Innovative Datenarchitektur
Data Mesh beim Übertragungsnetzbetreiber
Beschreibung
In der Energiebranche stehen Übertragungsnetzbetreiber vor der Herausforderung, fragmentierte Datensilos und starre, zentralisierte Systeme zu überwinden. Mit unserem Data Mesh-Ansatz haben wir diese traditionellen Hürden in einen Wettbewerbsvorteil verwandelt, indem wir eine domänenorientierte, dezentrale Datenverwaltung etabliert haben. So erhalten die Fachabteilungen direkten, qualitativ hochwertigen Zugriff auf alle relevanten Daten – für schnellere, datenbasierte Entscheidungen und eine nachhaltige Steigerung der operativen Effizienz.
Zielsetzung
Angesichts veralteter und fragmentierter Datenstrukturen haben wir den Anstoß ergriffen, eine revolutionäre, dezentrale Datenarchitektur zu etablieren. Unser Bestreben war es, den Fachbereichen durch einen stets aktuellen und einheitlichen Datenzugriff den Weg zu beschleunigten, datenbasierten Entscheidungen zu ebnen – und damit den Grundstein für nachhaltige Effizienz und Innovationskraft zu legen.
Vorgehensweise
Analyse & Vorbereitung
- Erfassung und Dokumentation der bestehenden Datenstrukturen und Schnittstellen
- Identifikation von Datensilos und Ableitung konkreter Optimierungspotenzial
- Maßnahmenableitung basierend auf bewährten Best Practices
Konzeption & Umsetzung
- Entwicklung eines domänenorientierten Architekturkonzepts
- Auswahl und Implementierung passender Tools und Technologien
- Pilotierung in ausgewählten Fachbereichen zur Validierung des Ansatzes
Begleitung & Schulung:
- Durchführung praxisnaher Trainings und Workshops für Data Owner, Stewards und Endnutzer
- Einführung von Best Practices im Data Management und Change Management
- Etablierung eines kontinuierlichen Feedback- und Verbesserungsprozesses
Nachhaltige Optimierung:
- Monitoring und Steuerung der Datenqualität mittels definierter KPIs
- Regelmäßiger Austausch zwischen den Domänen zur Weiterentwicklung der Architektur
- Integration von Optimierungsmaßnahmen in den laufenden Betrieb
Erfolgsmessung
- Erfolgreiche dezentrale Verwaltung von Datenprodukten (%)
- Reduzierung der Datenzugriffszeiten um mindestens (%)
- Verbesserung der Datenqualität mit einer Fehlerquotenreduktion um mindestens (%)
- Mitarbeiterzufriedenheit beim Datenzugriff (Bewertungsskala 1-5)
- Steigerung datengetriebener Entscheidungen und Innovationsprojekte um mindestens (%)
Fazit & Lessons Learned
Erste Erkenntnisse zeigen, dass der Umstieg auf ein Data Mesh die Datenqualität und Agilität signifikant verbessert. Der enge Zusammenschluss von technischen Maßnahmen und einem flexiblen Change Management erwies sich als essenziell – zukünftig gilt es, die kontinuierliche Weiterentwicklung der Architektur und eine verstärkte Nutzerschulung weiter auszubauen.