Was ist Datenarchitektur?

Die Datenarchitektur definiert, wie Daten in einem Unternehmen erfasst, gespeichert, integriert, verwaltet, gesichert und bereitgestellt werden. Sie dient als struktureller Entwurf für die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus und stellt sicher, dass die Daten genau, konsistent und vertrauenswürdig sind und für Analysen und die betriebliche Nutzung bereitstehen.

Warum ist die Datenarchitektur wichtig?

Unternehmen sind auf große Datenmengen angewiesen, die über Anwendungen, Cloud , Geräte und Geschäftsprozesse hinweg generiert werden. Ohne eine solide Datenarchitektur werden Daten im Silo, inkonsistent und schwer zu verwalten.
Eine gut konzipierte Architektur bietet klare Standards für die Organisation von und den Zugriff auf Daten, erhöht die Datenqualität, unterstützt die Compliance und stellt sicher, dass Analysen und KI-Workloads zuverlässig funktionieren. Sie ermöglicht Scalability bei wachsenden Datenmengen und verbessert die Effizienz von Geschäftsanwendern und technischen Teams.

Was sind die Schlüsselelemente der Datenarchitektur?

Datenspeicherung

Deckt strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten ab, die in Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes, Cloud und verteilten Umgebungen gespeichert sind.

Integration von Daten

Beinhaltet Pipelines und Tools, die Daten aus verschiedenen Quellen aufnehmen, umwandeln, synchronisieren und vereinheitlichen. Unterstützt Batch-, Micro-Batch- und Streaming .

Metadaten-Management

Enthält Definitionen, Abstammung, Klassifizierungen, Eigentumsverhältnisse und Beziehungen zwischen Datensätzen. Eine Metadaten ermöglicht es den Benutzern, ihre Daten zu finden, zu verstehen und ihnen zu vertrauen.

Data Governance

Legt Regeln, Richtlinien, Standards und Verantwortlichkeiten für die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus fest. Gewährleistet die Einhaltung der Vorschriften, die Verwaltung und die Durchsetzung der Datenqualität.

Kontrollen für Sicherheit und Datenschutz

Umfasst Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Authentifizierung, Autorisierung, Auditing und Datenmaskierung zum Schutz sensibler Daten in verschiedenen Systemen.

Scalability und Leistung

Unterstützt architektonische Muster, die wachsende Datenmengen und Arbeitslasten bewältigen und gleichzeitig eine hohe Leistung über Rechen- und Speicherebenen hinweg gewährleisten.

Was sind die Komponenten einer Datenarchitektur?

Speichersysteme

Die Daten können in relationalen Datenbanken, NoSQL-Speichern, Data Warehouses, Data Lakes und Cloud gespeichert sein. Jedes System unterstützt unterschiedliche Formate und operative oder analytische Arbeitslasten.

Integration und Datenpipelines

ETL/ELT-Workflows, Streaming und Datenverschiebungstools transportieren und bereiten Daten für nachgeschaltete Systeme, Anwendungen und Analyseplattformen auf.

Datenkatalog

Enthält Metadaten für Datendefinitionen, Abstammung, Formatdetails und Qualitätsstatus. Erleichtert das Auffinden, Auswerten und Verwenden von Daten.

Daten Konnektoren

Bieten Sie standardisierten Zugriff auf Daten über SaaS-Anwendungen, Datenbanken, Dateien, Cloud , Ereignisströme und Unternehmenssysteme hinweg.

APIs und Zugangsdienste

Ermöglichen Sie es Anwendungen, BI-Tools, ML-Modellen und Workflows, Daten konsistent abfragen und abzurufen. Unterstützung von Echtzeit- und On-Demand-Zugriffsmustern.

Data Governance

Legen Sie die Verantwortlichkeiten fest, setzen Sie Standards durch, überwachen Sie die Qualität und überprüfen Sie die Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien.

Kontrollen der Datenqualität

Dazu gehören Validierungsregeln, Profilerstellung, Überwachung und Verwaltungspraktiken, die sicherstellen, dass die Daten korrekt, vollständig, zeitnah und gut strukturiert sind.

Vorteile einer starken Datenarchitektur

• Gut dokumentierte und vertrauenswürdige Daten werden eher für die Analyse und Entscheidungsfindung verwendet.
• Eine konsequente Governance verbessert die Einhaltung der Vorschriften und verringert das Risiko.
• Klare Beziehungen zwischen den Datensätzen erhöhen die usability für alle Teams.
• Zentralisierte Zugangskontrollen und Sicherheitsvorkehrungen stärken den Datenschutz.
• Eine einheitliche Architektur reduziert die Kosten und die Komplexität der Verwaltung mehrerer im Silo .
• Skalierbare Muster stellen sicher, dass die Architektur zukünftiges Wachstum unterstützen kann.
• Self-Service werden einfacher, wenn die Daten katalogisiert und standardisiert sind.
• Zuverlässige APIs helfen bei der Integration von Daten in Modelle und Anwendungen des Maschinelles Lernen .

Actian und die Data Intelligence Plattform

Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.

Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.