Ihre Ingenieure wissen, was nicht funktioniert. Sie wissen jedoch nicht, was als Nächstes ausfallen wird.
Actian bietet Dateningenieuren einen Echtzeit-Überblick über den Zustand der Datenpipeline, die Auswirkungen auf nachgelagerte Prozesse und den geschäftlichen Kontext, damit sie schnell und sicher Änderungen vornehmen können.
Weltweit tätiges Wissenschafts- und Technologieunternehmen in den Bereichen Gesundheitswesen, Biowissenschaften und Elektronik
Katalogisierte Objekte
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Eingeführte Datenprodukte
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Registrierte Explorer-Nutzer
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Ein weltweit tätiges Wissenschafts- und Technologieunternehmen hat Informatica in einer Pipeline mit 10.000 Prozessen ersetzt – ohne Umstrukturierung.
Unser Kunde ist eines der weltweit ältesten Wissenschafts- und Technologieunternehmen, das in den Bereichen Gesundheitswesen, Biowissenschaften und Elektronik tätig ist. Gegründet im 17. Jahrhundert. 21 Mrd. € Jahresumsatz. 63.000 Mitarbeiter in 65 Ländern.
Ihr Datenproblem war ganz konkret: Schemaänderungen in einem fragmentierten Ökosystem, das Snowflake, Palantir, AWS und SAP umfasste, lösten kaskadierende Pipeline-Ausfälle aus. Über 10.000 Datenprozesse. Es gab keine automatisierte Möglichkeit, nachzuverfolgen, was ausgefallen war, warum dies geschah oder welche nachgelagerten Prozesse davon betroffen waren.
Die Herausforderung
- In den alten On-Premises-Katalogen waren die Daten in Datensilos gespeichert, sodass keine abteilungsübergreifende Transparenz gegeben war.
- Unerwartete Schemaänderungen lösten schwerwiegende Fehler aus, die sich nachgelagert ausbreiteten, bevor sie von irgendjemandem bemerkt wurden.
- Da es keine Vorgeschichte gab, beschränkten sich die Ingenieure darauf, nach Ausfällen die Ursachen zu ermitteln, anstatt diese zu verhindern.
Was Actian getan hat
- Smart Lineage wurde als „Data Central“ in das UPTIMIZE-Ökosystem integriert und verfolgt automatisch jede Datenumwandlung von der Erfassung bis zur Speicherung.
- Der „Federated Knowledge Graph“ verknüpfte physische Datensätze mit einem geregelten Geschäftskontext, sodass Ingenieure erkennen konnten, was ein Feld bedeutet, wem es gehört und was davon abhängt, bevor sie irgendetwas veränderten.
- Pipeline Beobachtbarkeit speiste automatisierte Zustandsbewertungen in den Katalog ein und deckte so Schemaabweichungen und Anomalien auf, noch bevor nachgelagerte Nutzer davon Kenntnis erhielten.
Was ein Unternehmen dieser Größenordnung erreicht hat
3,4 Mio. einzigartige Metadaten aus über 30.000 Datensätzen wurden erfasst.
1.000 verwaltete Datenprodukte, die aus verteilten Betriebsprozessen heraus eingeführt wurden.
Über 13.000 registrierte Explorer-Nutzer innerhalb weniger Monate nach dem Start.
Entwickelt für die Arbeitsweise von Ingenieuren
Ingenieure für semantische Kontexte können Folgendes nutzen:
Der „Federated Knowledge Graph“ verknüpft physische Datensätze mit geregelter Geschäftslogik. Bevor Sie Änderungen vornehmen, können Sie sehen, was ein Feld bedeutet, wem es gehört und was davon abhängt. Der Kontext steht Ihnen zur Verfügung, wenn Sie ihn brauchen – und ist nicht in einem Wiki vergraben, das schon lange nicht mehr aktualisiert wurde.
Metadaten, die ohne manuellen Aufwand stets auf dem neuesten Stand bleiben:
Native Konnektoren erfassen und synchronisieren Metadaten kontinuierlich über Cloud-, On-Premise- und Hybridumgebungen hinweg. Zustandsdaten aus dem System der Beobachtbarkeit werden automatisch eingespielt. Die Metadaten werden über offene APIs wieder ausgegeben. Ihr Stack bleibt automatisch auf dem neuesten Stand.
Auswirkungsanalyse im nachgelagerten Bereich, bevor etwas falsch läuft:
Smart Lineage verfolgt zwei Aspekte gleichzeitig: wie sich Daten auf ihrem Weg durch die Pipelines verändern und woher sie ursprünglich stammen. Die meisten Tools leisten nur eines davon. Wenn sich ein Schema ändert, bildet Actian beide Aspekte ab, sodass Entwickler genau erkennen, welche nachgelagerten Prozesse gefährdet sind, und das Problem im selben Schritt bis zu seinem Ursprung zurückverfolgen können.
Kommt Ihnen etwas davon bekannt vor?
Falls Ihr Team mit dieser Situation konfrontiert ist… |
Actian geht dieses Problem wie folgt an… |
|---|---|
Pipeline-Ausfälle werden im Nachhinein manuell zurückverfolgt. |
Smart Lineage zeigt Ihnen, was nicht mehr funktioniert, bevor Sie die Änderung übernehmen. |
Tools zur Abstammungsanalyse, die zwar Veränderungen nachverfolgen, dabei aber die Quelle aus den Augen verlieren, oder die zwar die Herkunft zurückverfolgen, dabei aber übersehen, was sich im Laufe der Zeit verändert hat. |
Smart Lineage erfasst sowohl die Transformationsherkunft als auch die Datenquellenherkunft gemeinsam in einem einzigen automatisierten Durchlauf. |
Ingenieure verbringen Stunden damit, den Kontext zu ermitteln, bevor sie sichere Änderungen vornehmen können. |
Der „Federated Knowledge Graph“ macht geregelte Geschäftslogik auf Feldebene zugänglich. |
Die Metadaten-Dokumentation hinkt immer drei Schritte hinterher. |
Native Konnektoren erfassen und synchronisieren Daten kontinuierlich, eine manuelle Aktualisierung ist nicht erforderlich. |
Schema-Drift, der erst dann zutage tritt, wenn nachgelagerte Nutzer sich beschweren. |
Die Beobachtbarkeit erkennt Abweichungen und macht sie sichtbar, bevor sie sich ausbreiten. |
Wo das Data Engineering mit dem Gesamtszenario zusammenhängt
Sind Sie bereit, Fehler nicht mehr erst im Nachhinein aufzuspüren?
Sprechen Sie mit einem Solutions Engineer über Ihre Pipeline-Umgebung. Wir ermitteln, wo sich „Smart Lineage“, „Quality“ und „Beobachtbarkeit“ auf Ihren spezifischen Stack anwenden lassen.
Vereinbaren Sie ein Beratungsgespräch
(z. B. sales@..., support@...)
