Angesichts der exponentiellen Zunahme der Datenerzeugung aus nahezu allen digitalen Quellen können Extraktion und Nutzung dieser Daten für Unternehmen jeder Größe eine große Herausforderung darstellen. Daher suchen Unternehmen nach einheitlichen Plattformen, auf denen sie problemlos Daten aus verschiedenen Quellen in unterschiedlichen Formaten extrahieren und diese Daten für Analysen oder andere Aufgaben nutzen können. Eine solche Plattform dient als ultimativer Speicher für alle Daten, verwandelt sie in eine Single Source of Truth und ermöglicht die Skalierung komplexer Analysevorgänge, die Daten in wertvolle Erkenntnisse verwandeln. Diese Plattformen werden als Datenplattformen bezeichnet.

Datenplattformen müssen in der Lage sein, Datensätze mit höherer Geschwindigkeit, größerer Vielfalt und größerem Volumen zu verarbeiten, und gleichzeitig den Benutzern die Möglichkeit geben, die Daten zu untersuchen, zu verfolgen und zu analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dieser Leitfaden soll Ihnen helfen, zu verstehen, wie Datenplattformen funktionieren und welche Faktoren Sie beim Aufbau oder bei der Auswahl einer Datenplattform berücksichtigen sollten. Außerdem werden Sie die verschiedenen Ebenen der Datenplattform erkunden. Am Ende dieses Leitfadens erfahren Sie auch etwas über die verschiedenen Vorteile und Einschränkungen dieser Plattformen. Bevor Sie zu diesen Abschnitten übergehen, sollten Sie sich einen Überblick darüber verschaffen, was genau Datenplattformen sind und wie sie sich von Big-Data-Plattformen unterscheiden.

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Was ist eine Datenplattform?

Wie bereits erwähnt, haben Unternehmen häufig mit Problemen der Datenverwaltung zu kämpfen, z. B. mit der Konsolidierung verschiedener Datentypen, die in unterschiedlichen Silos, Data Lakes oder auf lokalen Servern gespeichert sind. Sie suchen nach einer Lösung, die alles aus einer Hand bietet, wobei die Zusammenführung unterschiedlicher Daten, einschließlich strukturierter und halbstrukturierter Daten, eine entscheidende Komponente ist. An dieser Stelle kommt eine Datenplattform ins Spiel.

Eine Datenplattform, oft auch als Datenmanagement-Plattform bezeichnet, ist ein integriertes Framework, das die Funktionen eines Data Lake, Data Warehouse, Data Hub und einer Business Intelligence (BI)-Plattform umfasst. Ohne eine Datenplattform wird jede Komponente in der Regel von einem anderen Tool oder einer Sammlung von Tools bearbeitet, um den Datenfluss von der Quelle bis zum Endbenutzer in einer komplexen Umgebung zu gewährleisten. Eine Datenplattform erspart Ihnen die Arbeit, indem sie zahlreiche Lösungen in einem einzigen Tool zusammenfasst, wodurch das Endprodukt viel einfacher zu verwalten ist. Diese einheitliche Plattform bietet kostengünstige, skalierbare und sichere Echtzeit-Geschäftseinblicke durch Analysen.

Um sich an neue Technologien und die sich ändernden Anforderungen heutiger Datenteams anzupassen, ist eine moderne Datenplattform so aufgebaut, dass sie demokratisch, proaktiv, skalierbar und flexibel ist. Sie dient als technologische Grundlage für die Verbindung und den Betrieb von Datentools und Anwendungen. Sie bietet eine All-in-One-Plattform für die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten, die die Nutzer für datengestützte Entscheidungen benötigen.

Datenplattform vs. Big-Data-Plattformen

Der Begriff „Big Data“ wurde erstmals in den 1990er Jahren populär, als die Menge der erzeugten Daten exponentiell anstieg. Heute gibt es Milliarden von Internetnutzern auf der Welt, und mit jeder ihrer Online-Aktivitäten werden neue Daten erzeugt. Daher wollen Unternehmen aller Branchen diese Daten nutzen, um Bestände zu verfolgen, Ressourcen zu verwalten, Kundeninformationen zu sammeln und vieles mehr. Aufgrund dieses phänomenalen Datenwachstums kann jede Datenplattform, die diese aktuellen Datenansprüche und organisatorischen Erwartungen erfüllen kann, als Big-Data-Plattform kategorisiert werden.

Eine Big-Data-Plattform ist eine integrierte Komplettlösung für die Verwaltung großer Datenmengen, die eine Vielzahl von Softwareplattformen und -anwendungen umfasst. Unternehmen setzen zunehmend Big-Data-Plattformen ein, da diese eine Vielzahl von Daten effizient verwalten und in organisierte, verwertbare Geschäftsinformationen umwandeln können. Derzeit gibt es eine Vielzahl von Big-Data-Plattformen, die sowohl quelloffen als auch kommerziell erhältlich sind und alle unterschiedliche Funktionen und Vorteile bieten.

Wie funktioniert eine Datenplattform?

