Umgang mit großen Daten
Da Unternehmen zunehmend datengesteuert sind, benötigen sie eine aktualisierte Lösung zur Erfassung und Verarbeitung riesiger Datenmengen aus immer mehr Quellen, darunter Unternehmenssysteme, soziale Medien und IoT-Geräte.
Data Warehouse-Modernisierung: Ein Leitfaden
6. Juli 2023
Die Modernisierung von Data Warehouses (DWH) beinhaltet ein architektonisches Überdenken traditioneller, typischerweise vor Ort betriebener Data Warehouses. Sie befasst sich mit den Herausforderungen und Anforderungen der modernen Datenverwaltung und -analyse, einschließlich Skalierbarkeit, Informationssilos, Verarbeitungslasten und Kosteneffizienz.
Um Ihren Modernisierungsprozess zu rationalisieren, sollten Sie sich auf das ganzheitliche Fachwissen und die Data-Warehousing-Services von Itransition verlassen.
Die Rolle der Data-Warehouse-Modernisierung
Untersuchungen von BARC und TDWI zeigen die häufigsten Gründe, Ansätze und Ergebnisse der Data-Warehouse-Modernisierung auf.
der Organisationen streben eine größere Kapazität zur Skalierung von Daten, Nutzern und Analysen an
TDWI
der Befragten wählen DWH-Automatisierung als wichtigsten Modernisierungsansatz
BARC
der Unternehmen, die ihre Lösung modernisieren, erreichen eine breitere Nutzung des Data Warehouse
BARC
Die 10 wichtigsten Aspekte der Modernisierung von Data Warehouses
Bevor wir uns mit spezifischen Anwendungsfällen und Strategien befassen, wollen wir kurz die allgemeinen Eckpfeiler des DWH-Modernisierungsprozesses betrachten.
Fähigkeit, jede Art von Daten zu verarbeiten
einschließlich strukturierter (z. B. Finanztransaktionen), halbstrukturierter (E-Mails) oder unstrukturierter (Bilder).
Datenverarbeitung in Echtzeit
um aus kontinuierlichen Datenströmen verwertbare Geschäftseinblicke zu gewinnen und operative Business Intelligence zu ermöglichen.
Kompatibilität mit den wichtigsten Datenverarbeitungssystemen
auf dem Markt erhältlich, darunter Spark, Flink, Hadoop, Samza und Storm.
Abhängigkeit von Cloud-Technologien
um von verbesserter Skalierbarkeit, Verarbeitungsleistung, schnellerer Bereitstellung und verwalteter Infrastruktur und Sicherheit zu profitieren.
Unterstützung für verschiedene Bereitstellungsmodelle
einschließlich On-Premises, Multi-Cloud oder Hybrid-Cloud sowie Interoperabilität zwischen verschiedenen Cloud-Umgebungen.
Selbstbedienungsabfragen
um den Zugang zu Daten für Benutzer mit unterschiedlichen Rollen und Bedürfnissen zu erleichtern, darunter Datenwissenschaftler, Datenanalysten und Berichterstatter.
Integration von Daten
zwischen dem Data Warehouse und anderen Datenverwaltungsplattformen, um ein einheitliches Ökosystem zu schaffen und Informationssilos oder Inkonsistenzen zu minimieren.
Automatisierung von zahlreichen Aufgaben
wie Dateneingabe, -umwandlung und -verwaltung, um Analysen zu beschleunigen und die Genauigkeit zu verbessern.
Einführung von KI und Algorithmen des maschinellen Lernens (ML)
für automatisierte Datenintegration, -bereinigung und -stromverarbeitung.
Schwerpunkt auf Einhaltung der Vorschriften
durch die Implementierung von Cybersicherheitsfunktionen und Data-Governance-Richtlinien, die sicherstellen, dass die Unternehmensdaten ordnungsgemäß gespeichert und gemeinsam genutzt werden.
Anpassung an neue Analysetrends
Neue Tools und Techniken (Data Mining, Graphenabfragen, NoSQL, Datenvirtualisierung usw.) sind entstanden, um die Diversifizierung der Datentypen und -formate zu bewältigen, so dass die Unternehmen gezwungen sind, ihre Data Warehouses zu modernisieren.
