In unserer modernen Welt, in der Informationen als Katalysator für Innovation und Fortschritt dienen, hat sich ein besonders dynamisches Konzept in der Technologiebranche etabliert: die Cloud-Datenplattform. Diese Plattformen stehen im Zentrum des Interesses, da sie eine neue Ära in der Datenverwaltung und -analyse einläuten. Doch was macht eine Cloud-Datenplattform aus und worin unterscheidet sie sich von herkömmlichen Cloud-Datenbanken?

Die Vielfalt und Leistungsfähigkeit von Cloud-Datenplattformen öffnen Türen zu bisher unerschlossenen Möglichkeiten. Sie sind maßgeschneidert auf unterschiedliche Geschäftsanforderungen und bieten dadurch einen signifikanten Mehrwert. In diesem Artikel beleuchten wir die essenziellen Aspekte von Cloud Data Platforms, klären bestehende Unklarheiten und zeigen auf, wie sie die Landschaft der modernen Geschäftswelt prägen.

Was ist eine Cloud-Datenplattform?

Eine Cloud-Datenplattform ist ein fortgeschrittenes System, das speziell dafür konzipiert wurde, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu speichern und zu verwalten. Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen, auf die gesammelten Daten bequem zuzugreifen und sie für ihre Zwecke zu nutzen. Zu den Quellen, aus denen Cloud-Datenplattformen ihre Informationen beziehen, gehören unter anderem Big-Data-Anwendungen und Datenbanken. Sie erleichtern nicht nur die Verarbeitung der Daten, sondern bieten auch Werkzeuge, die es Firmen erlauben, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu ziehen.

Das Rückgrat dieser Plattformen bildet das Cloud-Computing. Es ermöglicht die effiziente Analyse, Verwaltung und Verarbeitung der gespeicherten Daten, indem es die Vorteile der Skalierbarkeit und diverser Cloud-Tools nutzt. Die Umgebung einer Cloud Data Platform zeichnet sich durch ihre hohe Flexibilität und leichte Zugänglichkeit aus. Sie passt sich nahtlos an die dynamischen Anforderungen moderner Unternehmen an und bietet eine robuste und zugleich benutzerfreundliche Lösung für die komplexe Welt der Datenspeicherung und -analyse.

Cloud Computing bietet zahlreiche Vorteile und Funktionen für betriebliche Prozesse. Lesen Sie in unserem Einstiegsartikel alle relevanten Informationen zu dieser Technologie:

Cloud Computing: Kompakt erklärt

Was sind Unterschiede zu einer Cloud Database?

Die Unterschiede zwischen einer Cloud Data Platform und einer Cloud Database sind sowohl in ihrer Funktionalität als auch in ihrer Anwendungsbreite erkennbar. Eine Cloud Data Platform bietet ein umfassendes Spektrum an Funktionen, das von der Datenaufnahme über Speicherung und Verarbeitung bis hin zur Analyse reicht.

Im Vergleich dazu fokussiert sich eine Cloud Database primär auf einen Teilbereich dieses Spektrums, indem sie sich vornehmlich der Speicherung strukturierter Daten widmet.

Die Cloud-Datenplattform überzeugt durch ihre Fähigkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Die Cloud-Datenbank hingegen konzentriert sich auf die Speicherung und das effiziente Abrufen strukturierter Daten. Zu ihren weiteren Funktionen zählen Sicherheitsaspekte wie Datenbackup, Replikation und Indizierung. Solche Datenbanken sind besonders nützlich in Bereichen, in denen ein schneller Zugriff und eine effiziente Verwaltung strukturierter Daten gefragt sind, wie beispielsweise in CRM- und Content-Management-Systemen.

Insgesamt bieten Cloud-Datenplattformen eine breitere Palette an Diensten und Features im Vergleich zu Cloud-Datenbanken. Dies schließt fortschrittliche Funktionen wie maschinelles Lernen und verschiedene Visualisierungstools ein. Diese Tools erleichtern die Analyse und Interpretation von Daten, was Unternehmen ermöglicht, fundierte Entscheidungen basierend auf komplexen Datenanalysen zu treffen. Damit sind Cloud Data Platforms besonders für jene Unternehmen geeignet, die ihre Daten aus verschiedenen Quellen beziehen und diese zur Gewinnung tiefgreifender Erkenntnisse nutzen möchten.

Cloud-Datenbanken im Fokus: Ein Leitfaden zu Funktionen, Vorteilen und Einsatzmöglichkeiten in der modernen Unternehmensdatenverwaltung.

