Modern Data Stack: Um Daten verständlich und nachvollziehbar zu machen, verwenden Organisationen eine Vielzahl von Werkzeugen. Im Laufe der Jahre und der Entwicklung der Daten haben sich diese Technologien jedoch stark verändert. Aus diesem Grund spricht man heute von einem modernen Datenstapel.
Worum handelt es sich also? Was ist der Unterschied zum alten Modell? Was sind die Vorteile des Modern Data Stack? Hier findest du alle Antworten auf deine Fragen.
Was sind Modern Stack Data?
Ein Modern Stack Data (MDS) besteht aus spezifischen Werkzeugen, die zur Aufwertung von Daten eingesetzt werden. Diese verschiedenen Technologien ermöglichen es, Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu sammeln, sie zu organisieren, zu speichern, umzuwandeln und zu analysieren.
Man spricht von einem modernen Datenstapel, weil die heute verwendeten Lösungen sich grundlegend von den früher verwendeten unterscheiden.
Was ist der Unterschied zwischen Modern Data Stack und Legacy Data Stack?
Obwohl es Data Stacks seit der Digitalisierung und der Notwendigkeit, die verfügbaren Informationen effektiv zu nutzen, gibt, haben sich diese Toolkits im Laufe der Zeit stark weiterentwickelt. Die ersten Modelle waren auf bestimmte Ziele ausgerichtet, die heute nicht mehr unbedingt dieselben sind. Diese entsprechen dem Data Legacy Stack (oder Legacy-System). Was sind die Unterschiede zum modernen Data Stack?
Die Integration neuer Werkzeuge
In dem Maße, wie die Datenmengen steigen, steigt auch der Bedarf an Speicherplatz. So entstehen neue Technologien, um den wachsenden Bedarf der Unternehmen zu decken. Die Idee ist, effizientere Wege zu finden, um die Daten zu verarbeiten.
Dies gilt insbesondere für die Cloud-Technologie, die Big Data radikal verändert hat. So entwickeln sich Cloud Data Warehouses in Unternehmen, die ihre Daten je nach Bedarf speichern können. Ähnlich verhält es sich mit Data Lakes, die sich weiterentwickelt haben, um die Optimierung und Umwandlung von Daten zu erleichtern.
Über die Datenumwandlung hinaus entwickeln sich auch BI-Tools, Analysen und Datenvisualisierung, um den Herausforderungen der Organisationen gerecht zu werden.
Die Nutzung dieser neuen Technologien führt zu einem Modern Data Stack, wie wir ihn heute kennen.
Ein neuer Prozess zur Umwandlung von Daten
Der Einsatz leistungsfähigerer Werkzeuge ermöglicht es auch, den Prozess der Datenumwandlung zu verändern.
Traditionell wurde der ETL-Prozess (extract, transform, load) verwendet. Die Idee war, die Daten direkt nach der Sammlung zu bereinigen, um nur die Informationen auszuwählen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt nützlich und relevant sind. Dies war auch aufgrund des begrenzten Datenspeicherplatzes notwendig. Dieses Modell förderte die Vorbereitung der Daten für die Analyse. Aber es erforderte auch eine große Infrastruktur.
Jetzt ist der ETL-Prozess vorherrschend. Dabei werden alle Daten in den Speicher geladen. Dies ermöglicht der Organisation den Zugriff auf große Mengen an verfügbaren Informationen. Da die Datenanalyse umfassender ist, sind Organisationen in der Lage, bessere Entscheidungen zu treffen.
Eine moderne Nutzung von Daten
Neben der Änderung von Prozessen und Werkzeugen bedeutet der moderne Datenstapel auch einen Paradigmenwechsel. Die Organisationen wechseln von einer technikzentrierten Sichtweise zu einer geschäftsorientierten Sichtweise. Dieses datengetriebene Denkmodell ermöglicht es, noch mehr Wert aus den Daten zu ziehen.
