Datenarchitektur

Datenarchitektur-Frameworks

Ein Datenarchitektur-Framework ist eine konzeptionelle Struktur, die dazu dient, eine Architektur zu planen, zu entwickeln, zu implementieren, zu steuern und nachhaltig zu betreiben. Die drei wichtigsten Frameworks:

TOGAF: Die am häufigsten verwendete Datenarchitektur ist TOGAF, entwickelt von The Open Group im Jahr 1995. Dieses Framework konzentriert sich auf die Ausrichtung der Datenarchitekturstrategie und -ziele an den Geschäftszielen.

DAMA-DMBoK2: Der Data Management Body of Knowledge wurde 2018 von DAMA International veröffentlicht. Der Fokus dieses Frameworks liegt auf der Datenverwaltung und enthält Definitionen und Leitlinien zu grundlegenden Prinzipien der Datenverwaltung.

Zachman Framework: Der Fokus liegt hier auf dem Datenmanagement und enthält Definitionen und Leitlinien zu grundlegenden Prinzipien des Datenmanagements. Es dient zur Organisation von Modellen, Spezifikationen und Dokumenten. Im Mittelpunkt stehen sechs zentrale Fragen: Wer, Was, Wann, Wo, Warum und Wie.

Komponenten der Datenarchitektur

Die Datenarchitektur mehreren Bausteinen, die Unternehmen kombinieren, um Daten effizient zu nutzen. Beispiele für Schlüsselkomponenten sind:

Datenspeicherung: Ein Mechanismus zur sicheren und strukturierten Speicherung und Verwaltung von Daten, sodass diese bei Bedarf abgerufen, verarbeitet und analysiert werden können.

Datenpipeline: Eine Datenpipeline ist ein End-to-End-Prozess, über den Daten von einem System in ein anderes übertragen werden – etwa vom Speicherort zu einer Anwendung. Die Pipeline umfasst alle Schritte im Datenprozess, wie Verfeinerung, Speicherung und Analyse.

Daten-Streaming: Beim Daten-Streaming werden die Daten ebenfalls an einen anderen Ort übertragen, jedoch in einem kontinuierlichen Strom von der Quelle zum Ziel. Das Daten-Streaming ermöglicht die Echtzeitverarbeitung und -analyse.

Daten-Dashboard: Ein Daten-Dashboard ist eine Benutzeroberfläche, die wichtige Metriken und Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen visuell darstellt. Es ermöglicht Monitoring, Analyse und Entscheidungen in Echtzeit.

Data Governance: Data Governance ist der Prozess der Erstellung von Richtlinien und Frameworks für den effizienten Umgang mit Daten. Sie stellt sicher, dass Anforderungen mit der Geschäftsstrategie übereinstimmen und verbessert Datenverwaltung, -qualität und -sichtbarkeit. Gute Data Governance ermöglicht es einer Organisation, ihre Daten optimal zu nutzen und zugleich Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.

Datenintegration: Wenn die Datenarchitektur die Datenintegration fördert, fließen die Daten reibungslos zwischen den Systemen und Daten-Silos werden aufgelöst – die Organisation kann damit das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen.

Data Sharing: Datenaustausch bezeichnet die Fähigkeit, Daten für die interne oder externe Nutzung bereitzustellen. Eine Datenarchitektur, die einen effektiven Datenaustausch unterstützt, fördert die Zusammenarbeit und eröffnet Möglichkeiten, durch Datenmonetarisierung neue Einnahmequellen zu erschließen.

Datenanalyse: Analyse ist der Prozess der Auswertung und Interpretation von Daten. Analytics verwandelt Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse, indem Muster, Trends und Zusammenhänge aufgedeckt werden. Echtzeitanalyse beziehen sich auf die Praxis, Daten während ihrer Entstehung zu erfassen und auszuwerten. Sie kommen häufig bei Anwendungsfällen zum Einsatz, bei denen die Aktualität entscheidend ist. Das kontinuierliche Daten-Streaming bildet die Basis für Echtzeitanalysen.

KI und maschinelles Lernen: Um das Potenzial von KI und maschinellem Lernen auszuschöpfen, braucht es die richtige Datenstruktur. Das gilt unabhängig davon, ob ein Unternehmen Machine-Learning-Modelle für wertvolle Erkenntnisse nutzt oder KI-Anwendungen entwickelt. Die Datenarchitektur unterstützt die KI-Infrastruktur, ermöglicht einen effizienten Datenfluss und eine wirkungsvolle Analyse. Sie hat direkten Einfluss auf die Ergebnisse von KI und Machine Learning

Datenmarktplatz: Ein Datenmarktplatz ist eine Online-Plattform, die den Austausch von Datenprodukten zwischen Datenanbietern und -nutzern ermöglicht.

Arten von Datenarchitekturen

Unternehmen können je nach Bedarf und Zielsetzung aus verschiedenen Arten von Datenarchitekturen wählen. Zu den gängigsten Datenarchitekturen gehören:

Lambda-Architektur: Lambda-Architektur ist eine Methode zur Verarbeitung großer Datenmengen, die einen hybriden Ansatz zur Batch- und Stream-Verarbeitung verfolgt. Lambda-Architekturen können sehr komplex sein. Administratoren müssen in der Regel zwei getrennte Codebasen für die Batch- und die Streaming-Schicht pflegen, was die Fehlersuche erschweren kann.

