Data Stack

Wie sieht ein Data Stack im Jahr 2023 aus?

Juli 9, 2023
Juli 9, 2023
09 Juli 2023

Unternehmen suchen nach schnelleren und kostengünstigeren Möglichkeiten, um ihre Daten zu verwalten. Cloud-Data-Warehouses mit massiv paralleler Datenverarbeitung und SQL haben die Datenverarbeitung revolutioniert. Betreten Sie eine neue Ära mit dem Modern Data Stack (MDS), einer Suite von benutzerfreundlichen, skalierbaren und kosteneffizienten cloud-nativen Tools, die das Datenmanagement und die Datenanalyse verändern.

Die Welt der digitalen Daten explodiert! Im Jahr 2010 wurden jährlich 1,2 Zettabyte an Daten generiert. Wenn man den Prognosen von Datenexperten und -beobachtern Glauben schenkt, wurde im Jahr 2020 die Marke von 64 Zettabyte an generierten Daten überschritten, und bis 2035 soll die kaum vorstellbare Schwelle von 2.142 Zettabyte überschritten werden. Dieses exponentielle Wachstum hat einen großen Einfluss auf die technischen Mittel, mit denen sich Unternehmen ausstatten müssen, um den gesamten Datenschatz bewahren zu können.

Vor diesem Hintergrund müssen die Umrisse des Data Stack neu definiert werden. Ein Data Stack ist eine Sammlung von Tools, Technologien und Plattformen, die zur Verwaltung und Analyse von Daten in einem Unternehmen verwendet werden. Ein solcher Data Stack besteht in der Regel aus verschiedenen funktionalen Schichten, die alle Aspekte eines Datenprojekts abdecken, wie z. B. das Sammeln, Speichern, Verarbeiten, Analysieren und Visualisieren von Daten.

Ein typischer Data Stack kann Elemente wie relationale oder NoSQL-Datenbanken, Werkzeuge zur Datentransformation und -bereinigung, Frameworks für maschinelles Lernen, Lösungen für die Integration und Verwaltung von Datenströmen sowie Werkzeuge zur Datenvisualisierung umfassen. Die Auswahl an Tools hängt vor allem von den spezifischen Bedürfnissen des Unternehmens und seinen Datenzielen ab. Wenn die Datenmenge explodiert, muss der Data Stack dem Modern Data Stack weichen.

Modern Data Stack und Legacy Data Stack: Was sind die Unterschiede?

 

Der größte Unterschied zwischen einem Modern Data Stack und einem Legacy Data Stack besteht in den Technologien und Ansätzen, die zur Verwaltung und Analyse von Daten verwendet werden.

Ein Legacy Data Stack nutzt eine Reihe älterer und traditioneller Technologien und Tools, die oft auf proprietären Lösungen und monolithischen Architekturen basieren. Diese Systeme sind häufig teuer in der Wartung, schwer zu skalieren und bieten nur eingeschränkte moderne Analysemöglichkeiten. Sie bieten meist auch weniger Flexibilität, wenn es um die Integration neuer Datenquellen oder die Arbeit mit großen Datenmengen geht.

Ein Modern Data Stack hingegen verfolgt einen agileren Ansatz und basiert auf moderneren Technologien. Es nutzt Open-Source-Lösungen, Cloud-Technologien und serviceorientierte Architektur (SOA), um mehr Flexibilität, Skalierbarkeit und Agilität zu bieten. Außerdem nutzt ein Modern Data Stack häufig Tools wie Cloud Data Warehouses, Data Lakes, automatisierte Datenpipelines, Self-Service-Analyseplattformen und interaktive Visualisierungen sowie Data Discovery-Plattformen, um die Nutzung von Daten in Ihrem Unternehmen immer weiter voranzutreiben.

Welche Versprechen hält ein Modern Data Stack im Jahr 2023?

 

Im Jahr 2023 ist ein Data Stack in erster Linie eine Perspektive für mehr Agilität im Unternehmen. Denn er trägt dazu bei, dass Datenströme, Transformationen und Analysen schnell und flexibel eingerichtet werden können. Er erleichtert das Hinzufügen und Bearbeiten von Datenquellen sowie die Anpassung an veränderte Geschäftsanforderungen. Ein Modern Data Stack ist außerdem skalierbar. Die Vorteile der Cloud-Technologie machen es möglich, exponentiell wachsende Datenmengen ohne große Investitionen in die Infrastruktur zu bewältigen.

Diese native Skalierbarkeit spiegelt sich in einem weiteren Versprechen wider: der nahtlosen Integration verschiedener Datenquellen, seien sie strukturiert oder unstrukturiert, unternehmensintern oder -extern.

Dank Self-Service-Analyseplattformen und interaktiven Visualisierungen ermöglicht ein Modern Data Stack, dass mehr Menschen von den Daten profitieren können, auch ohne detaillierte technische Kenntnisse. Schließlich ermöglicht ein Modern Data Stack die Automatisierung von Aufgaben der Datensammlung, -transformation und -verwaltung, wodurch der manuelle Aufwand verringert und die operative Effizienz gesteigert wird.

Aus welchen Bausteine besteht ein Modern Data Stack?

 

Wenn Sie einen Modern Data Stack für Ihr Unternehmen in Erwägung ziehen, müssen Sie eine Reihe grundlegender Funktionsbausteine zusammenführen.

Der erste betrifft die Datenquellen: diese können entweder unternehmensintern (transaktionelle Datenbanken, Dateien, Business-Anwendungen, Tools zur Verkaufsnachverfolgung, Sensordaten usw.) oder extern sein, wie z. B. öffentliche APIs, Daten aus sozialen Netzwerken, Marktdaten usw. Diese Datenquellen müssen dann sorgfältig identifiziert und in den Modern Data Stack integriert werden, um eine vollständige Abdeckung der Analyseanforderungen der relevanten Daten des Unternehmens zu gewährleisten.

Die Datenspeicherung ist ein weiteres zentrales Element im Modern Data Stack. Die Speicheroptionen können Cloud-Data-Warehouses, Data Lakes, relationale oder NoSQL-Datenbanken, verteilte Dateisysteme usw. umfassen. Das Ziel ist eine skalierbare, leistungsfähige und sichere Datensicherung. Um die Umwandlung der Daten zu gewährleisten, muss Ihr Modern Data Stack einen Baustein zur Bereinigung, Vorbereitung und Umwandlung der Rohdaten in ein strukturiertes, für die Analyse geeignetes Format enthalten.

Die anschließende Datenanalyse kann Techniken wie maschinelles Lernen, statistische Analysen, SQL-Abfragen, interaktive Dashboards, Datenvisualisierungen usw. umfassen. Ziel ist es, aus den vorhandenen Daten nutzbare Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen.

Schließlich ist die Überwachung der Daten und der Leistung des Modern Data Stack von entscheidender Bedeutung, um einen optimalen Betrieb zu gewährleisten, und gehört eindeutig zu den Bemühungen im Bereich der Data Governance.

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