Bedarf an Echtzeit-Einblicken
Angesichts sich ständig weiterentwickelnder Geschäftstrends und schnellerer Innovationszyklen benötigen Unternehmen geeignete operative Analysetools für die Aufnahme und Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit.
Überarbeitung einer alten Architektur
Da sich die Technologie weiterentwickelt, kann es vorkommen, dass das Design und die Architektur eines alten Data Warehouse nicht mehr mit dem umgebenden Technologie-Ökosystem übereinstimmen und eine umfassende Überarbeitung oder Neuplattformierung erforderlich ist.
Hohes Geschäftsrisiko
Ein Unternehmen kann ein neues Data Warehouse einführen, um von fortschrittlicheren Predictive-Analytics-Funktionen zu profitieren, die Prognosen zu bevorstehenden Ereignissen und Einblicke in zukünftige Geschäftsergebnisse oder Herausforderungen liefern.
Streben nach Demokratisierung der Daten
Um die Datenbestände Ihres Unternehmens zu demokratisieren, können Sie eine neue Data-Warehousing-Architektur implementieren, die einen Self-Service-Datenzugriff und -Analysen für einen wachsenden Benutzerstamm ermöglicht.
Probleme mit Datensilos
Viele Unternehmen leiden unter fragmentierten Datenbeständen, die auf lokale und Cloud-basierte Repositories verteilt sind, und benötigen eine moderne, einheitliche Datendrehscheibe, um Informationen effizienter zu integrieren und zu konsolidieren.
Strenge gesetzliche Anforderungen
Viele Unternehmen müssen bestimmte Branchenvorschriften und -standards wie GDPR, HIPAA oder PCI-DSS einhalten und benötigen daher eine konformere Data-Warehouse-Infrastruktur.
Cyber-Bedrohungen
Die wachsende Zahl von Datenquellen und die Integration mit externen Systemen kann neue Schwachstellen mit sich bringen, die durch die Implementierung eines modernen Data Warehouse mit umfassenderen Cybersicherheitsfunktionen behoben werden können.
Ausrichtung auf Unternehmensziele
Laut TDWI sind die wichtigsten Katalysatoren für eine Data-Warehouse-Modernisierung eher geschäftsbezogen als technisch, einschließlich Kostensenkungen, Wettbewerbsdruck und Sicherheitsfragen.
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Wichtige Strategien zur Modernisierung von Datenlagern
Je nach den Prioritäten und Anforderungen Ihres Unternehmens gibt es verschiedene Möglichkeiten, die Modernisierung des Data Warehouse anzugehen.
Automatisierung von Datenlagern
Diese Strategie zielt darauf ab, jede Phase des Data-Warehouse-Lebenszyklus zu automatisieren, um manuelle Aufgaben zu minimieren und die ständig wachsenden Datenmengen und analytischen Arbeitslasten besser zu bewältigen. Zu den automatisierten Prozessen gehören beispielsweise ETL-Pipelines (die Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, umwandeln und konsolidieren und schließlich in das DWH laden) und SQL-Code-Generierung für schnellere Abfragen.
Alle großen Data-Warehousing-Plattformen bieten derzeit ein umfassendes Angebot an Automatisierungslösungen, die Sie bei der Modernisierung Ihres Systems unterstützen.
- Azure Datenfabrik
- Azure-Synapse
- Microsoft SSIS
- Microsoft SQL-Server
- AWS-Kleber
- AWS-Schrittfunktionen
- Intelligente Datenverwaltungs-Cloud von Informatica
- Das autonome Data Warehouse von Oracle
Scheme title: Automated ETL workflow through AWS solutions
Data source: aws.amazon.com — Orchestrate an ETL process using AWS Step Functions for Amazon Redshift
Cloud Data Warehousing
Um besser mit sich entwickelnden Betriebsszenarien und schnelleren Innovationszyklen umgehen zu können, haben sich mehrere Unternehmen aufgrund der Flexibilität dieses Modells dafür entschieden, ihre Data Warehouses in die Cloud zu verlagern. Die Speicher- und Verarbeitungskapazität von Cloud-basierten Lösungen kann ohne den Kauf neuer Hardware nach oben oder unten skaliert werden. Außerdem lassen sich Cloud-basierte Architekturen problemlos mit anderen Cloud-Anwendungen verbinden, was die Datenintegration erleichtert.
