Data Management

Datenmanagement

Jedes Haus braucht ein solides Fundament. Dies gilt auch für Ihre Datenverwaltung. Durchdachtes Datenmanagement bildet diese Grundlage. Die Bedeutung eines guten Datenmanagements hat erst in letzter Zeit zugenommen. Dieser Anstieg ist teilweise darauf zurückzuführen, dass immer mehr Daten verfügbar werden und es für Sie immer wichtiger wird, Daten in Form relevanter Informationen den richtigen Personen am richtigen Ort und zur richtigen Zeit zur Verfügung zu stellen. Je besser Sie Daten richtig verwenden können, desto größer sind die Vorteile, die Sie daraus ziehen können. Ergebnisse können zu niedrigeren Kosten, höheren Gewinnen und Wettbewerbsvorteilen führen. Es ist daher wichtig, sich mit der Anwendung und den Möglichkeiten von zu befassen data management.

Ziel des data management

Data management betrifft die Verwaltung, Pflege, Bearbeitung und Sicherung von Daten. Darüber hinaus ist der Zweck von data management um sicherzustellen, dass die vorhandenen Daten vollständig, zuverlässig und rechtzeitig für Personen oder Anwendungen verfügbar sind, die diese Daten verwenden.

Snowflake Einführungsvideo

Verschaffen Sie sich einen ersten Eindruck von der Data Warehouse-Software Snowflake - eine moderne Datenplattform für jede Cloud. Herkömmliche Datenplattformen und Big-Data-Lösungen haben Schwierigkeiten, das grundlegende Ziel zu erreichen: Jeder Benutzer kann mit allen Daten arbeiten, ohne auf Größe, Leistung oder Flexibilität beschränkt zu sein. Mit Snowflake Jeder Benutzertyp holt mehr aus den Daten heraus. Unabhängig davon, ob es sich um einen Datenanalysten, Datenwissenschaftler oder Dateningenieur handelt.

Bedeutung der Datenverwaltung

Aktuelle und zuverlässige Informationen helfen Ihnen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Um sich ein Bild davon zu machen, wie wichtig es ist, das Datenmanagement in Ihrem Unternehmen möglicherweise zu verbessern, können Sie sich eine Reihe der folgenden Fragen stellen:

Wie sicher sind Sie von der Aktualität und Zuverlässigkeit der Daten, auf denen Sie derzeit Ihre Geschäftsentscheidungen basieren?
Wenn Sie sich nicht so sicher sind, was sind die Konsequenzen, wenn Sie Schlussfolgerungen auf falsche oder veraltete Daten stützen?
Halten Sie die Gesetze und Vorschriften zum Umgang mit datenschutzrelevanten Daten ein?
Wie ist die Sicherheit Ihrer Daten gewährleistet?

Können Sie Informationen aus einer Kombination von Daten aus Betriebssystemen einfach extrahieren? Beispiele hierfür sind das Kombinieren von Verkaufsdaten mit Marktdaten oder das Kombinieren von Produktionsdaten mit Daten aus Ihrem HR-System.

Erwartest du:

Eine Zunahme oder Abnahme der Menge verfügbarer Daten in den kommenden Jahren.
Eine Zunahme oder Abnahme des Informationsbedarfs.
Eine Zunahme oder Abnahme der Wichtigkeit von Informationen.

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Data Warehouse

Ein Data Warehouse ist ein Datenverwaltungssystem, das darauf abzielt, Ihre Daten aus zugrunde liegenden Quellsystemen zu erfassen und einen Überblick darüber zu erhalten. Ein Data Warehouse bietet häufig Unterstützung für Analysen im Bereich Business Intelligence (BI). Data Warehouses enthalten häufig große Mengen an (historischen) Daten, wobei Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und in Form von logisch zusammenhängenden Sätzen verarbeiteter Daten (Data Marts) verfügbar gemacht werden können.

