Datenplattform: Eine Einführung

Was ist eine Datenplattform?

Eine Datenplattform ist ein umfassendes/einheitliches System zur effizienten Verarbeitung und Verwaltung und Analyse großer Datenmengen. 

Sie umfasst mehrere Komponenten wie Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses zur Speicherung strukturierter und unstrukturierter Daten. Die Plattform optimiert die Erfassung, Verwaltung und Speicherung von Daten. Dadurch werden Daten für verschiedene Zwecke zugänglich und nutzbar. 

Neben der Speicherung von Daten umfasst eine Datenplattform auch fortschrittliche Tools zur Datenverarbeitung und Datenanalyse. Sie enthält außerdem „Engines“ für die Verarbeitung großer Datenmengen und Algorithmen für Machine Learning. So können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnen und damit fundierte Entscheidungen und strategische Planungen in verschiedenen Branchen verbessern.

Eine Datenplattform ist die Grundlage für moderne datengesteuerte Initiativen, mit denen Unternehmen ihre riesigen Datenbestände voll ausschöpfen können.

Architektur

Eine Datenplattformarchitektur ist ein Begriff zur Beschreibung der zugrunde liegenden Struktur und des Layouts einer Datenplattform. Sie umfasst verschiedene Technologien, Tools und Methoden zum Sammeln, Verarbeiten, Speichern, Verwalten und Analysieren von Daten.

Im Allgemeinen besteht eine Datenplattformarchitektur aus den folgenden Komponenten:

1. Speicherung

Die Speicherung ist das grundlegende Element im Datenlebenszyklus. Es ist wichtig, den Anwendungsfall der Daten und den zukünftigen Abrufbedarf zu verstehen. Cloud-basierte Objektspeicher von großen Anbietern wie Amazon S3, Google Cloud Storage und Azure Blob Storage sind weit verbreitet. Es gibt zwar lokale Alternativen, diese sind jedoch nicht so weit verbreitet, insbesondere in Architekturen wie Data Lakes. 

2. Erfassung

Die Erfassung befasst sich mit der Herausforderung der Datenerfassung, die oft einen erheblichen Engpass darstellt, da Datenquellen in der Regel nicht direkt kontrolliert werden können. Tools wie Fivetran und Open-Source-Alternativen wie Airbyte spielen eine entscheidende Rolle, da sie sofort einsatzbereite Konnektoren zu Hunderten von Datenquellen bereitstellen. Dies vereinfacht und optimiert den Prozess der Einbindung externer Daten in das System. 

3. Transformation

Rohdaten müssen transformiert werden, damit sie für nachgelagerte Anwendungsfälle wertvoll sind. BigQuery und Snowflake haben sich als leistungsstarke Analyse-Engines und Eckpfeiler moderner Dateninfrastrukturen etabliert. Diese Plattformen erleichtern die Transformation von Rohdaten in ein nutzbares Format und ermöglichen so aussagekräftige Erkenntnisse und Analysen. Zu berücksichtigen sind dabei unter anderem der Datenzielort, die Zugriffshäufigkeit, das Volumen sowie die Verarbeitung in Echtzeit oder im Batch-Modus. 

4. Bereitstellung

Das ultimative Ziel des Datenlebenszyklus ist es, Wert aus den Daten zu extrahieren. Business Intelligence (BI)-Tools wie Tableau und Qlik, die sowohl On-Premise- als auch Cloud-Lösungen anbieten, spielen in dieser Phase eine entscheidende Rolle. Während diese BI-Tools bereits etabliert sind, befinden sich die Tools rund um Machine Learning (ML) und Reverse ETL (Extract, Transform, Load) noch in der Entwicklung und sind noch nicht so ausgereift wie BI-Tools. In dieser Phase müssen Aspekte wie Benutzeranforderungen, Self-Service-Funktionen, Auffindbarkeit von Daten, Zugriffskontrolle und Verschlüsselung während der Datenübertragung berücksichtigt werden. 

5. Governance

Da Datenmengen und -quellen weiter zunehmen, wird Data Governance für die Gewährleistung von Datenqualität, -verwendbarkeit und -sicherheit immer wichtiger. Herkömmliche Überwachungs- und Protokollierungstools mögen zwar ausreichend sein, aber es kommen neue Anbieter von Data-Governance-Lösungen auf den Markt. 