Cloud-Data-Warehousing kann auch komplexere Bereitstellungsmodelle wie Multi-Cloud und Hybrid-Cloud mit sich bringen.
Multi-cloud
umfasst die Verteilung von Anwendungen und Cloud-Assets auf mehrere Cloud-Dienste verschiedener Anbieter, um die Kosten zu optimieren, von einer größeren Auswahl an Funktionen zu profitieren oder die lokalen Gesetze zur Datenverwaltung einzuhalten.
Hybride Wolke
kombiniert lokale und Cloud-Ressourcen oder öffentliche und private Cloud-Umgebungen, um Rechenressourcen nach Bedarf zu skalieren und das Beste aus beiden Welten in Bezug auf Anwendungen und Data-Warehousing-Funktionen zu erhalten.
Scheme title: Hybrid cloud data warehouse architecture
Data source: smartbridge.com — The Path Towards Modern Cloud Data Warehousing with Snowflake resources.enterprisetalk.com — The Definitive Guide to Data Warehouse Modernization
Betriebliche Data Warehouses
Im Gegensatz zu traditionellen Data Warehouses, die für historische Analysen optimiert sind, unterstützt diese Art von DWH Echtzeit-Analysen und -Berichte und ermöglicht operative business intelligence.
Ein operatives Data Warehouse verfügt in der Regel über intuitive Self-Service-Abfragefunktionalitäten, die es auch nicht-technischen Mitarbeitern ermöglichen, auf aktuelle Informationen zuzugreifen. Ausgestattet mit speziellen Funktionen oder integriert mit Monitoring-Tools kann es kontinuierliche Datenströme aufnehmen und analysieren.
- Azure Stream Analytics für Synapse
- Amazon Kinesis für Redshift
- Datenstrom von BigQuery
Integration in einen Datensee
Data Warehouses verfügen über umfangreiche Funktionen zur Datenabfrage, doch für bestimmte Analyseszenarien ist zusätzlicher Speicherplatz erforderlich, um große Mengen an Rohdaten für die künftige Verwendung aufzubewahren. Hierfür eignen sich Data Lakes, bei denen es sich um Repositories mit hoher Kapazität handelt, die Daten in jedem beliebigen Format aufnehmen können. Um die Vorteile beider Lösungen zu kombinieren, können Data Warehouses und Data Lakes nach verschiedenen architektonischen Konzepten integriert werden.
- Data Warehousing außerhalb des Data Lake: Eingehende Daten landen im Data Lake und werden dann per ETL in das DWH übertragen.
- Data Warehousing innerhalb des Data Lake: Das DWH ist eine Teilmenge des Data Lake, aus dem es Rohdaten und teilweise veredelte Daten bezieht.
- Data Warehousing vor dem Data Lake: Das DWH nimmt zunächst Daten auf und bezieht dann eine zusätzliche Kopie aus dem Data Lake.
- Data Warehouse und Data Lake inside/outside hybrid: Analytics-fokussierte DWHs werden im Data Lake zusammengeführt, während diejenigen, die für das Reporting genutzt werden, außerhalb bleiben.
Ein weiterer Schritt wurde mit dem so genannten Data Lakehouse unternommen. Dieses neue architektonische Konzept kombiniert die Funktionen beider Plattformen, um verschiedene Arbeitslasten zu ermöglichen, die Palette der Speicherformate zu erweitern und Echtzeit-Streaming zu unterstützen.
Scheme title: Reference architecture involving data warehouse and data lake integration
Data source: informatica.com — 5 Steps to a Modern Data Warehouse with Cloud-Native Data Management
Top-Plattformen für die Modernisierung von Data Warehouses
Das Angebot an cloudbasierten Lösungen auf dem Markt ist recht umfangreich. Hier sind einige beliebte Optionen, die Sie bei der Modernisierung Ihres Data Warehouse in Betracht ziehen können.
Unternehmen, die sich auf die Data-Warehousing-Lösung von Amazon verlassen, können SQL-basierte Abfragen von strukturierten oder unstrukturierten Daten im Petabyte-Bereich durchführen und von einer breiten Palette integrierter Dienste profitieren.
