Die Diskussion um die richtige Datenarchitektur hat sich 2026 auf zwei dominante Paradigmen verdichtet: Data Mesh und Data Lakehouse. Beide Ansätze versprechen, die Probleme klassischer Data Warehouses und Data Lakes zu lösen — aber auf fundamental unterschiedliche Weise.[1]
Data Mesh, erstmals 2019 von Zhamak Dehghani bei ThoughtWorks beschrieben, verfolgt einen dezentralen Ansatz: Daten werden als Produkt behandelt, die Verantwortung liegt bei den Fachdomänen, und eine Self-Service-Plattform ermöglicht autonomes Arbeiten.[2] Data Lakehouse, maßgeblich von Databricks popularisiert, kombiniert die Flexibilität eines Data Lakes mit der Struktur und Performance eines Data Warehouse auf einer einheitlichen Plattform.[3]
Für CIOs im Mittelstand stellt sich die Frage: Welcher Ansatz passt zu meiner Organisation, meiner Datenmenge und meinem Team? Die Antwort ist selten ein klares Entweder-oder.