Warum eine offene Dateninfrastruktur Zuverlässigkeit und niedrige Kosten bedeutet

Jahrelang bauten Unternehmen ihre Datenarchitekturen auf einer einfachen Annahme auf: Daten waren in erster Linie dazu da, menschliche Entscheidungen mithilfe von Dashboards und Berichten zu unterstützen. Heute bilden Daten jedoch auch die Grundlage für betriebliche Arbeitsabläufe, Systeme für maschinelles Lernen und zunehmend KI-Agenten die aktuelle, vertrauenswürdige Daten in großem Maßstab benötigen.

Diese neuen Anforderungen enthüllen die Grenzen der traditionellen Datenarchitektur. Wenn Unternehmen eine Dateninfrastruktur wünschen, die sowohl zuverlässig als auch kostengünstig ist, benötigen sie ein neues Organisationsprinzip. Dieses Prinzip ist Offene Dateninfrastruktur.

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Warum traditionelle Architekturen einen schlechten Kompromiss erzwingen

Ältere Architekturen zwang Unternehmen in der Regel dazu, zwischen zwei unvollkommenen Optionen zu wählen.

Die wichtigste Option für Analysen war die Data Warehouse: strukturiert, zuverlässig und für Analysen optimiert. Der herkömmliche Data Lake wurde dagegen immer dann verwendet, wenn es um Massendaten und unstrukturierte Daten ging: billiger und skalierbarer für den Rohspeicher, aber oft schwieriger zu verwalten und weniger zuverlässig für hochwertige analytische Anwendungsfälle.

Dieser Kompromiss führte zu einer Trennung zwischen analytischer und operativer Architektur. Die Teams haben Daten in einem System für BI und Reporting extrahiert, geladen und transformiert und dann dasselbe in einem anderen System für umfangreiche Speicher-, Datenwissenschaft- oder Anwendungsunterstützung getan. Im Laufe der Zeit führte dies zu weitläufigen Umgebungen mit mehreren Kopien derselben Daten, fragmentierter Governance und zunehmender betrieblicher Komplexität.

Dieses Kostenproblem besteht nicht nur in den Infrastrukturausgaben, sondern auch in der Entwicklungszeit. Jede doppelte Pipeline, jede Übergabe zwischen Systemen und jede Ausnahme bei der Verwaltung bedeuten mehr Aufwand für Wartung, Fehlerbehebung und Sicherung.

Ein weiteres Problem, das sich aus der Abhängigkeit von Data Warehouses für Analysen ergibt, ist die enge Bündelung von Speicher, Rechenleistung und Zugriff. Das macht die Einführung von Data Warehouses einfach, aber teuer in der Skalierung. Wenn Speicher und Rechenleistung gekoppelt sind, können Unternehmen am Ende Prämientarife für Workloads zahlen, für die keine Premium-Infrastruktur erforderlich ist.

Anbieter haben eine weitere Schwierigkeitsstufe hinzugefügt. Da Daten für KI und Automatisierung immer wertvoller werden, versuchen einige Anbieter, ihre Margen zu schützen, indem sie den Zugriff auf Kundendaten monetarisieren und es schwieriger machen, Daten frei zwischen Tools zu übertragen. Eine solche Abhängigkeit macht es schwieriger, die Kosten zu kontrollieren, die Leistung zu optimieren und sich an neue Anwendungsfälle anzupassen.

Das Ergebnis ist ein System, das mit zunehmendem Wachstum teurer und weniger effizient wird. Die Zuverlässigkeit nimmt unter dem Gewicht der Komplexität ab, während die Infrastruktur-, Technik- und Verwaltungskosten steigen. Das ist nicht nachhaltig für Unternehmen, die davon ausgehen, sich stärker auf KI, Automatisierung und Echtzeitbetrieb zu verlassen.

Was sich an der Open Data Infrastructure ändert

Open Data Infrastructure bietet einen saubereren Weg in die Zukunft.

Im Kern kombiniert es die kostengünstige Skalierbarkeit des Data Lakes mit der Struktur und Zuverlässigkeit, die traditionell mit dem Warehouse verbunden sind. Tabellenformate öffnen wie Apache Iceberg und Delta Lake bieten wichtige Funktionen für Lake-basierte Architekturen, darunter relationale Struktur, Schemadurchsetzung und Transaktionszuverlässigkeit im ACID-Stil. Dadurch sind die Daten im Lake weitaus nutzbarer und zuverlässiger für Produktionsanalysen und KI-Workloads, während der Data Lake weiterhin in der Lage ist, unstrukturierte Daten zu verarbeiten.