Wesentliche Merkmale
Hadoop/Spark-basierte Big-Data-Verarbeitung
Native Integrationen mit dem AWS-Ökosystem
Modelltraining für maschinelles Lernen über Amazon ML
Ende-zu-Ende-Verschlüsselung
Preisgestaltung
Abrufbar unter
Flexible Kosten ohne Vorlaufkosten
Preiskalkulator auf der AWS-Website verfügbar
Das hochintegrierte Ökosystem von Microsoft vereint fortschrittliche Big-Data-Analytik und Data-Warehousing in einem einzigen Dienst und bietet gleichzeitig eine nahezu unbegrenzte Skalierung von Speicher- und Rechenressourcen.
Wesentliche Merkmale
Native Integrationen mit Power BI und Azure ML
Flexible SQL-Abfragen
Unterstützung für Echtzeit-Datenstromanalysen
Solide Sicherheit (Verschlüsselung, granulare Zugriffskontrolle usw.)
Preisgestaltung
Von $1,20/Stunde bis $360/Stunde, je nach Dienstleistungsniveau
Bis zu 65% Rabatt für 3 Jahre reserviert
Zu den Hauptstärken von BigQuery gehören die kostengünstige Speicherung von Big Data, Antwortzeiten auf Abfragen von weniger als einer Sekunde, integrierte Funktionen für maschinelles Lernen und die Integration mit anderen Google Cloud-Diensten.
Wesentliche Merkmale
Unterstützung für Echtzeit-Dashboards über BigQuery BI Engine
Über 100 vorgefertigte Datenquellenkonnektoren
Aufnahme und Analyse von Streaming-Daten
Automatisierte Datenbankverwaltung
Preisgestaltung
Ab 0,02 $ pro GB oder 0,01 $ pro GB für Langzeitspeicherung, sowohl On-Demand- als auch Pauschalpreise für die Analyse
Snowflake ist ein Cloud-agnostisches Data Warehouse, das auf AWS, GCP und Azure läuft. Seine einzigartige Architektur trennt Datenverarbeitung und Speicherung und ermöglicht eine nahtlose Skalierung ohne Unterbrechungen oder Ausfallzeiten.
Wesentliche Merkmale
Unterstützung für kontinuierliche und massenhafte Dateneingabe
Mehrere Dienstverbindungen
Unterstützung von Multi-Cluster-Warehouses
Native Unterstützung von JSON, Avro, ORC, Parquet und XML
Preisgestaltung
Abrufbar unter
Vier verschiedene Preispläne
Abrechnung der Rechennutzung auf Sekundenbasis
Vorteile der Modernisierung von Datenlagern
Unternehmen, die ihr Data Warehouse modernisieren, können mit den folgenden Vorteilen rechnen.
Überlegene Leistung
Moderne Data Warehouses können dank schnellerer Verarbeitungszeiten große Datenmengen und komplexe Abfragen effizient verarbeiten.
Verbesserte Skalierbarkeit
Cloud-basierte DWHs lassen sich je nach Geschäftsbedarf vergrößern oder verkleinern, ohne dass zusätzliche Investitionen in Hardware oder Infrastruktur erforderlich sind.
Kostenoptimierung
Unternehmen können die Infrastruktur- und Wartungskosten senken, indem sie auf ein von einem Dienstleister verwaltetes Cloud-basiertes Data Warehouse umsteigen.
Analysen in Echtzeit
Moderne DWHs bieten Echtzeit-Analysefunktionen, die schnellere Berichts- und Analysezyklen sowie laufende betriebliche Anpassungen ermöglichen.
Größerer Datenbestand
Ein modernes Data Warehouse unterstützt viele Datentypen und -formate und ermöglicht es Unternehmen, Informationen aus zahlreichen Quellen zu sammeln.
Verbesserte Sicherheit
Moderne DWHs verwenden Datenverschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
Bessere Zusammenarbeit
Moderne Data Warehouses verbessern die teamübergreifende Zusammenarbeit, indem sie eine einzige Quelle der Wahrheit bieten und die gemeinsame Nutzung von Daten erleichtern.