Diese Lösungen zielen darauf ab, die spezifischen Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenanwendungsfällen zu bewältigen. Zu den Überlegungen gehören die Anzahl der Datenquellen, Teams und Entwickler sowie frühzeitige Datentests, um während des gesamten Lebenszyklus hohe Qualitätsstandards aufrechtzuerhalten. 

Diese Komponenten sind miteinander verbunden, um einen sicheren, zuverlässigen und effizienten Datenfluss und eine effiziente Datenverarbeitung vom Erfassungspunkt bis zum Verbrauchsort (ähnlich wie bei einem Dashboard oder Bericht) zu ermöglichen.

Unterschiede von Datenplattformen und Datenbanken

Datenplattformen und Datenbanken unterscheiden sich erheblich voneinander. Beispielsweise decken Datenplattformen umfassendere Funktionen zur Verwaltung des gesamten Datenlebenszyklus ab, während Datenbanken in erster Linie auf die Speicherung und den Abruf strukturierter Daten ausgerichtet sind.

Vorteile einer Datenplattform

Eine Datenplattform verbessert den Unternehmenserfolg durch eine optimierte Datenverwaltung, Analyse und Entscheidungsfindung.

Zentralisierte Datenverwaltung

Eine Datenplattform ist eine einheitliche Drehscheibe für die Speicherung, Organisation und Verwaltung von Daten. Dieser Ansatz optimiert den Datenzugriff, gewährleistet die Datenkonsistenz und verringert das Risiko von Informationsfragmentierung im Unternehmen. 

Skalierbarkeit

Dadurch kann sich die Plattform an wachsende organisatorische Anforderungen anpassen, darunter höhere Datenvolumina und steigende Nutzeranforderungen. Unabhängig davon, ob es sich um kleine oder große Datenmengen handelt, lässt sich eine gut konzipierte Datenplattform horizontal oder vertikal skalieren. Dies gewährleistet eine optimale Leistung, während sich die Datenanforderungen weiterentwickeln. 

Effiziente Datenverarbeitung

Datenplattformen fördern eine effiziente Datenverarbeitung durch Funktionen wie Datennormalisierung, -transformation und -analyse. Diese Effizienz führt zu schnelleren Erkenntnissen, besseren Entscheidungen und einer erhöhten Fähigkeit, wertvolle Informationen aus Rohdaten zu extrahieren.

Funktionsübergreifende Zusammenarbeit 

Datenplattformen bieten eine einheitliche Grundlage für den Zugriff auf und die Analyse von Daten. Dies wird durch die Förderung der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams und Abteilungen innerhalb des Unternehmens erreicht. Diese gemeinsame Umgebung fördert ein zentrales Verständnis der Unternehmensdaten und damit die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Analysten und den Stakeholdern des Unternehmens.

Datensicherheit und Data Governance

Robuste Datensicherheitsmaßnahmen sind Teil von Datenplattformen. Sie gewährleisten den Schutz sensibler Informationen, Zugriffskontrollen und Daten-Governance-Richtlinien. Dies ist für die Einhaltung von Vorschriften zum Schutz der Datenintegrität unerlässlich.

Echtzeit-Einblicke

Viele Datenplattformen unterstützen die Verarbeitung und Analyse von Daten in Echtzeit. So können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen und Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen treffen. Dies ist besonders wertvoll in sich verändernden Geschäftsumgebungen, in denen zeitnahe Entscheidungen von entscheidender Bedeutung sind.

Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

Datenplattformen sind für die Verarbeitung unterschiedlicher Datentypen und -quellen ausgelegt. Dies bietet Flexibilität bei der Anpassung an sich ändernde Datenformate und -strukturen. Anpassungsfähigkeit ist entscheidend für die effektive Bewältigung sich ständig weiterentwickelnder Geschäftsanforderungen und technologischer Landschaften.

