Unified DWH/DL – Komplexe Daten-Infrastrukturen leichter verwalten

Datenvirtualisierung macht die neue Architektur zukunftssicher

Ein wesentliches Merkmal eines Unified DWH/DL ist die Fähigkeit, ein größeres Spektrum an Datenstrukturen, Nutzertypen und Use-Cases zu unterstützen als dies ein Data Warehouse oder Data Lake alleine kann. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, mehr Business Value aus ihren vorhandenen Daten zu generieren, sei es durch Analytics oder im Betrieb selbst. Entsprechend nannten auch knapp zwei Drittel der Befragten (54 Prozent) diesen Punkt als zentralen Zweck eines Unified DWH/DL. Darüber hinaus sieht etwa die Hälfte darin auch die Möglichkeit, Datensilos aufzulösen ohne die Daten dabei zu physisch zu bewegen oder restrukturieren zu müssen (53 Prozent) sowie als bessere Basis für Advanced- beziehungsweise Predictive-Analytics Anwendungen (49 Prozent). Insbesondere letzteres wird in Zukunft für Unternehmen immer wichtiger werden, um mithilfe verschiedener Datentypen, seien es Text-, IoT- oder Bilddaten, ihre digitale Transformation weiter zu beschleunigen.

Bild: Denodo

Um diese Vorteile nutzen zu können, müssen Organisationen aber zunächst ihr Data Warehouse und Data Lake ineinander integrieren. Dafür gibt es verschiedene Möglichkeiten, unter anderem die physische Konsolidierung. Hierbei wird ein Teil des Data Warehouses in den Data Lake (oder umgekehrt) oder Daten beider Systeme in ein neues Repository verschoben. Jedoch leidet bei dieser Verlagerung oftmals die Integrität der Daten und Unternehmen müssen mit höheren Kosten für die redundante Datenhaltung rechnen. Eine probate Alternative ist eine logische Datenschicht, die mittels Datenvirtualisierung realisiert wird. Dabei werden die Daten aus dem Data Warehouse und Data Lake in einer einzigen virtuellen Schicht dargestellt, ohne dass sie dafür physisch bewegt oder verändert werden müssen. Es spielt keine Rolle, ob Unternehmen die zugrundeliegenden Systeme On-Premise, in der Cloud oder in hybriden Architekturen betreiben. Zudem wird durch das adaptive Design sichergestellt, dass auch neue Datenquellen oder Technologien flexibel integriert werden können und die Investition sich langfristig lohnt.

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Data Warehouse oder Data Lake? Beides!

Immer weniger Unternehmen kommen aufgrund der stetig wachsenden Datenmengen und der Vielzahl an Quellen inzwischen ohne ein Data Warehouse oder einen Data Lake aus. Wer Prozesse optimieren, neue Geschäftsfelder identifizieren oder Angebote weiterentwickeln möchte, benötigt dafür eine umfassende und abteilungsübergreifende Datenbasis. Allerdings kommen diese Systeme immer öfter an ihre Grenzen. Für Advanced Analysen, komplexe Use Cases und tiefgreifende Insights bietet sich deshalb eine Unified DWH/DL-Architektur an, die mithilfe einer Datenvirtualisierungsplattform realisiert wird. Der Schlüssel dabei ist eine schrittweise Umsetzung mit einer flexiblen Datenarchitektur, die neue Quellen und Technologien schnell und problemlos adaptiert und so Investitions- und Zukunftssicherheut bietet.