Die Entwicklung der modernen Datenplattform
Wichtigste Ergebnisse
Unsere sechs Schritte
- Daten als Produkt: Erstellen und Verwalten von Datenprodukt-Ausgaben, die eine Zusammenstellung von Datenbeständen repräsentieren.
- Datenmarktplatz: Implementieren Sie eine Datenaustauschschicht für Datenprodukte, um die Integrität der Datenprodukte zu stärken und das Vertrauen in die verschiedenen Bereiche zu erhöhen.
- Architektur auf Domainebene: Fokussieren Sie sich verstärkt auf die Entwicklung von datenbasierten Lösungen, die in verschiedenen Bereichen einen Mehrwert bieten. Diese Bereiche weisen unterschiedliche Komplexitätsgrade auf, sind jedoch gleichwertig.
- Design von vorne bis hinten: Beginnen wir auf der Ebene der domänenübergreifenden Architektur und richten unser Hauptaugenmerk auf die Endverbraucher: Wie werden sie die Daten nutzen?
- Verwaltung von Metadaten: Die Verwaltung der Metadaten, die von all diesen Produkten erzeugt werden, ist von entscheidender Bedeutung. Dies gilt nicht nur zur Vermeidung redundanter Daten, sondern auch zur effektiven Verwaltung der gesamten Datenlandschaft.
- Erweitert stream-driven: Reduzierung der wiederholten Abhängigkeit von End-of-Day-Verarbeitung, wenn Datenströme verfügbar sind. Steigerung der Plattformleistung durch die Bereitstellung aktueller Daten, um den Informationswert früher zu realisieren.
FAQ: Moderne Datenplattformen
Was sind die Schlüsselkomponenten eines Konzepts für eine moderne Datenplattform?
Eine moderne Datenplattform besteht aus drei Kernschichten: Systemen zur Datenerfassung, Systemen zur Speicherung und Verarbeitung sowie Systemen zur Interaktion. Die Daten durchlaufen Rohdaten-/Landing-, kuratierte und verteilte Schichten, die jeweils darauf ausgelegt sind, domänenspezifische Anforderungen zu erfüllen.
Zu den wichtigsten Funktionen gehören Datenmarktplätze, Data Fabrics, automatische Katalogisierung sowie MLOps-/DataOps-Pipelines zur Automatisierung von Lineage-Tracking, Validierung und Modell-Retraining.
Entdecken Sie das vollständige Konzept und die Designüberlegungen im Thought-Leadership-Bericht.
Wie hat sich die Datenplattform von Data Warehouses zu Lakehouses entwickelt?
Datenplattformen haben sich von starren relationalen Data Warehouses zu flexibleren Big-Data-Architekturen und anschließend zu Lakehouses entwickelt, die die Optimierung strukturierter Systeme mit der Agilität der Verarbeitung unstrukturierter Daten verbinden. Data Warehouses bewältigten Herausforderungen hinsichtlich Duplikaten und Integrität, ließen jedoch Skalierbarkeit vermissen. Big-Data-Systeme ermöglichten eine schnelle Datenaufnahme ohne Vorabmodellierung, opferten jedoch die Leistungsoptimierung. Lakehouses wurden entwickelt, um diese Lücken durch Metadaten-Caching und architektonische Verbesserungen zu schließen.
Laden Sie den Thought-Leadership-Bericht herunter, um einen vollständigen Überblick über die Entwicklungsgeschichte und Einblicke in die zukünftige Ausrichtung der Plattformen zu erhalten.
Wie können Unternehmen den Übergang zu einer modernen Datenplattform vollziehen?
Der Übergang erfordert einen MVP-gesteuerten Ansatz: Bewerten Sie die Anforderungen des Fachbereichs, transformieren Sie mithilfe moderner Datenfunktionen, verwalten Sie die Governance und monetarisieren Sie Erkenntnisse. Dieses ATMM-Modell verhindert, dass Teams versuchen, „das Meer zu kochen“, und hilft ihnen stattdessen, schrittweise Mehrwert zu schaffen.
Der moderne Ansatz integriert bestehende Technologien – Data Lakes, Data Warehouses und Lakehouses – in domänenorientierte Lösungen, die sich am geschäftlichen Nutzen orientieren und nicht an strenger technischer Einheitlichkeit.
Laden Sie den vollständigen Bericht herunter, um eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Übergang zu erhalten.
