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

IoT Use Case Podcast

#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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