Wie Sie oben erfahren haben, helfen Datenplattformen dabei, Ihre Daten zu zentralisieren, um sie für andere Prozesse nutzbar zu machen. In diesem Abschnitt erhalten Sie einen Überblick darüber, wie die Datenplattform funktioniert. Der Arbeitsablauf kann in folgende Phasen unterteilt werden:

1. Datensammlung: Daten werden von Datenplattformen aus einer Vielzahl von Quellen extrahiert, darunter Sensoren, Weblogs, soziale Medien, Datenquellen, SaaS-Quellen und andere Datenbanken, um nur einige zu nennen.
2. Datenspeicherung: Sobald die Daten gesammelt sind, werden sie in einem Repository wie Google Cloud Storage, Amazon S3, Amazon Redshift oder Hadoop Distributed File System (HDFS) gespeichert.
3. Datenverarbeitung: Filtern, Bereinigen, Standardisieren, Manipulieren, Transformieren und Aggregieren der Daten sind nur einige Beispiele für die Aufgaben in der Datenverarbeitungsphase. Hierfür können verteilte Verarbeitungsframeworks wie Apache Spark und Apache Storm oder ETL-Tools von Drittanbietern wie Fivetran verwendet werden. Tools wie Fivetran helfen bei der Automatisierung der ersten drei Stufen und bieten zudem eine Echtzeitüberwachung. Sie müssen sich also keine Sorgen um Ihren Daten-Workflow machen.
4. Datenanalyse: Nach der Verarbeitung werden die Daten mit Analysetools und -methoden wie Datenvisualisierung, prädiktiver Analyse und maschinellen Lernalgorithmen analysiert. Unternehmen verwenden häufig Business Intelligence-Tools wie Looker Studio, Tableau, Microsoft Power BI oder vorgefertigte Modelle für maschinelles Lernen, die von AWS und Azure angeboten werden, um ihre Daten zu analysieren und wertvolle Geschäftserkenntnisse zu gewinnen.
5. Datenverwaltung: Die Korrektheit, Vollständigkeit und Sicherheit der Daten wird durch Data Governance gewährleistet, was Data Cataloguing, Datenqualitätsmanagement und Datenverfolgung umfasst.
6. Datenverwaltung: Datenplattformen bieten Verwaltungsfunktionen, mit denen Unternehmen Backups erstellen und ihre Daten archivieren können.

Diese Schritte zielen darauf ab, aus unstrukturierten Daten, die aus verschiedenen Quellen wie CRM, ERP, Dateien, Datenbanken usw. extrahiert wurden, verwertbare Geschäftserkenntnisse zu gewinnen. Diese verarbeiteten Daten, die in einer einheitlichen Umgebung gespeichert wurden, können für Berichte ebenso verwendet werden wie zur Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen.

Was sind die 6 Schichten einer Datenplattform?

Die moderne Datenplattform besteht in der Regel aus sechs grundlegenden Schichten, die im Folgenden näher erläutert werden:

• Datenquellen
• Datenerfassungsschicht
• Datenverarbeitungsschicht
• Datenspeicherschicht
• Datenanalyseschicht
• Datenvisualisierungsschicht

1) Datenquellen

Die Datenplattform produziert keine eigenen Daten, sondern erhält Daten aus verschiedenen Quellen und verarbeitet sie, bevor sie in die Plattform eingespeist werden. Strukturierte, halbstrukturierte, unstrukturierte und Streaming-Daten sind die vier Arten von Daten, die auf die Datenplattform geladen werden können.

ERP- und CRM-Systeme gehören zu den beliebtesten Datenquellen für Datenplattformen. Diese Daten sind bereits in Datenbanken gespeichert und werden als strukturierte Daten bezeichnet, da die Tabellen einer festen Struktur von Spalten und Datentypen folgen, um die Daten zu definieren. Textdateien mit spezifischen Formaten, wie XML, JSON und CSV, sind weitere wichtige Quellen. Da diese Dateitypen eine partielle Struktur aufweisen und flexibler sind als die in Tabellen enthaltenen strukturierten Daten, werden diese Arten von Datenquellen als semi-strukturiert bezeichnet.

Außerdem ist es wahrscheinlich, dass einige unstrukturierte Daten in der Datenplattform untergebracht werden müssen. Dabei kann es sich um reine Textdateien ohne vorher festgelegtes Datenmodell oder Schema handeln, wie z. B. Protokolldateien, oder um andere Dateitypen wie Fotos, Videos oder Dokumente. Darüber hinaus können Streaming-Daten verwendet werden, die von Sensoren, IOT-Geräten, Live-Übertragungen usw. stammen können. Die Schwierigkeit beim Streaming von Daten besteht darin, dass sie unmittelbar nach ihrem Eingang erfasst, verarbeitet und gespeichert werden müssen, was die Arbeit zeitlich einschränkt. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie Ihre Quellen in dieser Schicht definieren, da diese Quellen Auswirkungen auf alle vorgelagerten Schichten der Datenplattform haben können.

2) Dateneingabeschicht

Datenaufnahme ist der Prozess der Extraktion von Daten aus verschiedenen Datenquellen an einem einzigen Ort. Im Zusammenhang mit Extract Transform Load (ETL) und Extract Load Transform (ELT) wird dies häufig als Extraktionsphase bezeichnet.  Die Daten können dann zur weiteren Verarbeitung und Analyse oder zur Aufbewahrung von Unterlagen verwendet werden. Einige der gängigen Methoden zur Extraktion von Daten sind:

• Vollständige Datenextraktion: Die Daten werden alle auf einmal aus der ausgewählten Datenquelle extrahiert. Da es nicht notwendig ist, zu wissen, welche Daten geändert wurden, ist dies die einfachste Art, dies zu implementieren.
• Inkrementelle Datenextraktion: Es werden nur die geänderten Datensätze extrahiert. Um diese Methode anwenden zu können, muss das Quellsystem in der Lage sein, zu erkennen, welche Datensätze Änderungen erfahren haben, um sicherzustellen, dass nur diese extrahiert werden.

