Data mesh was 2022's grote hype. Veel implementaties faalden of stagneren in deze tijd. Maar de onderliggende principes, federated ownership, data als product, self-serve platform, federated governance, zijn solide. De vraag is niet 'doen we data mesh' maar 'welke principes adopteren we wel of niet'. Voor de meeste mid-market is data products-discipline genoeg; data mesh organisatie-model is voor enterprise.

De vier principes van data mesh

1) Domain-oriented ownership: business-domein heeft eigen data-team, niet centraal. 2) Data as product: datasets behandeld als product met eigenaar, SLA, versionering. 3) Self-serve data platform: shared infrastructure die domein-teams empowert. 4) Federated computational governance: globale regels, lokale uitvoering. Originele Zhamak Dehghani principles.

Waar data mesh faalt

Bij organisaties zonder sterke engineering-cultuur (domein-teams hebben niet de skills voor zelfstandig data-werk). Bij organisaties met klein data-team total (mesh splitsen 10 mensen in 4 domeinen levert 2,5-persoons-teams). Bij organisaties zonder governance-discipline (federated governance vraagt sterke shared principles). Bij organisaties die mesh adopteren voordat ze basis-governance hebben.

Past data mesh bij u?

Bij enterprise met 50+ data-medewerkers. Bij organisaties met meerdere business-units met substantieel verschillende data-behoeften. Bij organisaties met sterke engineering-cultuur die zelf-organisatie kunnen aan. Bij organisaties die governance-volwassenheid hebben om federated te werken. Voor minder dan 100 data-medewerkers totaal: data products-discipline volstaat.

Wanneer data products zonder mesh

Bij mid-market data-teams van 8 tot 30 mensen. Voor organisaties die product-discipline willen zonder organisatie-reorganisatie. Voor organisaties met centralized data-team dat domain-teams ondersteunt. Dit is in deze tijd de gangbaarste keuze.

Implementatie-volgorde

  1. Begin met data products-discipline: behandel datasets als product.
  2. Implementeer self-serve platform: maak data-tooling toegankelijk voor breder dan alleen data-team.
  3. Bouw governance-foundation: catalog, lineage, kwaliteits-monitoring.
  4. Pas dan: federated ownership-experiment per business-unit.
  5. Schaal indien het werkt: meer business-units, formele mesh-organisatie.

Tijdslijnen

Data products-implementatie voor mid-market: 12 tot 24 maanden. Volledige data mesh-implementatie voor enterprise: 36 tot 60 maanden. Cultuur-verandering: 24 tot 48 maanden. Forceer geen sneller traject, falende mesh-implementaties zijn vooral cultuur-mismatch.

Kosten

Data products-discipline: 100.000 tot 400.000 euro implementatie voor mid-market. Data mesh-organisatie-transformatie: 1 tot 5 miljoen euro voor enterprise inclusief platform-investering en organisatie-design. Senior data architect met mesh-ervaring: 180 tot 250 euro per uur.

Klaar om door te schakelen?

Drie regels zijn vaak genoeg: organisatie-fase, team-omvang en strategische ambitie. Op basis daarvan koppel ik u aan een freelance consultant die deze hoek eerder heeft opgelost.

Verwant: Freelance Data consultant, Data product aanpak.