Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der RedaktionSie möchten ein Data Warehouse in Ihrem Unternehmen einführen, schrecken aber vor den hohen Investitionskosten zurück? Dann ist Data Warehouse as a Service (DWaaS) die Lösung. Wir beleuchten das Datenmanagement, die Architektur, die wichtigsten Vorteile und die notwendigen Migrationsschritte.
Mit dem Wachstum Ihres Unternehmens wächst auch Ihr Datenbestand – CRM, ERP, POS, SCM, und das in verschiedenen Bereichen, was die Auswertung erschwert. Kommt Ihnen das bekannt vor? Genau so ergeht es vielen Organisationen, die mit Datensilos kämpfen. Unaufbereitete Daten, die sich nicht für Analysen eignen, sind über Abteilungen, Systeme und Anwendungen verstreut. Das beeinträchtigt nicht nur die Genauigkeit Ihrer Entscheidungen, sondern erschwert auch die Zusammenarbeit zwischen den Teams.
31 % der Unternehmen möchten ihre Investitionen in Analytik schnell erhöhen können, um mehr Benutzer und mehr Daten bewältigen zu können.
Hier kommt das Data Warehousing ins Spiel. Es fungiert als Komplettlösung, indem es Daten in einem zentralen Repository sammelt und sie so transformiert, dass alles übersichtlich und analysebereit ist.
Klingt gut. Aber es gibt einen Haken…
Der Aufbau und die Instandhaltung dieser lokalen Data Warehouses können sehr kostspielig sein und erfordern erhebliche Investitionen in Infrastruktur, Fachwissen und laufendes Management.
Und was ist dann die Lösung?
Antwort- Data Warehousing as a Service (DWaaS).
Stellen Sie sich DWaaS als Data Warehouse in der Cloud vor. Sie profitieren weiterhin von allen Vorteilen eines Data Warehouse, ohne in physische Infrastruktur investieren zu müssen. Und das ohne Kompromisse bei den Funktionen – automatisierte Skalierung, Hochgeschwindigkeitsabfragen und reduzierter Wartungsaufwand – sodass Sie sich auf Ihre Strategie statt auf die Infrastruktur konzentrieren können.
Das „As-a-Service“-Modell konzentriert sich auf die Bereitstellung verschiedener Dienstleistungen für Kunden über das Internet. Salesforce ist ein bekanntes Beispiel für einen solchen Dienst. Neben diesen Dienstleistungen profitieren Kunden von niedrigen Kosten und Skalierbarkeit. Dieses Modell umfasst SaaS, PaaS und IaaS und hat sich zu einem Mittel entwickelt, um Technologien durch Digitalisierung, Analytik und Automatisierung zu ermöglichen.
Ein Data Warehouse ist ein Datenspeicher, der bei Bedarf für Analysen und fundierte Entscheidungen genutzt werden kann. Die steigende Nachfrage nach Echtzeitdaten mit hohem Volumen, hoher Aktualisierungsgeschwindigkeit und hoher Datenqualität ist einer der Hauptgründe für den rasanten Aufstieg von DWaaS (Data Warehouse as a Service).
DWaaS bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Ihre Datenmanagement-Kompetenz.
1. Datenzugänglichkeit für Geschäftsanwender
Die Datentransparenz wird durch Ressourcenpooling erreicht, indem Speicherplatz, Netzwerke und Rechenleistung in Cloud-Data-Warehouses gemeinsam genutzt werden. Dadurch können Data Marts für neue Nutzer bereitgestellt werden, ohne dass Speicherplatz oder Rechenleistung eingeschränkt werden. Zudem können Stakeholder von verschiedenen Standorten aus Ad-hoc-Abfragen auf demselben Datensatz durchführen.
2. Verbesserte Leistung und Geschwindigkeit
Die stetig wachsende Datenmenge aus zahlreichen Quellen erfordert eine effektive Datenmanagementlösung. Dies hat zur Entstehung von DWaaS geführt, einem Cloud-basierten Data-Warehouse-Service, der die Gesamtleistung, Effizienz und Geschwindigkeit der Datenanalyse und -verarbeitung in Unternehmen verbessert. Typischerweise nutzen Cloud-basierte Data Warehouses verschiedene Server, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen. Darüber hinaus lassen sie sich nahtlos in neue Datenquellen integrieren.