Cloud Database: Ein Leitfaden für Unternehmen

Wie ist eine Cloud-Data-Platform-Architektur aufgebaut?

Die Architektur einer Cloud Data Platform ist ein facettenreiches Gefüge, das speziell darauf ausgerichtet ist, Unternehmen beim Sammeln, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten zu unterstützen. Dieses Gefüge lässt sich in verschiedene Schichten unterteilen, die jeweils spezifische Funktionen erfüllen.

Zu diesen Schichten gehören:

1. Datenabstammung: Hier wird der Ursprung und der Weg der Daten durch die Plattform nachvollzogen.
2. Speicherung und Computing: Diese Ebene befasst sich mit der Speicherung der Daten und der Bereitstellung von Rechenleistung für ihre Verarbeitung.
3. Datensicherheit und Audit-Protokollierung: Gewährleistet die Sicherheit der Daten und protokolliert deren Nutzung und Zugriff.
4. Daten-Governance: Umfasst Richtlinien und Praktiken zur Datenverwaltung und -nutzung.
5. Metadaten und Unternehmensglossar: Bieten Kontext und Definitionen zu den Daten.
6. Datenkatalog und Datensuche: Ermöglichen das Auffinden und Verstehen von Daten.
7. Datenqualität und Vertrauen in Daten: Fokus auf die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten.

Die einzelnen Komponenten dieser Architektur sind flexibel und können von den Cloud-Plattformen getrennt werden. Dies ermöglicht es Unternehmen, sich nicht an die Werkzeuge eines einzelnen Anbieters zu binden, was zu einer erhöhten Agilität und besseren Überwachung der Daten führt. Einige Anbieter trennen dabei bewusst die Rechen- von den Speicherkomponenten, um die Effizienz zu steigern.

Daten werden zunächst eingespeist und durch sogenannte Data Pipes bereinigt. Die Speicherung erfolgt auf zwei Ebenen: „Hot“ Data, auf die häufig zugegriffen wird, und „Cold“ Data, die seltener genutzt werden. Änderungen werden zuerst im schnelleren In-Memory-Tier vorgenommen und dann in den langsameren Cloud-Objektspeicher kopiert. Diese Strukturierung steigert die Leistungsfähigkeit der Plattform und ermöglicht bei Abfragen eine tiefergehende Analyse der Geschäftsdaten, indem gezielt aus den verschiedenen Speicherebenen zugegriffen wird. 

Data Governance ist die Hand, die Datenmengen steuert, Sicherheitsstandards gewährleistet und sicherstellt, dass nicht jede verfügbare Datenflut in Ihren Projekten landet. Tauchen Sie in unserem Artikel tiefer in dieses Konzept ein.

Data Governance: Grundlagen, Herausforderungen und Lösungen im Bereich Data Management

Wie leistungsfähig sind Cloud-Datenplattformen?

In der heutigen Geschäftswelt, in der Flexibilität und Zugänglichkeit von Daten eine entscheidende Rolle spielen, stellen Cloud-Datenplattformen eine wesentliche Innovation dar. Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen, den Übergang von lokalen Rechenzentren zu Cloud-Lösungen zu vollziehen, was einen jederzeitigen und ortsunabhängigen Zugriff auf Daten erlaubt.

Die Leistungsfähigkeit von Cloud Data Platforms zeigt sich besonders in ihrer Fähigkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenmengen effizient zu verarbeiten. Dank der Skalierbarkeit der Cloud-Infrastruktur können diese Plattformen flexibel an veränderte Daten- oder Analyseanforderungen angepasst werden. Sie bieten nicht nur den Zugriff auf Daten, sondern auch umfassende Übersichten über Abfragen und andere Prozesse, was die Transparenz und Kontrolle über die Datennutzung erhöht.

Ein weiterer Aspekt der Leistungsfähigkeit von Cloud-Datenplattformen ist ihre Kapazität zur Optimierung. Sie bieten Einblick in die Auslastung von CPU und Arbeitsspeicher, wodurch Unternehmen Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer Systeme erkennen können.

Die Speicherung der Daten in Cloud-Datenplattformen ist zudem geordnet und strukturiert. Daten werden in einzelnen Bündeln gespeichert, die je nach Bedarf und Auslastung angepasst – also vergrößert oder verkleinert – werden können. Diese Art der strukturierten Speicherung ermöglicht ein effizienteres Arbeiten und eine optimierte Datenspeicherung, was die Gesamtleistung der Plattformen verbessert und Unternehmen dabei unterstützt, ihre Datenressourcen bestmöglich zu nutzen.

