Five remarkable technologies for cloud data management
Technologies are no longer just a means to an end. Technologies are the foundation for the resilience and progressiveness of every company. The challenge lies in identifying the right technology stack, the cornerstones of which are anchored in a modern cloud architecture. In the future, no business strategy will work without a parallel technology strategy. By foregoing technology, every company would catapult itself into the digital middle ages.
So weit, so klar. Doch die Menge an Entscheidungen, die es nun zu treffen gilt, überfordert nicht wenige. Strategische Themen wie <a href="https://www.taod.de/services/data-engineering-consulting“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Cloud-Implementierung </a> oder <a href="https://www.taod.de/services/artificial-intelligence-consulting“ data-webtrackingID="blog_content_link" > AI-Offensiven </a> sind teilweise noch vollständig ungeklärt, zudem wirft die Auswahl der geeigneten Technologien und Endgeräte viele Fragen auf. Der Aufbau eines Technologie-Stacks ist außerdem nicht mehr nur Thema für die IT-Abteilung, sondern betrifft alle Mitarbeitenden im Unternehmen. Denn diese sind ein zentraler Erfolgsfaktor für die digitale Transformation.
Technologies and tools - the right stack is crucial
So which technology, which tool, which stack is the right one for a company? The answer to this question is, of course, a highly individual matter. However, some cloud technologies are currently clearly gaining ground, as they respond comprehensively and flexibly to a wide range of customer needs. From our perspective and practical experience, companies should keep an eye on these five technologies:
1. Microsoft Azure for the hybrid cloud
Azure gehört mit AWS und Google zu den Top-3-Anbietern im Bereich Cloud-Technologien – und wird immer beliebter. Dazu dürfte auch das erweiterte Hybrid-Cloud-Angebot beitragen, dass Unternehmen den Einstieg in die Cloud-Umgebung erleichtert. Anwendungen und Prozesse können problemlos erst einmal teilweise in die Cloud ausgelagert werden, während das Unternehmen parallel weiterhin vertraute On-Premise-Lösungen nutzt. Ein großer Vorteil für Microsoft sind zudem etablierte Kosmen wie Microsoft 365 oder <a href="https://www.taod.de/tech-beratung/power-bi“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Power BI </a>. Unternehmen, die bereits auf diese oder andere Lösungen aus dem Microsoft-Universum bauen, sehen die Entscheidung für <a href="https://www.taod.de/tech-beratung/microsoft-azure“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Azure </a> als logischen Ausbau ihres Tech-Stacks. Doch nicht nur die Affinität zum Anbieter, sondern auch die umfangreichen wie flexiblen Lösungen und Services überzeugen. Sicherheit wird bei Microsoft ohnehin großgeschrieben: Das Azure Security Center nutzt eine Vielzahl physischer, infrastruktureller und operationaler Verfahren zum grundlegenden Schutz von Azure, auch ohne ergänzendes Zutun.
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2. fivetran for cloud-based data integration
According to Bigdata Insider, the provider of automated data integration once again doubled its annual turnover and customer base last year. As a cloud-based data integration service, Fivetran manages its customers' data pipelines and provides instant access to more than 1.5 trillion rows of data per month. Thanks to the ELT (Extraction-Load-Transform) stack, data is made available faster. Fivetran makes data from a wide variety of source structures in a data warehouse (DWH) or other databases possible without any coding and with very little maintenance. This leaves more time for analysis. George Fraser, CEO of Fivetran, sees his vision as "making access to data as simple and reliable as electricity from the socket." Analysts can make better decisions with Fivetran. This is because the tool manages more than 700,000 schema changes every month. Such modifications usually lead to ETL pipelines being interrupted and only running again once they have been adjusted by data engineers. Up-to-date data is available at all times, even if the source systems change.
3. snowflake as a cloud data warehouse
„I love data. I love Computer Science.“
„Me too.“
Mit Leidenschaft, Kreativität und herausragender fachlicher Expertise sorgten die beiden Snowflake-Gründer Benoit Dageville und Thierry Cruanes für die größte Bromance (siehe Snowflake-Video!) und Erfolgsgeschichte im Bereich Data Warehousing innerhalb der letzten zehn Jahre. Sie fingen bei null an und bauten eine Datenplattform auf, die sich die immense Kraft der Cloud zunutze machte. Das System trennt Data Computing und Data Storage voneinander, was einer Revolution im Bereich Data Warehousing gleich kam – und auch heute immer noch einzigartig ist. Fast jede andere Datenbank kombiniert beides miteinander, das heißt, sie müssen eine maximale Systemlast tragen und auch die damit verbundenen Kosten. Die Daten können alle an einem einzigen Ort gespeichert werden, die Berechnungen indes werden unabhängig voneinander durchgeführt. Damit positioniert sich <a href="https://www.taod.de/tech-beratung/snowflake“ data-webtrackingID="blog_content_link" > Snowflake als Data Warehouse-as-a-Service </a>. Im letzten Jahr verzeichnete Snowflake ein dreistelliges Wachstum des Produktumsatzes. „In Verbindung mit diesem schnellen Wachstum konnten wir die betriebliche Effizienz verbessern und gleichzeitig unsere Präsenz weltweit ausbauen“, sagt Frank Slootman, CEO von Snowflake. Die Erfolgsgeschichte geht weiter!
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4. dbt for cloud-based data transformation
Integrating all data into a data warehouse can be more than challenging due to the complexity and heterogeneity of the data. In the field of analytics engineering, data transformation is the work step that stands between loading the data into the warehouse and the subsequent analysis. The SQL-based data building tool dbt makes this process considerably easier. Put simply, dbt is a transformation and modeling tool that can provide significant, cloud-based support for the work of software engineers during the data transformation process. The tool has become the standard for merging disparate data. Within the company's technology stack, ideally in combination with Snowflake and Fivetran, dbt can and should play a routine role.
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5. tableau enables self-service analysis in the cloud
As a fully cloud-hosted analytics platform, Tableau facilitates the creation of interactive visual analysis of data. The cloud service is described by the provider itself as the most popular modern analytics platform in the world, helping people and organizations to work in a more data-driven way. The fact that this is no longer just a vision can be clearly seen in everyday data work: The extremely clear and easy-to-configure dashboards enable even non-technical analysts and end users to transform data into comprehensible graphics. Tableau can be connected to any data source. The analysis tool's strongest competitor at the moment is certainly Microsoft Power BI, but it differs in striking ways (read our blog post Power BI vs. Tableau!).
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Selection of cloud services remains a Herculean task
It is certainly always a very individual and complex decision as to which services and tools ultimately become part of the technology stack. Numerous factors such as consideration of the IT strategy, business perspectives and historical service provider relationships influence the selection process down to the smallest detail. In our opinion, the above overview represents the most valuable, future-oriented and innovative tools currently available, which we also know very well from experience.