Einhaltung von Vorschriften
Die DWH-Automatisierung kann die Einhaltung von Vorschriften fördern, indem sie Datenverwaltungs- und Berichterstattungsaufgaben automatisch und genauer ausführt als Menschen.
Fahrplan für die Modernisierung des Data Warehouse
Die Modernisierung von Data Warehouses ist ein komplexer Prozess, der eine sorgfältige Planung und Ausführung erfordert. Dies sind die wichtigsten Schritte, um Ihre bestehende Infrastruktur zu aktualisieren und eine flexiblere und skalierbarere Umgebung zu schaffen:
1
Entdeckung
Sie bewerten Ihre aktuelle Data-Warehouse-Umgebung, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren, einschließlich Architektur, Datenqualität und Integrationsprozesse. Mithilfe von Data Profiling, Lineage und Mapping können Sie sich einen umfassenden Überblick über Ihre Datenbestände verschaffen und Abhängigkeiten erkennen.
2
Festlegung von Zielen
Sie identifizieren die kritischen Punkte, die Sie angehen möchten, wie z. B. Probleme mit der Datenqualität, langsame Abfrageleistung oder Schwierigkeiten bei der Integration neuer Datenquellen. Sie legen auch die Ergebnisse fest, die Sie erreichen wollen, z. B. schnellere Abfragezeiten, bessere Datenverwaltung oder verbesserte Analysen.
3
Planung der Migration
Sie identifizieren und priorisieren die wichtigsten Anwendungsfälle, schätzen einen realistischen Zeitrahmen und berechnen die Gesamtkosten der Migration. Außerdem wählen Sie einen geeigneten Technologie-Stack für ETL, Datenspeicherung, Integration, Modellierung und Analysen aus (einschließlich Cloud-Tools und -Plattformen, wenn Sie sich für eine cloudbasierte Lösung entschieden haben).
4
Entwurf und Entwicklung
Abhängig von dem gewählten Modell und der Strategie können Sie ein neues Data Warehouse von Grund auf neu aufbauen. Dies erfordert die Gestaltung der Architektur und der Datenmodelle, die Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines, die Einrichtung von Integrationen, die Definition von Datenbereinigungs- und Sicherheitsrichtlinien und die Erstellung einer Benutzeroberfläche.
5
Durchführung der Migration
Der eigentliche Prozess der Migration von Daten aus einem bestehenden Data Warehouse in eine neue Umgebung umfasst mehrere Aufgaben: Aktualisierung des Schemas (das definiert, wie die Daten strukturiert sind), Übersetzung von Abfragen in die neue Datenabfragesprache, Überprüfung der Datenqualität und Migration von Datenpipelines und Anwendungen.
Hindernisse bei der Modernisierung von Datenlagern und bewährte Verfahren
Die Modernisierung von Data Warehouses ist oft mit verschiedenen technischen und geschäftlichen Herausforderungen verbunden. Hier sind einige Empfehlungen zur Bewältigung der Probleme:
Integration
Integration
Die DW-Modernisierung erfordert die Integration von Daten aus verschiedenen Systemen und Anwendungen (einschließlich Legacy-Lösungen), was aufgrund unterschiedlicher Datenformate, Schemata und Plattformen ein Problem darstellen kann.
Unternehmen können Werkzeuge zur Cloud-Datenintegration nutzen, die vorgefertigte Konnektoren und APIs bereitstellen, wie Amazon API Gateway oder Azure API Apps. Sie können auch auf Middleware-Architekturen oder Datenvirtualisierungstechniken zurückgreifen.
Bindung an den Lieferanten
Bindung an den Lieferanten
Moderne DWHs erfordern einen flexiblen und skalierbaren Technologie-Stack, der sich mit den sich ändernden Geschäftsanforderungen weiterentwickeln kann. Ältere Lösungen basieren jedoch oft auf proprietären Technologien, die Upgrades einschränken.
Unternehmen können Open-Source- und anbieterneutrale Technologien einsetzen. Sie sollten auch Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Architekturen in Betracht ziehen, die eine anbieterunabhängige Infrastruktur bieten und die Interoperabilität zwischen verschiedenen Cloud-Plattformen ermöglichen.