Zu den beliebten Tools für die Dateneingabe gehören Fivetran, Apache Kafka, Google Cloud Data Flow und viele andere. Fivetran ist ein Cloud-basiertes automatisiertes ETL-Tool (Extract, Transfer, Load), das die Übertragung von Daten aus verschiedenen Quellen in einen Datenspeicher, wie ein Data Warehouse oder eine Datenbank, unterstützt. Um ihre Daten zu konsolidieren, können Benutzer mit Hilfe der leistungsstarken Konnektoren von Fivetran Verbindungen zu mehr als 100 Datenquellen herstellen. Es passt sich schnell an API- und Schemaänderungen an, um Datenkonsistenz und -integrität zu gewährleisten. Obwohl es heute zahlreiche automatische Ingestion-Tools auf dem Markt gibt, ziehen es einige Datenteams vor, ihre eigenen benutzerdefinierten Frameworks zu erstellen oder sogar ihren eigenen benutzerdefinierten Code zu schreiben, um Daten aus internen und externen Quellen ingestionieren zu können.

3) Datenverarbeitungsschicht

Die Datenverarbeitungsschicht ist für die Koordinierung des Prozesses des Ladens der aufgenommenen Daten in den Speicher und die Umwandlung der Daten verantwortlich, damit sie in der Speicherschicht abgelegt werden können. Um den Anforderungen der Datenplattform besser gerecht zu werden, wird das Datenmodell auf der Speicherebene häufig geändert. In diesem Szenario werden die Daten von der Verarbeitungsschicht aus dem Quelldatenmodell in das Datenmodell der Speicherschicht transformiert.

Die Entscheidung zwischen Stapelverarbeitung und Echtzeitverarbeitung ist eine weitere wichtige Frage, die auf dieser Ebene geklärt werden muss. Da Datenteams und Analysetools aktuelle Daten benötigen, ist eine Echtzeitverarbeitung wichtig. Andererseits funktioniert die Stapelverarbeitung gut, wenn eine Datenverzögerung akzeptabel ist.

Die Datenverarbeitungsschicht sollte in der Lage sein, bestimmte Operationen auszuführen, wie das Lesen von Daten aus dem Speicher in Batch- oder Streaming-Workflows und die Anwendung von Transformationen, die Unterstützung weit verbreiteter Programmiersprachen und Abfragetools sowie die Skalierung zur Bewältigung der Verarbeitungsanforderungen eines wachsenden Datensatzes. Zu den verschiedenen Umwandlungsvorgängen gehören in der Regel Datenbereinigung, Datenformatierung, Datennormalisierung und vieles mehr. Für die Durchführung dieser Datenumwandlungen ist eine breite Palette von Tools auf dem Markt erhältlich, darunter Tools, die manuelle Eingriffe erfordern, wie Tabellenkalkulationen, OpenRefine, Google DataPrep, und automatisierte ETL-Tools wie Fivetran, Stitch, Talend usw., die diese Umwandlungen selbstständig durchführen. Darüber hinaus gibt es eine Reihe von Bibliotheken und Paketen speziell für die Datenverarbeitung in Python und R, mit denen große Unternehmen ihre eigenen Datenumwandlungsmodelle von Grund auf neu aufbauen können.

4) Datenspeicherschicht

Daten werden in der Speicherebene gespeichert, nachdem sie aus den Datenquellen aufgenommen und in der Verarbeitungsebene umgewandelt wurden. Die Datenspeicherungsschicht hilft bei der Notfallwiederherstellung, der Datenarchivierung, der Bereitstellung der Daten und dem Schutz der Daten vor Ausfällen, Katastrophen oder Benutzerfehlern.
Data Warehouses, Data Lakes und Data Lakehouses sind nur einige Beispiele für Cloud-native Lösungen, die entstanden sind, weil Unternehmen ihre Datenplattformen in die Cloud verlagert haben. Diese Lösungen bieten zugänglichere und erschwinglichere Optionen für die Datenspeicherung als viele On-Prem-Lösungen.

Abhängig von der Art der Speicherung, die Sie benötigen, kann eine Vielzahl von Technologien zur Speicherung der Daten eingesetzt werden, die jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile haben. Die beliebtesten Speicherlösungen sind:

• Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS): Diese Datenbanken speichern strukturierte Daten und werden häufig von Online-Transaktionsverarbeitungssystemen (OLTP) wie ERP- oder CRM-Plattformen verwendet.
• Massive Parallelverarbeitungs(MPP-)Datenbank: Dabei handelt es sich um eine besondere Form der relationalen Datenbank, deren Hauptunterschied darin besteht, dass jeweils ein Teil der Daten auf einem von mehreren Rechnern mit verknüpftem Speicher verarbeitet wird. Da diese Datenbanken für Abfragen ausgelegt sind, die enorme Datenmengen erfordern, und nicht in der Lage sind, zahlreiche kleine Anfragen zu bearbeiten, eignen sie sich ausschließlich für OLAP-Lösungen und nicht für OLTP.
• NoSQL-Datenbanken: NoSQL-Datenbanken verwenden nicht wie relationale Datenbanken Tabellen zur Organisation von Daten. Sie wurden eingeführt, um einige der Unzulänglichkeiten relationaler Datenbanken in Bezug auf Skalierbarkeit und Flexibilität des Datenmodells zu beheben.
• Verteiltes Dateisystem von Hadoop: Bei dieser Speichermethode wird ein verteiltes Dateisystem verwendet, das die Dateien auf mehrere Rechner mit zugehörigem Speicherplatz verteilt, um Lese- und Schreibvorgänge zu beschleunigen. Das Konzept hinter dieser Speicheroption besteht darin, die Kosten für die Speicherung enormer Datenmengen durch den Einsatz kostengünstiger Server auf ein Minimum zu beschränken.
• In-Memory-Datenbanken: Hier werden die Daten im Hauptspeicher der Maschine gespeichert. In-Memory-Datenbanken sind sehr schnell, aber auch recht teuer. Sie sollten daher nur dann verwendet werden, wenn die Datenmenge gering ist, die Effizienz entscheidend ist und die Daten häufig abgefragt werden.
• Cloud-Speicher: Es handelt sich um eine Speicherlösung, die jede Art von Daten, einschließlich Dateien und Tabellen, in der Cloud speichern kann. Cloud-Speichersysteme bieten die Flexibilität, aus einer Vielzahl von Protokollen zu wählen, je nachdem, wie schnell, sicher und zuverlässig die Daten abgerufen werden sollen.

