Modern Data Stack (MDS) bezieht sich auf integrierte, Cloud-Tools und Technologien, die die Erfassung, Aufnahme, Speicherung, Bereinigung, Transformation, Analyse und Verwaltung von Daten ermöglichen. Wie der Name schon sagt, stellt ein Daten-Stack – oder „Datenplattform“ – die Tools bereit, die Unternehmen benötigen, um Datenqualität zu erhalten und den Wert ihrer Informationen zu erschließen.
Traditionelle Legacy Data Stacks (LDS) basieren auf einer starren, lokalen Infrastruktur, die mit Skalierbarkeit, Flexibilität und Echtzeitverarbeitung zu kämpfen hat. Im Gegensatz dazu bietet der MDS eine Cloud-native, modulare Lösung, die darauf ausgelegt ist, die Automatisierung zu rationalisieren, die Kosten zu optimieren und die Erkenntnisse zu beschleunigen. Vielleicht am bemerkenswertesten ist, dass MDS Selbstbedienungsanalysen und Künstliche Intelligenz (KI) Anwendungen ermöglicht, auf die viele Unternehmen heute setzen.
Datenplattformen bilden das Rückgrat der modernen Softwareentwicklung und bieten ein Netzwerk von Tools und Frameworks zur effizienten Erstellung und Verwaltung von Anwendungen. Stellen Sie sich MDS wie das Fließband digitaler Operationen vor – jede Komponente spielt eine Rolle bei der nahtlosen Weiterleitung der Daten von der Erfassung bis zur Analyse. Durch die Automatisierung und Skalierung von Workflows stellt MDS sicher, dass Unternehmen Daten präzise verarbeiten, speichern und nutzen können, was zu besseren Entscheidungen und Innovationen führt.
Zu den Hauptfunktionen des MDB gehören:
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Zwischen 2012 und 2016 fand eine große Veränderung der Daten-Workflows statt, die Art und Weise, wie Unternehmen Daten speichern und verarbeiten. Cloudbasierte Plattformen wie Snowflake, Google BigQuery und Amazon Redshift machten Cloud Data Warehouses populär und boten beispiellose Skalierbarkeit, Rechenleistung und Effizienz.
Gleichzeitig wechselten Unternehmen von den traditionellen Workflows zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL), bei denen die Daten vor der Speicherung konvertiert wurden, zu dem Verfahren des Extrahierens, Ladens und Transformierens (ELT), bei dem die Daten zuerst gespeichert und später verarbeitet werden. Dieser Ansatz erhöht die Flexibilität und macht Echtzeit-Einsichten besser zugänglich, indem er Konnektoren oder Erweiterungen verwendet, um die Datenbewegung zu rationalisieren.
In dieser Zeit automatisierten Tools wie Fivetran und Airflow die Datenaufnahme, während Plattformen wie Tableau, Power BI und Looker die BI revolutionierten. Durch Reverse ETL wurde der Datenfluss verbessert, indem Erkenntnisse aus Lagern in operative Systeme wie Customer Relationship Management-Systeme (CRM) übertragen wurden, was eine bessere Automatisierung, Entscheidungsfindung und Personalisierung ermöglichte. Diese Innovationen legten den Grundstein für das MDS, das skalierbare, automatisierte und flexible Daten-Workflows ermöglicht. Durch die Rationalisierung der Datenbewegung und -integration haben Unternehmen eine größere betriebliche Agilität erreicht.
Um die Bedeutung des MDS zu verstehen, ist es hilfreich, ihn mit dem LDS zu vergleichen:
Die wichtigsten Unterschiede auf einen Blick
Herkömmliche LDS basieren auf einer Infrastruktur vor Ort und erfordern erhebliche Investitionen in Hardware, Wartung und manuelle Skalierung. Sie basieren auf ETL-Workflows, was bedeutet, dass die Daten vor der Speicherung bereinigt und strukturiert werden müssen. Während sie für statische Berichte effektiv sind, haben LDS Probleme mit der Echtzeitverarbeitung, Skalierbarkeit und dem Umgang mit unstrukturierten Daten wie Sensorprotokollen, Bildern oder Audio.
