Ein häufiges Problem in modernen Datenstapeln ist die ausufernde Verwendung von Tools, die ähnlichen oder sich überschneidenden Zwecken dienen. Dies kann zu Ineffizienzen, erhöhter Komplexität und Schwierigkeiten bei der Wartung und Aktualisierung des Stacks führen.
Bevor wir uns mit der Lösung des Tool-Wildwuchses in Ihrem modernen Datenstapel (MDS) befassen, sollten wir definieren, was ein moderner Datenstapel ist und welche Tools Sie typischerweise im MDS eines Unternehmens finden.
Was ist ein moderner Datenstapel?
Ein moderner Data Stack ist eine Sammlung von Tools und Technologien, die zur Verwaltung und Analyse von Daten in einem Unternehmen eingesetzt werden. Dazu gehören in der Regel Tools für die Datenspeicherung, Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, Datenverwaltung und andere wichtige Funktionen.
Ein moderner Data Stack ist so konzipiert, dass er die gesamte Bandbreite der Datenverwaltungs- und -analyseanforderungen in einem Unternehmen unterstützt. Er kann Tools für die Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten, Tools für die Durchführung komplexer Datenanalysen und Tools für die Visualisierung und Berichterstattung über Daten umfassen.
Die spezifischen Tools und Technologien, die in einem modernen Data Stack enthalten sind, variieren je nach den spezifischen Anforderungen des Unternehmens. Im Allgemeinen umfasst ein moderner Data Stack jedoch eine Kombination aus lokalen und Cloud-basierten Tools und kann sowohl Open-Source- als auch proprietäre Technologien umfassen.
Insgesamt ist ein moderner Data Stack ein wesentlicher Bestandteil der Datenverwaltungsstrategie eines Unternehmens und kann dazu beitragen, dass die Daten auf konsistente, effiziente und effektive Weise verwaltet und analysiert werden.
Es gibt viele verschiedene Werkzeuge, die üblicherweise in modernen Datenstapeln verwendet werden. Einige der beliebtesten sind:
- Werkzeuge zur Datenspeicherung und -verwaltung, wie relationale Datenbanken (z. B. MySQL, Oracle), nicht-relationale Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra) und Data Warehouses (z. B. Amazon Redshift, Snowflake, Databricks, Azure Synapse und Google BigQuery).
- Datenverarbeitungs-Tools, wie z. B. Hadoop, Spark, Iceberg und Flink.
- Datenvisualisierung, Business Intelligence (BI) und Reporting-Tools, wie Tableau, Qlik, Looker und PowerBI.
- Tools für Datenverwaltung und -management, wie Collibra, Informatica und Alation.
- Werkzeuge für maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (AI), wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn.
- Tools für die Zusammenarbeit und den Datenaustausch, wie Slack, Asana und Jira.
- Dateneingabe-Tools, wie Alooma, Apache NiFi, AWS Glue, Fivetran, StreamSets und Talend. Diese Tools werden zur Erfassung und Übertragung von Daten aus einer Vielzahl von Quellendpunkten, einschließlich Datenbanken, Dateien und Streaming-Datenquellen, an Data Warehouse-Zielendpunkte verwendet.
- Tools zur Datentransformation, wie z. B. Apache Beam, dbt und Google Cloud Data Fusion. Diese Tools werden verwendet, um Daten zu transformieren und zu bereinigen und sie für die Analyse oder Speicherung vorzubereiten.
- Reverse-ETL-Tools, wie Hevo Data und Hightouch. Diese Tools dienen zum Entladen oder Exportieren von Daten aus Datenbanken und Data Warehouses und zum anschließenden Laden der Daten in andere Quellen, z. B. Anwendungen.
- Tools zur Datenorchestrierung, wie Apache Airflow, Azure Data Factory und Google Cloud Composer. Diese Tools werden verwendet, um den Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen und Prozessen in einem Datenstapel zu automatisieren und zu verwalten.
Dies sind nur einige Beispiele für die vielen Tools, die in modernen Datenstapeln üblicherweise verwendet werden. Die spezifischen Tools und Technologien, die verwendet werden, variieren je nach den spezifischen Anforderungen des Unternehmens.
Wie Sie sehen können, gibt es eine Vielzahl von Tools, die alle voneinander abhängig sind. Das führt uns zu unserem nächsten Thema, der Werkzeugflut.
Was ist Tool Sprawl?
Als Toolwildwuchs bezeichnet man eine Situation, in der eine Organisation eine große Anzahl von Tools verwendet, die ähnlichen oder sich überschneidenden Zwecken dienen.
Dies kann zu Ineffizienzen, erhöhter Komplexität und Schwierigkeiten bei der Wartung und Aufrüstung des Stacks führen.
