Was ist Datenarchitektur?

Die Datenarchitektur legt fest, wie Daten innerhalb eines Unternehmens erfasst, gespeichert, integriert, verwaltet, gesichert und bereitgestellt werden. Sie dient als struktureller Leitfaden für die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus und stellt sicher, dass die Daten korrekt, konsistent und vertrauenswürdig sind sowie für Analysen und den operativen Einsatz bereitstehen.

Warum ist Datenarchitektur wichtig?

Unternehmen stützen sich auf große Datenmengen, die über Anwendungen, Cloud , Geräte und Geschäftsprozesse hinweg generiert werden. Ohne eine solide Datenarchitektur werden Daten im Silo gespeichert, sind inkonsistent und schwer zu verwalten.
Eine gut konzipierte Architektur bietet klare Standards für die Organisation und den Zugriff auf Daten, erhöht die Datenqualität, unterstützt die Einhaltung von Vorschriften und stellt sicher, dass Analyse- und KI-Workloads zuverlässig ausgeführt werden können. Sie ermöglicht Scalability wachsenden Datenmengen und verbessert die Effizienz sowohl für Geschäftsanwender als auch für technische Teams.

Was sind die wesentlichen Bestandteile einer Datenarchitektur?

Datenspeicherung

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

Datenintegration

Umfasst Pipelines und Tools, die Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, transformieren, synchronisieren und zusammenführen. Unterstützt Streaming Batch-, Mikro-Batch- und Streaming .

Metadaten

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

Data Governance

Legt Regeln, Richtlinien, Standards und Zuständigkeiten für die Verwaltung von Daten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg fest. Gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften, die verantwortungsvolle Verwaltung sowie die Sicherstellung der Datenqualität.

Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen

Umfasst Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Authentifizierung, Autorisierung, Protokollierung und Datenmaskierung zum Schutz sensibler Daten systemübergreifend.

Scalability Leistung

Unterstützt Architekturmuster, die steigende Datenmengen und Arbeitslasten bewältigen und dabei eine hohe Leistung über Rechen- und Speicherebenen hinweg gewährleisten.

Was sind die Bestandteile einer Datenarchitektur?

Speichersysteme

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

Integration und Datenpipelines

ETL-/ELT-Workflows, Streaming und Tools zur Datenübertragung transportieren und bereiten Daten für nachgelagerte Systeme, Anwendungen und Analyseplattformen auf.

Datenkatalog

Enthält Metadaten Datendefinitionen, Herkunft, Formatangaben und Qualitätsstatus. Erleichtert das Auffinden, Bewerten und Verwenden von Daten.

Datenkonnektoren

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

APIs und Zugangsdienste

Ermöglichen Sie Anwendungen, BI-Tools, ML-Modellen und Workflows, Daten einheitlich abfragen abzurufen. Unterstützen Sie Zugriffsmuster in Echtzeit und auf Abruf.

Data Governance

Verantwortlichkeiten festlegen, Standards durchsetzen, die Qualität überwachen und Kontrollen zur Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien einbeziehen.

Kontrollen zur Datenqualität

Beziehen Sie Validierungsregeln, Profiling, Überwachung und Datenverwaltungsmaßnahmen ein, die sicherstellen, dass die Daten korrekt, vollständig, aktuell und gut strukturiert sind.

Vorteile einer soliden Datenarchitektur

• Gut dokumentierte und zuverlässige Daten werden eher für Analysen und Entscheidungsfindung herangezogen.
• Eine einheitliche Unternehmensführung verbessert die Einhaltung von Vorschriften und verringert Risiken.
• Klare Zusammenhänge zwischen Datensätzen verbessern usability .
• Zentralisierte Zugriffskontrollen und Sicherheitsvorkehrungen stärken den Datenschutz.
• Eine einheitliche Architektur senkt die Kosten und den Aufwand für die Pflege mehrerer im Silo Datenspeicher.
• Skalierbare Muster stellen sicher, dass die Architektur zukünftiges Wachstum bewältigen kann.
• Self-Service werden einfacher, wenn Daten katalogisiert und standardisiert sind.
• Zuverlässige APIs erleichtern die Integration von Daten in Maschinelles Lernen und Anwendungen Maschinelles Lernen .

Actian und die Data Intelligence Platform

DieActianData Intelligence Platformwurde speziell entwickelt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten in hybriden Umgebungen zu vereinheitlichen, verwalten und zu verstehen. Sie vereint Metadaten , Governance, Datenherkunft, Qualitätsüberwachung und Automatisierung auf einer einzigen Plattform. So können Teams nachvollziehen, woher Daten stammen, wie sie genutzt werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.

Über seine zentralisierte Schnittstelle ermöglicht Actian Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse, wodurch die Umsetzung von Richtlinien, die Behebung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit vereinfacht werden. Die Plattform hilft zudem dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist darauf ausgelegt, mit sich entwickelnden Datenökosystemen mitzuwachsen und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen zu unterstützen.Fordern Sie Ihre persönliche Demo an.