Datengestützte Entscheidungsfindung

Das Ziel einer Datenplattform ist es, datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen. Unternehmen können fundierte Entscheidungen treffen, Trends erkennen und Chancen nutzen, indem sie die Tools und die Infrastruktur für die praktische Datenanalyse bereitstellen. Dies trägt zum Gesamterfolg des Unternehmens bei. 

Kosteneffizienz

Cloud-basierte Datenplattformen sind kosteneffizient, da sie ein Pay-as-you-go-Modell bieten. Das bedeutet, dass Unternehmen nur für die Ressourcen bezahlen, die sie tatsächlich nutzen. Dadurch vermeiden sie unnötige Kosten und optimieren ihre Ausgaben für Datenspeicherung und -verarbeitung.

Innovation und moderne Analysemethodik

Eine gut implementierte Datenplattform ermöglicht es Unternehmen, innovative Technologien zu erkunden. Zu diesen innovativen Technologien gehören Machine Learning und künstliche Intelligenz. Sie verfügen über fortschrittliche Analysefunktionen, die Vorhersagemodelle, Automatisierung und die Entdeckung wertvoller Muster innerhalb eines bestimmten Datensatzes ermöglichen.

Herausforderungen beim Aufbau einer Datenplattform

Der Aufbau einer Datenplattform kann eine gewaltige Aufgabe sein und bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Hier ist eine kurze Liste mit einigen Herausforderungen, die bei diesem Prozess auftreten können:

• Entscheidung über die Datenverarbeitung: Hier geht es darum, zu entscheiden, wo und wie Daten verarbeitet werden sollen, insbesondere in der Architektur der Datenplattform.
• Datenzentralisierung und -organisation: Die Einrichtung eines einheitlichen Repositorys kann bei unterschiedlichen Datentypen problematisch sein.
• Komplexe Architektur: Die Entwicklung einer stabilen Architektur für die Verwaltung umfangreicher Daten ist bei der Einrichtung einer Datenplattform eine Herausforderung.
• Integration der Plattform in bestehende Systeme: Dieser Prozess erfordert einen enormen Aufwand bei der Planung und Ausführung.
• Datensicherheit und Datenschutz: Die Notwendigkeit, Unternehmensinformationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen, stellt eine erhebliche Herausforderung für die Datensicherheit dar.
• Qualifikationslücke: Unternehmen müssen vor allem in ihr Personal investieren, um die Qualifikationslücke in den Bereichen Data Engineering, Data Science und Plattformadministration zu schließen.
• Skalierbarkeit: Dies umfasst die Notwendigkeit, neben den ständig wachsenden Datenmengen auch zukünftiges Wachstum zu berücksichtigen.
• Kostenmanagement: Der Ausgleich von Hardware-, Software- und Wartungskosten führt zu beispiellosen organisatorischen Ausgaben, die die finanziellen Reserven beeinträchtigen können.
• Daten-Governance: Daten-Governance-Richtlinien und -Praktiken sind nicht immer vorteilhaft für Technologieunternehmen, und die Anpassung der Datenplattform an diese Richtlinien ist für die Einhaltung der Vorschriften von entscheidender Bedeutung.

Anbieter & Lösungen

Nachdem Sie nun wissen, was Datenplattformen sind, ist es an der Zeit, sich eine Auswahl von Anbietern, deren geeignete Anwendungsfälle und ihren Umfang anzusehen.

Snowflake

Snowflake ist eine cloudbasierte Datenplattform, die eine skalierbare und vielseitige Lösung für die Speicherung und Analyse von Daten bietet. Unternehmen können mit Snowflake große Datenmengen speichern und analysieren. Dies macht es nützlich für Unternehmen, die flexible und effiziente Data-Warehouse-Lösungen in der Cloud benötigen. 

Microsoft Azure Synapse Analytics

Früher bekannt als Azure SQL Data Warehouse. Microsoft Azure Synapse Analytics ist eine cloudbasierte Datenplattform, die Data Warehousing und umfangreiche Datenanalyse integriert. Sie richtet sich an Unternehmen mit unterschiedlichen Datenanforderungen. Dies führt zu einer nahtlosen Datenintegration, Speicherung und Analysefunktionen und macht sie perfekt für Unternehmen, die eine umfassende Cloud-Datenlösung suchen. 

