Modern Data Warehouse
strukturierter und unstrukturierter Datenmengen in der Cloud
Einführung: Was ist ein Modern Data Warehouse?
Azure Synapse Analytics – so der vollständige Name - ist ein integrierter Unternehmensanalysedienst von Microsoft, der Data Warehousing und Big-Data-Analysen vereint. Er ermöglicht Unternehmen, ihre Daten aus beliebigen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Hauptvorteile für Unternehmen
Modern Data Warehouses sind flexibel skalierbar und passen sich entsprechend dem Wachstum des Unternehmens an. Zudem bieten sie eine besser Kosteneffizienz, da Cloud-basierte Modelle die Investitionskosten minimieren und sich Speicher- und Rechenressourcen ganz nach aktuellem Bedarf nutzen und skalieren lassen. Unternehmen profitieren auch von erhöhter Flexibilität, da ein Modern Data Warehouse eine Vielzahl von Datenquellen und -formaten unterstützt. Echtzeitanalysen ermöglichen darüber hinaus proaktive und beschleunigte Geschäftsentscheidungen. Als Single-Point-of-Truth trägt ein Modern Data Warehouse zu Konsistenz und Transparenz bei.
Hauptfunktionen
Moderne Data Warehouses bieten im Wesentlichen die folgenden Funktionen:
- Datenintegration: Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. relationalen Datenbanken, Cloud-Apps und sozialen Medien sammeln und integrieren
- Datenspeicherung: Sichere und effiziente Langzeitspeicherung von Daten
- Datenanalyse und -visualisierung: Das Modern Data Warehouse ist eine optimale Plattform für Analysen - wie z. B. statistische Analysen und maschinelles Lernen - sowie zur Datenvisualisierung.
Vergleich: Was ist der Unterschied zwischen traditionellem Data Warehouse und Modern Data Warehouse?
Traditionelle Data Warehouses sind oft unflexibel und teuer im Betrieb, da sie auf firmeneigenen Servern laufen und auf Spitzenlasten ausgelegt sind. Modern Data Warehouses hingegen nutzen die Cloud für Flexibilität und Skalierbarkeit. Sie können Ressourcen dynamisch anpassen und Speicher von Rechenleistung trennen, was besonders bei Big Data nützlich ist. Im Gegensatz zum klassischen Data Warehouse, das nur strukturierte Daten effizient speichert, vereint das Moden Data Warehouse die Funktionen von Data Warehouse und Data Lake, um alle Datentypen zu verarbeiten. Hierzu gehören rohe Massendaten in beliebigen Formaten und Größen. So kann das Modern Data Warehouse letztendlich auch Tondokumente, Bilder und Filme nutzbar machen. Durch die Nutzung von Technologien wie Snowflake on Azure und Datenvirtualisierungsschichten ist das Modern Data Warehouse zudem modular und anpassbar.
Allgemeine Herausforderungen
Moderne Data Warehouses sind eine komplexe Technologie, die eine sorgfältige Planung und Umsetzung erfordert. Da die Qualität der Daten einen großen Einfluss auf die Ergebnisse der Analysen hat, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten sauber und konsistent sind. Moderne Data Warehouses können zudem für Unternehmen, die keine Erfahrung mit Big Data haben, schwierig zu verstehen und zu implementieren sein. Vor allem die Einbindung vielfältiger Datenquellen erfordert ein hohes Maß an technischem Know-how. Außerdem gilt: Je mehr Daten gesammelt werden, desto größer ist das Risiko von Datenschutzverletzungen. Da die Bezahlmodelle der Cloud komplex sein können ist darüber hinaus eine sorgfältige Planung erforderlich, da die Kosten sonst schnell steigen können.
Technologische Herausforderungen
Die Einrichtung eines Modern Data Warehouses bringt verschiedene Herausforderungen für die Unternehmens-IT mit sich:
- Skalierbarkeit: Die Fähigkeit, mit wachsenden Datenmengen umzugehen, ist entscheidend. Das System muss flexibel genug sein, um mit wachsenden Datenmengen und Anfragen umzugehen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
- Latenz: Die Zeit, die für die Datenübertragung und -analyse benötigt wird, muss minimiert werden. Für zeitkritische Anwendungen muss das Modern Data Warehouse schnell genug sein, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten und bereitzustellen.
- Datenintegration: Das Modern Data Warehouse muss Daten aus diversen Quellen integrieren, die unterschiedliche Formate und Strukturen haben können.
- Datensicherheit: Da die Daten in der Cloud gespeichert werden, sind besondere Sicherheitsmaßnahmen erforderlich, um Datenschutz- und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
- Technologiewahl: Die Auswahl der richtigen Technologien und Plattformen ist entscheidend für den Erfolg des Projekts.
- Migrationsherausforderungen: Wenn ein Unternehmen von einem traditionellen Data Warehouse zu einem Modern Data Warehouse wechselt, kann die Datenmigration komplex und zeitaufwendig sein.
- Fachkompetenz: Es benötigt Fachleute mit Kenntnissen in Cloud-Computing, Datenmodellierung und SQL, um ein Modern Data Warehouse effektiv zu implementieren und zu warten.
- Governance und Zugriffssteuerung: Ein Governance-Modell ist erforderlich, um zu regeln, wer Zugriff auf welche Daten hat und wie diese genutzt werden dürfen.
Einsatzbereiche in Unternehmen: Wo werden Modern Data Warehouses in Unternehmen genutzt?
Moderne Data Warehouses können in Unternehmen aller Branchen und Größen eingesetzt werden. Hier können sie Unternehmen bei Datenanalysen helfen, etwa von Kunden-, Vertriebs-, Finanz-,Produktions- oder Personaldaten.
Zielgruppen für die Nutzung: Wer nutzt Moden Data Warehouses?
Zu den wesentlichen Nutzergruppen zählen Datenanalysten für tiefgreifende Analysen, Geschäftsführer, für die strategische Entscheidungsfindung sowie die IT-Abteilungen für die Systemverwaltung und -optimierung.
Implementierung
Die Einführung eines modernen Data Warehouses erfordert eine sorgfältige Planung, einschließlich Bedarfsanalyse, Auswahl des geeigneten Systems und schrittweiser Umsetzung. Die Zusammenarbeit von IT-Experten und Geschäftsanalysten ist dabei essenziell. Insgesamt stellt das moderne Data Warehouse eine leistungsstarke Lösung für Unternehmen dar, die ihren Datenbestand effektiv nutzen möchten. Trotz der damit verbundenen Herausforderungen profitieren Unternehmen von erheblichen Vorteilen, insbesondere in Bezug auf Geschwindigkeit, Flexibilität und Skalierbarkeit.