Durch Cloud Computing nutzen Unternehmen ihre IT-Ressourcen flexibler und kosteneffizienter. Dabei ist die Cloud-Architektur und Infrastruktur von zentraler Rolle. Auf welche Aspekte Sie achten müssen, erfahren Sie in unserem Blogbeitrag:

Cloud Computing – Architektur & Infrastruktur: Kompakt erklärt

Welche Arten von Cloud-Datenplattformen existieren?

Cloud-Datenplattformen sind in ihrer Vielfalt so gestaltet, dass sie unterschiedliche Bedürfnisse und Anforderungen von Unternehmen erfüllen. Diese Plattformen lassen sich hauptsächlich nach den Diensten, die sie anbieten, kategorisieren:

• Data-Warehousing-Plattformen: Diese bieten einen zentralen Speicher für strukturierte Daten und sind optimal für Abfragen, die auf Analysezwecke ausgerichtet sind. Unternehmen können mittels dieser Plattformen Daten aus vielfältigen Quellen sammeln und analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Data-Lake-Plattformen: Spezialisiert auf die Verarbeitung großer Mengen unterschiedlicher Datentypen – strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten. Sie erleichtern vor allem die Strukturierung von Rohdaten für verschiedene Anwendungsbereiche.
• Datenintegrationsplattformen: Diese ermöglichen einen nahtlosen und effektiven Datenfluss innerhalb einer Organisation, indem sie verschiedene Datenquellen und -systeme miteinander verbinden. Sie steigern die Genauigkeit, Verfügbarkeit und Konsistenz der Daten.
• Datenanalyse-Plattformen: Diese Plattformen konzentrieren sich auf Tools für die Erfassung, Verarbeitung und Interpretation von Daten, um Unternehmen tiefe Einblicke in aktuelle Trends und Muster zu gewähren.
• Data-Governance-Plattformen: Diese sind darauf ausgerichtet, Datenqualität, Compliance und Sicherheit sicherzustellen. Sie garantieren, dass Daten nur autorisierten Nutzern zugänglich sind und korrekt verwaltet werden.
• Datenverwaltungsplattformen: Diese Plattformen sorgen für Datenkonsistenz und -qualität. Sie zentralisieren die Speicherung, Pflege und Integration von Daten und helfen dabei, Redundanzen zu reduzieren, was wiederum die Entscheidungsfindung effizienter macht.

Welche Anwendungsfälle besitzen Cloud-Datenplattformen?

Cloud-Datenplattformen bieten eine beeindruckende Vielfalt an Anwendungsmöglichkeiten, die sich auf verschiedene Bereiche der Datennutzung und -analyse erstrecken. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören:

• Erstellung von Data Lakes: Cloud-Datenplattformen ermöglichen die Bildung von sogenannten „Data Lakes„. Hier werden umfangreiche Bestände an strukturierten und unstrukturierten Daten gespeichert, die für Analysezwecke und maschinelles Lernen genutzt werden können. Diese Datenlakes sind von überall und auf jedem Gerät zugänglich, was Unternehmen ermöglicht, Daten zentral zu sichern, zu analysieren und zu visualisieren.
• Data Warehousing: Unternehmen nutzen Data Warehouses zur Speicherung und Verwaltung ihrer Daten in einer strukturierten Datenbankumgebung. Diese sind besonders nützlich für Analyse- und Berichtszwecke, da sie Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP- oder CRM-Systemen zusammenführen können.
• IoT-Analyse: Cloud Data Platforms bieten den Zugang zu IoT (Internet of Things)-Daten. Sie sammeln und analysieren Daten von IoT-Geräten, wodurch Unternehmen tiefere Einblicke in ihre Betriebsabläufe erhalten und fundiertere Entscheidungen treffen können.
• Maschinelles Lernen: Diese Plattformen sind ideal, um Modelle für maschinelles Lernen zu implementieren. Sie ermöglichen die Speicherung und Analyse großer Datenmengen, um darauf basierend Schlussfolgerungen und Vorhersagen zu treffen.
• Big-Data-Analyse: Bei der Analyse großer und komplexer Datensätze helfen Cloud-Datenplattformen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese können beispielsweise bei der Risikobewertung oder der effizienteren Nutzung von Ressourcen durch fundierte Entscheidungen unterstützen.
• Entwicklung von Anwendungen: Durch die Bereitstellung von Frameworks und Werkzeugen erleichtern Cloud-Datenplattformen die Entwicklung von Anwendungen. Dank der Skalierbarkeit der Cloud können Entwicklungen schnell angepasst und erweitert werden, ohne dass kostspielige Hardware erforderlich ist.
• Business Intelligence: Unternehmen können mittels Business-Intelligence-Tools interaktive, grafische Berichte aus ihren Daten erstellen. Diese Tools bieten tiefe Einblicke in Markttrends und Betriebsabläufe.