Apache Hadoop

Apache Hadoop ist eine Big-Data-Plattform für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze. Sie ist vorteilhaft für Unternehmen, die mit großen Mengen unstrukturierter Daten umgehen. Sie bietet ein Framework, das die effiziente Speicherung, Abfrage und Analyse verschiedener Datentypen über einen Cluster von Computern hinweg ermöglicht. 

Tableau

Tableau ist eine beliebte Plattform zur Datenvisualisierung. Sie ermöglicht es Benutzern, komplexe Datensätze in interaktive und verständliche Visualisierungen umzuwandeln. Sie wird auch zur Erstellung aufschlussreicher Dashboards und Berichte verwendet. Dies macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen, die aus ihren Daten durch benutzerfreundliche visuelle Darstellungen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen möchten. 

Auswahl der richtigen Datenplattform

Die Wahl der richtigen Datenplattform ist eine Entscheidung, die Unternehmen nicht auf die leichte Schulter nehmen dürfen. Der Grund dafür ist, dass jedes Unternehmen unterschiedliche Anforderungen an eine Datenplattform hat. Außerdem hängen solche kritischen Entscheidungen von einer Vielzahl von Faktoren ab, um sicherzustellen, dass die Plattform perfekt auf die Unternehmensziele abgestimmt ist. Daher werden größere Unternehmen wahrscheinlich maßgeschneiderte Datenplattformlösungen entwickeln.

Alternativ können sie in separate Tools investieren, die ihren gewünschten Funktionen entsprechen. Umgekehrt können kleine und mittlere Unternehmen sich für eine Full-Stack-Plattform entscheiden. Unabhängig davon, für welche Option sich ein Unternehmen entscheidet, müssen einige Funktionen berücksichtigt werden. In diesem Artikel empfehlen wir Produktkategorien mit Anwendungsbeispielen für die Datenplattformen.

Speicher

Der Speicher ist der Grundstein des Datenlebenszyklus. Die Kenntnis des Anwendungsfalls der Daten und der Art und Weise, wie Sie diese in Zukunft abrufen werden, ist der erste Schritt zur Auswahl der richtigen Speicherlösungen für Ihre Datenarchitektur.

Architekturen wie der Data Lake sind stark von den Objektspeichern der großen Cloud-Anbieter abhängig – es gibt zwar lokale Alternativen, diese sind jedoch nicht so weit verbreitet wie ihre cloudbasierten Pendants. 

Folgende Punkte sind zu berücksichtigen:

1. Ist es mit der für das Schreiben und Lesen erforderlichen Geschwindigkeit kompatibel?
2. Wird der Speicher einen Engpass für nachgelagerte Prozesse verursachen?
3. Wird es den erwarteten zukünftigen Umfang bewältigen können?
4. Können nachgelagerte Benutzer Daten gemäß den erforderlichen Service Level Agreements abrufen?
5. Erfassen Sie Metadaten über Schema-Entwicklungen, Datenflüsse und Datenherkunft?
6. Müssen Schemata durchgesetzt werden oder sollten sie flexibel sein?
7. Wie gehen Sie mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Datenhoheit um?
8. Verschlüsseln Sie ruhende Daten. 

Erfassung

Die Erfassung ist erforderlich, um die benötigten Daten zu sammeln – sie stellt den größten Engpass im Datenlebenszyklus dar, da Datenquellen in der Regel außerhalb der Kontrolle liegen.

Tools wie Fivetran oder Open-Source-Alternativen wie Airbyte haben die Datenerfassung revolutioniert, indem sie sofort einsatzbereite Konnektoren zu Hunderten von Datenquellen bereitstellen. 

Folgende Punkte sind zu berücksichtigen:

1. Wohin werden die Daten nach der Erfassung weitergeleitet?
2. Wie häufig wird auf die Daten zugegriffen?
3. Wie groß ist das typische Datenvolumen bei der Ankunft?
4. In welchem Format liegen die Daten vor und kann das Format von der nachgelagerten Speicherung und Transformation verarbeitet werden?
5. Ist eine Datenerfassung in Echtzeit (Streaming) erforderlich oder reicht eine Batch-Erfassung aus?
6. Werden die Daten vom Quellsystem übertragen oder aus dem Quellsystem abgerufen?
7. Verschlüsseln Sie Daten während der Übertragung. 