5) Datenanalyseschicht

Wenn Ihre Mitarbeiter die Daten, die Sie in Ihrer Datenplattform verarbeitet haben, nicht nutzen können, helfen sie Ihrem Unternehmen nicht viel.  Ziel der Datenanalyseschicht ist es daher, Analysemodelle für die Daten zu erstellen und auszuführen, um sie für den Endbenutzer leicht verständlich zu machen. Damit dies gelingt, ist es entscheidend, dass die Quelldaten durch die oben genannten Schichten ordnungsgemäß vorbereitet und bereinigt werden.

Zur Durchführung von Datenanalysen können zahlreiche Techniken eingesetzt werden. Die meisten herkömmlichen Analysen werden durchgeführt, indem Reporting- oder Dashboarding-Tools mit Daten gefüttert werden, die in einer relationalen Datenbank gespeichert sind. Anspruchsvollere Analysetechniken wie prädiktive Überwachung, maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen werden häufig für diagnostische, prädiktive, präskriptive oder automatisierte Analysen eingesetzt. Darüber hinaus nutzt die kognitive Analyse in der Regel die Bilderkennung zur Identifizierung von Personen oder verwendet natürliche Sprachmodelle, um Emotionen aus menschlichem Text oder Sprache zu erkennen. Auf der anderen Seite nutzt die Ad-hoc-Analytik typischerweise Self-Service-BI oder Ad-hoc-Abfragen, um Antworten auf spezifische Probleme zu erhalten.

Die Wahl des idealen Datenanalysetools hängt von Ihrem Anwendungsfall, der Art der erforderlichen Analysen und den besten Methoden zur Implementierung ab. Es gibt viele Faktoren, die bei dieser Entscheidung zu berücksichtigen sind.

6) Datenentdeckungs- und -visualisierungsschicht

Datenermittlung umfasst das Sammeln und Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie wird häufig verwendet, um die aus den Daten hervorgehenden Trends und Muster zu verstehen. Aufgrund ihrer Fähigkeit, unterschiedliche Datenquellen zur Analyse zu integrieren, wird Data Discovery gelegentlich mit Business Intelligence gleichgesetzt.

Daten können mit Hilfe von Dashboards und Berichten visualisiert werden, nachdem sie gespeichert und/oder verarbeitet wurden, um genaue Informationen zu erstellen, die dazu verwendet werden können, Erkenntnisse zu gewinnen und Unternehmensentscheidungen zu treffen. Berichte und Dashboards mit umfangreichen Selbstbedienungsfunktionen werden von Geschäftsanwendern häufig gewünscht. Heute ist Data Storytelling jedoch eine der besten Möglichkeiten, Daten erfolgreich zu visualisieren. Es handelt sich um eine Methode zur Weitergabe von Dateneinblicken, die Daten, Grafiken und eine Erzählung kombiniert. Unternehmen können ihre aktuellen Analyseanwendungen durch die Nutzung verschiedener Integrationsbibliotheken, die auf dem Markt erhältlich sind, optimal nutzen. Zu den beliebten Datenvisualisierungslösungen, die von Unternehmen eingesetzt werden, gehören Looker Studio (ehemals Google Data Studio), Tableau (von Salesforce übernommen) und Power BI (von Microsoft), um nur einige zu nennen.

Was sind die Arten von Datenplattformen?

Nachdem Sie nun ein grundlegendes Verständnis der in einer Datenplattform vorhandenen Datenebenen haben, werfen wir einen Blick auf die verschiedenen Arten von Datenplattformen, die es gibt.

1) Unternehmensdatenplattform

Der Zugang zu den Datenbeständen eines Unternehmens wird durch eine Unternehmensdatenplattform (Enterprise Data Platform, EDP) konsolidiert. Sie kann sowohl für interne Unternehmensanwendungen als auch für die Kommunikation mit dem externen Markt effizient auf Informationen zugreifen und sie genau bestimmen und nahtlos in sie integrieren.

Unternehmensdatenplattformen bestehen in der Regel aus herkömmlichen Datenquellen und befinden sich in lokalen oder hybriden Umgebungen. Eine EDP kann OLTP-Datenbanken, Data Warehouses und einen Data Lake enthalten. Instrumente und Methoden für die Datenerhebung, -aufbereitung und analytisches Reporting sind ebenfalls Bestandteil der EDPs. Daten aus allen Systemen werden in eine relevante Struktur und ein relevantes Format konsolidiert.

