Data mesh breekt met het traditionele gecentraliseerde data lake-model en kiest voor een gedecentraliseerde aanpak. In dit model bezit en beheert elk bedrijfsdomein – zoals boekingen, klantenservice en marketing – zijn eigen data als een product. Deze verschuiving verbetert niet alleen de datakwaliteit en toegankelijkheid, maar versnelt ook de innovatie binnen de hele organisatie.
De cloud blijft essentieel voor data mesh en biedt schaalbare opslag, rekenkracht en beveiliging op bedrijfsniveau. Maar in plaats van één monolithische gegevensopslagplaats te huisvesten, ondersteunt de cloud een gedistribueerd netwerk van domeinspecifieke gegevensproducten. Hierdoor kan elk domein in een reisorganisatie zijn gegevens autonoom beheren en toch profiteren van de prestaties en schaalbaarheid van de cloud.
Laten we even een stap terug doen. In de begintijd van de digitale transformatie maakten reisorganisaties gebruik van traditionele datameren om enorme datasets te consolideren. Het centraliseren van gegevens uit boekingen, klantenservice, betalingen en externe aggregators was bedoeld om de rapportage te vereenvoudigen en analytische mogelijkheden te ontsluiten.
In het begin werkte het. Maar naarmate de hoeveelheid, verscheidenheid en snelheid van gegevens toenam, begon het gecentraliseerde model te haperen.
In plaats van teams meer mogelijkheden te bieden, werd het centrale datameer een bottleneck. Marketing-, operations- en customer experience-teams moesten vaak wachten op toegang. Datapijplijnen faalden zonder waarschuwing. Context ging verloren tussen teams. En het model kon de vraag van de sector naar snelheid en autonomie niet bijhouden.
Data mesh-architectuur transformeert elk bedrijfsdomein in een eigen dataproductteam dat verantwoordelijk is voor het produceren, onderhouden en leveren van hoogwaardige dataproducten.
Zo werkt de verschuiving:
Elk team is eigenaar van zijn eigen gegevens. Het reserveringsteam beheert bijvoorbeeld de reserveringsgegevens, het loyaliteitsteam houdt zich bezig met de betrokkenheidsstatistieken en het marketingteam beheert de campagnegegevens.
Gegevens worden beheerd, van versies voorzien en gedocumenteerd, en voortdurend verbeterd op basis van feedback van gegevensgebruikers zoals analisten en ML-ingenieurs.
Teams kunnen zelfstandig gegevens ontdekken, openen en gebruiken zonder afhankelijk te zijn van een centraal engineeringteam, waardoor experimenten en innovatie worden versneld.
Beveiliging, naleving en kwaliteit worden gewaarborgd door middel van domeinoverschrijdend beleid, zodat lokale autonomie niet tot chaos leidt.
Dit is niet alleen een technische upgrade, maar ook een culturele verschuiving. In de praktijk betekent dit dat teams die zich bezighouden met klantervaringen realtime personalisatiecampagnes kunnen starten zonder te hoeven wachten op maandelijkse gegevensdumps. Operationele teams kunnen direct trends op het gebied van herboekingen voorspellen. Gegevens worden een strategisch middel dat toegankelijk is voor de mensen die het nodig hebben, wanneer ze het nodig hebben.
Stel je voor dat het marketingteam geen ticket hoeft in te dienen om segmentatiegegevens te krijgen. Of dat het loyaliteitsteam direct kan experimenteren met beloningsmodellen. In een gedecentraliseerd model is elk team eigenaar van zijn eigen datapijplijn en product, waardoor er tijd vrijkomt, afhankelijkheden worden verminderd en innovatie wordt gestimuleerd.
Dit ontgrendelt:
Hoe breng je dit in de praktijk? Met de juiste tools die decentralisatie en autonomie mogelijk maken, zonder dat dit ten koste gaat van controle of veiligheid.
Snowflake is meer dan een cloud datawarehouse – het is een platform dat is ontworpen voor samenwerking op grote schaal. Voor internationale reisorganisaties fungeert het als een gecentraliseerde basis die gedecentraliseerde, domeingebonden data-architecturen ondersteunt.
Elastische schaalbaarheid: Elk domein, bijvoorbeeld marketing of loyaliteit, kan de rekenkracht en opslagruimte onafhankelijk van elkaar schalen op basis van hun behoeften.
Veilig delen: Snowflake's zero-copy gegevensuitwisseling maakt naadloze gegevensuitwisseling tussen domeinen mogelijk zonder duplicatie.
Governance op schaal: op rollen gebaseerde toegang, beleidsregels en gedetailleerde machtigingen zorgen voor naleving, zelfs in sterk gereguleerde regio's zoals de EU, met regionale beschikbaarheid zoals Snowflake Amsterdam.
Beveiliging, naleving en kwaliteit worden gewaarborgd door middel van domeinoverschrijdend beleid, zodat lokale autonomie niet tot chaos leidt.
Terwijl Snowflake zich richt op structuur en toegang, is Databricks gespecialiseerd in geavanceerde berekeningen – ideaal voor teams die grenzen verleggen met machine learning, realtime datapijplijnen en grootschalige transformaties.
Dit maakt het ideaal voor een datamesh:
Data engineering-workflows kunnen volledig in handen zijn van domeinteams. Het boekingsteam kan zijn eigen data lake-pijplijnen beheren; het marketingteam kan zijn eigen campagneanalyses uitvoeren.
Unified batch en streaming betekent dat datawetenschappers modellen kunnen bouwen op basis van actuele, realtime datasets – cruciaal in de reisbranche, waar de context snel verandert.
ML- en AI-workflows zijn geïntegreerd, waardoor het eenvoudiger wordt om te experimenteren en domeinspecifieke modellen te implementeren zonder afhankelijk te zijn van centrale datawetenschapsteams.
Door de schaalbare mogelijkheden voor het delen van gegevens van Snowflake te combineren met de analytische kracht van Databricks, kunnen reisorganisaties eindelijk de visie van een echt gedecentraliseerd datanetwerk realiseren.
Voorbeeld:
Het prijsteam van een wereldwijde luchtvaartmaatschappij gebruikt Databricks om een dynamische prijsengine te bouwen. Deze haalt realtime input uit Snowflake, gevoed door boekingen en loyaliteitsteams. De resultaten worden teruggeschreven naar Snowflake en gedistribueerd naar regionale verkoopteams, waardoor promoties direct in gebruikersgerichte apps worden geactiveerd.
