Was ist eine Datenplattform?

Überblick über die Datenplattform

Diese Seite soll Ihnen helfen, Datenplattformen besser zu verstehen:

• Schichten in einer Datenplattform
• Arten von Datenplattformen
• Beispiel einer Datenplattform
• Vorteile der Datenplattform
• Wie man eine Datenplattform auswählt
• Schlussfolgerung

Eine Datenplattform ist eine Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen zu verwalten, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Sie umfasst in der Regel eine Kombination aus Hardware, Software und Tools zur Unterstützung datenbezogener Aktivitäten. Das Ziel einer Datenplattform ist es, Unternehmen in die Lage zu versetzen, Daten in Anwendungen zu nutzen und bessere Entscheidungen auf der Grundlage der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse zu treffen.

Schichten in einer Datenplattform

Eine Datenplattform kann aus bis zu fünf Schichten bestehen: einer Dateneingangsschicht, einer Datenspeicherungsschicht, einer Datenverarbeitungsschicht, einer Datenpipeline-Schicht und einer Anwendungs-/Benutzerschnittstellenschicht. Die Dateneingangsschicht ist für das Sammeln und Einbringen von Daten aus verschiedenen Quellen zuständig, während die Speicherschicht die Daten speichert. Die Verarbeitungsschicht wandelt die Daten um und bereitet sie für die Analyse oder den Verbrauch durch Anwendungen vor, während die Pipeline-Schicht die Bewegung der Daten zwischen den Schichten und anderen Anwendungen übernimmt. Die Benutzeroberflächenschicht bietet den Endbenutzern die Möglichkeit, mit den Daten zu interagieren und über Dashboards oder Business-Intelligence-Tools Erkenntnisse daraus abzuleiten.

Dateneingabeschicht

Die Dateneingabeschicht ist die erste Schicht einer Datenplattform und für das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen zuständig, einschließlich:

• Sensoren
• APIs
• Datenbanken
• Dateien
• Anwendungen
• Quellen von Dritten

Diese Schicht ruft Daten in unterschiedlichen Formaten, Strukturen und Protokollen ab und konvertiert sie in gängige Formate, die gespeichert und verarbeitet werden können. Die Datenaufnahme ist ein kontinuierlicher Prozess, der Planung, Überwachung, Aggregation und Fehlerbehandlung erfordert, um die Datenqualität und -vollständigkeit zu gewährleisten.

Aufgenommene Daten können in einem Roh- oder Fast-Rohformat in einem Data Lake gespeichert werden, wo sie von nachgelagerten Ebenen abgerufen und analysiert werden können. Der Erfolg einer Datenplattform hängt in hohem Maße von der Effektivität und Zuverlässigkeit der Dateneingabeschicht ab, da diese Schicht die Qualität und Aktualität der für die Entscheidungsfindung verwendeten Daten bestimmt.

Was ist ein Data Lake und welchen Nutzen hat er für eine Datenplattform? Ein Data Lake ist ein zentralisiertes Repository, das große Mengen an unstrukturierten und halbstrukturierten Daten speichert und es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu analysieren, ohne dass Einschränkungen oder ein vordefiniertes Schema erforderlich sind. Es bietet eine kostengünstige Lösung für die Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen.

Datenspeicherschicht

Die Datenspeicherungsschicht einer Datenplattform ist für die Speicherung von Daten in einem rohen oder verarbeiteten Format verantwortlich. Sie umfasst in der Regel einen Data Lake oder ein Data Warehouse sowie andere Speichertechnologien wie eine NoSQL-Datenbank (wie Couchbase Capella™. oder Couchbase Server) zur Speicherung und Beschaffung von Betriebs- und Anwendungsdaten. Die Daten werden organisiert, indiziert und für den schnellen Zugriff und Abruf durch nachgelagerte Schichten optimiert. Die Speicherebene umfasst häufig Richtlinien für die Datenverwaltung, z. B. Zugriffskontrollen, Abstammung, Backup und Aufbewahrungsregeln. Der Erfolg einer Datenplattform hängt von der Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit der Datenspeicherebene ab.

Datenverarbeitungsschicht

Die Datenverarbeitungsschicht einer Datenplattform ist für die Umwandlung und Aufbereitung von Daten für die Analyse zuständig. Diese Schicht umfasst Tools für die Datenverarbeitung, -bereinigung und -aggregation und beinhaltet häufig Algorithmen für maschinelles Lernen oder Techniken der künstlichen Intelligenz. Die verarbeiteten Daten können in der Datenspeicherschicht gespeichert oder zur weiteren Analyse und Abfrage an die Analyseschicht weitergeleitet werden. Die Datenverarbeitungsschicht übernimmt auch die Prüfung der Datenqualität, die Fehlerbehandlung und die Anreicherung der Daten, z. B. das Hinzufügen von Metadaten oder die Berechnung abgeleiteter Metriken. Die Effizienz und Genauigkeit der Datenverarbeitungsschicht sind entscheidend für die Bereitstellung der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse.