Eine Unternehmensdatenplattform stellt sicher, dass Geschäftsanwender auf die in der EDV gespeicherten Daten zugreifen können, um bessere Entscheidungen zu treffen, die den Prozess verbessern und das Geschäftswachstum datengesteuerter Unternehmen fördern. Sie bietet ein einheitliches Bild der Daten, das mit einer Reihe von Tools und Techniken leicht bearbeitet und analysiert werden kann, um den Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden. Sowohl die Komplexität als auch der Schwierigkeitsgrad der IT-Integration werden erheblich verringert.

2) Cloud-Datenplattform

Ein allgemeiner Ausdruck für Datenplattformen, die ausschließlich mit Hilfe von Cloud Computing und Daten-Repositorys aufgebaut werden, ist „Cloud-Datenplattform“. Eine Cloud-Datenplattform kann beispielsweise über unbegrenzten Objektspeicher, verwaltete relationale und NoSQL-Datenbanken, MPP Data Warehouses, Spark-Cluster, Analytics Notebooks und vieles mehr verfügen. Unternehmensdatenplattformen und Cloud-Datenplattformen können mit modernen Datenplattformen koexistieren. So können beispielsweise die Datenspeicher für ERP, Supply Chain Management, CRM und Finanzen alle in die EDV eines Unternehmens einbezogen werden.  Alle diese Dienste könnten von einer Cloud-Datenplattform bereitgestellt werden.

Mehrere Cloud- und Datenbankunternehmen haben Produkte entwickelt, mit denen Nutzer enorme Datenmengen in verschiedenen Formaten auf ihren Plattformen speichern und verarbeiten können. Ein Merkmal der öffentlichen Cloud-Suiten sind Cloud-Datenbanken. Jeder Aspekt dieser relationalen und nicht-relationalen Datenbanken, einschließlich der Software, der Infrastruktur, der hohen Skalierbarkeit und der Datensicherung, wird als Service in der Cloud verwaltet. Die Kunden brauchen sich nicht um den Datenbankbetrieb zu kümmern, da die Verwendung korrekter Datenverwaltungstechniken, wie die Aufrechterhaltung der Datenbankarchitektur und die Bereitstellung geeigneter Sicherheitsstandards, durch den Einsatz dieser Plattformen gewährleistet ist. Die meisten Cloud-Datenplattformen ermöglichen auch die Nutzung von Daten für andere Aufgaben als die bloße Speicherung, z. B. für den Austausch und die Analyse.

3) Moderne Datenplattform

Heute hat sich die Unternehmensdatenplattform natürlich zu einer modernen Datenplattform entwickelt. Zusätzlich zu den EDV-Funktionen bietet die moderne Datenplattform ein breites Spektrum an Agilität und anderen robusten Funktionen. Diese Datenplattform wurde in der Regel aus der Notwendigkeit heraus entwickelt, verschiedene Arten und Mengen von Daten zu speichern und zu verarbeiten.

Moderne Datenplattformen können zusätzlich zu den Stapelverarbeitungsaufgaben von Unternehmensdatenplattformen auch das Datenstreaming in Echtzeit unterstützen. Darüber hinaus kann diese Plattform die Erstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen, die Ausführung komplexer Operationen und die native Analyse strukturierter, halbstrukturierter oder unstrukturierter Daten in großem Umfang unterstützen. Diese Datenplattformen nutzen häufig die Cloud-Technologie aufgrund der Cloud-Vorteile wie flexibler und erschwinglicher Preismodelle, elastischer Skalierbarkeit und anpassbarer verwalteter Dienste.

4) Datenanalyseplattform

Eine spezialisierte Datenplattform für die Datenanalyse wird als Datenanalyseplattform bezeichnet, gemeinhin auch Big-Data-Analyseplattform genannt. Die Benutzer können komplexe Abfragen über riesige Datenmengen in beliebigen Formaten durchführen, und die daraus resultierenden Analysen und Untersuchungen können zu wertvollen Erkenntnissen führen.

Datenanalyseplattformen vereinen häufig mehrere Big-Data-Tools und -Dienstprogramme an einem Ort und sorgen im Hintergrund für Leistung, Skalierbarkeit und Sicherheit. In den meisten Fällen werden diese Lösungen als Data-as-a-Service angeboten und sind Bestandteil einer Cloud-Suite oder SaaS-Lösung. Sie haben viel mehr Funktionen als die Verwendung von herkömmlichem SQL für strukturierte Daten. In der Regel werden operative Daten aus Unternehmen, modernen oder anderen Datenplattformen in Data-Analytics-Plattformen zusammengeführt, um die Daten zu analysieren.

5) Kundendatenplattform

Kundenspezifische Daten sind das Einzige, worauf sich eine Kundendatenplattform (CDP) konzentriert. Sie kombiniert Kundeninformationen aus verschiedenen Quellen, darunter CRM, Transaktionssysteme, soziale Medien, E-Mails, Websites und eCommerce-Unternehmen. Die kombinierten Informationen ergeben ein umfassendes Nutzerprofil, das für Marketing und andere geschäftliche Zwecke wie die Segmentierung des Verhaltens genutzt werden kann.

Im Gegensatz zu einer Customer Relationship Platform (CRM) kann eine Kundendatenplattform sowohl bekannte als auch anonyme Kundendaten aus vielen Quellen zusammentragen.  Obwohl CDPs eine Vielzahl von Anwendungsfällen abdecken können, darunter Omni-Channel-Marketing, Audience Targeting und den 360-Grad-Überblick über einen Kunden, richtet sich ihr primäres Nutzenversprechen in erster Linie an Marketing-Teams.

