Es ist eine neue Welt-wieder.

Daten sind heute nicht mehr das, was sie vor fünf oder zehn Jahren waren, denn das Datenvolumen verdoppelt sich alle zwei Jahre.

Wie also könnte ETL immer noch dasselbe sein? In den frühen 90er Jahren begannen wir, Daten in Lagern zu speichern, und ETL entstand aus der Notwendigkeit heraus, Extrakt Daten aus diesen Lagern, transformieren es nach Bedarf und Belastung es zum Ziel.

Dies funktionierte eine Zeit lang ganz gut und das traditionelle ETL konnte die Datenanforderungen von Unternehmen effizient erfüllen. Aber das Datenvolumen der 90er oder 00er Jahre ist nicht mit den Daten von heute vergleichbar. Zur Veranschaulichung: Die Datenmenge, die von Anbeginn der Zeit bis zum Jahr 2000 erstellt wurde, wird heute jede Minute neu erstellt. Und das ist nur die Volumen von Dateien.

Fügen Sie diesen Daten hinzu Geschwindigkeit, Vielfalt und Richtigkeit (die vier Vs), und es wird klar, dass sich herkömmliches ETL weiterentwickeln muss, um mit der Datenexplosion Schritt zu halten. Hier kommt automatisiertes ETL ins Spiel, um das Datenmanagement zu modernisieren.

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¡Viva la Revolución!: Wie die vier Vs der Daten alles verändern

Die 4 Vs der Daten

Seit über 25 Jahren Datenintegration und ETL-Technologie waren die Grundlage für Business Intelligence, Entscheidungsfindung und Datenanalyse. Die Veränderung der 4 Vs der Daten bedeutet jedoch, dass ETL für ein neues Zeitalter von Daten und Datennutzern neu konzipiert werden muss.

Volume

Schätzungen legen nahe 3.5 Billionen Bytes Daten werden täglich erstellt und diese Zahl steigt ständig. Bis 2030 werden wir 660 Zettabyte Daten. Das entspricht 610 iPhones (128 GB) pro Person!

Die Frage „Was haben Ihr Handy, Ihre Uhr, Ihr Kühlschrank und Ihre Türklingel gemeinsam?“ war vor zehn Jahren vielleicht noch ein Rätsel, doch heute ist es eine ganz einfache Frage, deren Antwort lautet: Sie alle sind online und generieren ständig Daten. Mit anderen Worten: Die Revolution des Internets der Dinge (IoT) trägt weiter zum exponentiellen Wachstum des Datenvolumens bei.

Anzahl der Internet of Things (IoT)-Verbindungen weltweit von 2022 bis 2023, mit Prognosen von 2024 bis 2033 (in Milliarden)
Quelle: Statista

Um mit dem explosionsartigen Wachstum des Datenvolumens fertig zu werden, benötigen Unternehmen eine Lösung, die anpassungsfähiger und skalierbarer ist als herkömmliches ETL.

Geschwindigkeit

Mit der Volumenzunahme steigt auch die Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt und verarbeitet werden.

Denken Sie daran, wenn Sie ein TikTok teilen, Netflix schauen oder einen Kreditkartenkauf tätigen. Bei diesen Aktionen werden Daten erzeugt, die eine Echtzeit-Datenverarbeitung erfordern. Stellen Sie sich nun vor, wie viele Menschen auf der ganzen Welt dies tun und wie viele weitere es in ein paar Jahren tun werden.

Daher wird die Datengeschwindigkeit fast im gleichen Maße zunehmen wie das Datenvolumen. Daher sind ETL-Lösungen erforderlich, die die Daten in Echtzeit verarbeiten und aktualisieren können.

Vielfalt

Die Datentypen werden vielfältiger, da Unternehmen heute neben herkömmlichen strukturierten Daten auch unstrukturierte Daten aus sozialen Medien, Bildern, Videos und Sensoren berücksichtigen müssen.

Zudem wird die Datenvielfalt in den nächsten Jahren parallel zur Zunahme von Volumen und Geschwindigkeit nur noch zunehmen. Daher benötigen Unternehmen anpassbare Lösungen wie wiederverwendbare ETL-Pipelines, die eine Vielzahl von Datenquellen nahtlos verarbeiten können.

Richtigkeit

Angesichts der zunehmenden Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt von Daten wird es immer wichtiger, deren Richtigkeit sicherzustellen. Große Datenmengen, die sich schnell bewegen und aus unterschiedlichen Quellen stammen, sind nur dann wertvoll, wenn sie korrekt sind. Dies erfordert, dass ihre ETL-Tools über Datenvalidierungsfunktionen verfügen, um die Datenintegrität und -genauigkeit sicherzustellen.

Widerstand ist zwecklos: Automatisiertes ETL ist die Zukunft

Automatisiertes ETL ist der logische nächste Schritt in der Entwicklung von ETL. Data Science- und Analytics-Teams benötigen ETL-Lösungen um nahtlos Werte und Erkenntnisse zu generieren, ohne Stunden mit dem Einrichten von ETL-Pipelines oder dem Bereinigen der Daten zu verbringen.

Dies bedeutet, dass modernes ETL, um überleben zu können, über die grundlegenden Funktionen hinausgehen und automatisierte Arbeitsabläufe ermöglichen muss, sodass Benutzer ETL-Pipelines mit nur wenigen Klicks einrichten können.

Darüber hinaus ändern sich nicht nur die Daten; auch die Rolle und die Erwartungen eines Datenbenutzers haben sich drastisch verändert.

Mit anderen Worten: Moderne Datennutzer sind keine technischen ETL-Programmierer der Vergangenheit. Sie sind Geschäftsanwender, die automatisiertes ETL wünschen, das die ganze schwere Arbeit übernimmt, damit sie sich auf das Sammeln von Erkenntnissen, die Analyse und die Entscheidungsfindung konzentrieren können, anstatt ETL-Pipelines manuell zu programmieren. Da der Zielbenutzer anders ist, sollte die Lösung es auch sein.

ADP Accelerator für automatisierte Pipelines: Die Zukunft von ETL hat begonnen

AsteraDie Vision von, Datenexperten mehr Handlungsfreiheit zu lassen, war die treibende Kraft hinter den verschiedenen Iterationen unseres No-Code-Drag-and-Drop-Datenstapels.

Automatisierung ist das Herzstück von Astera Data Pipeline Accelerator (ADPA), der automatisch Datenmodelle generiert und Ihnen die nahtlose Integration mehrerer Datenbanken ermöglicht. Das bedeutet, dass Sie mit Datenmodellen und Datenbanken arbeiten, anstatt stundenlang einzelne Tabellen manuell zu optimieren.

ADPA macht ETL nicht nur einfacher und zugänglicher, sondern steigert auch die Effizienz, sodass große ETL-Projekte in Tagen statt in Monaten abgeschlossen werden können.

Diese beispiellose Effizienz, kombiniert mit der Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit unserer Lösung, bedeutet, dass Sie Ihre Datenstrategie zukunftssicher machen und den 4 Vs der Daten immer einen Schritt voraus sind.

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