Schwerpunktthema

Data Mesh

Data Mesh überträgt Prinzipien aus Domain-driven Design, Self-contained Systems und Team Topologies auf den Umgang mit analytischen Daten.

Dezentrale Verantwortung für analytische Daten

Data Mesh überträgt das Prinzip dezentraler, autonomer Teams, wie es aus Domain-driven Design, Self-contained Systems und Team Topologies bekannt ist, auf den Umgang mit analytischen Daten. Statt einer zentralen Datenplattform übernehmen Domänen-Teams die Verantwortung für ihre eigenen Datenprodukte, entlang der vier Prinzipien Domain Ownership, Data as a Product, Self-serve Data Platform und Federated Computational Governance.

In zwei Formaten lässt sich das vertiefen:

Wer tiefer ins Thema einsteigen möchte, findet weiter unten auf dieser Seite Fachartikel, Podcasts, Vorträge, Primer und eine Case Study zu Data Mesh.

Unsere Leistungen

Wir beraten ehrlich, denken innovativ und entwickeln leidenschaftlich gern. Das Ergebnis sind erfolgreiche Softwarelösungen, Infrastrukturen und Geschäftsmodelle.

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Podcast

Aktuelles

Vorträge

Primer

Case Studies

Case Study

Data Governance ohne Handbremse: Wie AI die Time-to-Value im Data Mesh beschleunigt

Häufige Fragen

Sie haben Fragen zum Thema Data & AI? Hier finden Sie Antworten auf Fragen, die wir häufig gestellt bekommen.

Wie unterstützt INNOQ beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen?

Wir begleiten Sie von der strategischen Bewertung bis zum produktiven System. Das beginnt mit der Identifikation der richtigen Use Cases – etwa in unserem AI Opportunity Mapping Workshop – und reicht über die Architektur und Entwicklung von KI-Systemen bis zur Integration in Ihre bestehende Systemlandschaft. Dabei verbinden wir Architekturkompetenz mit praktischer KI-Erfahrung.

Was sind KI-Agenten und wie können sie Geschäftsprozesse automatisieren?

KI-Agenten sind Systeme, die komplexe Aufgaben selbstständig erledigen, Entscheidungen treffen und mit Ihren bestehenden Systemen interagieren. Sie eignen sich besonders für Prozesse, die mit regelbasierter Automatisierung nicht abzubilden sind – etwa wegen zu vieler Sonderfälle oder Medienbrüche. Wir unterstützen bei der Integration von KI-Agenten in Ihre Workflows und setzen dabei auf offene Standards wie das Model Context Protocol (MCP).

Warum kommen viele KI-Projekte nicht über die Proof-of-Concept-Phase hinaus?

In der Praxis scheitern KI-Initiativen selten an der Technologie selbst, sondern an der Integration in bestehende Systeme, an ungeklärten Security- und Architekturfragen oder an fehlender Datenqualität. Genau hier setzt INNOQ an: Wir sorgen dafür, dass Ihre KI-Lösung nicht im Labor bleibt, sondern im Produktivbetrieb zuverlässig funktioniert.

Was ist Data Mesh und warum ist es die Basis für erfolgreiche KI-Initiativen?

Data Mesh ist ein Ansatz für dezentrale Datenarchitekturen mit klarer Domain Ownership. Statt einer zentralen Datenplattform, die zum Engpass wird, verantworten die Teams ihre Daten selbst – über Data Products, Data Contracts und Self-Service-Plattformen. Das schafft die Datenqualität und -zugänglichkeit, ohne die KI-Projekte nicht skalieren können.

Können wir KI-Modelle auch auf eigener Infrastruktur betreiben?

Ja. Nicht jedes Unternehmen kann oder darf die Modelle externer KI-Anbieter nutzen – sei es aus regulatorischen Gründen, Datenschutzanforderungen oder strategischen Überlegungen. Wir beraten zum Betrieb von Open-Source-Modellen auf eigener Infrastruktur oder in der Private Cloud, erstellen TCO-Analysen und unterstützen bei der Auswahl von Hardware und Betriebsmodellen.

Wie stellt INNOQ sicher, dass KI-Lösungen auch nach Projektende weiterentwickelt werden können?

Unser Ziel ist Befähigung, nicht Abhängigkeit. Wir setzen auf transparente, modulare Architekturen statt auf Blackbox-Lösungen. Unsere Werkzeuge – etwa die Agentic Modernization Workbench – sind modellagnostisch und frei von Vendor-Lock-in. Ergänzend schulen wir Ihre Teams durch Trainings und Coaching-Programme wie den Agentic Engineering Accelerator.