Hier ist eine Zusammenfassung der Unterschiede zwischen diesen beiden Modellen des Data Stack:
| Legacy-Datenstack | Moderne Datenstack |
|---|---|
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💡Gut zu wissen:
Auch wenn der moderne Daten-Stack vorherrscht, nutzen Unternehmen immer noch ihren alten Daten-Stack.
Vor dem Aufkommen dieser neuen Technologien haben die meisten Unternehmen viel Geld in eine schwere und komplexe Infrastruktur investiert. Die Übertragung der gesamten Daten auf ein moderneres Modell erscheint daher als eine Verschwendung von Zeit und Geld.
Die beste Lösung ist es, mit „traditionellen“ und moderneren Technologien zu arbeiten. So existieren Modern Data Stack und Legacy Data Stack sehr oft nebeneinander in Unternehmen.
Was sind die Vorteile eines modern Data Stacks?
Im Vergleich zu seinen Vorgängern bietet Modern Stack Data eine Vielzahl von Vorteilen.
Modularität
Jedes neue Tool ist als eigenständige, aber integrierbare Komponente konzipiert. So integriert der Modern Data Stack seine Lösungen Schicht für Schicht. Jede funktioniert eigenständig, lässt sich aber nahtlos in die anderen Technologien des Datenstapels integrieren. Die Organisation kann ganz einfach unterschiedliche Software verwenden.
Diese Modularität ermöglicht es, die Datensilos zu begrenzen, die bei alten Datenstapeln häufig anzutreffen waren.
Geschwindigkeit
Der Modern Data Stack ist cloudbasiert. Dadurch profitieren Organisationen von einer optimalen Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung. Während es früher mehrere Stunden dauerte, eine Arbeit mit dem Legacy Data Stack zu erledigen, dauert die gleiche Aufgabe jetzt nur noch wenige Minuten.
Neben der Cloud wird diese Geschwindigkeit bei der Datenumwandlung auch durch all die automatisierten Funktionen ermöglicht, die die modernsten Tools bieten.
Kosten des Modern Data Stack
Da die Infrastruktur viel einfacher ist als bei einem herkömmlichen Datenstapel, können Organisationen mit Modern Stack Data die Kosten erheblich senken. Und das bei gleichzeitiger Optimierung der Leistung der Datenverarbeitung. Die Kosten werden also doppelt gesenkt.
Einfacher Einsatz
Modern Data Stacks sollen von verschiedenen Mitarbeitern leichter genutzt werden können. Es ist also nicht mehr unbedingt notwendig, komplexe Programmiersprachen zu beherrschen, um Daten zu verarbeiten und zu nutzen. Die Idee ist, die Daten für alle zugänglich zu machen (nicht nur für Data Engineers oder Data Scientists), um sie besser zu nutzen.
Skalierbar
Da neue Technologien unabhängig voneinander integriert werden können, haben Unternehmen die Möglichkeit, ihren Data Stack immer weiter zu verbessern. Dadurch sind sie in der Lage, ihre aktuellen Bedürfnisse zu erfüllen, egal wie sie sich verändern.
Dies gilt insbesondere für neue Sicherheitsstandards (DSGVO, Cyberangriffe usw.). Alte Datenstapel sind nicht in der Lage, neue Funktionen zu integrieren, die diesen Anforderungen entsprechen. Unternehmen müssen daher unbedingt moderne Lösungen integrieren, um den gesetzlichen Bestimmungen zu entsprechen.
Moderne Datenstapel sind eine Notwendigkeit für Unternehmen, da sie die Leistung verbessern, die Kosten senken und die gesetzlichen Vorschriften einhalten.
Was wir uns merken sollten:
- Modern Data Stacks umfassen die Werkzeuge und Technologien, die für die Verarbeitung und Analyse von Daten unerlässlich sind.
- Diese MDS unterscheiden sich von den Legacy-Stack-Daten durch die verwendeten Tools und die implementierten Prozesse.
- Sie ermöglichen es Organisationen, Kosten zu senken, schneller und effizienter zu arbeiten und sich gleichzeitig an Marktveränderungen anzupassen.
