Übergreifende Daten-Governance
Datenräume sind keine interne Datenplattform und kein Ersatz für ERP, MES, PLM, Data Lake oder Knowledge Graph. Ihre Stärke liegt im kontrollierten Datenaustausch zwischen rechtlich eigenständigen Organisationen. Datenräume werden besonders relevant, wenn Daten über Unternehmensgrenzen hinweg genutzt werden: in Lieferketten, bei Manufacturing-X, Factory-X, Catena-X, digitalen Produktpässen, ESG-Nachweisen, Qualitäts- und Zertifikatsdaten oder bei gemeinsamen Service- und Wartungsmodellen zwischen Hersteller, Betreiber und Zulieferer. Für KI und Agentic AI sind Datenräume perspektivisch bedeutsam, weil Agenten künftig nicht nur interne Daten nutzen, sondern auch externe Datenprodukte finden, Nutzungsbedingungen interpretieren, Berechtigungen prüfen und Transaktionen vorbereiten müssen.
Welcher Ansatz setzt sich durch?
Wahrscheinlich setzt sich kein einzelner Ansatz durch. Zu unterschiedlich sind Unternehmensgrößen, Branchen, Datenlandschaften, regulatorische Anforderungen und Reifegrade. Realistischer ist eine Schichtenarchitektur. Die Zukunft der Datenarchitektur dürfte demnach hybrid sein. Der applikationszentrierte Data Layer der Legacy-Anbieter könnte eine wichtige Rolle spielen, weil er nah an Transaktionen und Prozessen liegt. Zentrale Plattformen bleiben wohl wichtig für Analytics und Machine Learning. Data Fabric hilft, heterogene Landschaften zu verbinden. Data Mesh stärkt fachliche Verantwortung. RAG und Knowledge Layer machen unstrukturiertes Wissen oft schnell nutzbar. Datenräume schaffen Vertrauen über Unternehmensgrenzen hinweg. Der Maßstab für die passende Architektur lautet daher nicht: Welcher Ansatz ist der modernste, sondern welcher Ansatz macht einen konkreten Geschäftsprozess KI-fähig?
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