Wie sieht ein Datenstapel im Jahr 2023 aus?

Unternehmen sind aktiv auf der Suche nach schnelleren und kostengünstigeren Methoden zur verwalten ihrer Daten. Das Aufkommen von Cloud Data Warehouses, die massiv parallele Verarbeitung (MPP) und SQL verwenden, hat eine Revolution in der Datenverarbeitung ausgelöst. Jetzt beginnt eine neue Ära mit dem Modern Data Stack (MDS), einer Suite von Cloud Tools, die Nutzer, skalierbar und erschwinglich sind. Diese transformative Suite unterstützt Unternehmen, indem sie das Datenmanagement und die Analyse revolutioniert.

Der Bereich der digitalen Daten erfährt ein explosives Wachstum. Im Jahr 2010 lag das jährliche Datenaufkommen bei 1,2 Zettabyte. Laut Prognosen von Datenexperten und -beobachtern wurde im Jahr 2020 der Meilenstein von 64 Zettabyte überschritten, und es wird prognostiziert, dass bis 2035 die fast unvorstellbare Schwelle von 2.142 Zettabyte überschritten wird. Dieser exponentielle Anstieg des Datenvolumens hat tiefgreifende Auswirkungen auf die technischen Ressourcen, die sich Unternehmen aneignen müssen, um das Potenzial dieser Daten voll ausschöpfen zu können.

In diesem Zusammenhang wird es notwendig, die Parameter des Data Stack neu zu definieren. Ein Data Stack umfasst eine Reihe von Tools, Technologien und Plattformen, die zur verwalten und Analyse von Daten in einem Unternehmen eingesetzt werden. Typischerweise umfasst ein Data Stack verschiedene funktionale Schichten, die alle Aspekte eines Datenprojekts abdecken, einschließlich Datenerfassung, Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Visualisierung.

Ein Standard Data Stack kann Komponenten wie relationale oder NoSQL-Datenbanken, Tools für die Datentransformation und -bereinigung, Frameworks für Maschinelles Lernen , Lösungen für die Datenflussintegration und -verwaltung sowie Tools für die Datenvisualisierung umfassen. Die Auswahl der Werkzeuge hängt in erster Linie von den spezifischen Bedürfnissen und Zielen der Datenanforderungen des jeweiligen Unternehmens ab. Da das Datenvolumen jedoch immer weiter ansteigt, muss der traditionelle Data Stack dem Modern Data Stack weichen.

Unterschiede zwischen modernem Datenstapel und altem Datenstapel

Die Hauptunterschiede zwischen einem Modern Data Stack und einem Legacy Data Stack ergeben sich aus den für das Datenmanagement und die Analyse eingesetzten Technologien und Methoden.

Ein Legacy Data Stack bezieht sich auf eine ältere, traditionelle Sammlung von Technologien und Tools, die in der Regel auf proprietären Lösungen und monolithischen Architekturen basieren. Diese Systeme können teuer in der Wartung, schwierig in der Anpassung und begrenzt in Bezug auf erweiterte analytische Funktionen sein. Es kann ihnen auch an Flexibilität fehlen, wenn es darum geht, neue Datenquellen zu integrieren oder mit großen Datenmengen zu arbeiten.

Im Gegensatz dazu verfolgt der Modern Data Stack einen flexibleren Ansatz und nutzt moderne Technologien. Er macht sich die Leistungsfähigkeit von Open-Source-Lösungen, Cloud Computing und serviceorientierter Architektur (SOA) zunutze, um mehr Flexibilität, scalability und Agilität zu bieten. Darüber hinaus umfasst der Modern Data Stack häufig Tools wie Cloud Data Warehouses, Data Lakes, automatisierte Datenpipelines, Self-Service , Daten-Discovery und interaktive Visualisierungen. Dies ermöglicht es Unternehmen, tiefer in die Datennutzung einzutauchen und weitere Fortschritte in ihren Abläufen voranzutreiben.

Versprechen eines modernen Datenstapels im Jahr 2023

In erster Linie bietet ein moderner Datenstapel mehr Flexibilität für Ihr Unternehmen. Er trägt zur schnellen und flexiblen Implementierung von Datenflüssen, Transformationen und Analysen bei. Er vereinfacht den Prozess des Hinzufügens oder Änderns von Datenquellen und ermöglicht eine einfache Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen. Ein weiteres Versprechen des Modern Data Stack ist die scalability. Er profitiert von den Vorteilen der Cloud und lässt sich leicht an exponentiell wachsende Datenmengen anpassen, ohne dass größere Investitionen in die Infrastruktur erforderlich sind.

Diese native scalability bedeutet auch die nahtlose Integration verschiedener Datenquellen, ob strukturiert oder unstrukturiert, intern oder extern.

Dank Self-Service und interaktiven Visualisierungen ermöglicht ein Modern Data Stack einer größeren Anzahl von Nutzern die Nutzung von Daten, auch ohne tiefgreifende technische Kenntnisse. Schließlich automatisiert ein Modern Data Stack die Datenerfassung, -umwandlung und -verwaltung, wodurch der manuelle Aufwand verringert und die betriebliche Effizienz verbessert wird.

Grundlagen eines modernen Datenstapels

Beim Aufbau eines modernen Daten-Stacks müssen mehrere grundlegende Komponenten zusammengebracht werden.

An erster Stelle stehen die Datenquellen, die aus dem Unternehmen selbst stammen können, wie Transaktionsdatenbanken, Flat Files, Geschäftsanwendungen, Tools zur Vertriebsverfolgung und Sensordaten. Darüber hinaus können auch externe Datenquellen wie öffentliche APIs, soziale Netzwerke und Marktdaten eine entscheidende Rolle spielen. Es ist wichtig, diese Datenquellen sorgfältig zu identifizieren und in den Modern Data Stack zu integrieren, um eine umfassende Abdeckung der für die analytischen Anforderungen des Unternehmens relevanten Daten zu gewährleisten.

Die Datenspeicherung ist ein weiteres wichtiges Element innerhalb des modernen Datenstapels. Dies umfasst verschiedene Optionen wie Cloud Data Warehouses, Data Lakes, relationale oder NoSQL-Datenbanken und verteilte Dateisysteme. Die primären Ziele sind die Bereitstellung von skalierbar, High-Performance und sicherem Speicher für die Daten. Um die Datentransformation zu erleichtern, ist ein dedizierter Baustein innerhalb des modernen Daten-Stacks erforderlich. Dazu gehört die Bereinigung, Aufbereitung und Umwandlung von Rohdaten in ein strukturierteres, für die Analyse geeignetes Format.

Die Datenanalyse umfasst eine Reihe von Techniken, darunter Maschinelles Lernen, statistische Analysen, SQL-Abfragen, interaktive Dashboards und Datenvisualisierung. Letztlich geht es darum, aus den Daten verwertbare Erkenntnisse und Wissen zu gewinnen.

Schließlich ist die Überwachung der Daten und der Leistung des Modern Data Stack von entscheidender Bedeutung, um einen optimalen Betrieb zu gewährleisten und mit den Bemühungen data governance in Einklang zu bringen. Dieser Aspekt spielt eine entscheidende Rolle bei der Überwachung der Funktionalität und Effektivität des Datenstapels.

Über Actian Corporation

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