Trotz der Tatsache, dass es viele Arten von CDPs und eine Fülle von Funktionen gibt, dienen sie alle dazu, Unternehmen beim Erreichen der folgenden Ziele zu unterstützen:

• Organisieren, Zentralisieren und Sichern aller Arten von Kundendaten.
• Erstellen von Profilen des Kundenverhaltens und der Customer Journeys, die die Nutzer fast in Echtzeit bearbeiten und aktualisieren können.
• Verbessern der Kenntnisse über aktuelle und potenzielle Kunden.
• Steigern der betrieblichen Effizienz mit dem Kunden im Fokus.
• Verbessern von Marketinginitiativen durch maßgeschneiderte Kampagnen.

Verständnis der Datenplattformarchitektur

Eine Datenarchitektur dient in erster Linie als Rahmen für die Datenumgebung eines Unternehmens. Datenplattformen unterscheiden sich von Datenarchitekturen. Eine Datenplattform ist ein System, das Daten liest, überträgt, analysiert und für Endnutzer validiert, während eine Datenarchitektur ein Plan für die Aufnahme, Speicherung und Bereitstellung von Daten ist.

Mit dem Aufkommen von Technologien wie Edge Computing und dem Internet der Dinge (IoT) gewinnen solide Architekturprinzipien immer mehr an Bedeutung. Dies unterstreicht die Bedeutung einer starken Datenarchitektur, die als Fundament eines datengesteuerten Unternehmens dient und eine starke Infrastruktur bietet, die sich an die sich ändernden Datenanforderungen anpassen lässt.

Nachfolgend haben wir drei wesentliche Merkmale aufgeführt, die bei der Erstellung einer modernen Datenplattformarchitektur berücksichtigt werden:

• Skalierbar und flexibel: Datenarchitekturen sollen den Datenfluss innerhalb eines Unternehmens so regeln, dass jede Geschäftseinheit schnell die Informationen erhält, die sie zum Erreichen ihrer Ziele benötigt. Da sich die geschäftlichen Anforderungen und Datenquellen ständig ändern, sollte die Datenplattformarchitektur skalierbar sein und sich problemlos an solche Änderungen anpassen lassen.
• Automatisierung und Intelligenz: Um Daten zuverlässig zu organisieren und an ihre Destination zu bringen, sollte eine Datenarchitektur die Datenaufnahme und -verteilung so weit wie möglich automatisieren. Dadurch verringert sich der Wartungsaufwand. Zusammen mit der Automatisierung sollte eine Datenarchitektur Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz nutzen, um Nutzer vor Problemen zu warnen, ungenaue Daten zu korrigieren und ihre Fähigkeit, Nutzerbedürfnisse zu antizipieren, kontinuierlich zu verbessern.
• Data Governance und Sicherheit: Alle oben genannten Merkmale müssen mit der Sicherheit in Einklang gebracht werden. Jedes Unternehmen, seine Kunden und deren Tools müssen gesichert sein, daher ist eine Strategie für die Datensicherheit bei der Skalierung der Datenplattformarchitektur von entscheidender Bedeutung. Starke Datenverschlüsselungstechniken und Datenlebenszyklusmanagement können eingesetzt werden, um eine strenge Sicherheit zu gewährleisten und die Datenschutzstandards einzuhalten.

Schlüsselvorteile der Datenplattform

Eine einheitliche Datenplattform ist der erste Schritt, um den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Daten zu ziehen, unabhängig davon, ob Sie das komplexe Verhalten Ihrer Kunden verstehen, schwierige Probleme lösen oder einfach nur alle bereits vorhandenen Informationen für Ihre Entscheidungen nutzen möchten. Eine Datenplattform bietet eine Vielzahl von Vorteilen, von denen einige im Folgenden aufgeführt sind:

