McKinsey prognostiziert, dass Mitarbeiter in Unternehmen bis 2025 bei jedem Prozess, jeder Entscheidung und jeder Interaktion am Arbeitsplatz Daten nutzen werden.
Um dies zu erreichen, benötigen Unternehmen eine effiziente Datenarchitektur, in der strukturierte Daten für die Analyse leicht verfügbar sind. Die Architektur wird zwar von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sein, hat aber eines gemeinsam: ein zentrales Repository für große Mengen strukturierter Daten, auch bekannt als Data Warehouse.
Bei einem Data Warehouse werden die Daten aus internen und externen Quellen über ETL-Prozesse eingespeist und von Datenanalysten zur Verbesserung der Geschäftsprozesse und Entscheidungsfindung verwendet. Sie können ein benutzerdefiniertes Data Warehouse verwenden und es vor Ort speichern. Oder Sie können ein Cloud-basiertes Warehouse wie Snowflake verwenden.
Lassen Sie uns einen Blick auf Snowflake werfen, was es für Sie tun kann und warum Sie ein Data Warehouse im Allgemeinen benötigen.
Was ist eine Schneeflocke?
Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die Data Warehousing als Kerndienstleistung anbietet. Jeder Snowflake-Kunde erhält Zugang zu einem dedizierten virtuellen Warehouse, das er auf der Grundlage seiner Speicher- und Verarbeitungsanforderungen einrichtet. Danach migrieren sie ihre Daten in das Warehouse und implementieren eine neue Datenarchitektur, die dazu führt, dass alle Datenpipelines zum zentralen Datenspeicher führen.
Um Snowflake zu nutzen, müssen Sie sich lediglich für einen Pay-as-you-go-Plan anmelden, Ihr virtuelles Lager entsprechend Ihren Anforderungen konfigurieren und mit der Migration von Daten in Ihr neues Lager beginnen. Die Bereitstellung kann in wenigen Minuten erfolgen.
Zu den Funktionen des Snowflake Data Warehouse gehören
- Skalierbarkeit - Snowflake verwendet eine MPP-Architektur (Massive Parallel Processing), bei der die Daten auf einen Cluster von unabhängig voneinander laufenden Rechnern verteilt werden. Dadurch kann das Warehouse nach Bedarf skaliert werden, und zwar mehrmals am Tag. Wenn mehrere Benutzer gleichzeitig große Datenmengen stapelverarbeiten oder als Stream verarbeiten, skaliert die Plattform und stellt Ihnen zusätzliche Ressourcen zur Verfügung. Danach wird sie automatisch wieder heruntergefahren.
- Integrierte Sicherheitsfunktionen - In die Plattform sind mehrere Sicherheitsmaßnahmen integriert, z. B. die Multi-Faktor-Authentifizierung für alle Benutzer, die Ende-zu-Ende-Verschlüsselung von Daten und die IP-Whitelist.
- Multi-Cloud-Bereitstellung - Das Warehouse kann auf AWS, Azure und Google Cloud bereitgestellt werden.
- Automatische Software-Upgrades - Software-Upgrades für die Plattform werden automatisch bereitgestellt, so dass Sie sich keine Sorgen machen müssen, dass die Plattform veraltet und mit den neuesten Tools in Ihrem Ökosystem nicht mehr kompatibel ist.
- Der Snowflake-Marktplatz - Die Snowflake-Plattform bietet Ihnen nicht nur Speicherplatz und Rechenleistung, sondern auch Zugang zu Daten und Anwendungen, die Sie über den Marktplatz erwerben können. Wenn Sie z. B. Zugang zu historischen Stellenangebotsdaten von öffentlichen und privaten Unternehmen benötigen, können Sie diese einfach über die Angebote im HR-Bereich des Marktplatzes erwerben.
Was die Sprache betrifft, so unterstützt Snowflake die strukturierte Abfragesprache (SQL). Es unterstützt auch semi-strukturierte Daten in JSON und anderen Formaten.
Vorteile der Verwendung eines Data Warehouse
Ob Cloud-basiert oder vor Ort, ein Data Warehouse ist eine Kernkomponente der Datenarchitektur eines jeden Unternehmens. Sie können zwar mehrere Datenpipelines und ein ganzes Datenökosystem ohne ein Data Warehouse betreiben, sollten dies aber nicht tun, da Ihnen die folgenden Vorteile entgehen:
Bessere Kontrolle der Datenqualität
Data Warehouses verwenden spezifische Schemata, um Daten in einem strukturierten Format zu speichern. Das bedeutet, dass die Daten einen Schema-on-write-Prozess durchlaufen müssen, bei dem unstrukturierte, unvollständige oder doppelte Daten entfernt werden. Durch diese Filterung erhalten die Teams qualitativ hochwertige Daten, die sie für fundierte Entscheidungen nutzen können.