Ein umfassender Blick auf Business Intelligence: Wie Unternehmen durch Analyse und visuelle Aufbereitung von Daten fundierte Entscheidungen treffen und schnell auf Marktdynamiken reagieren.

Business Intelligence: Kompakt erklärt

Welche Cloud-Data-Platform-Services gibt es auf dem Markt?

Der Markt für Cloud-Data-Platform-Services ist vielfältig und bietet unterschiedliche Lösungen für die vielseitigen Anforderungen von Unternehmen. Einige der bekanntesten Anbieter sind:

• Snowflake: Dieser Service zeichnet sich durch seinen modernen Ansatz in den Bereichen Data Warehousing und Analyse aus. Snowflake trennt Rechen- von Speicherkapazität und legt großen Wert auf Benutzerfreundlichkeit sowie Skalierbarkeit. Die Plattform eignet sich insbesondere für Unternehmen, die große Datenmengen in Echtzeit verwalten und analysieren möchten.
• Microsoft Azure: Die Suite von Microsoft umfasst verschiedene Cloud-Datendienste, darunter die Azure SQL Database für Datenverwaltung und Azure Data Lake Storage, das sich auf die Speicherung unstrukturierter Daten konzentriert.
• Amazon Web Services (AWS): AWS bietet eine breite Palette an Cloud-Datenplattformdiensten an. Besonders hervorzuheben sind die Frameworks Apache Spark und Hadoop innerhalb der Amazon EMR, die für die Verarbeitung großer Datenmengen konzipiert sind.
• Avalanche: Diese Plattform fokussiert sich auf Benutzerfreundlichkeit und Leistung. Avalanche ermöglicht es Nutzern, Daten effizient zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Trotz ihrer relativen Neuheit im Vergleich zu anderen Anbietern, hat sich Avalanche als eine starke Option etabliert.
• Google Cloud Platform (GCP): Google bietet mit GCP eine eigene Cloud Data Platform an. Dienste wie Firestore, eine NoSQL-Datenbank für mobile, Web- und Serveranwendungen, und BigQuery, ein serverloses Data Warehouse mit schnellen Abfragen, zeugen von der Leistungsfähigkeit der Google-Infrastruktur.

Fazit

Die Welt der Cloud-Datenplattformen ist ein dynamisches und sich ständig weiterentwickelndes Feld, das Unternehmen in der digitalen Ära entscheidend prägt. Diese Plattformen sind mehr als nur Speicherlösungen; sie sind vielseitige Werkzeuge, die es ermöglichen, Daten zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Von der Erstellung umfangreicher Data Lakes bis hin zur effizienten Verwaltung von IoT-Daten bieten Cloud-Datenplattformen maßgeschneiderte Lösungen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen.

Anbieter wie Snowflake, Microsoft Azure, Amazon Web Services, Avalanche und Google Cloud Platform haben die Landschaft dieser Technologie mit ihren innovativen Diensten und Funktionen geprägt. Sie ermöglichen es Unternehmen, flexibel auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren und dabei das volle Potenzial ihrer Datenbestände zu nutzen. Diese Plattformen sind nicht nur ein Instrument zur Datenverwaltung, sondern auch ein Katalysator für Wachstum und Innovation in fast allen Branchen.

In einer Welt, die zunehmend von Daten angetrieben wird, sind Cloud-Datenplattformen unerlässlich für den Erfolg eines jeden Unternehmens. Sie bieten die notwendige Infrastruktur, um in einer datenzentrierten Zukunft zu gedeihen und voranzukommen. Die kontinuierliche Entwicklung und Verbesserung dieser Plattformen wird zweifellos neue Horizonte für die Nutzung von Daten eröffnen und Unternehmen dabei unterstützen, in einer immer komplexeren und vernetzten Welt erfolgreich zu sein.