• Verbesserte Datenzusammenarbeit: Die Daten werden aus den Silos befreit und unternehmensweit zugänglich gemacht. Eine Datenplattform erleichtert eine besser koordinierte Entscheidungsfindung innerhalb eines Unternehmens durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Durch die Standardisierung von unstrukturierten wie auch strukturierten Daten können Unternehmen auf der Basis von Daten als Kapital konkurrieren.
• Beschleunigung der Zeit bis zur Wertschöpfung: Die Wertschöpfung aus Ihren Daten kann durch eine Vielzahl von Faktoren verlangsamt werden, z. B. durch unterschiedliche Tools, verschiedene Datenspeicherplattformen und die Verwendung von Batch-Workflows. Außerdem kann das Unternehmen aufgrund veralteter Datentools und fragmentierter Daten, die in verschiedenen Silos vorliegen, nicht von den aktuellen Datenverwertungstechniken profitieren. Verschärft wird dieses Problem durch hohe Lizenzkosten und die Schwierigkeit, auf dem schrumpfenden Markt für solche veralteten Tools qualifizierte Mitarbeiter zu finden. Eine moderne Datenplattform erspart also zusätzlichen Zeit- und Arbeitsaufwand, indem sie den Einsatz modernster Tools und Fachkenntnisse ermöglicht und einen größeren Pool potenzieller neuer Mitarbeiter erschließt. Die Zeit bis zur Wertschöpfung eines Datenprojekts wird verkürzt, da die Datenplattform alle wichtigen Aufgaben wie Data Governance, ETL und Analytik übernimmt.
• Schnelle Datenerfassung und -analyse: Die Beschaffung von Daten in Echtzeit ist die größte Herausforderung, wenn es darum geht, das eigene Potenzial voll auszuschöpfen. Mit Hilfe einer Datenplattform sind weniger Systeme erforderlich, mit denen die Endnutzer interagieren müssen. Es sorgt für eine nahtlose Integration von Dateneingabe und -analyse, die einen schnellen Zugriff ermöglicht. Führende Datenplattformen sind in der Lage, eine große Anzahl von Entscheidungen pro Sekunde zu erfassen und zu verarbeiten, so dass Unternehmen die Datenerfassung, Automatisierung und Entscheidungsfindung skalieren können.
• Erhöhte Skalierbarkeit: Datenplattformen können nach Bedarf aufgerüstet oder verkleinert werden. Bei der Verwendung von Datenplattformen von Drittanbietern ist es einfach, das Abonnement nach Bedarf anzupassen, wenn in einem Monat nur eine geringe Datenmenge gespeichert werden muss, im darauf folgenden aber eine große Menge erwartet wird. Ähnlich wie bei der Datenanalyse können die Servicepläne an die unterschiedlichen Bedürfnisse angepasst werden.
• Robuste Datenverwaltung: Für wertvolle Daten ist ein Data-Governance-Plan erforderlich. Ohne diesen Ansatz ist es möglich, dass ungenaue oder unnötige Daten gesammelt werden. Die Data-Governance-Richtlinie eines Unternehmens, einschließlich der zu erfassenden Datentypen und der Zugriffsberechtigungen, kann durch den Einsatz einer Datenplattform besser verwaltet werden. Data Warehousing und der Einsatz von Datenplattformen tragen zum Schutz vor Datenverlust und Sicherheitsverletzungen bei. Diese Plattformen ermöglichen in der Regel Backups über geografische Grenzen hinweg und verringern so das Risiko von Datenverlust bei einem größeren Ereignis wie einem Brand oder einer Überschwemmung. Darüber hinaus kann diese Replikation in Echtzeit erfolgen, so dass eine ständige Aktualisierung des Backups gewährleistet ist.
• Kostenwirksamkeit: Datenplattformen erfordern nur sehr geringe Anlaufkosten und können ohne Weiteres als Teil der laufenden Ausgaben eingeplant werden, statt größere Investitionen zu tätigen. Darüber hinaus sind Datenplattformen gut in der Lage, den monatlichen Ausgabenplan vorherzusagen, und enthalten in der Regel entsprechende Tools.

Grenzen der Datenplattform

Unternehmen aller Branchen setzen Datenplattformen in ihren Anwendungsfällen ein, um von ihren Daten zu profitieren. Obwohl eine Datenplattform ein wirksames Instrument sein kann, müssen Sie sich der möglichen Probleme und Herausforderungen bewusst sein. Es gibt einige Einschränkungen im Zusammenhang mit Datenplattformen, die im Folgenden erläutert werden:

• Datenschutzfragen: Daten von Drittanbietern sind im Wesentlichen die Grundlage für Datenplattformen. Damit wird zwar das Problem der begrenzten Datenmenge gelöst, aber es ergeben sich auch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes. Die DSGVO schreibt vor, dass Sie die Zustimmung der Nutzer einholen müssen, bevor Sie personenbezogene Daten sammeln und verwenden. Wenn man die Genehmigungsströme zwischen Drittanbietern berücksichtigt, kann dieser Prozess eine echte Herausforderung sein.

• Mangel an Datenqualität: Durch die Zuordnung von Cookies zu einer bestimmten Taxonomie, die die Aktivitäten und den Kontext der Nutzer berücksichtigt, können Datenplattformen ein breiteres Publikum erreichen. Die Taxonomie ist jedoch vordefiniert. Mit anderen Worten: Sie basiert auf strengen Leitlinien für die Datenerhebung, was zu einer schlechten Datenqualität führen kann. Die Qualität der Ergebnisse ist schlecht, wenn Daten von schlechter Qualität in die Datenplattformen importiert werden. So sind beispielsweise die meisten Daten Dritter möglicherweise veraltet, was es schwierig macht, Faktoren wie die Absicht der Verbraucher zu ermitteln. Außerdem können die Daten mehrdeutig sein oder keine spezifischen Merkmale aufweisen, die es Ihnen ermöglichen würden, die Kunden der richtigen Zielgruppe zuzuordnen. Außerdem kann die Übernahme dieser Taxonomien, die auf Daten Dritter beruhen, verhindern, dass Sie mehr über die Datenquellen erfahren.

• Steile Lernkurve: Obwohl Datenplattformen sehr robuste und wertvolle Lösungen sind, kann es sein, dass ihre Einführung und Übernahme in Ihrem Unternehmen bei Ihrem Team nicht erfolgreich ist, da die verfügbare Technologie und die vorhandenen Fähigkeiten die Integration einer Datenplattform in Ihrem Unternehmen verhindern. Dazu braucht es zunächst das entsprechende technische und fachliche Verständnis. Außerdem ist Ihr Team aufgrund der Komplexität einer Datenplattform möglicherweise nicht in der Lage, sie zu nutzen. Das würde bedeuten, dass das Meistern ihrer Nutzung eine steile Lernkurve mit sich bringen würde.

