#119 | Der Weg ins Data Mesh – Diese Möglichkeiten gibt es | Steadforce & Starburst Data

#DataManagement #Korrelationen #DataOwnership
www.iotusecase.com


In der 119. Folge des IoT Use Case Podcasts geht es um die
innovative Integration und Nutzung von Daten in Unternehmen,
illustriert anhand konkreter Use Cases wie dem "Product Carbon
Footprint", Kundendatenabgleich und AI-basiertem
Modelltraining.

Die Episode beleuchtet, wie die Firmen Steadforce und Starburst
Data gemeinsam innovative Datenlösungen entwickeln und umsetzen.
Madeleine Mickeleit begrüßt zwei Experten: Stephan Schiffner, CTO
von Steadforce, und Roland Mackert, Head Alliances &
Ecosystem; Partnermanager bei Starburst Data.

Folge 119 auf einen Blick (und Klick):


[11:12] Herausforderungen, Potenziale und Status quo – So
sieht der Use Case in der Praxis aus

[26:56] Lösungen, Angebote und Services – Ein Blick auf die
eingesetzten Technologien



Zusammenfassung der Podcastfolge

Ein zentrales Thema der Podcastfolge ist das Konzept des Data
Mesh, entwickelt von Zhamak Dehghani. Data Mesh bricht
traditionelle, monolithische und zentralisierte Datenstrukturen
auf und betrachtet Daten aus einer neuen Perspektive. Das Konzept
basiert auf vier Prinzipien: Domain Ownership, Betrachtung von
Daten als Produkt, Förderung von Self-Service und geförderter
Governance.


Beide Experten diskutieren verschiedene Use Cases, die durch
diese Art von Datenintegration ermöglicht werden. Ein Beispiel
ist die Korrelation von Vertriebs- und Produktionsdaten, um
Kundeninformationen abzugleichen und Analysen durchzuführen. Ein
weiteres Beispiel ist der "Product Carbon Footprint", bei dem
Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP-Systemen und
Produktionsdaten zusammengeführt werden müssen.

Abschließend betonen Stephan Schiffner und Roland Mackert die
Vorteile der dezentralisierten Datenansätze. Diese ermöglichen es
Unternehmen, flexibel und effizient auf ihre Daten zuzugreifen
und diese für geschäftliche Entscheidungen und Analysen zu
nutzen. Die Technologie von Starburst Data, die auf der Trino
SQL-Query-Engine basiert, spielt dabei eine entscheidende
Rolle.
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Relevante Folgenlinks:

Stephan (https://www.linkedin.com/in/stephan-schiffner/)
Roland (https://www.linkedin.com/in/roland-mackert/)
Madeleine (https://www.linkedin.com/in/madeleine-mickeleit/)


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