Transformation

Rohdaten müssen in etwas umgewandelt werden, das für nachgelagerte Anwendungsfälle nützlich ist – ohne eine ordnungsgemäße Transformation bleiben die Daten ungenutzt und schaffen keinen Mehrwert.

BigQuery und Snowflake haben sich als leistungsstärkste Analyse-Engine und Eckpfeiler moderner Dateninfrastrukturen etabliert.

Folgende Punkte sind zu berücksichtigen:

1. Was ist der Bestimmungsort der Daten nach der Erfassung?
2. Wie häufig wird auf die Daten zugegriffen?
3. Wie groß ist das typische Datenvolumen bei der Ankunft?
4. In welchem Format liegen die Daten vor und kann das Format von der nachgelagerten Speicherung und Transformation verarbeitet werden?
5. Ist eine Echtzeit-Datenaufnahme (Streaming) erforderlich oder reicht eine Batch-Aufnahme aus?
6. Werden die Daten vom Quellsystem übertragen oder aus dem Quellsystem abgerufen?
7. Verschlüsseln Sie Daten während der Übertragung

Bereitstellung

Die letzte Phase des Datenlebenszyklus besteht darin, den Wert der Daten zu erschließen – Daten haben einen Wert, wenn sie für praktische Zwecke genutzt werden. 

BI-Tools wie Tableau oder Qlik sind gut etabliert und bieten On-Premise-Lösungen – Tools für ML und Reverse ETL sind noch nicht so ausgereift wie die BI-Tools.

Folgende Punkte sind zu berücksichtigen:

1. Wer wird die transformierten und aggregierten Daten verwenden?
2. Müssen die Benutzer ihre Analysen selbst durchführen (Self-Service) oder reichen vordefinierte Berichte aus?
3. Sind die Daten auffindbar?
4. Wer sollte Zugriff auf die Daten haben?
5. Ist Multi-Tenancy erforderlich?
6. Werden Entscheidungen automatisch auf der Grundlage von Daten getroffen?
7. Verschlüsseln Sie Daten während der Übertragung.
8. Testen Sie die Daten so früh wie möglich.

Governance

Da Datenmengen und Datenquellen ständig zunehmen, ist Data Governance entscheidend, um Datenqualität, Nutzbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Während herkömmliche Monitoring- und Logging-Tools möglicherweise ausreichen, drängen viele neue Anbieter mit Schwerpunkt auf Datenanwendungsfällen auf den Markt – deren Lösungen müssen sich jedoch erst noch in der Praxis bewähren.

Folgende Punkte sind zu berücksichtigen:

1. Wie viele Datenquellen gibt es?
2. Wie viele Teams und Entwickler arbeiten mit den Datenquellen?

Orchestrierung

Je mehr Jobs ausgeführt werden, desto wichtiger wird ein Orchestrierungstool – ohne ein solches Tool wird die Verwaltung vieler Jobs unüberschaubar. 

Airflow bleibt das führende Orchestrierungstool, doch die Konkurrenz holt mit serverlosen Lösungen auf.

Folgende Punkte sind zu berücksichtigen:

1. Muss das System einzelne Jobs oder mehrere voneinander abhängige Jobs auslösen?
2. Voneinander abhängige Jobs erfordern möglicherweise ein ereignisgesteuertes Design. 

Fazit

Datenplattformen stellen heute eine unverzichtbare Grundlage für den effizienten Umgang mit Daten dar. Sie ermöglichen es Unternehmen, große und heterogene Datenmengen strukturiert zu erfassen, zu verarbeiten, zu analysieren und regelkonform bereitzustellen. Mit ihrer modularen Architektur und der Fähigkeit, sich an neue Anforderungen anzupassen, bilden sie das technologische Fundament für datengetriebene Prozesse und Innovationen. Dieser Beitrag hat die zentralen Bausteine und Funktionen moderner Datenplattformen skizziert und gezeigt, wie sie sich im Zuge wachsender technologischer und regulatorischer Anforderungen weiterentwickeln.