Die Wahl Ihrer Datenplattform

Was versteht man in der Praxis unter einer Datenplattform?

Die Aufgabe einer Datenplattform, auch EDP (Enterprise Data Platform) genannt, besteht darin, die Erfassung vielfältiger Daten zu zentralisieren, deren Speicherung zu optimieren und deren Verarbeitung zu steuern, damit sie unternehmensweit genutzt werden können.Auf diese Weise kann unternehmensweit eine einzige Datenplattform genutzt werden, wodurch die Entstehung von Informationssilos vermieden wird!

Die Architektur ist so konzipiert, dass sie die Interoperabilität mit anderen Systemen ermöglicht, sich an steigende Datenmengen (und Nutzerzahlen) anpassen lässt und intuitive Benutzeroberflächen bietet. Auf diese Weiseunterstützt sie geschäftliche Entscheidungsprozesse, indem sie relevante Informationen nahezu in Echtzeit bereitstellt.

Da Datenplattformen sowohl „traditionelle“ Dateien und Datenbanken als auch komplexere Lösungen im Bereich Big Data verwalten, sind sie die Trägersysteme, die Informationssysteme (IS) mit Daten versorgen. Sie sind daher unverzichtbar. Mit der Entwicklung der Cloud, datengesteuerter Strategien und des IoT Internet der Dinge) nehmen die Anwendungsfälle stetig zu, und die Plattformen müssen Schritt halten, indem sie einen „Modern Data Platform“-Ansatz verfolgen.

Wie funktioniert eine Datenplattform?

Unter einer Datenplattform versteht man eine in das Informationssystem integrierte technologische Infrastruktur, deren Hauptziel darin besteht, Rohdaten zu konsolidieren und in verwertbare Informationen umzuwandeln, um die Entscheidungsfindung in Organisationen zu unterstützen und zudem die Nutzung der Daten durch Geschäftstools und Anwender zu erleichtern. Zu diesem Zweck integriert sie Daten aus verschiedenen Quellen, bereinigt und strukturiert diese, um deren Qualität und Konsistenz sicherzustellen, und stellt sie für Geschäftsprozesse und interne Kunden bereit. Hier sind die wichtigsten Grundsätze, nach denen sie funktioniert:

• Datenerfassung: Damit ist die Fähigkeit des Tools gemeint , Informationen aus einer Vielzahl von Quellen zusammenzuführen, wie beispielsweise interne Datenbanken, SaaS-Systeme, Echtzeit-Feeds, Protokolldateien, IoT und so weiter.
• Speicherung: Hier geht es um die Implementierung von Lösungen wie data lakes, Repositorien oder Data Warehouses, um Daten sicher und in großem Umfang zu speichern. Genauer gesagt data lakes zur Speicherung unstrukturierter oder semistrukturierter Daten verwendet, während Data Warehouses für strukturierte Daten und komplexe Abfragen optimiert sind.
• Aufbereitung und Verarbeitung: Hierbei handelt es sich um Datenverarbeitungsfunktionen zur Bereinigung, Normalisierung, Anreicherung und Transformation von Daten. Diese werden als ETL- (Extract, Transform, Load) oder ELT- (Extract, Load, Transform) Technologien bezeichnet.
• Analyse: Dazu gehören Berichterstellung, Business Intelligence und möglicherweise KI-basierte Ansätze (Data Mining, maschinelles Lernen usw.), um Trends und Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen.
• Governance und Sicherheit: Mit anderen Worten: die Mechanismen, die Qualität, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Überwachung der Datenflüsse und die Datensicherheit gewährleisten, wie beispielsweise Zugriffsverwaltung, Verschlüsselung und Audits.
• Interoperabilität: Dies ist die Fähigkeit einer Plattform, sich in andere Systeme und Anwendungen zu integrieren und mit diesen zusammenzuarbeiten – ein wesentlicher Faktor für den reibungslosen Datenfluss im gesamten Unternehmen.
• Skalierbarkeit: Dies ist die Fähigkeit einer Plattform, sich an variable (oft wachsende) Datenmengen anzupassen und wechselnde Arbeitslasten zu bewältigen, häufig mithilfe von Cloud-Lösungen.
• Die Benutzeroberfläche: Intuitive Benutzeroberflächen und einheitliche Tools zur Datenvisualisierung sind unerlässlich, damit sowohl technisch versierte als auch technisch weniger versierte Benutzer schnell und einfach arbeiten können.
• Intelligenz: Hinter dem Begriff „Intelligenz“ verbergen sich sehr unterschiedliche Realitäten! Die Grundlage bildet die Automatisierung – sei es bei der Integration, Transformation und Verteilung von Daten oder bei den Prozessen, die diese zum Leben erwecken. Dazu gehören auch Business-Intelligence-Ansätze, einschließlich des Einsatzes von maschinellem Lernen und anderen KI-Ansätzen, beispielsweise um Informationen zu verstehen und zu klassifizieren sowie Daten automatisch abzubilden und zu katalogisieren.

Im Fokus: Datenintegrationsplattform vs. Datenplattform

Obwohl die Begriffe „Datenplattformen“ und „Datenintegrationsplattformen“ manchmal synonym verwendet werden, decken sie unterschiedliche Anwendungsbereiche ab – wobei der Begriff „Datenplattformen“ die Integration bereits umfasst! Während eine Datenplattform eine zentralisierte Architektur darstellt, die verstreute Daten verwaltet, weiterleitet und analysiert, konzentriert sich eine Datenintegrationsplattform in erster Linie auf die Weiterleitung dieser unterschiedlichen Daten zwischen den verschiedenen Anwendungen des Informationssystems.Sie bereitet diese Daten dann für die Analyse vor und fungiert dabei als Vermittler, der die Weiterleitung und Transformation dieser Daten zwischen allen Systemen erleichtert, ohne sie jedoch direkt zu speichern oder zu analysieren.