Die Dateninfrastruktur steht unter dem Druck, mehr zu tun als je zuvor. Was früher für die Unterstützung von Dashboards und regelmäßigen Berichten konzipiert wurde, muss jetzt Echtzeitanalysen, maschinelles Lernen und zunehmend KI-gestützte Workflows unterstützen. Da das Datenvolumen wächst und immer neue Tools auf den Markt kommen, ist die Fähigkeit, flexibel auf Daten zuzugreifen, sie zu verschieben und zu nutzen, unverzichtbar geworden.

Die meisten Architekturen wurden jedoch nicht für dieses Maß an Skalierung oder Veränderung konzipiert.

Open Data Infrastructure (ODI) ist ein architektonischer Ansatz, der es Unternehmen ermöglicht, Daten einmal in offenen Formaten zu speichern und sie überall — über Tools, Rechenmaschinen und KI-Systeme hinweg — zu verwenden, ohne an einen einzigen Anbieter gebunden zu sein.

Es spiegelt den Wandel weg von eng gekoppelten, proprietären Plattformen hin zu einer modularen, auf Standards basierenden Grundlage wider, auf der sich Speicher, Rechenleistung, Transformation und Nutzung unabhängig voneinander entwickeln können. Da die Daten- und KI-Workloads weiter zunehmen, gibt ODI Unternehmen eine bessere Kontrolle über ihre Daten und Kosten, anstatt diese Entscheidungen auf eine einzige Plattform auszulagern.

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Das Problem mit den heutigen Datenarchitekturen

Um zu verstehen, warum ODI an Bedeutung gewinnt, hilft es, sich anzusehen, wie die meisten Datenarchitekturen heute funktionieren. Viele Unternehmen verlassen sich auf sogenannte „Walled Gardens“ — geschlossene, proprietäre Plattformen, die Speicher, Rechenleistung und Tools eng in einem einzigen Ökosystem verbinden. Diese Systeme können zwar die Ersteinrichtung vereinfachen, beschränken aber auch die Art und Weise, wie Daten im Laufe der Zeit abgerufen, verschoben und verwendet werden können.

Wenn Unternehmen wachsen, wird es schwieriger, diese Einschränkungen zu ignorieren. Teams duplizieren häufig Daten systemübergreifend, um verschiedene Tools und Anwendungsfälle zu unterstützen, was sowohl die Speicher- als auch die Rechenkosten in die Höhe treibt. Gleichzeitig erschweren eng miteinander verknüpfte Architekturen die Einführung neuer Technologien oder die Weiterentwicklung vorhandener Workflows ohne erhebliche Nacharbeiten.

Diese Herausforderungen werden nur noch ausgeprägter als Einführung von KI wächst. Anstatt gelegentliche menschliche Abfragen zu unterstützen, muss die Dateninfrastruktur jetzt kontinuierliche, agentengesteuerte Workloads bewältigen, die Flexibilität, Skalierbarkeit und Echtzeitzugriff erfordern.

Ohne eine offenere Grundlage nimmt die Komplexität zu, die Kosten steigen und die Innovationsfähigkeit verlangsamt sich.

Warum Open Data Infrastructure wichtig ist

Open Data Infrastructure ist nicht nur eine technische Präferenz — sie ist ein struktureller Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen Daten verwalten und skalieren.

Da die Datennutzung in den Bereichen Analytik, Betrieb und KI zunimmt, werden die Einschränkungen eng gekoppelter Systeme immer kostspieliger. Unternehmen benötigen eine Möglichkeit, eine einzige Informationsquelle zu verwalten und gleichzeitig mehrere Rechenmaschinen, sich weiterentwickelnde Tools und neue Workloads zu unterstützen — ohne ihren Stack ständig neu zu strukturieren.

ODI begegnet diesem Problem, indem es Speicher, Rechenleistung und Tools in verschiedene Ebenen unterteilt. Daten werden einmal in offenen Formaten gespeichert, und die Berechnungen werden angewendet, wo und wann sie benötigt werden. Dadurch können Teams effizienter skalieren, neue Technologien einfacher einführen und die Kontrolle behalten, wenn ihr Datenökosystem wächst.

Die 4 Vorteile von Open Data Infrastructure

Die Auswirkungen von ODI werden deutlich daran, wie es das Tagesgeschäft und die langfristige Strategie verändert.

1. Keine Anbieterbindung

Da ODI auf offenen Standards basiert, sind Daten und Transformationslogik nicht an eine einzige Plattform gebunden. Unternehmen behalten die Kontrolle darüber, wie ihre Daten gespeichert, abgerufen und verwendet werden, was es einfacher macht, ihre Architektur im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln.

2. Niedrigere Kosten im großen Maßstab

Durch die einmalige Speicherung der Daten an einem zentralen Ort und die Bereitstellung von Rechenleistung nach Bedarf reduziert ODI den Bedarf an doppelten Pipelines. Teams können für jeden Workload die kostengünstigste Engine wählen, anstatt an ein einziges Preismodell gebunden zu sein.