MDS löst diese Herausforderungen mit einem cloudnativen, modularen Ansatz, der es Unternehmen ermöglicht, große Mengen von strukturierten und unstrukturierten Daten effizienter zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. ELT-Workflows bieten mehr Flexibilität, da sie häufig Python-basierte Skripte für die Automatisierung und Datenverarbeitung verwenden.
Im Gegensatz zu LDS, das kostspielige Infrastrukturerweiterungen erfordert, bietet MDS eine bedarfsgerechte Skalierbarkeit und seine modulare Natur bedeutet, dass Unternehmen Daten-Stack-Tools integrieren können, ohne sich an einen Anbieter zu binden. Schließlich ermöglicht MDS Einblicke in Echtzeit und KI-gesteuerte Analysen und Automatisierung, wodurch Daten im gesamten Unternehmen leichter zugänglich und umsetzbar werden.
Das MDS besteht aus mehreren Kernkomponenten, darunter:
Die Datenspeicherschicht dient als Grundlage des MDS und bietet eine zentrale Umgebung für die Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten. Unternehmen können aus Speicherlösungen von Anbietern wie IBM, AWS oder Microsoft wählen, die auf Faktoren wie Kosten, Leistung und Skalierbarkeit basieren.
Arten der Datenspeicherung:
Die Datenaufnahme ist der Prozess des Sammelns und Verschiebens von Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Speichersystem zur Verarbeitung und Analyse. Die Effektivität einer Datenpipeline hängt davon ab, wie gut Big Data aufgenommen und integriert wird. Dateningenieure spielen eine entscheidende Rolle, da Fehler in dieser Phase zu Problemen in den Analysen und KI-Modellen führen können.
Arten der Datenaufnahme:
Automatisierte Aufnahme-Tools wie Apache Airflow, Stitch und Fivetran helfen Unternehmen dabei, Daten nahtlos zwischen Systemen zu verschieben, den manuellen Aufwand zu reduzieren und die Datenintegration zu verbessern.
Rohdaten sind oft inkonsistent oder unstrukturiert, wenn sie aufgenommen werden, was die Analyse in ihrem ursprünglichen Format erschwert. Die Datenkonvertierungsschicht stellt sicher, dass die Daten sauber, strukturiert und für Aufgaben wie Analyse, Berichte und ML optimiert sind.
Häufige Datenkonvertierungsaufgaben:
In der Vergangenheit folgte die Datenkonvertierung dem ETL-Workflow. Mit dem Aufkommen von cloudbasierten Speicherlösungen nutzen die meisten Unternehmen jedoch nun ELT-Prozesse. Datenkonvertierungstools wie dbt und Dataform automatisieren Arbeitsabläufe und stellen sicher, dass die Daten genau, konsistent und bereit für Analysen sind.
Die BI- und Analyseschicht verwandelt Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse durch Datenanalyse, Visualisierung, Trendanalyse, strukturierte Abfragesprache (SQL) und KI-gesteuerte Automatisierung. Tools wie Tableau, Power BI und Looker bieten interaktive Dashboards und Datenanalysen in Echtzeit, mit denen Unternehmen ihre Leistung verfolgen und ihre Strategien verfeinern können.
Über die Datenvisualisierung hinaus verbessern KI-gestützte Analysen und Data Science die Entscheidungsfindung durch Erkennung von Anomalien, Vorhersage von Trends und Automatisierung von Workflows – all dies hängt von einer soliden Datenverwaltungspraxis ab. Ob für die Analyse des Kundenverhaltens, finanzielle Prognosen oder Lieferkettenoptimierung, BI-Tools sorgen dafür, dass Unternehmen Daten sowohl für strategische als auch für operative Zwecke nutzen können.