Typische Funktionen, die von einem Data Warehouse ausgeführt werden, sind die zentrale Verwaltung von Definitionen in Bezug auf Daten (Geschäftsregeln), die Speicherung historischer Daten, bei denen den zugrunde liegenden Systemen die Möglichkeit für diese Daten fehlt, und die Entlastung der Betriebssysteme, wenn es darum geht weitere Datenanalyse. Zusammenfassend umfasst ein Data Warehouse eine strukturierte Datenmenge für eine bestimmte Verwendung.

Datensee

Ein Datensee ist eine Einrichtung zum Speichern großer Mengen unstrukturierter Daten. Der große Unterschied zu einem Data Warehouse besteht darin, dass in einem Data Lake alle Daten unstrukturiert gespeichert werden. In einem Datensee können Textdateien, Datenbanken, E-Mails und viele weitere Datentypen gespeichert werden. Die mit dieser unstrukturierten Form der Speicherung verbundenen Vorteile liegen in der Tatsache, dass das Speichern von Daten auf diese Weise besonders einfach wird; Es ist keine umfangreiche Bearbeitung erforderlich, bevor Daten gespeichert werden können. Die andere Seite dieser Medaille ist, dass Sie, wenn Sie die Daten für andere Anwendungen verwenden möchten, anschließend Logik anwenden müssen, um die Daten korrekt zu interpretieren.

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Data Warehouse oder Data Lake?

Der Hauptunterschied zwischen einem Data Warehouse und einem Data Lake besteht darin, dass ein Data Warehouse mit vorstrukturierten Daten gefüllt ist, während ein Data Lake mit unstrukturierten Daten gefüllt ist. Der große Vorteil eines Data Warehouse besteht darin, dass diese Struktur es einfacher macht, Antworten auf Ihre BI-Fragen zu finden als mit einem Data Lake. In einem Datensee speichern Sie jedoch viel komplexere und / oder viel größere Datenmengen. Sie werden sie dann in Analysen einbeziehen, wenn sie benötigt werden.

Welche spezifische Lösung für Ihr Unternehmen gilt, hängt von Ihren Zielen ab. Eine Kombination aus Data Warehouse und Data Lake bietet möglicherweise die beste Lösung für Ihre Situation.

Echtzeitdaten

Echtzeitdaten sind Daten im Kontext von BI sind Daten, die sofort zur Analyse verfügbar sind, wenn diese Daten in zugrunde liegenden Systemen eingegeben oder geändert werden. Für BI-Analysen im strategischen Bereich oder für die meisten Analysen im taktischen Bereich ist es ausreichend, Daten zur Verfügung zu haben, die in der Nacht zuvor von den zugrunde liegenden Quellsystemen zur Verfügung gestellt wurden. Umgangssprachlich stellen wir manchmal fest, dass diese Daten von bis zu einem Tag bereits als „Echtzeit“ erlebt werden. Vielleicht stammt dies aus der Zeit, in der wir 10 Tage nach Ende eines Zeitraums einen Periodenbericht auf unserem Schreibtisch erhalten haben. Wir sehen zunehmend, dass BI-Anwendungen auch in einem operativen oder kurzfristigen taktischen Bereich eingesetzt werden.

Die Aktualität der Daten ist von entscheidender Bedeutung.

Eine Technik, die hierfür verwendet wird, heißt Change Data Capture, kurz CDC. Diese Technik erkennt Änderungen in Ihrer Quellumgebung wie SAP oder einer AS400-Datenbank und sendet jede erkannte Änderung direkt an ein Data Warehouse oder einen Data Lake. Dort stehen diese Daten sofort zur weiteren Verwendung zur Verfügung. Wenn Sie diese Daten direkt in Ihrer BI-Umgebung verwenden möchten, können Sie ein häufiges Neuladen (z. B. alle 5 Minuten) des Teils der Daten festlegen, für den die Aktualität erforderlich ist. Solche Neuladungen können schnell durchgeführt werden, da sie als inkrementell definiert werden können (nur neue Mutationen werden abgerufen) und keine Verbindung zur ursprünglichen Produktionsumgebung herstellen müssen.

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