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Sechs Gründe, warum Data Mesh scheitern kann

Die Erfahrung mit Data Warehouses und Data Lakes hat nicht nur gezeigt, dass auch die Zugpferde unter den Datenarchitekturen dem berühmten Hype Cycle unterliegen, sondern dass schematische Datengroßprojekte mit noch größerer Wahrscheinlichkeit scheitern als ganz gewöhnliche Software-Bauvorhaben.

Wir werden untersuchen, wie es dazu kommt und warum auch das modische Data Mesh in den meisten Fällen zum Scheitern verurteilt ist.

Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Datenarchitektur und Datenmanagement sind hilfreich aber nicht notwendig
Schlechte Erfahrungen mit Datenmigrationen beleben sicher die Diskussion

Lernziele

Differenzierte Einschätzung der verschiedenen gängigen Datenarchitekturen und um die wichtige Einsicht, dass es keine Silver Bullet gibt, auch nicht in der Datenarchitektur
Das Gefährdungspotenzial des Data Mesh
Die Möglichkeiten und Grenzen von architektonischen Blueprints in einer unermesslich komplexen und vielfältigen Datenwelt

Speaker

Hannes Rollin ist gelernter Mathematiker, abtrünniger Programmierer und Architekt mit langjähriger Industrieerfahrung. Er begleitete einen Start-up-Aufstieg zum Hidden Champion und half dabei, die berüchtigtste deutsche App aller Zeiten zusammenzuflicken. Heutzutage ist er hauptsächlich daran interessiert, modische Hypes aufzudecken, sich den datentechnischen Herausforderungen des öffentlichen Sektors zu stellen und schlanke Wege zu finden, tatsächliche Probleme zu lösen.

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