München, Starnberg, 14. Mai 2020 - Viele Big Data-Initiativen bringen nicht zwangsläufig bessere Ergebnisse; WhereScape zu den Vorteilen eines modernen Data Warehouse….
Zum Hintergrund: In der Praxis macht sich schon lange vielerorts Ernüchterung breit: Oft führen mehr Daten nicht zwangsläufig zu besseren Ergebnissen. Das Kernproblem für die IT ist in vielen Unternehmen das Fehlen einer grundlegenden Datenstrategie. Ohne diese ist es schwer zeitnah Wert aus Daten ziehen zu können. In der Realität sind Unternehmen jedoch mehr damit beschäftigt Probleme beim Datenmanagement zu lösen, als Lösungen zu präsentieren. Gesucht wird vielerorts eine passende Strategie, die die Verwaltung vereinfacht und dabei hilft einen Wert aus den vorhandenen und stetig neu hinzukommenden Daten ziehen zu können. Rob Mellor, EMEA VP und GM bei WhereScape, erläutert für Sie wie Organisationen eine aus seiner Sicht passende Strategie finden können, um ihree Datenverwaltung zu vereinfachen und gleichzeitig Werte daraus ziehen zu können. Sein Fazit: "Fundament einer erfolgreichen Datenstrategie muss ein modernes Data Warehouse sein. Bei der Modernisierung eines Data Warehouse kommen Unternehmen damit an einer der wichtigsten Aufgaben, der Automatisierung des Data Warehouse, nicht vorbei“.
Kern jeder Datenstrategie: Das Data-Warehouse
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Eine passende Datenstrategie muss an eine Organisation und ihre Zielsetzung angepasst sein. Wenn man schnell Ergebnisse benötigt, braucht man auch eine entsprechend schnelle und agile Strategie. Wenn es aber nur darum geht, so viele Daten wie möglich zu verarbeiten, benötigt man eine Strategie, die möglichst viel Verarbeitungsleistung bietet. Doch ganz egal, wofür man seine Daten benötigt und wie man seine Datenstrategie letzten Endes erstellt, jede moderne Organisation mit vielen Daten benötigt ein modernes Data-Warehousing.
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Das Data-Warehouse ist der universelle Ort, an dem Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen gesammelt werden – und der Ort, aus dem man im besten Fall die gewünschten Erkenntnisse erhält. Plant man also eine passende Datenstrategie, so ist das Data-Warehouse eines der wichtigsten Kernelemente. Ein weiterer wichtiger Bestandteil jeder modernen Datenstrategie sind Metadaten.
Verarbeitung von Metadaten wird immer wichtiger
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Metadaten sind Daten, die Informationen über "andere Daten" liefern. Metadaten haben verschiedene Zwecke. Sie helfen den Benutzern, relevante Informationen und Ressourcen zu finden und helfen der IT bei der Identifizierung und Archivierung ihrer Daten. Metadaten ermöglichen es, Daten anhand relevanter Kriterien zu finden. Mit ihnen lassen sich beispielsweise verschiedene Daten zusammenführen, ungleiche Daten unterscheiden oder Ortsangaben machen. Saubere Daten inklusive der passenden Metadaten machen es Organisationen einfacher einen Wert aus den Daten zu ziehen.
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Selbstredend muss ein modernes Data-Warehouse also nicht nur Daten aus vielen verschiedenen Kanälen und Quellen verarbeiten können, sondern auch die zugehörigen Metadaten. Dies betrifft auch verwandte Prozesse wie das Änderungsmanagement und die Systemdokumentation. Hat ein Unternehmen die Verwaltung der wichtigen Metadaten erfolgreich bewältigt, profitiert davon nicht nur das Unternehmensmanagement, sondern auch die immer wichtiger werdenden Entwickler. Diese arbeiten fortan deutlich produktiver mit aktuellen und sauberen Datensätzen, auf die sie sich verlassen können.
Automatisierung des Data Warehouse ist notwendig
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Bei immer mehr Daten und Datenquellen, ist die effektive Verwaltung des Data-Warehouse für viele IT-Abteilungen eine immer größer werdende Herausforderung. Doch wie auch in vielen anderen Bereichen des Rechenzentrums kann Automatisierung bei der Bewältigung dieser Herausforderung ein wichtiger Teil der Lösung sein. Denn das grundlegende Problem bei immer mehr Daten und komplexeren Prozessen ist, dass es einfach nicht mehr möglich ist die Dateninfrastruktur bei jeder neu hinzugefügten IT-Lösung oder Migration neu manuell zu verändern.
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Ein automatisiertes Data-Warehouse lässt sich hingegen relativ schnell und einfach verwalten – der Großteil der Prozesse ist ja automatisiert. Damit nimmt die Automatisierung eine große Last von den Schultern der IT und hat damit das Potenzial eine Big-Data-Strategie einfacher, billiger und konformer mit Vorschriften wie der DSGVO zu machen.
Modernisierung des Data Warehouse bedeutet zuerst: Automatisierung
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Im Zeitalter von Big Data hat sich vielerorts Ernüchterung breitgemacht: Es gibt immer mehr Daten, Datenquellen und höhere Anforderungen an die Qualität der Rohdaten und deren Erkenntnisse. In der Realität ist die IT mehr damit beschäftigt Probleme beim Datenmanagement zu lösen, als Lösungen zu präsentieren. Gesucht wird vielerorts eine passende Datenstrategie, die die Verwaltung vereinfacht und dabei hilft einen Wert aus all den vorhandenen Daten ziehen zu können.
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Teil einer erfolgreichen Datenstrategie muss als Fundament ein modernes Data Warehouse sein. Unternehmen, die an einer Datenstrategie arbeiten, kommen nicht um die Modernisierung ihres Data Warehouse herum. Und eine der wichtigsten Aufgaben bei dieser Modernisierung ist die Automatisierung des Data Warehouse.
Bildquelle: WhereScape
Erläuterung zur Grafik: Data-Warehouse-Automatisierung hilft IT-Teams, Data Warehouse -Automation-Software kombiniert die Verwendung von Metadaten, Data Warehouse Methoden, Mustererkennung und mehr, um Entwicklern zu helfen, Data Warehouse Designs und Codierung durch den Einsatz von Data Warehouse-Design-Tools und zeitsparenden Entwicklungsassistenten und -vorlagen automatisch zu generieren. Insofern bietet Automatisierung viel mehr als bisher, indem sie viel schneller, mit weniger Projektrisiko und niedrigeren Kosten liefert und verwaltet. Zudem entfallen wiederholte Design-, Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Betriebsaufgaben innerhalb des Data Warehouse Lebenszyklus.
Querverweise zum Thema:
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Unser Beitrag > Automatisierte Datenmaskierung sollte Teil einer erfolgreichen DataOps-Strategie sein
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Unser Beitrag > Hochverfügbarkeit im Data Warehouse - Welche Implementierung macht Sinn?
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Unser Beitrag > Cloud Data Warehouse-Trends und Best Practices für 2019
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Unser Beitrag > Storage- und Daten Management im Zusammenhang mit DevOps und Container Storage
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Unser Beitrag > Digitalisierung, IT Budgets & Technologien: Studie IT Trends 2020 von Capgemini liefert Antworten