Wir leben in einem Zeitalter, in dem die Zahl der digitalen Daten mehrere Zettabyte umfasst. Besonders Unternehmen produzieren eine so große Menge an Daten, dass Speicherung und Verarbeitung oft zu teuer ist, und das Potenzial der Daten selten voll ausgeschöpft wird. Eine neue Errungenschaft der Forschung, um mit großen Datenmengen umzugehen, ist die Data Mesh Architektur mit einer Self-Serve-Plattform. Für die Self-Serve-Plattform existiert leider noch kein Goldstandard. Für andere Architekturen, wie zum Beispiel Data Lakes, wurden Konzepte zum Datenaustausch und zur Datenaufbereitung mit Pipelines veröffentlicht. Besonders die Virtual data lake zone (LALO) sticht durch das Konzept virtualisierter Datenprodukte heraus. Deswegen betrachte ich in dieser Arbeit, inwieweit LALO und insbesondere die Virtualisierung von Datenprodukten in eine Self-Serve-Plattform im Data Mesh übernommen werden kann. Aus den im LALO-Konzept verwendeten Elementen betrachte ich speziell die Blueprints, den Apache Flink Data Stream und den Data Marketplace. Um Anforderungen, die aus den Herausforderungen von Charakteristiken von Big Data und Datenprodukten hervorgehen, zu erfüllen, füge ich der Self-Serve Plattform noch eine Konverter- und eine Sicherheitsschicht als neue Elemente hinzu. Für die beiden neuen Elemente und den Data Marketplace zeige ich eine Implementierungsstrategie auf und beschreibe anschließend eine prototypische Implementierung der Konverterschicht.