Wie kann man die Ausbreitung von Werkzeugen überwinden?
Um dem Tool-Wildwuchs Einhalt zu gebieten, müssen Unternehmen einen strategischen Ansatz für die Tool-Auswahl und -Verwaltung wählen. Dies sollte eine regelmäßige Überprüfung und Bewertung der verwendeten Tools sowie eine Konzentration auf Standardisierung und Konsolidierung beinhalten, wo dies möglich ist.
Ein wichtiger Schritt, um dem Tool-Wildwuchs entgegenzuwirken, ist die Schaffung einer klaren Governance-Struktur für den Datenstapel. Dies sollte die Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten für verschiedene Teams und Einzelpersonen sowie die Einführung klarer Richtlinien und Verfahren für die Auswahl, Implementierung und Wartung von Tools beinhalten. So kann sichergestellt werden, dass neue Tools sorgfältig bewertet und so in den Stack integriert werden, dass Doppelarbeit vermieden und die Effizienz maximiert wird.
Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Einrichtung einer gemeinsamen Datenarchitektur, die die Verwendung mehrerer Tools unterstützt. Dies kann dazu beitragen, dass der Datenstapel flexibel und skalierbar ist und neue Tools und Technologien aufgenommen werden können, sobald sie auftauchen. Sie kann auch dazu beitragen, die Datenqualität und -konsistenz zu verbessern, indem sie einen einheitlichen Rahmen für die Datenverwaltung und -analyse bietet.
Zusätzlich zu diesen Schritten können Unternehmen auch einen plattformbasierten Ansatz für die Datenverwaltung in Betracht ziehen. Dies bedeutet, dass eine einzige, integrierte Plattform verwendet wird, die das gesamte Spektrum der Datenverwaltungs- und -analyseanforderungen unterstützen kann, anstatt sich auf mehrere Tools zu verlassen. Dies kann dazu beitragen, den Datenstapel zu vereinfachen und die Komplexität der Verwaltung und Pflege mehrerer Tools zu verringern.
Insgesamt erfordert die Überwindung des Tool-Wildwuchses in einem modernen Daten-Stack einen strategischen, koordinierten Ansatz, der eine regelmäßige Überprüfung und Bewertung der verwendeten Tools sowie eine Konzentration auf Standardisierung, Konsolidierung und Integration beinhaltet. Durch diese Schritte können Unternehmen die Effizienz und Effektivität ihres Datenstapels verbessern und sicherstellen, dass sie den größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten ziehen können.
Fünf Wege zur Vereinfachung Ihres modernen Datenstapels
Es gibt eine Reihe von Schritten, die Unternehmen unternehmen können, um ihren modernen Datenstapel zu vereinfachen. Dazu gehören:
- Schaffung einer klaren Governance-Struktur für den Data Stack. Dies sollte die Festlegung von Rollen und Zuständigkeiten für verschiedene Teams und Einzelpersonen sowie die Einführung klarer Richtlinien und Verfahren für die Auswahl, Implementierung und Wartung von Tools beinhalten.
- Führen Sie regelmäßige Überprüfungen und Bewertungen der eingesetzten Instrumente durch. Dies kann dazu beitragen, Werkzeuge zu identifizieren, die nicht effektiv genutzt werden oder die keinen nennenswerten Nutzen bringen, und es dem Unternehmen ermöglichen, Alternativen oder Konsolidierungen in Betracht zu ziehen.
- Setzen Sie auf Standardisierung und Konsolidierung, wo immer dies möglich ist. Dies kann bedeuten, dass verschiedene Teams oder Abteilungen einen gemeinsamen Satz von Tools verwenden oder mehrere Tools auf einer einzigen Plattform konsolidieren.
- Einführung einer gemeinsamen Datenarchitektur. Dadurch kann sichergestellt werden, dass der Datenstapel flexibel und skalierbar ist und neue Tools und Technologien aufgenommen werden können, sobald sie auftauchen.
- Erwägen Sie einen plattformbasierten Ansatz für die Datenverwaltung. Dies bedeutet, dass eine einzige, integrierte Plattform verwendet wird, die das gesamte Spektrum an Datenverwaltungs- und -analyseanforderungen unterstützt, anstatt sich auf mehrere Tools zu verlassen.
Mit diesen Schritten können Unternehmen ihren modernen Datenstapel vereinfachen und die Komplexität und Ineffizienz reduzieren, die mit dem Wildwuchs an Tools verbunden sind. Dies kann dazu beitragen, die Effizienz und Effektivität der Datenverwaltung und -analyse zu verbessern und den maximalen Nutzen aus den Daten zu ziehen.
