Als Datenexperte wissen Sie, dass der Zustrom von Daten, die uns zur Verfügung stehen, eine Fülle von Chancen und Herausforderungen mit sich bringen kann. Wir haben zwar immer mehr Daten, um KI-Modelle zu trainieren und wichtige Anwendungsfälle anzugehen, aber wir müssen uns auch mit der zunehmenden Komplexität des gesamten Datenbestands auseinandersetzen.
Eine moderne, zweckmäßige Datenarchitektur kann die Skalierbarkeit bieten, die Sie benötigen, um das bevorstehende Datenwachstum zu bewältigen, sodass Sie die KI-Technologie operationalisieren und Ihren Datenbestand optimieren können. Sie ist der Schlüssel zur Skalierung von KI auf Unternehmensebene und könnte Ihr größtes Unterscheidungsmerkmal im Wettbewerb werden.
Was ist Datenarchitektur?
Sie beschreibt, wie Ihre Daten verwaltet werden – von der Erfassung bis zur Nutzung – mithilfe von Modellen, Richtlinien, Regeln und Standards, die von Ihrem Unternehmen festgelegt werden. Es hilft Datenanalysten, ein tatsächliches Verständnis Ihrer Daten zu entwickeln, unabhängig davon, wo sie sich befinden, und gleichzeitig neue Bereitstellungs- und Anwendungsanforderungen im Auge zu behalten, wenn Ihr Unternehmen wächst.
Datenarchitekturen sind unerlässlich, um die speziellen Anforderungen moderner Unternehmen zu erfüllen, fortschrittliche Analysen anzuwenden und Daten und KI in großem Maßstab zu nutzen.
der unternehmenskontrollierten Daten bleiben ungenutzt1
Warum ist es eine geschäftliche Notwendigkeit?
IBV berichtet: „Ohne vertrauenswürdige, zuverlässige Daten liefert selbst die beste KI fehlerhafte, verzerrte oder gefährliche Ergebnisse. Ihren Datenhaushalt in Ordnung zu bringen ist jedoch keine kleine Aufgabe, und für viele Unternehmen ist sie noch lange nicht abgeschlossen.“2
Mit anderen Worten: Die Qualität, Sicherheit und Zugänglichkeit Ihrer Daten sind heute wichtiger denn je.
Eine effektive Datenarchitektur bietet die Flexibilität und das High-Level-Framework, um die Geschwindigkeit, den Umfang und die Ausrichtung Ihrer sich ändernden organisatorischen Anforderungen zu unterstützen, und unterstützt verschiedene Anwendungsfälle, von der Automatisierung von Prozessen mit generativer KI bis zur Datenoptimierung.
Die Entwicklung einer detaillierten Datenstrategie, die die Technologie, Prozesse und Mitarbeiter definiert, die für die Verwaltung Ihrer Daten erforderlich sind, ist der erste Schritt zu einer zweckmäßigen Architektur – einer, die Daten konsistent und qualitativ für jeden Anwendungsfall bereitstellt.
Berücksichtigen Sie beim Aufbau Ihrer modernen Datenarchitektur die folgenden Elemente.
Data Lakehouse
Eine Data-Lakehouse-Architektur ermöglicht den Datenzugriff über Ihre Hybrid Cloud von einem einzigen Zugangspunkt aus, sodass Sie Daten für KI-Modelle vereinheitlichen, kuratieren und vorbereiten können. Sie verbindet die Flexibilität eines Data Lake mit der Leistung und Struktur eines Data Warehouse. Die meisten Lakehouse-Lösungen verfügen über intelligente Metadatenebenen, die Ihnen die Kategorisierung und Klassifizierung Ihrer unstrukturierten Daten erleichtern.
Data Lakehouses helfen Unternehmen auch dabei, preisgünstige Workflows zu erstellen, die auf einem echten Verständnis ihrer Daten und ihrer tatsächlichen Geschäftsanforderungen basieren. Dies ermöglicht eine Workflow-Optimierung, die Kosten und Leistung verbessert, sowie die Entdeckung versteckter Verbindungen in den Daten.
Um den Zugriff auf Daten zu demokratisieren, die von Ihrem Data Lakehouse optimiert und verwaltet wurden, sollten Sie die Implementierung einer Data Fabric in Betracht ziehen.
Data Fabric
Eine Data Fabric ist der nächste Schritt in der Entwicklung der Datenarchitektur und der Verwaltungstools. Sie wurde entwickelt, um mehr Flexibilität über verschiedene Datenpipelines und Cloud-Umgebungen hinweg zu schaffen, um Ihren Endbenutzern einen sicheren Zugriff auf die Daten zu ermöglichen und die Nutzung von Self-Service-Daten zu erleichtern.
Die Data-Fabric-Architektur optimiert die End-to-End-Integration mit intelligenten und automatisierten Systemen, die von Ihren Datenpipelines lernen. Durch die Integration verschiedener Datenquellen können Ihre Data Scientists eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Kunden erstellen, die über ein Dashboard zugänglich ist. Die Architektur gibt dann Empfehlungen, um den Wert Ihrer Daten besser zu erfassen und die Produktivität zu steigern, wodurch die Time-to-Value für alle Ihre Datenprodukte verkürzt wird.
Datenbanken
Eine Datenbank ist ein digitales Repository zum Speichern, Verwalten und Sichern von Datensätzen – und sie ist ein wesentliches Element einer Datenarchitektur.
Anwendungen müssen in der Lage sein, große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten in einer Hybrid-Cloud-Umgebung zu speichern, zu verwalten und zu steuern, um erweiterte Analysen und KI-Anwendungsfälle zu unterstützen.
Um KI erfolgreich zu operationalisieren, muss Ihr Unternehmen die richtige Datenbank für die richtigen Workloads zum richtigen Preis finden. Jede Datenbank muss zuverlässig, sicher, reaktionsschnell und speziell für Ihre spezifischen Workloads und Anforderungen sein.
Wenn Sie planen, wie Sie auf Ihre Daten zugreifen und sie verwalten wollen, sollten Sie Ihrer Infrastruktur besondere Aufmerksamkeit schenken, da dort der Zugriff auf Ihre Daten und deren Verwaltung erfolgt.
Möglicherweise müssen Sie Ihre Infrastruktur modernisieren, um KI zu skalieren und Ihre Dateningenieure bei der Reaktion auf moderne Workloads und Anforderungen zu unterstützen. Viele Unternehmen gehen zu einem bewussten Hybrid-Cloud-Ansatz über, der sich darauf konzentriert, die Technologie mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen, die Skalierbarkeit zu verbessern und die allgemeine Unternehmensleistung zu steigern.
Eine Hybrid-Cloud-Plattform schafft konsistente Erfahrungen über Umgebungen, Workflows und Teams hinweg.
Fußnoten
1 How Strong Is Your Data Balance Sheet? Scott A. Snyder, Knowledge at Warton, November 2022.
2 CEO decision-making in the age of AI, Global C-Suite Series, IBM Institute for Business Value, Juni 2023.