In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Datenverwaltung steuern Unternehmen durch riesige Datenmengen und benötigen dabei Geschwindigkeit, Flexibilität und Effizienz. Hier kommt das Konzept einer Enterprise Datenplattform ins Spiel, die als dreispurige Autobahn dargestellt wird, bei der jede Spur einem bestimmten Zweck dient. Lassen Sie uns in diese metaphorische Reise einsteigen, bei der die drei Fahrspuren als verschiedene Transport- und Kommunikationsarten betrachtet werden können: Data Warehousing als Eisenbahn, Analytik und Data Lakes als Autobahn und die betriebliche Datenverarbeitung als Optical Cable Technologie.
Die erste Fahrspur: Data Warehousing – Die zuverlässige Eisenbahn
Stellen Sie sich die erste Spur als ein sorgfältig verlegtes Eisenbahngleis vor – Data Warehousing. Diese Spur ist das zuverlässige Grundnetz unseres Datentransportsystems, vergleichbar mit einer gut gewarteten Eisenbahn. Wie Züge, die auf festen Gleisen fahren, sorgt Data Warehousing dafür, dass strukturierte Daten vorhersehbar und zuverlässig transportiert werden. Doch ähnlich wie bei einem Eisenbahnnetz führen die Gleise nicht unbedingt in jeden Ort des Landes. Data Warehousing zeichnet sich dadurch aus, dass es eine strukturierte Route bereitstellt und eine einheitliche Sicht auf historische Daten bietet – eine Bahnlinie, die Sie zuverlässig zu bestimmten Zielorten bringt, aber nicht unbedingt jeden möglichen Weg abdeckt. Zumindest nicht sofort; stellen Sie sich den finanziellen und zeitlichen Aufwand für den Bau eines neuen Bahnhofs vor.
Die zweite Fahrspur: Analytik und Data Lakes – Die ausgedehnte Autobahn
Richten Sie Ihren Blick auf die zweite Spur, die die weitläufige Welt der Analytik und Data Lakes repräsentiert – ein riesiges Autobahnnetz, in dem Sie das Steuer in der Hand halten. Hier werden die Daten in ihrer rohen, unstrukturierten Form aufgenommen und ähneln einem dynamischen und flexiblen Straßensystem. Auf dieser Autobahn können Sie überall hinfahren und jedes Ziel erreichen, aber die Verantwortung liegt beim Fahrer – ähnlich wie bei Datenanalysten und Wissenschaftlern, die sich in der Datenlandschaft zurechtfinden. Die Autobahn der Analytik bietet die Freiheit, zu erforschen, zu innovieren und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn es einen Ort gibt, zu dem noch keine Autobahn führt, können Sie immer noch auf einer Straße oder sogar einem ungepflasterten Weg fahren, und Ihr Auto wird Sie früher oder später dorthin bringen, wo Sie hinwollen. Es ist ein Netz, das es Ihnen ermöglicht, Ihre eigene Datenreise zu unternehmen und die unerforschten Gebiete der Information zu erkunden.
Die dritte Fahrspur: Betriebliche Datenverarbeitung – Die Swift Optical Cables Technologie
Schließlich erreichen Sie die dritte Spur, die der Operational Data Processing (ODS) und der Online-Datenintegration gewidmet ist – ein schnelles Netzwerk, das durch optische Kabeltechnologie betrieben wird und Echtzeitkommunikation gewährleistet. Optische Kabel übertragen Daten mit Hilfe von Lichtsignalen und bieten eine unvergleichliche Geschwindigkeit und Effizienz. In ähnlicher Weise fungiert die operative Datenverarbeitung als ein Netzwerk aus optischen Kabeln, das Echtzeitdaten, Transaktionen und nahtlose Integrationen zwischen Systemen verarbeitet. Es ist ein schnelles und reaktionsschnelles Netzwerk, das sofortige Kommunikation und Entscheidungsfindung in der gesamten Unternehmenslandschaft ermöglicht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Enterprise Data Platform mit ihrem dreispurigen Autobahnmodell nicht nur einen ganzheitlichen Ansatz für das Datenmanagement darstellt, sondern auch verschiedene Verkehrsträger umfasst. Die zuverlässige Eisenbahn des Data Warehousing, das flexible Netz von Autostraßen der Analytik und Data Lakes und das schnelle Netz von Lichtwellenleitern in der operativen Datenverarbeitung bilden zusammen eine umfassende Infrastruktur. Diese metaphorische Reise erleichtert nicht nur den reibungslosen Datenfluss, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, das richtige Verkehrsmittel für ihre spezifischen Bedürfnisse zu wählen und so eine gut vernetzte und effiziente Datenlandschaft zu gewährleisten.
Autor: Petr Hajek