Daten-Pipeline-Schicht

Die Datenpipeline-Schicht einer Datenplattform ist für die Übertragung von Daten zwischen den verschiedenen Schichten der Plattform zuständig. Sie kann Werkzeuge umfassen für:

• Integration von Daten - Kombination von Daten aus verschiedenen Anwendungen, Quellen und Formaten
• Umwandlung von Daten - Konvertieren, Abbilden oder Umgestalten von Daten von einem Format oder einer Struktur in ein anderes
• Anreicherung der Daten - Hinzufügen von Daten wie Metadaten, abgeleiteten Metriken oder externen Datenquellen zu bestehenden Datensätzen
• Lieferung von Daten - Bereitstellung kuratierter Daten für andere Systeme, wie z. B. Modellprozessoren für künstliche Intelligenz, Anwendungen, Data Lakes oder Lagerhäuser

Die Pipeline-Schicht kann die Stapel- oder Echtzeit-Datenverarbeitung unterstützen und umfasst häufig Message Queues oder Stream Processing Frameworks. Zu den Aufgaben der Datenpipeline können Datenreplikation, Datenbereinigung oder Datenformatierung gehören, um sicherzustellen, dass die Daten im richtigen Format und in der richtigen Struktur an nachgelagerte Schichten geliefert werden. Die Effektivität und Zuverlässigkeit der Datenpipeline-Schicht ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitgestellt werden.

Benutzeroberflächenschicht/Anwendungsschicht

Die Benutzeroberflächenschicht einer Datenplattform ist die oberste Schicht, die es Endbenutzern, Analysten und Datenkonsumenten ermöglicht, mit den Daten und Analysen zu interagieren. Diese Schicht umfasst Dashboards, Berichte und Visualisierungswerkzeuge, die Schnittstellen zu den Daten bieten. Die Benutzeroberflächenschicht kann auch Tools für Self-Service-Analysen, Ad-hoc-Abfragen und Datenexploration bereitstellen. Die Benutzeroberflächenschicht ist entscheidend dafür, dass die Benutzer auf die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse zugreifen und sie verstehen können. Die Benutzeroberflächenschicht kann für verschiedene Benutzergruppen, Rollen oder Berechtigungen angepasst werden, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten für den richtigen Benutzer bereitgestellt werden. Schließlich kann die Benutzeroberflächenschicht Feedbackschleifen oder Funktionen für die Zusammenarbeit enthalten, die es den Benutzern ermöglichen, Erkenntnisse auszutauschen, Fragen zu stellen oder Feedback zur Verbesserung der Datenplattform zu geben.

Anwendungen, sowohl kommerzielle als auch maßgeschneiderte, können innerhalb der Datenplattform Daten erstellen, bereitstellen, verarbeiten, analysieren und verbrauchen. Anwendungen sind einer der Hauptnutznießer einer gut implementierten Datenplattform, da sie Quelldaten für analytische Erkenntnisse bereitstellen und analytische und künstlich abgeleitete Erkenntnisse genau zu dem Zeitpunkt und an dem Ort in die Tat umsetzen können, an dem die Daten am nützlichsten sind. Anwendungsschichten weisen häufig die folgenden Merkmale auf:

• Mobilität - Anwendungen, die auf mobilen Geräten und Geräten des Internets der Dinge (IoT) laufen
• Erstellung von Daten - Anwendungen sind oft die ursprüngliche Quelle der Daten
• Interaktion mit dem Benutzer - wie andere Benutzerschnittstellen zu einer Datenplattform; Anwendungen sind oft die Vermittler zwischen Menschen und Daten
• Bearbeitung an Ort und Stelle - Anwendungen sind häufig dort zu finden, wo Interaktion, Zeit, Ort und Situation zusammenkommen, um Daten zu nutzen und neue sofortige Erkenntnisse oder Informationen zu gewinnen (z. B. Wo ist der nächste Starbucks?).
• Erstellung von Metadaten - Daten werden oft von nützlichen Metadaten begleitet, z. B. wann, von wem, wo und unter welchen Umständen sie erstellt wurden

Arten von Datenplattformen

Datenplattformen sind wichtige Werkzeuge für Unternehmen, um Daten zu erstellen, zu sammeln, zu verarbeiten, zu analysieren und wiederzuverwenden. Es gibt verschiedene Arten von Datenplattformen auf dem Markt, jede mit ihren eigenen Funktionen und Möglichkeiten. Vier Beispiele für Datenplattformen sind die Cloud-Datenplattform, die Kundendatenplattform, die Big-Data-Plattform und die Unternehmensdatenplattform.

