Leitfaden zum Aufbau eines modernen Data Warehouse

Angesichts der steigenden Datenmenge und der Nachfrage der Verbraucher nach Echtzeit-Erlebnissen ist eine solide Datengrundlage von entscheidender Bedeutung. Immer schnellere und größere Datenströme, weltweite Geschäftsanforderungen und technisch versierte Benutzer setzen IT-Teams unter Druck, agiler und flexibler zu werden. Selbst mit diesen Änderungen haben alte Data Warehouses oft Schwierigkeiten, mit den neuen Anforderungen Schritt zu halten. Und diese alten Data Warehouses reichen nicht mehr aus. Diese Systeme sind nicht auf neue Anforderungen vorbereitet. Wenn wir heute mit Datenexperten sprechen, hören wir viel über die Einschränkungen bei der Verwaltung alter Technologien bei dem Versuch, eine zeitgemäße Datenstrategie zu entwickeln.

Überlegungen zu einem zeitgemäßen Data Warehouse

In diesem Tutorial erläutern wir die notwendigen Überlegungen zum Erstellen eines zeitgemäßen Cloud-Data-Warehouses:

• Getrennte Lagerung und Verarbeitung
• Systeme für große Abmessungen
• Integrierte Datenverwaltungsfunktionen und Sicherheit
• Integrierte erweiterte Analysen wie KI und ML
• Benutzerfreundliche Streaming-Analyse in Echtzeit

Was hindert Unternehmen an der Modernisierung? Im Umgang mit unseren Kunden stellen wir oft fest, dass sie den Großteil ihrer Zeit mit Systementwicklung verbringen, während nur etwa 15 Prozent der Zeit der Datenanalyse gewidmet wird.

Das ist ein erheblicher Zeitaufwand für die Instandhaltung. Aufgrund der Komplexität der veralteten Infrastruktur hören wir oft, dass Unternehmen weiterhin Personal für die Verwaltung dieser veralteten Systeme beschäftigen, ohne dabei ihre Datenstrategie oder Agilität zu verbessern.

Mit einem modernen System könnten diese Teams anderen Teams dabei helfen, bei Bedarf schnell und sicher Dateneinblicke zu gewinnen. Heutzutage braucht jedes Team Zugriff auf leistungsstarke Analysen. Daten sind eine wertvolle Währung, die Ihren Benutzern eine effizientere Zusammenarbeit ermöglicht. Die Trennung der Datenzunahme von der Entwicklung von Datenoperationen ist der erste Schritt zur Erleichterung des Benutzerzugriffs und der Erkenntnisse.

Die Vorteile der Datenplattform von Google Cloud

Neue Optionen für die Cloud-Infrastruktur machen es einfach, einen zeitgemäßen Analyseansatz zu implementieren. Es ist möglich, eine ineffiziente Legacy-Architektur auf die gleiche Weise wie jede andere Cloud-Bereitstellung in die öffentliche Cloud zu migrieren. Um dies zu verhindern, ist es sinnvoll, die Gesamtbetriebskosten (TCO) für Data Warehouses zu berücksichtigen, da sie einen umfassenden Überblick darüber bieten, wie die Kosten für Legacy-Technologien und die Geschäftsflexibilität nicht aufeinander abgestimmt sind. ESG hat herausgefunden, dass BigQuery die Gesamtkosten über drei Jahre im Vergleich zu einer lokalen Lösung um 52 % und im Vergleich zu AWS3 um 41 % senken kann.

Google Cloud erfüllt die Anforderungen an ein modernes Cloud-Data-Warehouse, indem es mit der Dateninfrastruktur beginnt: Die Trennung der Rechen- und Speicherebenen ist für die geschäftliche Agilität von entscheidender Bedeutung. Wenn Speicher und Rechenleistung entkoppelt sind und unabhängig und bei Bedarf wachsen können, müssen nicht ständig kostspielige Rechenressourcen vorgehalten werden.

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