Sie können entweder Qualitätsprüfungen in Ihr Data Warehouse einbauen oder dessen systemeigene Funktionen (z. B. in Snowflake) nutzen, um sicherzustellen, dass unvollständige oder ungenaue Daten nicht in die Auswahl gelangen. Sie können zum Beispiel Regeln definieren, die besagen, dass jeder E-Mail-Datensatz, der kein "@"-Symbol enthält, oder jede Produktinformation ohne Produkt-ID abgelehnt wird.
Zentralisierung historischer Daten
Wenn Sie kein Data Warehouse verwenden, erzeugen und speichern Sie dennoch historische Daten. Aber diese Daten sind in mehreren Datenbanken gespeichert und über Ihr technisches Ökosystem verstreut.
Wenn Analysten Informationen aus mehreren Datenbanken sammeln müssen, steigt die Gefahr von menschlichen Fehlern und ungenauen Analysen. Was ist, wenn sie einige Datensätze übersehen oder es doppelte Daten in mehreren Silos gibt?
Mit einem Data Warehouse haben Sie Zugriff auf alle historischen Daten an einem Ort. Das liegt daran, dass alle in Ihrem Unternehmen erzeugten Daten idealerweise in Ihrem Warehouse gespeichert sind.
Nehmen wir Netflix. Die Streaming-Plattform führt eine vorausschauende Analyse historischer Daten durch und empfiehlt jedem Nutzer verschiedene Sendungen. Der verwendete Algorithmus berücksichtigt die Suchhistorie des Nutzers, seine Sehgewohnheiten, seinen Standort, seine demografischen Daten und andere Faktoren.
Wenn diese Informationen in mehreren isolierten Datenbanken über das gesamte Unternehmen verstreut sind, wäre es für Netflix nahezu unmöglich, Inhaltsempfehlungen auf der Grundlage der Nutzeraktivitäten zu geben. Das Data Warehouse des Unternehmens ermöglicht den Zugriff auf alle Nutzerdaten an einem Ort, wodurch es möglich ist, das Verhalten zu analysieren und jedem Nutzer personalisierte Empfehlungen zu geben.
Einhaltung der Daten
Bei der Einrichtung Ihres Warehouse ist es üblich, Regeln für die Datenqualität aufzustellen und Benutzergruppen zu definieren. Diese Organisation der Datenarchitektur gibt Ihnen die Kontrolle über Ihre Datenpipelines, was zu einer verbesserten Compliance führt.
Nehmen wir an, Sie müssen den CCPA einhalten. Eine der Anforderungen zur Einhaltung des CCPA besteht darin, alle unter Ihrer Kontrolle stehenden Verbraucherdaten zu erfassen. Sie müssen eine gründliche Aufzeichnung darüber führen:
- Die von Ihnen gesammelten Verbraucherinformationen.
- Wie man sie sammelt.
- Wie Sie es aufbewahren.
- Wo Sie es aufbewahren.
- Mit wem Sie es teilen.
- Warum Sie sie mit externen Stakeholdern teilen (falls zutreffend).
Ohne ein Data Warehouse wäre es schwierig, die oben genannten Informationen zu finden. Sie müssten mehrere Datenbanken durchsuchen, von denen einige gemeinsam mit Dritten genutzt werden, und sorgfältig aufzeichnen, wer auf was Zugriff hat. Mit einem Data Warehouse können Sie den Leitungsgremien genau zeigen, wo und wie Sie die Informationen speichern und wer Zugriff darauf hat.
Das Snowflake Data Warehouse verfügt über systemeigene Funktionen, die Ihnen die Einhaltung zahlreicher Vorschriften erleichtern, darunter HIPAA, FedRAMP sowie SOC 1 und SOC 2.
Nutzen Sie den Snowflake Connector von SnapLogic, um das Beste aus Ihrem Data Warehouse herauszuholen
Snowflake bietet Ihnen Zugang zu einem dedizierten virtuellen Data Warehouse. Um jedoch Daten aus verschiedenen Quellen in dieses Warehouse zu bekommen, benötigen Sie eine Integrationsplattform.
Ein iPaaS wie SnapLogic hilft Ihnen bei der Integration interner und externer Datenquellen in Ihr Cloud-basiertes Data Warehouse und stellt sicher, dass Sie über alle relevanten Daten verfügen, die Sie für Analysen benötigen. Unabhängig davon, wie komplex Ihre Datenarchitektur ist, kann eine Integrationsplattform dafür sorgen, dass alle Ihre Anwendungen und Datenbanken miteinander kommunizieren, Ihre ETL-Prozesse verwalten und sicherstellen, dass Ihre Daten in Ihr Data Warehouse gelangen.
SnapLogic bietet vorgefertigte Snowflake-Konnektoren, mit denen Sie Ihr Cloud-basiertes Warehouse mühelos einrichten können. Laden Sie das Datenblatt herunter, um mehr zu erfahren.