Alle Datenplattformlösungen bieten erhebliche Vorteile, haben aber auch einige kleinere Nachteile. Daher sollten Sie wissen, wie Sie die richtige Plattform für Ihren Geschäftszweck auswählen oder aufbauen. Lesen Sie den nächsten Abschnitt, um einige wichtige Faktoren zu entdecken, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen werden.

Kritische Faktoren, die bei der Auswahl einer Datenplattform zu berücksichtigen sind

Die Wahl der besten Datenplattform kann eine Herausforderung sein. Um das für Sie am besten geeignete Angebot zu finden, müssen Sie sich eingehend über Ihre Möglichkeiten informieren. Die beste Datenplattform auf dem Markt zu finden, ist im Allgemeinen nicht das Hauptziel. Vielmehr geht es darum, eine Datenplattform zu schaffen, die es Ihnen ermöglicht, Ihre individuellen Geschäftsziele in Bezug auf die Nutzung Ihrer Daten zu erreichen.

Werfen wir einen Blick auf die folgenden Faktoren, die Sie bei der Auswahl der richtigen Datenplattform für Ihr Unternehmen beachten sollten.

• Umreißen Sie Ihre Unternehmensziele: Listen Sie die grundlegenden Ziele für die verschiedenen geschäftlichen Anwendungsfälle auf. Identifizieren Sie, warum Sie die Datenplattform benötigen und welche Anforderungen die Plattform erfüllen oder erfüllen können soll.
• Wählen Sie zwischen On-Prem, Cloud oder Hybrid: Unternehmen müssen sich entscheiden, ob sie Open-Source-Software oder proprietäre Alternativen einsetzen wollen. Ob Sie Ihre Daten vor Ort, über einen Cloud-Anbieter oder eine Kombination aus beidem verwalten, hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab. Zu diesen Überlegungen gehören der Bedarf an Sicherheit und Konformität, der Preis der verschiedenen Plattformen, die Fähigkeiten und Aufgaben, die Sie intern halten wollen, und diejenigen, die Sie von Lieferanten beziehen würden, und vieles mehr. Sobald Sie die grundlegenden Voraussetzungen geschaffen haben, ist es an der Zeit, potenzielle Anbieter zu prüfen und zu testen. Richten Sie genau die Kennzahlen und Leistungen ein, die Sie benötigen.
• Prüfung der Skalierbarkeit: Eine Datenplattform muss in der heutigen Größenordnung funktionieren und flexibel genug sein, um die unausweichliche Erweiterung Ihrer Datenbestände zu bewältigen. Einer der Hauptgründe für die zunehmende Akzeptanz von cloudbasierten Datensystemen ist die Tatsache, dass sie problemlos mit Ihrer Datenexpansion mitwachsen.
• Werfen Sie einen Blick auf die Flexibilität der Plattform: Zusätzlich zur Skalierbarkeit müssen Sie sicherstellen, dass die Plattform eine Vielzahl von Anwendungsfällen bewältigen kann und es Ihnen ermöglicht, die bestehende Plattform anzupassen oder um neue Funktionen oder Tools zu erweitern.
• Benutzerfreundlichkeit: Ist die Plattform, die Sie in Erwägung ziehen, einfach einzurichten und für Benutzer mit unterschiedlichen Kenntnissen einzusetzen? Die Datenplattform sollte es jedem Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen, vom IT-Experten bis zum nichttechnischen Personal, ermöglichen, mit diesen Daten zu arbeiten.
• Garantie von Sicherheit und Konformität: Um Datenschutzverletzungen zu vermeiden, die Sie in eine schwierige Situation bringen können, müssen Unternehmen dafür sorgen, dass ihre Daten sicher sind. Daher müssen Sie bei der Auswahl Ihrer Datenplattform darauf achten, dass sie über starke Sicherheitsfunktionen verfügt. Es ist unbedingt erforderlich, dass Ihre Datenverwaltungsplattform die von den Regulierungsbehörden Ihres Landes festgelegten Normen und Vorschriften einhält.
• Intelligente Datenüberwachung: Der technologische Fortschritt, insbesondere in den Bereichen maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI), hat Unternehmen aller Größenordnungen neue Möglichkeiten eröffnet, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Ihre Datenplattform sollte in der Lage sein, Ihr Team bei größeren Problemen zu alarmieren und gleichzeitig ihre Intelligenz zu nutzen, um kleinere Probleme selbstständig zu lösen.

Fazit

Das enorme Wachstum der Datenquellen und -mengen sowie die unterschiedlichen Datenanforderungen der verschiedenen Nutzer stellen eine große Herausforderung dar. Um Daten zu analysieren und zu verwalten, setzen Unternehmen eine Reihe von Tools ein. An dieser Stelle kommt eine Datenplattform ins Spiel. Sie ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und zu sammeln, weiter zu transformieren und an Endnutzer und Anwendungen zu verteilen oder für Analyseaufgaben zu verwenden.

Abschließend lässt sich sagen, dass Datenplattformen in jedem Unternehmen und in jedem Sektor eine Notwendigkeit geworden sind. Dieser Leitfaden hat Ihnen geholfen, ein umfassendes Verständnis von Datenplattformen, ihren verschiedenen Typen, ihrer Architektur und den verschiedenen Schichten, aus denen sie bestehen, zu gewinnen. Außerdem haben Sie die Vorteile, aber auch die Herausforderungen kennengelernt, die mit den Datenplattformen verbunden sind. Am Ende dieses Leitfadens haben wir die kritischen Faktoren erörtert, die bei der Auswahl Ihrer Datenplattform zu beachten sind.  

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