Cloud-Datenplattform

Eine Cloud-Datenplattform speichert, verarbeitet und analysiert Daten in der Cloud (im Gegensatz zu herkömmlichen Datenplattformen, die Hardware und Software vor Ort benötigen).

Im Vergleich zu herkömmlichen Datenplattformen vor Ort bietet eine Cloud-Datenplattform oft mehr Flexibilität und Skalierbarkeit und kann kostengünstiger sein. Mit geringem Aufwand können Unternehmen ihre Datenverarbeitungsressourcen entsprechend ihrem sich ändernden Datenbedarf nach oben oder unten skalieren, ohne in neue Hardware oder Software zu investieren.

Darüber hinaus können Cloud-Datenplattformen erweiterte Analyse- und maschinelle Lernfunktionen bereitstellen, die es Unternehmen ermöglichen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Kundendatenplattformen, Big-Data-Plattformen und Unternehmensdatenplattformen können entweder in der Cloud oder vor Ort betrieben werden.

Plattform für Kundendaten

Eine Kundendatenplattform (CDP) konzentriert sich auf die Erfassung und Verwaltung von Kundendaten über mehrere Kanäle und Berührungspunkte hinweg und wird manchmal auch als "Kunde 360." Im Gegensatz zu anderen Arten von Datenplattformen ist eine CDP darauf ausgelegt, eine einheitliche Sicht auf den Kunden zu schaffen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, Marketing-Automatisierungstools und Website-Analysen integriert.

Im Vergleich zu anderen Datenplattformen ist eine CDP stärker kundenorientiert und speziell darauf ausgerichtet, Einblicke und Analysen zu Kundenverhalten und -präferenzen zu liefern. Sie hilft Unternehmen, ihre Kundeninteraktionen zu personalisieren, die Kundenbindung zu verbessern und die Kundenloyalität zu erhöhen.

Andere Arten von Datenplattformen können ebenfalls Kundendaten sammeln und analysieren, aber sie sind nicht speziell darauf ausgelegt, eine einheitliche Sicht auf den Kunden zu bieten wie eine CDP.

Plattform für große Daten

Eine Big-Data-Plattform ist darauf ausgelegt, große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu verarbeiten, oft in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Eine Big-Data-Plattform verwendet in der Regel verteiltes Rechnen Technologie zur Verarbeitung von Daten auf mehreren Servern und Knotenpunkten. Eine Big-Data-Plattform kann Daten aus einer Vielzahl von Quellen verarbeiten, z. B. aus sozialen Medien, IoT-Geräten (Internet der Dinge) und maschinell erzeugten Daten.

Lesen Sie mehr über Couchbase Mobile 3 für moderne Mobil-, Desktop- und eingebettete IoT-Geräte.

Im Vergleich zu anderen Arten von Datenplattformen ist eine Big-Data-Plattform darauf ausgelegt, riesige Datenmengen mit einer sehr hohen Geschwindigkeit zu verarbeiten. Sie wird in der Regel für datenintensive Anwendungen wie prädiktive Analysen, Betrugserkennung und Empfehlungssysteme verwendet.

Andere Arten von Datenplattformen können zwar auch große Datenmengen verarbeiten, sind aber nicht speziell für die Echtzeitverarbeitung und -analyse von Big Data ausgelegt.

Plattform für Unternehmensdaten

Eine Unternehmensdatenplattform ist für die Verwaltung und Integration von Daten im gesamten Unternehmen konzipiert. Sie wird in der Regel zur Speicherung und Verarbeitung strukturierter Daten wie Kundendaten, Finanzdaten und Lieferkettendaten verwendet. Eine Unternehmensdatenplattform bietet ein zentrales Repository für alle von einer Organisation verwendeten Daten mit dem Ziel einer effizienteren Datenverwaltung und -steuerung.

Da Unternehmensdatenplattformen Daten auf Unternehmensebene verarbeiten, bieten sie Funktionen wie Datenqualitätsmanagement, Datenintegration und Data Governance, die für die Sicherstellung der Datenkonsistenz und Compliance entscheidend sind. (Lesen Sie mehr über GDPR und Couchbase.)