3. Hohe Datenspeicherkapazität
Früher mussten IT-Teams riesige Speicherkapazitäten anschaffen, die sie ein Vermögen kosteten. Mit einem Cloud-Data-Warehouse können sie die Speicherkapazität hingegen flexibel an ihren aktuellen Bedarf anpassen. Unternehmen können die Kapazität jederzeit problemlos und kostengünstig erweitern. Darüber hinaus bietet es Agilität und Flexibilität, sodass Firmen Änderungen schnell implementieren können, ohne die Unternehmensarchitektur oder das Budget zu beeinträchtigen.
4. Schnelle Wiederherstellung nach Katastrophen
Herkömmliche Wiederherstellungsmethoden sind viel zu teuer und bieten zu wenige Sicherheitsvorkehrungen, während Cloud-Data-Warehouses umfassende Backup-Sicherheit gewährleisten. Ein weiterer Vorteil: Es benötigt keine zusätzliche Hardware, da die Datenredundanz standardmäßig unterstützt wird. Prozesse werden automatisch in Echtzeit protokolliert und gespeichert. Ein Data-Warehouse speichert die Daten auf verschiedenen Knoten, sodass die Duplikate jederzeit problemlos zugänglich sind. DWaaS-Anbieter stellen spezialisierte Netzwerke bereit, um die Backup-Sicherheit weiter zu verbessern.
5. Gemeinsame Kosten des Eigentums
Im Gegensatz zu den hohen Kosten von On-Premise-Data-Warehouses sind Cloud-Data-Warehouses wirtschaftlich, was ihre große Beliebtheit erklärt. Wartung, teure Hardware und kontinuierliche Updates entfallen, da der Serviceanbieter alles übernimmt. Das Management kann lediglich den benötigten Speicherplatz und die Rechenleistung erwerben, die bei Bedarf erweitert werden können. Zudem benötigt DWaaS weder Netzwerkinfrastruktur noch Serverräume.
Betrachten wir nun die Architektur, durch die sie in Ihr System integriert werden.
Quelle:Die grundlegenden Komponenten von Data Warehouse und DWaaS sind ähnlich.
1. Datenquelle
Dies sind die internen und externen Quellen, aus denen Daten stammen können.
- Operative Datenbanken:Das Repository für den täglichen Betrieb, wie CRM- oder ERP-Systeme.
- Flache Dateien:Einfache Dateien wie Textdokumente, CSV-Dateien oder Excel-Tabellen, die strukturierte oder halbstrukturierte Daten enthalten.
- Externe APIs:Drittanbieterdienste, wie beispielsweise Social-Media-Feeds oder Marktdaten, die zusätzliche Einblicke ermöglichen.
- Data Lakes:Riesige Speichermedien, die Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format speichern, bereit für spätere, tiefergehende Analysen.
2. Bereitstellungsbereich
Werden die gesammelten Daten direkt gespeichert? Antwort: Nein. Der Staging-Bereich fungiert als Vermittler zwischen Datenspeicherung und Datenerfassung. Nach der Datenerfassung werden die Daten bereinigt und aufbereitet, bevor sie endgültig in den Hauptspeicher übertragen werden. Hierfür nutzt der Staging-Bereich den ETL- (Extrahieren, Transformieren, Laden) oder ELT-Prozess (Extrahieren, Laden, Transformieren).
Hauptfunktionen-
- Datenbereinigung:Behebung von Fehlern und Inkonsistenzen
- Datentransformation:Datenstrukturierung in einem analysebereiten Format.
- Integration:Erstellung eines konsistenten Datensatzes durch Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.
Erfahren Sie mehr über die komplexen Details der Datenintegration und wie diese zur Erzielung von Datensynergien genutzt werden kann!
3. Speicherschicht
Nach der Bereinigung und Transformation der Daten werden diese in der Speicherschicht – einer strukturierten Umgebung innerhalb des Data Warehouse – gespeichert. Hier findet die eigentliche Datenanalyse statt, da die Schicht als Datenbank für detaillierte Abfragen und Berichte dient.
Hauptkomponenten-
- Data-Warehouse-Datenbank:Der zentrale Knotenpunkt, an dem historische und aktuelle Daten mithilfe von Schemata wie Stern- oder Schneeflockenmuster organisiert werden.
- Data Marts:Maßgeschneiderte Mini-Lagerhallen, die für bestimmte Geschäftsbereiche oder Abteilungen geschaffen werden, um deren individuellen Bedürfnissen gerecht zu werden.