Ebenso wichtig ist, dass Open Data Infrastructure Speicher von Rechenleistung entkoppelt. Unternehmen können Daten nur einmal speichern kostengünstiger Objektspeicher für Standardprodukte und dann wähle das Beste Rechenmaschine für jeden Anwendungsfall. Das könnte eine Engine für BI, eine andere für Data Science und eine weitere für betriebliche Anwendungen bedeuten.

Diese Flexibilität verbessert sowohl die Zuverlässigkeit als auch das Kostenmanagement.

Die Zuverlässigkeit verbessert sich, da Teams alle Datenoperationen auf einer einzigen Datenarchitektur mit konsistenter Struktur, Governance und Semantik aufbauen können, anstatt Daten zwischen getrennten Systemen zu verschieben. Das Kostenmanagement verbessert sich, da Speicher preiswert bleibt und die Rechenleistung je nach Leistung und Preis für die jeweilige Aufgabe ausgewählt werden kann.

Interoperabilität ist das andere wichtige Stück. Offene Tabellenformate sind nicht nur deshalb wertvoll, weil sie die Funktionalität im Lakehouse-Stil verbessern, sondern auch, weil sie die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter verringern. Eine Datenbasis, die auf offenen Standards basiert, kann viele nachgelagerte Tools unterstützen, ohne dass Teams gezwungen sind, Daten oder Pipelines zu duplizieren. Die eigene Positionierung von Fivetran rund um moderne Data Lakes unterstreicht diesen Ansatz „Einmal bewegen, bei Bedarf abfragen“ und den Wert eines anbieterneutralen Speichers mit nachgelagerter Interoperabilität.

Um diese Vision vollständig zu verwirklichen, müssen auch die Anbieter zusammenarbeiten. Kunden sollten in der Lage sein, mit minimalem Aufwand auf ihre Daten zuzugreifen und sie zu verwenden. Eine offene Dateninfrastruktur funktioniert am besten, wenn das umgebende Ökosystem einen relativ ungehinderten Zugriff unterstützt, anstatt proprietäre Barrieren für Speicher-, Rechen- oder Metadatenoptionen zu errichten.

Wenn alle Teile zusammenkommen, ist das Ergebnis eine einheitliche Datenarchitektur, die zuverlässig ist, weil wichtige Daten strukturiert und verwaltet werden, und kostengünstig ist, da sie auf skalierbarem Standardspeicher mit flexibler Rechenleistung läuft.

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Warum das jetzt wichtig ist — und in Zukunft noch mehr

Unabhängig von der Branche verwenden Unternehmen zunehmend mehr Daten aus mehr Quellen und unterstützen ein breiteres Spektrum an analytischen und betrieblichen Anwendungsfällen. Sie untersuchen auch aktiv, wie KI Analysen verbessern, Arbeitsabläufe automatisieren und neue Arbeitsweisen schaffen kann. All diese Anwendungsfälle erfordern große Mengen an aktuellen, vertrauenswürdigen Daten.

KI-Systeme sind besonders anspruchsvoll, weil sie sowohl den Umfang als auch die Konsequenzen verstärken. Sie sorgen auch für automatisiertere nachgelagerte Aktionen, was bedeutet, dass Datenqualität und Verfügbarkeit noch wichtiger sind. Eine spröde, kostenintensive Architektur kann nicht nur Innovationen blockieren, sondern auch die negativen Folgen einer Fehlfunktion der KI verstärken.

Aus diesem Grund geht es beim Kostenmanagement um mehr als nur um die Senkung der Cloud-Rechnung. Es geht auch darum, den technischen und administrativen Aufwand zu reduzieren, der erforderlich ist, um das System am Laufen zu halten. Die beste Architektur ist nicht nur günstiger zu speichern und abzufragen. Sie ist einfacher zu bedienen, einfacher zu verwalten und einfacher anzupassen.

Open Data Infrastructure ist für diese Realität konzipiert. Sie ist interoperabel, flexibel und unabhängig von der genauen Form der Arbeitslast. Ganz gleich, ob ein Team Dashboards, Datenprodukte, Pipelines für maschinelles Lernen oder agentische KI-Systeme unterstützt, dieselbe offene Grundlage kann an die Anforderungen angepasst werden.

Das ist das wahre Versprechen: nicht einfach eine billigere oder zuverlässigere Architektur, sondern eine, die beides gleichzeitig bietet.

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