3. Schnellere Innovation

Ein modulares, interoperable Architektur erleichtert die Einführung neuer Tools und Technologien. Teams können experimentieren, iterieren und neue Funktionen einführen, ohne den Aufwand umfangreicher Migrationen mit sich bringen zu müssen.

4. Konzipiert für KI- und Echtzeit-Workloads

Da der Datenverbrauch immer kontinuierlicher und automatisierter wird, stellt ODI sicher, dass Analyse- und KI-Systeme ohne Duplizierung oder Verzögerung auf konsistente, kontrollierte Daten zugreifen können.

Die Prinzipien und die Architektur hinter Open Data Infrastructure

Im Kern wird ODI durch eine Reihe von Architekturprinzipien definiert, die Flexibilität ermöglichen, ohne die Konsistenz zu beeinträchtigen.

1. Offene, auf Standards basierende Datenverlagerung und -transformation

Datenaufnahme und Transformation sind über Werkzeuge und Motoren hinweg transportierbar. Pipelines sind nicht an proprietäre APIs oder Laufzeiten gebunden, sodass Teams ihre Arbeitsabläufe ohne Unterbrechung weiterentwickeln können.

2. Eine einheitliche, offene Data Lake-Grundlage

ODI beginnt mit einer einzigen, universellen Speicherebene, auf der Unternehmensdaten einmal in offenen, standardbasierten Formaten landen und Rechenmaschinen, Tools und Workloads auf einer steckbaren Grundlage weiterentwickelt werden. Durch die Zentralisierung auf einer offenen Grundlage werden Speicher und Rechenleistung getrennt, Datenduplizierung wird minimiert, vom Anbieter kontrollierte Zugriffswege vermieden und die Kostenkontrolle bleibt gewahrt.

3. Aktivierung, Semantik und KI-Konsum

ODI geht über den Speicher hinaus, um sicherzustellen, dass Geschäftseinheiten, Metriken und Definitionen einmal definiert und überall wiederverwendet werden. Dashboards, Workflows und KI-Modelle basieren auf derselben vertrauenswürdigen Logik, Semantik und Metadaten bleiben zentralisiert und die Governance-Richtlinien werden konsistent angewendet. Das bedeutet KI-Agenten und Analysetools basieren auf einem einheitlichen Kontext, nicht auf fragmentierten Definitionen.

Offene Dateninfrastruktur im Vergleich zu All-in-One-Plattformen

All-in-One-Plattformen können von Anfang an Einfachheit bieten, aber diese Einfachheit ist im Laufe der Zeit oft mit Kompromissen verbunden. Diese Plattformen bündeln in der Regel Speicher, Rechenleistung und Tools in einem einzigen Ökosystem, was die Flexibilität einschränken und die Wechselkosten erhöhen kann, wenn sich die Anforderungen ändern. Was als Komfort beginnt, kann allmählich zu Einschränkungen werden, insbesondere wenn Unternehmen ihre Datennutzung skalieren.

Open Data Infrastructure verfolgt einen anderen Ansatz. ODI speichert Daten in offenen Formaten und trennt sie von Rechenleistung und Tools. Dadurch können Unternehmen standardisieren, wo dies sinnvoll ist, und gleichzeitig die Fähigkeit zur Veränderung und Weiterentwicklung bewahren.

Das Ergebnis ist eine Architektur, die langfristige Anpassungsfähigkeit unterstützt, anstatt sie festzuschreiben.

ODI priorisiert langfristige Kontrolle und Anpassungsfähigkeit gegenüber kurzfristiger Bequemlichkeit.

Anwendungsfälle für Open Data Infrastructure

ODI wird besonders in Umgebungen wertvoll, in denen Flexibilität, Skalierung und systemübergreifende Koordination entscheidend sind.

1. Groß angelegte KI und maschinelles Lernen

Für das Training von Modellen, das Ausführen von Inferenzen und die Unterstützung autonomer Agenten sind mehrere Rechenarten erforderlich: Warehouses für Analysen, Lakehouse-Engines für umfangreiche Verarbeitungsvorgänge, Vektordatenbanken für den Abruf und ML-Runtimes für Training und Inferenz. ODI ermöglicht es allen, auf derselben offenen Grundlage zu arbeiten, ohne Daten zwischen Systemen kopieren zu müssen.

2. Unternehmensübergreifender Datenaustausch

Wenn Daten in offenen Formaten gespeichert und durch gemeinsame Standards geregelt werden, wird es einfacher, Daten zwischen Geschäftsbereichen auszutauschen, mit Partnern zusammenzuarbeiten und Ökosystemintegrationen zu unterstützen, ohne sich einer proprietären Abhängigkeit auszusetzen.

3. Operative Informationen in Echtzeit

Agentengesteuerte Workflows erfordern aktuellere Daten und einen systemübergreifenden koordinierten Zugriff. ODI stellt sicher, dass betriebliche Automatisierungs-, Analyse- und KI-Modelle auf konsistenten, kontrollierten Daten und nicht auf isolierten Kopien basieren.

