Drei grundlegende Veränderungen in modernen Datenumgebungen


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Das hohe Tempo bei der Innovation in der Datenbankwelt führt dazu, dass IT-Führungskräfte die Strategien für ihre Datenumgebungen neu überdenken. Von Hadoop über NoSQL zu Datenbeständen in der Cloud – die Erwartungen an IT-Abteilungen, bei Technologien und Strategien immer auf dem neuesten Stand zu sein, waren noch nie so hoch wie heute. Doch während viele CIOs und IT Directors daran arbeiten, neue Technologien in ihrer Organisation zu integrieren, übersehen sie leider einen großen Fallstrick: Sie unterschätzen die Rolle von Self-Service-Analytics bei der Gestaltung der modernen Datenumgebung.

In diesem Paper wird auf drei grundlegende Veränderungen in modernen Datenumgebungen eingegangen, die IT-Führungskräfte rund um den Globus als ausschlaggebend für die Fähigkeit ihres Unternehmens ansehen, wirklich datengesteuert zu arbeiten.

Folgende Themen werden hier erörtert:

  • Das Aufkommen von Hadoop und NoSQL und deren Bedeutung für das herkömmliche Enterprise Data Warehouse
  • Überblick über die Bewertung von Cloud-Datenbeständen
  • Akzeptanz von Self-Service-Analytics als Teil der Datenplattformstrategie

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Das Problem hat sich nicht geändert. Es ist nur komplizierter geworden.

Zuverlässige Daten für fundierte Entscheidungen in Unternehmen bereitstellen – diese Aufgabe hat sich seit Jahrzehnten nicht grundlegend geändert. Trotz der massiven technologischen Fortschritte und neuer taktischer Herangehensweisen verfolgen IT-Organisationen heute weiterhin dasselbe Ziel: Daten ab dem Moment ihrer Erstellung weiterzuleiten und den Entscheidungsträgern zum Zeitpunkt des Bedarfs verfügbar und verständlich zu machen.

Zwar ist das Ziel gleich geblieben, doch heute haben sich die Hürden für die erfolgreiche Erstellung und Verwaltung einer einzigen zuverlässigen Datenquelle für Analysen im Unternehmen exponentiell vervielfacht.

Das größte Hindernis in modernen Datenumgebungen stellen dabei in den letzten Jahren neue Datenquellen dar, die nie dagewesene Datenmengen mit oftmals geringfügiger (oder gar keiner) Strukturierung ausgeben. Von Clickstreams, Serverprotokollen und Quellen aus sozialen Medien bis hin zu Geräte- und Sensordaten – der Ansturm von Daten aus solchen Kanälen kann buchstäblich überwältigend sein. Aus wirtschaftlicher und leistungsbezogener Sicht können herkömmliche Enterprise Data Warehouses (EDWs) diese Flutwelle aus Daten einfach nicht eindämmen.

Dies hat zu einem kompletten Umdenken in Bezug auf die Datenerfassung und Analysestrategien geführt und eine neue Generation von Datenspeicherlösungen auf den Plan gerufen, bei denen die schemalose Erfassung, Skalierbarkeit der Hardware und die Verlagerung der Rechenleistung in die Nähe (wenn nicht sogar integriert in) die Datenspeicher selbst im Vordergrund stehen.

Im Vergleich mit relationalen Datenbanken sind diese neueren, nicht relationalen Lösungen noch relativ jung. Sie haben in den letzten Jahren jedoch deutlich an Boden gewonnen und sich rasch weiterentwickelt, um mittlerweile einige der größten und komplexesten Unternehmen der Welt zu unterstützen. Auch wenn damit vorrangig eine Ergänzung der vorhandenen EWD-Infrastrukturen beabsichtigt war, müssen die IT-Abteilungen dennoch ein viel komplexeres Daten-Ökosystem verwalten.

Eine weitere Hürde im Rahmen der Anstrengungen von IT-Abteilungen, eine intakte Datenumgebung zu bewahren, ist die Verfügbarkeit von Daten aus Cloud-Anwendungen. Viele Organisationen nutzen Cloud-Lösungen wie Google Analytics, Salesforce, Netsuite, Zendesk und andere als Kernbestandteil ihrer Infrastruktur. Die generierten Daten haben eine kritische Bedeutung für das Berichtswesen im Unternehmen. Eine Grundanforderung der IT ist, Daten aus diesen Cloud-Lösungen zu integrieren und für das Unternehmen zugänglich zu machen.

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