Was definiert den modernen Datenstapel und warum sollten Sie sich darum kümmern?

Der moderne Data Stack hat die Herangehensweise von Unternehmen an das Datenmanagement revolutioniert und ermöglicht es ihnen, die Macht der Daten für fundierte Entscheidungen und strategische Planungen zu nutzen. Mit seiner integrierten Suite von Tools und Technologien für Data Warehousing, ETL-Pipelines, Cloud-basierte Analyseplattformen und Algorithmen für maschinelles Lernen bietet der moderne Stack Unternehmen eine umfassende Lösung zum Sammeln, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten. Durch die Nutzung der Möglichkeiten des modernen Datenstapels können Unternehmen tiefere Einblicke gewinnen, datengesteuerte Entscheidungen treffen und letztendlich Wachstum und Erfolg auf dem heutigen hart umkämpften Markt vorantreiben. Dazu müssen wir verstehen, was ein moderner Datenstapel ist.

Was ist ein moderner Datenstapel?

Der moderne Datenstapel (MDS) ist eine Sammlung von Tools zur Datenintegration die es Organisationen ermöglichen, Daten zu sammeln, zu verarbeiten, zu speichern und zu analysieren. Basierend auf einer gut integrierten Cloud-Plattform bietet ein moderner Datenstapel Skalierbarkeit, Effizienz und Kompetenz in der Datenverarbeitung. Daher hilft es bei der Verwaltung von Big Data, die zu komplex sind, um sie mit einem herkömmlichen Datenstapel zu verarbeiten.

Komponenten eines modernen Datenstapels

Ein moderner Stack besteht typischerweise aus den folgenden Komponenten:

1. Datenquelle

   Eine Datenquelle ist, woher die Daten stammen. Dies sind verschiedene Quellen wie Datenbanken oder Anwendungen von Drittanbietern wie Salesforce und HubSpot, die Rohdaten enthalten, die auf unorganisierte Weise gespeichert sind, dh unstrukturierte Daten

2. Datenpipeline-Tools

   Die ELT-Datenpipeline-Tools sammeln und verschieben Daten aus den Datenquellen. Das ist wo Tools zur Datenextraktion von Firmen wie Astera, Matillion und Fivetran werden zum Organisieren und Vorbereiten von Daten für ein Cloud Data Warehouse verwendet. 

3. Data Warehouse

   A Data Warehouse oder eine Daten See ist eine cloudbasierte Datenspeicherlösung, die alle organisierten Daten speichert, die mithilfe der Datenpipeline-Tools von der Datenquelle gesammelt werden. 

4. Tools zur Datentransformation

   Nach dem Speichern von Rohdaten helfen Datentransformationstools dabei, sie in ein Datenmodell umzuwandeln, das es Datenanalysten oder Datenwissenschaftlern ermöglicht, Erkenntnisse daraus zu gewinnen. ELT- oder ETL-Tools, wie DBT, arbeiten in einem Cloud Data Warehouse, um Daten in ein Format zu konvertieren, zu bereinigen und zu strukturieren, das von Dateningenieuren und Analysten verwendet werden kann.

5. Datenanalyse oder Business Intelligence Platform
   

   Die Daten werden dann mit analysiert Business Intelligence (BI)-Software, Big-Data-Analyseplattformen und Cloud-Dienste zur Datenvisualisierung. Diese Geschäftsanalyseplattformen ermöglichen es Benutzern, interaktive Dashboards und visuelle Berichte zu erstellen, um Erkenntnisse aus ihren Daten zu ziehen.

Worauf sollte ich bei jeder Komponente des modernen Datenstapels achten?

Wenn es um die Datenquelle, stellen Sie sicher, dass es zuverlässig, vertrauenswürdig und authentisch ist. Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass die Datenquelle vollständige Daten enthält, frei von fehlerhaften Daten ist und keine Fehler enthält. Die Qualität der Daten in der Datenquelle ist entscheidend, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Im Hinblick auf die Datenpipeline-Tools, sie sollten einfach zu bedienen sein und eine Vielzahl von Funktionen bieten. Es sollte über vorgefertigte Konnektoren zu den Datenquellen verfügen, die in Ihrer Organisation verwendet werden, damit es schnell und einfach eingerichtet werden kann.

A Data Warehouse sollte skalierbar, robust, flexibel und effizient sein. Um die Anforderungen an Datenspeicherung und Datenanalyse zu erfüllen, sollte das Datenziel in der Lage sein, seine Rechen- und Speicherressourcen einfach zu skalieren, ohne dass es zu längeren Ausfallzeiten kommt.