Beispiel einer Datenplattform

Beim Aufbau einer Datenplattform gibt es viele Möglichkeiten. Hier ein Beispiel für die Implementierung in einem großen Einzelhandelsunternehmen:

Die Plattform wird verschiedene Arten von Daten speichern und analysieren, darunter Kundendaten, Verkaufsdaten und Bestandsdaten. Die Plattform wird aus mehreren Schichten bestehen:

• UI/Anwendungsebenen: Anwendungsebenen sind sowohl Ersteller als auch Nutzer von Daten. Diese Schichten können auf unterschiedliche Weise bereitgestellt werden, z. B. über das Web, mobile oder eingebettete Anwendungen. Anwendungsebenen sind oft die Vermittler zwischen Benutzern und Technologie. So verfügt ein Einzelhandelsunternehmen beispielsweise über eine Website, eine native mobile Anwendung und eine API.
• Datenaufnahmeschicht: Diese Schicht ist für das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen zuständig, z. B. aus den Kassensystemen des Unternehmens, E-Commerce-Plattformen und mobilen Anwendungen. Die Daten werden in Echtzeit an eine Datenerfassungsplattform wie z. B. Apache Kafka.
• Datenspeicherungsschicht: Diese Schicht ist für die skalierbare und leistungsfähige Speicherung der Daten zuständig. Für diese Schicht werden wir Folgendes verwenden Couchbase CapellaCapella ist eine NoSQL-Datenbank-as-a-Service (DBaaS), die hohe Geschwindigkeiten und große Datenmengen verarbeiten kann. Capella bietet Funktionen wie In-Memory-Caching, automatisches Sharding und Replikation, die es ideal für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen machen.
• Datenverarbeitungsschicht: Diese Schicht wird für die Verarbeitung der Daten und die Durchführung verschiedener Analyseaufgaben zuständig sein. Für diese Schicht verwenden wir Apache Spark, ein verteiltes Computing Framework, das große Datenmengen parallel verarbeiten kann. Spark kann sich mit Couchbase verbinden, indem es die Couchbase Spark-Anschlussdie es Spark ermöglicht, Daten von und nach Couchbase zu lesen und zu schreiben.
• Ebene der Datenvisualisierung: Diese Schicht ist für die Visualisierung der Daten verantwortlich und macht sie den Geschäftsanwendern zugänglich. Für diese Ebene verwenden wir ein Business Intelligence (BI)-Tool wie z.B. Tableau oder Power BI. Das BI-Tool kann sich mit der Datenverarbeitungsschicht verbinden und auf der Grundlage der Daten interaktive Dashboards und Berichte erstellen.

Insgesamt ermöglicht diese Datenplattform-Architektur dem Einzelhandelsunternehmen, große Datenmengen auf skalierbare und leistungsfähige Weise zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und zu visualisieren. Durch den Einsatz von Couchbase als Datenspeicherschicht kann das Unternehmen von der Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der Datenbank profitieren.

Vorteile der Datenplattform

Die Vorteile einer Datenplattform für Unternehmen sind zahlreich:

• Zentralisierte Datenverwaltung - Ein zentraler Ort für die Speicherung, Verarbeitung und Verwaltung von Daten kann den Zugriff auf und die Analyse von Daten im gesamten Unternehmen erleichtern.
• Verbesserte Datenqualität - Tools für die Datenbereinigung, -standardisierung und -validierung stellen sicher, dass die Daten korrekt und konsistent sind
• Verbesserte Datensicherheit - Funktionen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Überwachung schützen sensible Daten vor unbefugtem Zugriff
• Schnellere Einblicke und Entscheidungen - Daten schneller und aufschlussreicher zu analysieren, indem Tools für Datenvisualisierung, Analyse und maschinelles Lernen bereitgestellt werden
• Skalierbarkeit und Flexibilität - Vergrößerung oder Verkleinerung, um wechselnden Datenanforderungen gerecht zu werden, und Zugriff auf Daten von jedem Ort mit einer Internetverbindung

Mögliche Nachteile der Datenplattform

Eine Datenplattform hat viele Vorteile, aber es gibt auch einige potenzielle Nachteile:

• Hohe Kosten - die Implementierung und Pflege einer Datenplattform kann kostspielig sein, insbesondere für kleinere Unternehmen oder Organisationen mit begrenzten Budgets
• Komplexe Umsetzung - die Implementierung einer Datenplattform kann ein komplexer Prozess sein, der spezielles technisches Fachwissen erfordert, was die Kosten in die Höhe treiben kann
• Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes - eine Datenplattform kann Datenschutzprobleme verursachen, wenn sensible oder vertrauliche Daten nicht ordnungsgemäß gesichert oder verwaltet werden
• Mögliche Datensilos - Wenn eine Datenplattform nicht richtig integriert ist, können Datensilos innerhalb eines Unternehmens entstehen, wobei verschiedene Teams oder Abteilungen ihre eigenen getrennten Datenspeicher haben, die nicht ohne weiteres gemeinsam genutzt werden können.
• Begrenzte Annahme - Wenn eine Datenplattform nicht ordnungsgemäß in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe integriert ist, wird sie von den Mitarbeitern oder Interessengruppen möglicherweise nicht in großem Umfang angenommen, was ihre Wirksamkeit einschränkt.