Bewährte Verfahren für die Implementierung einer offenen Dateninfrastruktur

Die Einführung von ODI erfordert ein bewusstes Design, aber Unternehmen müssen nicht alles auf einmal transformieren. Hier sind einige bewährte Methoden, die Sie berücksichtigen sollten:

• Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt, um Ihren Ansatz zu validieren. Wählen Sie einen Workload mit hoher Auswirkung (z. B. KI-Experimente oder Engine-übergreifende Analysen) und validieren Sie Ihren offenen Architekturansatz vor der umfassenden Einführung.
• Verwenden Sie offene Tabellenformate frühzeitig, um eine Bindung zu vermeiden. Standardisieren Sie auf offene Formate (z. B. Iceberg oder Delta Lake), um frühzeitiges Lock-In zu verhindern und die Portabilität zwischen den Engines zu gewährleisten.
• Trennen Sie den Speicher und rechnen Sie ab dem ersten Tag. Landen Sie Daten einmal im Objektspeicher und leiten Sie Workloads an die entsprechende Engine weiter.
• Investieren Sie in Datenqualität und Aktualität. Systeme auf Agentenebene verstärken Inkonsistenzen. Investieren Sie in automatische Validierung, Überwachung und Schemaentwicklung.
• Zentralisieren Sie die Verwaltung und die semantischen Definitionen. Definieren Sie Geschäftseinheiten, Metriken und semantische Modelle zentral, sodass Analytik und KI auf derselben Logik arbeiten.
• Design für Modularität und zukünftige Flexibilität. Vermeiden Sie eine enge Verknüpfung von Aufnahme-, Transformations- und Berechnungsentscheidungen, deren Rückgängigmachung zu einem späteren Zeitpunkt kostspielig wäre.

Organisationen wie Tinuiti haben diesen Ansatz gewählt, indem sie Daten in offenen Formaten zentralisiert haben, um fortschrittliche Analysen und KI-gestützte Erkenntnisse zu unterstützen und so schnellere Entscheidungen zu ermöglichen, ohne die Komplexität der Infrastruktur zu erhöhen.

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Schaffung einer offenen Dateninfrastruktur mit Fivetran

In einer ODI-Architektur ist die Aufnahme eine grundlegende Ebene. Wenn der Zugriff auf zentrale Geschäftsdaten unvollständig oder unzuverlässig ist, können nachgelagerte Systeme — ob Analytik oder KI — nicht effektiv arbeiten.

Plattformen wie Fivetran helfen dabei, ODI zu ermöglichen, indem sie Folgendes bereitstellen:

• Automatisierte, zuverlässige Datenaufnahme aus Hunderten von Quellen
• Unterstützung für offene Tabellenformate wie Iceberg und Delta Lake
• Trennung von Speicher und Rechenleistung durch verwaltete Data Lake-Dienste
• Integrierte Schemaentwicklung, Überwachung und Zuverlässigkeit

Durch die Trennung von Speicher und Rechenleistung und die Reduzierung der betrieblichen Belastung durch Datenverlagerung hilft Fivetran Unternehmen dabei, flexible, skalierbare Architekturen zu entwickeln, die den ODI-Prinzipien entsprechen. So können sich Teams darauf konzentrieren, den Wert aus Daten abzuleiten, anstatt die Infrastruktur zu verwalten.

Häufig gestellte Fragen zu Open Data Infrastructure

Welche Tools werden für die Datenerfassung und -aufnahme in einem offenen Datenstapel verwendet?

Unternehmen verwenden verwaltete ELT-Plattformen, CDC-Tools und Event-Streaming-Systeme wie Fivetran. Die wichtigste Voraussetzung ist, dass die Erfassung von der Datenverarbeitung entkoppelt ist und offene Standards unterstützt werden.

Welche Datenbanken werden für die Datenspeicherung in einem offenen Datenstapel verwendet?

In der Open Data Infrastructure befindet sich der Speicher in einem offenen Datensee. Unternehmensdaten werden in Objektspeichern wie S3, ADLS oder GCS zentralisiert und in offenen Tabellenformaten wie Iceberg oder Delta Lake geschrieben. Diese Trennung von Speicher und Rechenleistung ist für ODI von grundlegender Bedeutung. Anstatt Daten in einem firmeneigenen Warehouse oder einer eng integrierten Plattform zu sperren, wird der Lake zur universellen Informationsquelle.

Wie unterstützt eine offene Dateninfrastruktur KI und autonome Agenten?

ODI ermöglicht KI-Systemen den Zugriff auf konsistente, qualitativ hochwertige Daten ohne Duplizierung. Eine gemeinsame Semantik stellt sicher, dass Analytik und KI mit denselben Definitionen arbeiten.

Ist die Konsolidierung auf einer einzigen All-in-One-Plattform nicht einfacher?

All-in-One-Plattformen können die Ersteinrichtung vereinfachen, aber sie schränken die Flexibilität ein und erhöhen die langfristigen Kosten. ODI bietet eine anpassungsfähigere Grundlage und ermöglicht dennoch gegebenenfalls eine Konsolidierung.

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