Modern Data Stack ist ein Begriff, der in den letzten Jahren zu einem beliebten Marketing-Schlagwort geworden ist. Der Begriff wird häufig auf jeden in der Cloud gehosteten Data Stack angewandt und kann sich daher standardmäßig auf eine Sammlung vieler Softwarekomponenten (SaaS) beziehen. Abgesehen davon, dass Cloud-Hosting eine Mindestanforderung ist, kann das Verständnis dessen, was der moderne Daten-Stack darstellt, vage und verwirrend sein und dazu führen, dass Unternehmen unter den negativen Auswirkungen und der Komplexität des Tool-Wildwuchses leiden, während sie versuchen, bei ihrem Streben nach digitaler Transformation moderner zu werden.
Was ist der Modern Data Stack (MDS)?
Der Modern Data Stack (MDS) ist ein Begriff, der eine Sammlung von in der Cloud gehosteten Technologien beschreibt, die zusammenarbeiten, um Unternehmen das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren großer Datenmengen zu ermöglichen. Dies umfasst alles von Datenbanken und Data Warehouses bis hin zu Data Lakes und Datenintegrationstools. Im Allgemeinen besteht das Ziel des Einsatzes eines modernen Daten-Stacks darin, die Cloud-Fähigkeit zu verbessern und den Unternehmen den Zugriff auf ihre Daten und deren Analyse zu erleichtern, damit sie bessere Entscheidungen treffen und ihre Abläufe schneller und flexibler verbessern können.
Welche Tools gehören zum modernen Datenstapel?
In der nachstehenden Liste sind viele verschiedene Tools aufgeführt, die in modernen Datenstapeln häufig verwendet werden. Dies ist nur die Spitze des Eisbergs. Einige der beliebtesten sind:
- Kollaboration und Datenaustausch: Slack, Asana, Jira
- Datenverwaltung und -management: Collibra, Alation, Immuta
- Dateneingabe: Apache NiFi, Fivetran, Matillion, StreamSets, Talend
- Daten-Orchestrierung: Apache Airflow, Azure Data Factory, Google Cloud Composer
- Datenverarbeitung: Hadoop, Spark, Iceberg, Flink
- Datenumwandlung: Apache Beam, AWS Glue, Google Cloud Data Fusion
- Datenvisualisierung, BI und Berichterstattung: Tableau, PowerBI, Looker, Qlik
- Data Warehouses: Amazon Redshift, Snowflake, Databricks, Azure Synapse, Google BigQuery
- Maschinelles Lernen und KI: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- Nicht-relationale Datenbanken: MongoDB, Cassandra
- Relationale Datenbanken: Cloud-basiertes MySQL, Oracle, SQL Server
- ETL umkehren: Volkszählung, Hightouch
Dies ist nur ein kleines Beispiel für die große Anzahl von Tools, die in modernen Datenstapeln üblicherweise verwendet werden. Die spezifischen Tools und Technologien, die zum Einsatz kommen, variieren je nach den Anforderungen des Unternehmens.
Die wichtigsten Faktoren für den Aufstieg des modernen Datenstapels
Eine der wichtigsten Triebfedern für den Aufstieg von Cloud-basierten Lösungen ist die explosionsartige Zunahme von Daten und das Streben nach digitaler Transformation in den letzten Jahren. Mit dem Wachstum des Internets und der Verbreitung von vernetzten Geräten erzeugen Unternehmen mehr Daten als je zuvor. Dies hat nicht nur zu einem Bedarf an leistungsfähigeren und skalierbaren Technologien geführt, sondern auch zu einem Bedarf an flexibleren und erstklassigen Lösungen, die diese Datenflut bewältigen und einen Mehrwert bieten können. Aus all diesen Tools entsteht der moderne Data Stack.