Sicherheit der Daten
Sicherheit der Daten
Der Schutz sensibler Daten ist für jedes Data Warehouse von entscheidender Bedeutung, und die Modernisierung kann aufgrund zusätzlicher Integrationen mit externen Quellen neue Sicherheitsrisiken mit sich bringen, wie z. B. Datenverletzungen oder unbefugten Zugriff.
Die Implementierung von robusten Sicherheitsfunktionen, einschließlich Multi-Faktor-Authentifizierung, Datenverschlüsselung und Zugriffskontrolle, kann dazu beitragen, solche Risiken zu mindern. Außerdem bieten Cloud-Anbieter verschiedene Lösungen zum Schutz von Daten an, wie z. B. die Sicherheitsfunktionen von AWS CloudTrail oder Azure Synapse.
Beginnen Sie mit der DW-Modernisierung
Die durch die Massendigitalisierung ausgelöste Datenflut ebnet den Weg für neue, unerwartete Geschäftsmöglichkeiten. Sie belastet jedoch auch die Datenmanagement- und Business-Intelligence-Ökosysteme, einschließlich Data Warehouses, die mit Hilfe von Cloud-Technologien, Automatisierung und operativer BI einer radikalen Überarbeitung unterzogen werden müssen. Ein erfahrener Partner wie Itransition hilft Ihnen dabei, das Beste aus Ihrer Investition in die Modernisierung Ihres Data Warehouses herauszuholen und gleichzeitig mögliche Herausforderungen zu meistern.
Nutzen Sie unsere Lösungen, um einen Mehrwert aus Ihren Daten zu ziehen
FAQ
Was sind die gängigsten Strategien zur Modernisierung von Data Warehouses?
- Migration eines Unternehmensdatenlagers in die Cloud mit Plattformen wie Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics oder Google BigQuery.
- Verbesserte Datenverwaltung und -analyse durch DWH-Automatisierungstools, die ETL und andere Prozesse schneller und genauer durchführen können.
- Implementierung von operativer Business Intelligence zur Erfassung und Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit bei gleichzeitiger Bereitstellung von Self-Service-Datenabfragefunktionen.
Welches sind die wichtigsten Modelle für die Implementierung von Cloud Data Warehouses?
- Bring Your Own License (BYOL)
Unternehmen stellen ihre lokalen Data-Warehouse-Plattformen auf eine Cloud-basierte Infrastruktur um, wodurch sie ihre bevorzugten Funktionen beibehalten und gleichzeitig die Vorteile der Cloud nutzen können. Diese Option wird jedoch nicht von allen Anbietern angeboten, weshalb sie bei der Auswahl einer geeigneten Lösung berücksichtigt werden sollte. - Data Warehouse as a Service (DWaaS)
Hierbei handelt es sich um das Abonnement einer Cloud-nativen DWH-Plattform, die von einem Dienstleister angeboten wird, was eine einfache Nutzung und schnellere Implementierung gewährleistet. Dies kann jedoch mit versteckten Kosten für den Zugriff auf zusätzliche Funktionen und Dienste (z. B. Datensicherung, -wiederherstellung und -sicherheit) sowie mit Problemen der Anbieterbindung aufgrund verschiedener benachbarter Dienste verbunden sein, die nicht mit anderen Cloud- oder lokalen Umgebungen kompatibel sind.
Wie hoch sind die Kosten für die Modernisierung eines DWH durch Cloud-Migration?
Die Gesamtinvestition für die Migration von Data Warehouses in die Cloud umfasst folgende Punkte:
- Kosten für die Durchführung des Migrationsprozesses, die von der Anzahl der Server, der Menge der Datenbestände, den erforderlichen Integrationen und den beteiligten Fachleuten (Cloud-Ingenieure, Datenbankadministratoren, Datenmodellierer, ETL-Entwickler usw.) abhängen. Nach Angaben des ODSC liegen diese in der Regel zwischen 1.000 und 3.000 US-Dollar pro Server, wobei komplexere Migrationen bis zu 15.000 US-Dollar pro Server kosten können.
- Kosten für die Wartung der Lösung, abhängig vom Implementierungsmodell (BYOL vs. DWaaS) und der gewählten Cloud-Plattform. Eine Cloud-Lösung kann zwischen 18 und 84 US-Dollar pro Terabyte und Monat kosten.
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