Die Daten-Observability gewährleistet die Qualität, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Daten durch kontinuierliche Überwachung des Zustands der Daten. Diese Ebene hilft Datenteams, unterbrochene Pipelines, fehlende Datensätze oder langsame Verarbeitung zu erkennen, bevor sie sich auf die Analyse auswirken.
Observability-Tools wie Monte Carlo und Datadog bieten Erkenntnis in die Datenflüsse und ermöglichen es Ingenieuren, Workflows in Echtzeit zu diagnostizieren und zu verbessern. Durch die proaktive Lösung von Problemen können Unternehmen die Datenintegrität wahren und die datengesteuerte Entscheidungsfindung verbessern. Starke Observability-Praktiken unterstützen ein gut strukturiertes Datenmodell und stellen sicher, dass die Stakeholder auf die Erkenntnisse während des gesamten Datenlebenszyklus vertrauen können.
Neben den fünf grundlegenden Ebenen enthalten MDS häufig weitere Komponenten, um die Zugänglichkeit und Funktionalität zu verbessern. Diese Komponenten können umfassen:
Unternehmen können ihre eigenen MDS bereitstellen, um die KI-gestützte Personalisierung, Kunden-Erkenntnisse, Logistik und Betrugserkennung zu verbessern.
MDS ermöglicht Unternehmen die Bereitstellung datengesteuerter KI-Personalisierung. Diese Personalisierung kann dazu beitragen,die Erfahrungen in Bereichen wie E-Commerce, Streaming-Plattformen und Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen zu optimieren. Mit Apache Spark für die Echtzeitverarbeitung und Databricks für skalierbare Analysen können Data Scientists die Vorlieben und das Engagement von Kunden analysieren, um Empfehlungsmaschinen und Content Delivery Networks zu verbessern.
Unternehmen nutzen MDS- und SaaS-Analysetools, um das Kundenverhalten zu verfolgen und Marketingstrategien zu optimieren. Cloud-Plattformen wie Snowflake und Looker generieren Echtzeit-Dashboards für categories wie Kaufmuster und Preisgestaltung – all dies kann Unternehmen dabei helfen, die Konversionsraten und die Kundenbindung zu steigern.
Durch die Integration von Fivetran für die Datenaufnahme und dbt für die Datenumwandlung können Unternehmen ihren Bestand in Echtzeit überwachen und Ausfälle vorhersagen. Diese Integration kann zu einer schnelleren Auftragsabwicklung, geringeren Kosten und einer verbesserten Bedarfsplanung in Branchen wie dem Einzelhandel, der Fertigung und dem Transportwesen führen.
Finanzinstitute und E-Commerce-Plattformen verwenden MDS, um Betrug zu erkennen und Datenschutzverletzungen zu verhindern. Durch die Verwendung von ML-Modellen, Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Diensten wie Amazon Redshift können Unternehmen verdächtige Transaktionen identifizieren und die Betrugserkennung automatisieren.
Unternehmen, die auf Echtzeit-Entscheidungsfindung, Automatisierung und KI-gestützten Erkenntnissen angewiesen sind, nutzen MDS, um die Datenzugriff zu verbessern und die Abläufe zu optimieren. Branchen wie Technologie, Finanzen, Gesundheitswesen, E-Commerce und Logistik nutzen MDS häufig, um große Datenquellen zu integrieren, die Analysefunktionen zu verbessern und eine effizientere Entscheidungsfindung und Orchestrierung zu unterstützen.
In einer Welt, in der Daten fast jeden Aspekt der Geschäftsabläufe beeinflussen, lautet die eigentliche Frage jedoch nicht, welche Branchen von MDS profitieren, sondern wie es Unternehmen helfen kann, ihre Effizienz und Anpassungsfähigkeit zu steigern. Mit der Einführung von KI, Open-Source-Tools und der Datenverarbeitung in Echtzeit entwickelt sich MDS zu einem immer häufigeren Ansatz für Unternehmen, ihre Datenarchitektur zu modernisieren.
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