Einführung in die Leistungsfähigkeit einer modernen Datenplattform

Eine moderne Datenplattform steht an der Spitze der heutigen technologischen Entwicklung und integriert nahtlos eine Reihe von Tools, die darauf zugeschnitten sind, die komplizierten Datenanforderungen moderner Unternehmen effizient zu erfüllen. Diese Plattform bietet nicht nur eine Nutzer Oberfläche für mühelose Datenvisualisierung und -zugänglichkeit, sondern gewährleistet auch robuste Sicherheitsmaßnahmen für autorisierte Benutzer, wichtige Anwendungen, Business Intelligence (BI)-Hilfsmittel und bahnbrechende Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz (AI).

Bevölkern der Plattform

Unternehmen werden von Daten überschwemmt, die wertvolle Informationen enthalten, die mit Hilfe einer modernen Datenplattform aufgedeckt werden können. Die Plattform muss in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten aufzunehmen. Daten, auf die häufig zugegriffen werden muss, werden in die Data Warehouses geladen, die eine Komponente der gesamten Datenplattform sind. Die Daten sind in der Regel als Tabellen strukturiert, auf die mit einer strukturierten Anfrage (SQL) zugegriffen wird. Die Tabellendaten werden als Zeilen für transaktionale Systeme und als Spalten für High-Performance gespeichert.

Eine moderne Datenplattform sollte den Zugriff auf halbstrukturierte und unstrukturierte Daten unterstützen, die in Stapeln oder als kontinuierliche Datenströme geliefert werden. Das Laden der Daten erfolgt, sobald die Daten verfügbar sind, im Falle von gestreamten Daten oder geplanten Stapeln über Nacht oder in regelmäßigen Abständen, je nach den Anforderungen der konsumierenden Anwendung oder den Analyseanforderungen.

ETL und ELT

Datenpipelines verwalten betriebliche oder externe Rohdatenströme in Data Warehouses oder Data Lakes, wo sie für Analysen, Untersuchungen oder data driven Anwendungen verwendet werden können. Die ETL-Technologie (Extract Transform and Load) wandelt Daten um, bevor sie in ein Data Warehouse geladen werden. Beim ELT-Ansatz (Extract Load Transform) werden die Daten bereinigt und organisiert, nachdem sie in der Ziel- oder Zwischendatenbank für die Analyse bereitgestellt wurden.

Streaming

IoT, Weblogs, social media und Online-Spiele sind Beispiele für Datentypen, die den Bedarf an Streaming erhöhen. Kafka und Spark sind gängige Technologien, die das Sammeln großer Mengen von Streaming-Daten ermöglichen und einen Veröffentlichungsmechanismus für Anwendungen wie Datenplattformen bereitstellen, um Nachrichtenwarteschlangen zu abonnieren. Die Integration von Streaming ermöglicht Echtzeitanwendungen, die auf einen sofortigen Datenzugriff angewiesen sind.

Analyse

Eine Datenplattform muss mehr können als Daten zu speichern. Um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, müssen die geladenen Daten analysiert werden und verwertbar sein. Data mining, advanced analytics und einfache SQL-basierte Berichte bieten die Transparenz, die das Unternehmen benötigt, um operative data driven Entscheidungen zu treffen. Visuelle Dashboards, die mit Tools wie Power BI, Looker und Qlik erstellt werden, bieten umfassende Diagrammtypen, um überzeugende Einblicke in die gesammelten Daten zu geben.

Hybride Deployment

Sie sollte eine flexible Deployment vor Ort und in verschiedenen Cloud bieten. Die Actian Data Platform kann auf Linux- und Windows-Servern On-Premises sowie in der Google Cloud, Azure und AWS bereitgestellt werden.

Beispiele für die Nutzung moderner Datenplattformen

Organisationen können damit die folgenden Arten von Anwendungen unterstützen:

• Customer 360 - zur Information über Vertrieb, Marketing, Kundenzufriedenheit und -loyalität.
• Patientenversorgung - für Gesundheitsdienstleister und Kostenträger.
• Business Performance Management - mit KPI-gesteuerten Dashboards für Manager und Führungskräfte.
• Versicherungsangebote - für schnelle, risikobasierte Versicherungsangebote online.
• Darlehensqualifizierung - für Finanzdienstleister.
• Aktieninformationssysteme - zur Information der Händler über Aktivitäten, die sich auf die Aktienkurse auswirken.
• Informationssysteme für klinische Studien - für die Arzneimittelentwicklung.

Vorteile einer modernen Datenplattform

Die Definition einer Datenplattform variiert je nach Anbieter, aber im Folgenden sind einige Vorteile aufgeführt, die ein Unternehmen erwarten kann:

• Höhere Beständigkeit: Durch die Standardisierung auf eine einzige Datenplattform können multiple data aus vielen Quellen konsistent und zuverlässig aufgenommen werden, was den Benutzern die Analyse und den Austausch von Erkenntnissen erleichtert.
• Erhöhtes Vertrauen: Durch die Erfassung der Daten einer Organisation in den Data Warehouses können Metadaten zur Aufzeichnung der zugehörigen Datenquelle und des Vertrauensniveaus eines bestimmten Datensatzes verwendet werden.
• Ermöglichung von Self-Service: Es macht es jedem Nutzer leicht, ein Datenanalytiker zu sein, ohne auf IT-Personal angewiesen zu sein, um Berichte zu erstellen, die Tage oder Wochen dauern können, was zu verpassten Geschäftschancen führen kann, weil die Dateneinblicke nicht schnell genug verfügbar waren.
• Verbesserte Datenqualität: Es fördert die Verwendung qualitativ hochwertiger Daten und entfernt Informationen von schlechter Qualität aus den Datenbeständen.
• Verbesserte Data Governance: Da die Lösung einen globalen Überblick über alle Daten-Repositories unter ihrem Dach bietet, können Daten-Stewardship und Governance-Richtlinien auf die Einhaltung von Vorschriften überprüft und durchgesetzt werden.
• Förderung der Wiederverwendung: Datenpipelines, ETL-Jobs und Datenintegrationsrichtlinien können als Teil der Plattform Lager gemeinsam genutzt werden, um neue Projekte zu beschleunigen und eine kontinuierliche Verbesserung der Best Practices im Datenmanagement zu ermöglichen.
• Umfassen Sie bestehende Big Data : Die meisten großen Unternehmen verfügen über big data , die wertvolle Daten enthalten. Die neue Datenplattform muss mit diesen Repositories über Integrationskonnektoren für die alten Datenformate verbunden werden.
• Verbesserte Leistung: Eine moderne Datenplattform kann Anfrage parallelisieren, um Analysen schneller durchzuführen als herkömmliche Data Warehouses.
• Erhöhte Sicherheit: Es kann Daten durch Verschlüsselung von Data-at-Rest und in Motion, durch rollenbasierte Authentifizierung und Datenmaskierung schützen.

Actian Data Platform Funktionen

Die Actian Datenplattform ist hoch skalierbar und umfasst die folgenden Funktionen:

• HybrideDeployment zur Unterstützung von On-Premise- und Cloud .
• Sichere Verschlüsselung, Datenmaskierung und Integration in Active Directory.
• Parallele Anfrage auf CPU , System- und Cluster .
• Vertikale Speicherung für schnelleren Datenabruf ohne Indexpflege-Overheads.
• Integrierte Datenintegration und Datenqualität mit Hunderten von vordefinierten Datenverbindungen und einer REST-API.
• Verteilte Anfrage über Instanzen.