4. Präsentationsschicht
Die Präsentationsschicht ist die benutzerfreundliche Schnittstelle zum Data Warehouse. Sie dient Analysten, Managern und Entscheidungsträgern als Zugang zu den Daten, um mithilfe intuitiver Tools Analysen durchzuführen und Berichte zu erstellen.
Hauptkomponenten-
- Business Intelligence (BI)-Tools:Dabei handelt es sich um Anwendungen wie Tableau oder Power BI, die dabei helfen, Daten auf verständliche Weise zu visualisieren und zu analysieren.
- Berichtswerkzeuge:Systeme, die so konzipiert sind, dass sie standardisierte Berichte auf Basis vordefinierter Metriken und KPIs erstellen und so sicherstellen, dass alle auf dem gleichen Stand sind.
Nachdem wir nun die verschiedenen Vorteile von DWaaS kennengelernt haben, ist der erste entscheidende Schritt auf Ihrem Migrationsweg die Wahl der Discovery-Phase. Dies ist ein wichtiger vorbereitender Schritt in jedem Softwareentwicklungsprojekt, und DWaaS bildet da keine Ausnahme. Die Durchführung dieses Workshops hilft den Beteiligten, ihre Vision zu konkretisieren und sicherzustellen, dass alle ihre Geschäftsanforderungen präzise erfasst werden. Dies führt zu einem effektiveren und effizienteren Entwicklungsprozess.
Nachfolgend finden Sie die schrittweise Vorgehensweise für unseren Entdeckungsworkshop:
1. Geschäftsanalyse
In dieser Phase stellen wir sicher, dass wir mit den relevanten Geschäftspartnern in Kontakt treten, um deren aktuelle Datenlandschaft, Herausforderungen und weitere relevante Aspekte zu verstehen. Dieser Schritt umfasst die Identifizierung von Hindernissen, Anwendungsfällen, benötigten Funktionen usw.
Lesen Sie mehr über Cloud-Lager.
2. Empfehlungen
In dieser Überprüfungsphase evaluieren wir Ihre bestehenden Daten- und Analysepraktiken. Mit Ihren organisatorischen Prozessen und Ihrer Infrastruktur in Bezug auf Datenspeicherung, -integration und -nutzung können Sie eine reibungslosere Zuordnung von Quell- zu Zieldaten erwarten.
3. Ist-Analyse
Hier entwickeln wir die Roadmap und erstellen einen detaillierten Plan, der auf Ihre Unternehmensziele, Ressourcen und Zeitvorgaben abgestimmt ist. Es ist unerlässlich, KPIs, Berechnungsmethoden und Visualisierungstechniken zu definieren sowie eine logische Architektur für die Migration zu entwickeln.
4. Ergebnis
Unser Discovery-Workshop stellt die Abstimmung zwischen allen Beteiligten sicher und begegnet den Herausforderungen der Migration mit einem strukturierten, geschäftsorientierten Ansatz. Er liefert einen klaren Aktionsplan und maßgeschneiderte Lösungen für den Übergang zu einem Cloud-basierten Data Warehouse und ermöglicht so Echtzeit-Einblicke, verbesserte Datenzugänglichkeit und skalierbare Analysefunktionen.
Mit der zunehmenden Bedeutung datengestützter Entscheidungsfindung ist der DWaaS-Markt deutlich gewachsen. Schätzungen zufolge wird der DWaaS-Markt bis 2033 ein Volumen von über 41 Milliarden US-Dollar erreichen.
Dieses Wachstum ist auf Innovationen in der Cloud-Technologie zurückzuführen. Beispielsweise macht die Möglichkeit, Analysetools direkt in der Cloud zu nutzen, ohne sich um die Verwaltung lokaler Infrastruktur kümmern zu müssen, den Wechsel in die Cloud äußerst attraktiv. Da künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in DWaaS-Plattformen integriert werden, wird erwartet, dass die Datenverarbeitungskapazitäten weiter verbessert und zusätzliche Zeit eingespart werden. Unsere Expertise deutet darauf hin, dass der Trend hin zu Multi-Cloud- und Hybrid-Bereitstellungen fortschreiten wird. Diese bieten nicht nur mehr Flexibilität, sondern auch die notwendige Kontrolle über Daten und Ressourcen.
Um mehr über DWaaS zu erfahren, können Sie sich an unserenExperten für Cloud-Data-WarehouseDie