Darüber hinaus Transformationswerkzeugs sollte über Funktionen verfügen, die eine einfache Rückverfolgung ermöglichen, sollte mit Ihrem Ziel kompatibel sein. Diese Tools sollten es Ihnen ermöglichen, Ihre Datenpipeline zu automatisieren und die Datenverwaltung zu vereinfachen.

Schließlich ist die Datenanalyseplattformen sollte eine flexible Visualisierung enthalten und für alle Benutzer zugänglich und leicht zu interpretieren sein. Andere Funktionen sind von den internen Daten abhängig und können dem Endbenutzer ermöglichen, sich gemäß seinen Datenanalyse- oder Projektanforderungen selbst zu bedienen.

Was sind die Vorteile eines modernen Stacks?

Skalierbarkeit

Ein moderner Datenstapel ermöglicht es Unternehmen, je nach Bedarf des Projekts einfach nach oben oder unten zu skalieren. Möglich wird dies durch die verschiedenen Tools, die in einem Stack verwendet werden, da unterschiedliche Kombinationen eine Vielzahl von Skalierbarkeiten ermöglichen.

Effizienz

Die Komponenten eines modernen Stacks unterscheiden sich nicht wesentlich von einem Legacy-Daten-Stack, haben aber stattdessen dazu beigetragen, die Geschwindigkeit und das Volumen der Dateneffizienz zu verbessern. Daher haben Unternehmen jetzt einen einfacheren und zeitnahen Zugriff auf genauere Erkenntnisse, ohne riesige Tech-Stacks intern aufbauen zu müssen. Die Integration von Cloud-Plattformen hilft, Zeit und Ressourcen zu sparen. Folglich können Arbeiten, die mit einem Legacy-Stack Stunden gedauert haben, jetzt mit einem modernen Stack in Minuten erledigt werden.

Flexibilität

Ein moderner Datenstapel ermöglicht es Unternehmen, Dienste innerhalb eines Datenstapels hinzuzufügen oder zu entfernen, ohne das System von Grund auf neu einrichten zu müssen. Darüber hinaus nutzt der moderne Stack eine Software-as-a-Service-Plattform (SaaS) und erstellt sofort einsatzbereite Tools. Das bedeutet, dass Unternehmen jetzt mit minimalen Einrichtungsanforderungen arbeiten können.

Kosteneffektivität

Der moderne Datenstack spart nicht nur Zeit und Aufwand, sondern schont auch den Geldbeutel. Im Vergleich zu Inhouse-Lösungen tragen die sinkenden Kosten der Cloud-Technologie zu höheren Kosteneinsparungen bei. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Integration von Cloud-Lösungen hohe Anschaffungskosten für Software vermeiden. Dies ist möglich, wenn man bedenkt, dass die meisten Cloud-Dienste verbrauchsbasierte Preismodelle haben.

Was unterscheidet einen modernen Datenstapel von einem Legacy-Datenstapel?

Der Hauptunterschied besteht darin, dass ein moderner Datenstapel auf Cloud Computing angewiesen ist, während ein Legacy-Stack eine technische Konfiguration erfordert. Letzteres speichert Daten auf Servern im Gegensatz zu einer Cloud.

Diese Eigenschaft macht den modernen Stack zugänglicher und skalierbarer. Es reduziert daher die technische Eintrittsbarriere für die Datenintegration. Ein moderner Stack bietet Benutzern aller Disziplinen Zugang und leichtes Verständnis, ohne dass tiefgreifende technische Kenntnisse erforderlich sind.

Alternativ ist ein Legacy Data Stack ein traditionelles relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das Daten mit (SQL) speichert und verarbeitet. In einem modernen Stack ist die Verwendung eines RDBMS aufgrund seiner Einschränkungen bei der Verwaltung von Big Data weniger verbreitet. SQL ist jedoch weiterhin eine beliebte Abfragesprache sowohl für moderne als auch für ältere Datenstapel.

Ein Legacy Data Stack ist eine infrastrukturintensive Methode zur Aufbereitung von Daten für analytische Zwecke. Es ist eine beliebte Methode, die von Unternehmen seit Jahren vor der Entwicklung eines modernen Datenstapels verwendet wird. Während die Einführung von MDS zunimmt, bleiben Legacy-Datenstacks für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Dies liegt daran, dass sie wichtige Unternehmensinformationen enthalten, die ordnungsgemäß in den modernen Stack integriert werden müssen.

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