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Journal Nützliches Wissen aus der Welt der Data Science
Data Engineering

Datenrevolution in der Marktforschung: Alles, was Du über Data Mesh wissen musst

In der dynamischen Welt von Marktforschung und Customer Insights haben wir oft mit einer Fülle von Daten zu tun. Die Organisation, Analyse und Verarbeitung dieser Daten kann eine Herausforderung sein. Seit einigen Jahren fällt dabei immer häufiger der Begriff „Data Mesh“, ein Konzept, das in der Dateninfrastruktur immer mehr an Bedeutung gewinnt. Doch was genau ist ein Data Mesh und was bringt es Marktforschenden? In diesem Artikel erklären wir Dir alles, was Du dazu wissen musst.

Grundlegendes Verständnis von Data Mesh

Das Data Mesh ist ein Konzept aus dem Bereich der Datenarchitekturen. Es konzentriert sich auf die dezentrale Verwaltung und Analyse von Daten. Das heißt, statt Daten an einem zentralen Ort für das ganze Unternehmen zu speichern (dem Data Warehouse), verteilt das Data Mesh diese Aufgabe über verschiedene Domänen oder Bereiche. Es ist im Grunde wie eine Bibliothek, in der jede Abteilung ihre eigenen Bücher eigenständig verwaltet. So können Abteilungen ihre Fachexpertise nutzen, um die eigenen Daten optimal zu speichern, zu verwalten und zu analysieren, ohne auf zentrale IT-Funktionen angewiesen zu sein.

Und was ist der Vorteil für Marktforschende?

Das Data Mesh gibt einen Rahmen für den Aufbau von Datenplattformen im Unternehmen. Eine Datenplattform für Marktforschende ist grundsätzlich eine sinnvolle Investition, um Datenqualität und -zugänglichkeit zu steigern. Im Rahmen des Data Mesh liegt die Verwaltung der Datenplattform in den Händen des Fachbereichs – das erhöht die Geschwindigkeit, mit der die Datenplattform genutzt und betreut werden kann. Denn Marktforschende kennen ihre Daten inhaltlich und strukturell am besten: Befragungsdaten sind zum Beispiel nicht mit Controlling-Daten zu vergleichen. Der Vorteil des Data Mesh liegt also darin, Marktforschende in die Lage zu versetzen, schneller und effizienter auf relevante Daten zuzugreifen und daraus fundierte Entscheidungen abzuleiten.

Dezentralisierung und Daten-Demokratisierung

Ein weiterer Kernaspekt von Data Mesh ist die Dezentralisierung. Das bedeutet, dass Daten nicht von einer zentralen IT-Abteilung verwaltet werden, sondern von den Teams, die sie tatsächlich nutzen. Dadurch wird eine Art „Daten-Demokratisierung“ erreicht, bei der Marktforschende direkten Zugang zu den Daten haben, die für ihre Arbeit relevant sind. Damit sind nicht nur die schon zuvor beschriebenen, eigenen Daten gemeint, sondern auch Daten aus anderen Fachbereichen. Über einen sogenannten Data Mart können auch Daten mit anderen Abteilungen ausgetauscht werden, wobei jeder Fachbereich die Daten selbst bereitstellt. Bei Fragen gelangt man also direkt zu den richtigen Fachexpertinnen und -experten.

Data Mesh: Herausforderungen und Chancen

Obwohl Data Mesh viele Vorteile bietet, gibt es natürlich auch Herausforderungen. Durch die Dezentralisierung übernehmen Marktforschende die Verantwortung für die Verwaltung der Daten in einer technischen Infrastruktur. Dabei bedarf es entsprechender technischer Fähigkeiten und neuer Prozesse, die nicht allen betrieblichen Marktforschenden liegen. Daher ist beim Aufbau einer Datenplattform innerhalb eines Data Mesh die Begleitung aller Stakeholder und das Enablement der künftigen Nutzerinnen und Nutzer wichtig. Wir von SKOPOS ELEMENTS unterstützen Unternehmen und Insights-Abteilungen dabei, sich der Welt der modernen Datenplattformen zu öffnen. Für eine effiziente Zusammenarbeit aller Teams, innerhalb der Abteilung, aber auch im Unternehmen ist außerdem eine einheitliche technologische Basis wichtig: Der Austausch von Daten muss effizient sein, sodass es sich anbietet, das Data Mesh auf einer zentral ausgewählten Software-Plattform zu betreiben. Snowflake oder Microsoft Synapse Analytics sind zwei Cloud-basierte Angebote, die dafür in Frage kommen können.

Unser Fazit

Data Mesh stellt eine revolutionäre Veränderung in der Art und Weise dar, wie Unternehmen Daten verwalten und analysieren. Für Marktforschende ohne technisches Vorwissen bietet es eine zugänglichere und qualitativ hochwertigere Datenquelle, die es ermöglicht, tiefere Einsichten in Märkte und Verbraucherverhalten zu gewinnen. Denn indem man die Prinzipien des Data Mesh versteht und anwendet, kann man die Art und Weise, wie man mit Daten arbeitet, transformieren und so letztlich zu fundierteren, datengesteuerten Entscheidungen gelangen.

Disclaimer: Teile dieses Journal-Beitrages wurden mithilfe von ChatGPT generiert. Wenn Du mehr darüber wissen möchtest, wie wir KI-gestützte Chatbots in unsere Arbeit integrieren, melde Dich gerne bei uns.

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Christopher Harms
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