisation bringen? 

■ Wie können Sie Ihre Big Data Plattform unter Verwendung von Best Practices aus der Softwareentwicklung implementieren und betreiben? 

■ Wie könnte eine Data Mesh Architektur mit dem Modern Data Stack aussehen? 

Nach diesem Workshop verfügen Sie über das nötige Wissen, um fundierte Entscheidungen über das Design und den Aufbau einer cloudbasierten Big-Data- Plattform unter Verwendung des sogenannten Modern Data Stack (MDS) zu treffen. Herr Pirvu wird die Hauptkonzepte des MDS vorstellen und seine Vorteile erläutern und erklären, warum es für Unternehmen jeder Größe eine so überzeugende Wahl ist. Er wird Ihnen auch Ratschläge geben, die Ihnen dabei helfen, sich in der ständig wachsenden Zahl von Anbietern in diesem Bereich zurechtzufinden. Sie erfahren, was Sie bei der Implementierung des MDS in Ihrem Unternehmen beachten müssen und sehen in einer Live-Demo, wie es funktioniert. 

■ Einführung in den modernen Data Stack 

■ Welche Vorteile ergeben sich für Ihr Unternehmen? 

■ Was sind die Schichten im Modern Data Stack? 

■ Welche Technologien können in den einzelnen Schichten eingesetzt werden? 

■ Wer sind die Anbieter und wie können Sie zwischen ihnen unterscheiden? 

■ Entwurfsmuster und Best Practices für die MDS-Architektur 

■ Konzentrieren Sie sich mit dem MDS auf Datenqualität und Datenbeobachtbarkeit 

■ Präsentieren Sie den Modern Data Stack in Aktion mit einer Live-Demo