Data Mesh: Data Mesh ist ein Paradigma, das eine Reihe von Prinzipien und eine logische Architektur beschreibt, um Datenanalyseplattformen skalierbar zu machen. Es vereint heterogene Daten aus verschiedenen Quellen durch zentralisierte Daten-Governance und Datenaustausch, um den Zugriff zu erleichtern und die Sicherheit zu erhöhen.

Data Warehouse: Ein Datenlager ist ein System zur Datenverwaltung, das strukturierte Daten in einem vordefinierten Schema speichert. Es umfasst aktuelle und historische Daten aus verschiedenen Quellen und erleichtert fundierte Einblicke sowie das Reporting. Data Warehouses kommen in der Regel in den Bereichen Business Intelligence (BI), Reporting und Datenanalyse zum Einsatz.

Data Lake: Ein Data Lake ist ein Datenrepository, das Daten in ihrem nativen Rohformat speichert und so eine kosteneffiziente Speicherung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen ermöglicht. Datenseen ermöglichen es Anwendern, Daten im Rohformat zu speichern, ohne sie vorher strukturieren zu müssen, und anschließend verschiedenste Analysen darauf auszuführen. Diese Analysen können Folgendes umfassen: Dashboards und Visualisierungen, Big-Data-Verarbeitung, Echtzeitanalysen und maschinelles Lernen.

Data Lakehouse: Ein Data Lakehouse ist eine offene Datenmanagement-Architektur, die die Flexibilität, Kosteneffizienz und Skalierbarkeit von Data Lakes mit den Datenverwaltungsfunktionen von Data Warehouses kombiniert. Data Lakehouses stellen sicher, dass Teams die vollständigsten und aktuellsten Daten für Data-Science-, Machine-Learning- und Business-Analytics-Projekte verfügen, ohne auf mehrere Systeme zugreifen zu müssen.

Medaillon-Architektur: Eine Medaillon-Architektur ist ein Daten-Designmuster, das zur logischen Organisation von Daten in einem Lakehouse verwendet wird. Ziel ist es, die Struktur und Qualität der Daten schrittweise und fortlaufend zu verbessern, während sie durch die einzelnen Schichten der Architektur fließen.

Best Practices für die Datenarchitektur

Damit ein Unternehmen seine Daten nutzen und Erkenntnisse gewinnen kann, die ihm zum Erfolg verhelfen, braucht es seine durchdachte Datenarchitektur. Für optimale Ergebnisse sollten folgende Best Practices in puncto Datenarchitektur berücksichtigt werden:

Geschäftsausrichtung: Die Datenarchitektur sollte die langfristigen Ziele und Geschäftsziele des Unternehmens unterstützen.

Flexibilität und Skalierbarkeit: Die Datenarchitektur sollte leicht an sich verändernde Bedürfnisse anpassbar sein. Wenn die Datenmengen wachsen, sollte die Architektur skalieren, um Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern und Machine-Learning- und KI-Initiativen zu unterstützen.

Integrierte Governance und Sicherheit: Governance und Sicherheit sollten im Mittelpunkt der Architekturgestaltung stehen. Die Architektur sollte eine effiziente Verwaltung unterstützen und die Integration von maschinellem Lernen und KI mit Datenplattformen ermöglichen.

Vereinheitlichung: Ein einheitlicher Ansatz ermöglicht es, unterschiedliche Daten-Workloads nahtlos auf denselben Daten auszuführen – bei gleichzeitiger Gewährleistung von Sicherheit und Governance.

Offene Grundlage: Eine Abhängigkeit von Anbietern proprietärer Tools (Vendor Lock-in) behindert die breite Einführung und bremst Innovationen aus. Die Arbeit mit einer offenen Grundlage fördert eine einfache Datenintegration und -freigabe und ermöglicht dadurch bessere Einblicke.

Demokratisierung von Daten: Die Datenarchitektur sollte Engpässe verhindern, die Teams daran hindern, Daten zur Innovation zu nutzen, und gleichzeitig klar definierte Daten-Governance-Richtlinien verankern.

Datenarchitektur auf Databricks

Die Databricks Data Intelligence Platform basiert auf der Lakehouse-Architektur und bietet eine einheitliche, sichere und geregelte Lösung für Daten und KI. Im Fokus dabei stehen zuverlässige Performance, datenzentrierte KI-Funktionen und ein flexibles, kosteneffizientes Serverless-Data-Warehousing – und das alles ohne Vendor Lock-in.

Die Lakehouse-Architektur kombiniert die besten Elemente von Data Lakes und Data Warehouses, um Kosten zu senken und Daten- und KI-Initiativen schneller umzusetzen. Die auf Open Source und offenen Standards aufgebaute Databricks-Plattform durchbricht die klassischen Datensilos, die Daten- und KI-Workloads bislang erschwert haben.

Als Teil der Databricks Data Intelligence Platform bietet der Unity Catalog eine einheitliche Governance für Daten und KI auf Lakehouses und ermöglicht dadurch eine nahtlose Zusammenarbeit, höhere Produktivität und die Einhaltung von Compliance-Vorgaben über alle Plattformen hinweg.

Die Databricks Data Intelligence Platform begegnet den vielfältigen Herausforderungen, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind. Mit einer Architektur, die Daten sicher allen zugänglich macht, unterstützt Databricks jedes Teammitglied dabei, das Potenzial von Daten für den Erfolg des Unternehmens zu nutzen.