Kein einzelnes Tool kann alle Probleme lösen, aber Couchbase Capella DBaaS kann helfen, die häufigsten Herausforderungen bei der Implementierung und Wartung einer Datenplattform zu bewältigen, indem es Folgendes bietet

• Niedrige TCO und eine Implementierung mit geringem Aufwand, die je nach Geschäftsanforderungen nach oben oder unten skaliert werden kann
• Erweiterte Sicherheitsfunktionen und die Fähigkeit zur einfachen Integration in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe
• Die Vertrautheit der SQLdie Flexibilität von JSONund Unterstützung für ACID-Transaktionen zur Steigerung der Akzeptanz beitragen

Wie man eine Datenplattform auswählt

Bei der Auswahl einer Datenplattform ist es wichtig, die Anforderungen Ihres Unternehmens zu berücksichtigen, die verfügbaren Optionen zu bewerten und die gewählte Plattform zu testen und einzusetzen. Dazu gehört die Ermittlung der Datentypen, die Sie verwalten müssen, die Untersuchung der verschiedenen Plattformoptionen und das Testen der Plattform mit Ihren Daten und Anwendungsfällen. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie eine Datenplattform auswählen, die den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht und Ihnen hilft, Ihre Geschäftsziele zu erreichen.

Schritt 1: Ermitteln Sie Ihren Geschäftsbedarf
1. Bestimmen Sie die Arten von Daten, die Sie speichern und verwalten müssen, z. B. strukturierte oder unstrukturierte Daten
2. Identifizieren Sie die geschäftlichen Probleme, die Sie mit Ihrer Datenplattform lösen möchten, z. B. die Verbesserung des Kundenerlebnisses oder die Optimierung der Abläufe.
3. Bestimmen Sie den Umfang Ihrer Daten und das voraussichtliche Wachstum Ihres Datenbedarfs im Laufe der Zeit

Schritt 2: Bewertung der verfügbaren Plattformen
1. Recherchieren Sie verschiedene Optionen für Datenplattformen und vergleichen Sie deren Funktionen und Möglichkeiten
2. Berücksichtigung von Faktoren wie Skalierbarkeit, Sicherheit, Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Kosten
3. Bewerten Sie die Kompatibilität der einzelnen Plattformen mit Ihrer bestehenden IT-Infrastruktur und Ihren Tools

Schritt 3: Test und Einsatz
1. Führen Sie einen Proof of Concept oder ein Pilotprojekt durch, um die Datenplattform mit Ihren Daten und Anwendungsfällen zu testen.
2. Bewertung der Leistung, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit der Plattform während der Tests
3. Schulung der Mitarbeiter und Stakeholder in der Nutzung der Datenplattform und deren Einsatz im gesamten Unternehmen

Schlussfolgerung

Eine Datenplattform ist eine umfassende Lösung für das Sammeln, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten. Sie besteht häufig aus mindestens fünf Schichten, die jeweils eigene Zuständigkeiten haben: Datenaufnahme, Datenspeicherung, Datenverarbeitung, Datenpipeline und Benutzeroberfläche. Die Datenaufnahmeschicht ist für das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen zuständig, während die Speicherschicht für die Speicherung der Daten verantwortlich ist. Die Verarbeitungsschicht wandelt die Daten um und bereitet sie für die Analyse vor, während die Pipeline-Schicht für die Bewegung der Daten zwischen den Schichten zuständig ist. Die Benutzeroberflächenschicht schließlich bietet den Endbenutzern die Möglichkeit, mit den Daten zu interagieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Es gibt verschiedene Arten von Datenplattformen, jede mit ihren eigenen Merkmalen und Fähigkeiten, darunter Cloud-Datenplattformen, Kundendatenplattformen, Big-Data-Plattformen und Unternehmensdatenplattformen.

Insgesamt ist eine Datenplattform ein wertvolles Instrument für Unternehmen, um ihre Daten zu verwalten und zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

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