Data Architecture Consulting

Modulare Datenarchitektur in der Cloud

Integraler Bestandteil einer Datenstrategie ist die Dateninfrastruktur. Bis vor einigen Jahren waren statische Data Warehouses die einzige Dateninfrastruktur, die Unternehmen für die Speicherung und Verarbeitung ihrer Daten einsetzen konnten. Diese Warehouses reagierten kaum auf die ständigen Veränderungen im Geschäftsumfeld. Am Ende hatten die Unternehmen das Nachsehen. Die heutige Datenarchitektur enthält zwar immer noch ein Data Warehouse, aber es geht um mehr. Das Warehouse ist Teil einer Datenumgebung, die sowohl flexibel als auch agil ist. Module, die früher durch umfangreiche Software-Projekte abgedeckt wurden, werden heute mithilfe einzelner konzentrierter Tool-Komponenten zu einem Stack geformt.

Im Zuge dieser Tools oder SaaS-Komponenten wird auch von Cloud Native Services gesprochen. Sie werden im gesamten zu einer Data Architecture, dem so genannten Modern Data Stack, geformt. Die einzelnen Tools agieren hierbei vollkommen automatisiert und bieten durch ihre modulare Austauschbarkeit und die Skalierbarkeit ideale Voraussetzungen für ein effizientes Data Management. Die Entscheidung für eine geeignete Datenarchitektur ist eine bedeutende Aufgabe, denn es geht darum, langfristig eine robuste und skalierbare Data Platform aufzubauen. Wir begleiten Unternehmen bei Auswahl und Aufbau einer funktionalen Systemlandschaft.

Vorteile einer modernen Datenarchitektur

  • Modular austauschbarer sowie erweiterbarer Stack
  • Technologische Optimierung entlang der Data Journey
  • Bereichsbezogene Architektur statt Enterprise Warehouse
  • Verarbeitung von strukturierten oder unstrukturierten Daten
  • Flexibel und skalierbar durch cloudbasierte Lösungen
  • Robuste Data Platform
Data Architecture Consulting taod

Auswahl und Aufbau einer Datenarchitektur

Bei der Vielzahl an unterschiedlichen Cloud Native Services den Überblick zu behalten ist anspruchsvoll. Denn Cloud-Service-Anbieter wie AWS oder Azure bieten je über 250 Services an, die nativ genutzt werden können. Als unabhängiger Partner begleiten wir Unternehmen bei der Evaluierung und Optimierung ihres Modern Data Stack.

Unsere Vorgehensweise

Implementierung einer Datenarchitektur

Bestandsanalyse

Wir nehmen eine Bestandsaufnahme aller Tools und Systeme sowie deren Anbindungen vor, die aktuell eingesetzt werden.

Kohärenzanalyse

Es erfolgt eine gemeinsame Überprüfung der Quellinformationen des Unternehmens, um spätere Prozesse automatisieren zu können.

Maßnahmenbestimmung

Wir definieren neue Tools und Pipelines, um die dazu passenden Services auszuwählen.

Implementierung

Abschließend erstellen wir eine Roadmap für die Implementierung und begleiten Schritt für Schritt die Umsetzung.

Themen, Services und Beratung rund um Data Architecture

Data Architecture FAQ

In einem Unternehmen ist es für alle Mitarbeitenden wichtig, datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Vorrausetzung dafür ist der Zugang zu den Daten. Datendemokratisierung bedeutet also genau das: Alle Personen, und damit auch nicht-technisch versierte Personen, können einfach und ohne Datensilos auf Daten zugreifen, sie verstehen und nutzen.

Data Ownership bezeichnet die Verantwortlichkeit für Daten. Wer ist für einen Datensatz zuständig, für die Erstellung und Verwendung jener Daten? Wer kümmert sich um die Verwaltung von Definitionen und wer initiiert Qualitätskontrollen? Dazu gehört auch die Gewährleistung der Einhaltung von Unternehmensregularien und Vorschriften, die Einfluss auf den Umgang mit Daten haben.

Ein Modern Data Stack ist ein schichtweise kombiniertes System von automatisierten Services, die Daten sammeln, kombinieren, analysieren und den Wert von Daten heben. Auf der grundlegendsten Ebene schlägt er die Brücke zwischen Rohdaten auf der einen und Data Analytics auf der anderen Seite.

Frederic Bauerfeind - Managing Consultant - taod Consulting

Frederic Bauerfeind

Managing Consultant
frederic.bauerfeind@taod.de
+49 221 975 849 83

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