Ein weiterer wichtiger Faktor für den Aufstieg des modernen Data Stack ist die zunehmende Bedeutung der datengestützten Entscheidungsfindung. Im heutigen wettbewerbsorientierten Geschäftsumfeld ist der Zugang zu genauen und zeitnahen Daten unerlässlich, um intelligente Entscheidungen zu treffen. Der moderne Data Stack ermöglicht es Unternehmen, auf die Daten zuzugreifen, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, was zu seiner Verbreitung beigetragen hat.
Dieser Anstieg des modernen Datenstapels hat zu einem Anstieg der Nachfrage nach Technologien wie Big Data-Plattformen, Data Lakes, Data Warehousing und fortschrittlichen Analysetools geführt. Mit dieser zunehmenden Beliebtheit gehen jedoch auch mehr Komplexität und potenziell erhebliche Kosten einher.
Wer ist für den Aufbau und die Pflege des modernen Datenstapels verantwortlich?
Die Last und Verantwortung für den Aufbau und die Pflege des modernen Data Stack liegt in der Regel bei einem Team von Data Engineers und Data Architects. Diese Personen sind für den Entwurf und die Implementierung der verschiedenen Technologien verantwortlich, aus denen der Data Stack besteht, sowie für die Sicherstellung, dass der Data Stack ordnungsgemäß in andere Systeme und Prozesse innerhalb eines Unternehmens integriert ist.
Neben den Dateningenieuren und Datenarchitekten können auch andere Mitglieder des IT-Teams an der Erstellung und Pflege des modernen Datenstapels beteiligt sein. Dazu können Systemadministratoren, Netzwerkadministratoren und andere IT-Fachleute gehören, die über Fachwissen zu den im Datenstapel verwendeten Technologien verfügen.
Letztendlich hängt der Erfolg des modernen Data Stacks von der Zusammenarbeit und dem Fachwissen einer Vielzahl von Personen ab, darunter Dateningenieure, Datenarchitekten und andere IT-Experten. Durch die Zusammenarbeit dieser Personen kann sichergestellt werden, dass der Data Stack angemessen konzipiert, implementiert und gewartet wird und dem Unternehmen einen maximalen Nutzen bringt.
Was ist die moderne Datenmaut?
Die Kosten für die Implementierung und Wartung eines modernen Data Stack können je nach Größe des Unternehmens, der Menge der gesammelten und verarbeiteten Daten und den verwendeten Technologien und Tools variieren. Im Allgemeinen können die Kosten für einen modernen Data Stack jedoch erheblich sein, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen. Wir nennen diese Kosten die "Modern Data Toll".
Wege zur Vereinfachung Ihres modernen Datenstapels
Es ist noch nicht alles verloren. Es gibt Möglichkeiten, die "Modern Data Toll" zu reduzieren oder zu kürzen und die Komplexität der MDS zu verringern.
Hier sind einige Möglichkeiten, Ihr MDB zu vereinfachen:
- Schaffung einer klaren Governance-Struktur für das Datenmanagement, einschließlich der Festlegung von Rollen und Zuständigkeiten sowie der Festlegung von Richtlinien und Verfahren für die Auswahl und Implementierung von Tools.
- Führen Sie regelmäßige Bewertungen der eingesetzten Instrumente durch, um Ineffizienzen oder Instrumente mit geringem Nutzen zu ermitteln und Alternativen oder Konsolidierungen in Betracht zu ziehen.
- Konzentration auf Standardisierung und Konsolidierung, z. B. durch die Verwendung eines gemeinsamen Satzes von Tools oder die Konsolidierung mehrerer Tools in einer Plattform.
- Einführung einer gemeinsamen Datenarchitektur, um Flexibilität und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
- Ziehen Sie einen plattformbasierten Ansatz für die Datenverwaltung in Betracht, der alle Datenverwaltungs- und -analyseanforderungen mit einer einzigen integrierten Plattform unterstützen kann.
Durch die Umsetzung dieser Strategien können Unternehmen die Komplexität und Ineffizienz ihres Datenbestands reduzieren und die Effizienz und Effektivität ihrer Datenverwaltung und -analyse verbessern. So können sie den größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten ziehen.
