Datenbereitstellung

Was ist Datenbereitstellung?

Datenbereitstellung ist der Prozess der zeitnahen und effizienten Bereitstellung von Daten für Benutzer und Anwendungen. Quellsysteme übertragen Daten in Data-Warehouses, Datenmarts oder operative Datenspeicher. Dieser Prozess beinhaltet den Transfer von Informationen von einem Ort zum anderen. Ziel ist es, die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu liefern.

Datenbereitstellung ist ein kritischer Aspekt des Datenmanagements in Organisationen. Sie ermöglicht Benutzern den Zugriff auf die benötigten Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Analysen durchzuführen und Berichte zu erstellen. Ohne sie könnten Organisationen Schwierigkeiten haben, ihre Datenressourcen vollständig zu nutzen.

Datenbereitstellung spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung der Datenkonsistenz und -qualität über verschiedene Systeme hinweg. Durch die Automatisierung des Prozesses und die Einrichtung geeigneter Pipelines können Organisationen sicherstellen, dass die Daten genau, aktuell und auf die Bedürfnisse der Benutzer abgestimmt sind. Dieser reibungslose Informationsfluss ist entscheidend für die Ermöglichung von Business Intelligence, Verbesserung der Betriebseffizienz und Förderung datengesteuerter Entscheidungsfindung.

Wichtige Konzepte der Datenbereitstellung

Um die Datenbereitstellung zu verstehen, ist es wichtig, einige Schlüsselkonzepte zu erfassen:

1. Datenquellen: Dies sind die Systeme oder Datenbanken, aus denen Daten für die Bereitstellung extrahiert werden. Beispiele sind transaktionale Datenbanken, Weblogs und Social-Media-Feeds.
2. Datenziele: Die bereitgestellten Daten werden in diese Systeme oder Datenbanken hochgeladen. Häufige Ziele sind Data-Warehouses, Datenmarts und operative Datenspeicher.
3. ETL-Prozesse: ETL ist ein Akronym für Extraktion, Transformation und Laden. Es bezieht sich auf die Schritte, die beim Verschieben von Daten von Quellsystemen zu Zielsystemen beteiligt sind. Während des ETL-Prozesses entnimmt das System Daten aus den Quellen, transformiert sie entsprechend den Anforderungen des Zielsystems und lädt sie dann in das Zielsystem.
4. Datenqualität: Schlechte Datenqualität kann zu falschen Einsichten und Entscheidungen führen. Bereitstellungsabläufe beinhalten oft Datenqualitätsprüfungen und Bereinigungsprozesse.
5. Daten-Governance: Daten-Governance etabliert Richtlinien, Verfahren und Standards für das Management der Datenressourcen einer Organisation. Sie stellt sicher, dass Daten konsistent, zuverlässig und angemessen verwendet werden. Die Bereitstellungsprozesse sollten mit dem Daten-Governance-Rahmenwerk der Organisation übereinstimmen.

Werkzeuge zur Datenbereitstellung

Verschiedene Werkzeuge und Technologien werden zur Unterstützung genutzt:

1. ETL-Werkzeuge: ETL-Werkzeuge automatisieren die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten. Zu den beliebten ETL-Werkzeugen gehören Informatica PowerCenter, IBM InfoSphere DataStage und Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS). Sie können beispielsweise mit Informatica PowerCenter einen Workflow erstellen, der Daten aus einer Datenbank extrahiert, sie transformiert und in eine andere Datenbank lädt.
2. Datenintegrationsplattformen: Datenintegrations-Plattformen bieten eine einheitliche Umgebung für das Management von Daten über mehrere Systeme hinweg. Sie enthalten oft Funktionen für die Bereitstellung, das Datenqualitätsmanagement und die Daten-Governance. Beispiele hierfür sind Talend Data Fabric und SAP Data Services.
3. Cloud-basierte Dienste zur Datenbereitstellung: Cloud-Anbieter bieten verwaltete Dienste, die sich um Infrastruktur und Management kümmern. Dies ermöglicht es Organisationen, sich auf die Nutzung der Daten zu konzentrieren.

Datenbereitstellung in der Softwareentwicklung

Datenbereitstellung ist auch in der Softwareentwicklung relevant, insbesondere im Kontext des Testdatenmanagements. Bei der Entwicklung und dem Testen von Softwareanwendungen ist es wichtig, realistische und repräsentative Testdaten zu haben. Unternehmen nutzen diese Techniken, um Testdatensätze zu erstellen und zu verwalten.

Ein Ansatz zur Testdatenbereitstellung ist die Erstellung von synthetischen Daten. Ein Programm erzeugt synthetische Daten basierend auf vordefinierten Regeln und Mustern. Diese imitieren die Struktur und Eigenschaften echter Daten, enthalten jedoch keine sensiblen oder persönlich identifizierbaren Informationen. Werkzeuge wie Tonic.ai und Genrocket spezialisieren sich auf die Erzeugung synthetischer Testdaten.

Ein weiterer Ansatz ist die Subsetbildung und Maskierung von Produktionsdaten. Dabei wird ein Teil echter Daten aus Produktionsdatenbanken extrahiert und Maskierungstechniken angewendet, um sensible Informationen zu verschleiern. Für diesen Zweck können Sie Datenmaskierungswerkzeuge wie Delphix und IBM InfoSphere Optim verwenden.

Denken Sie zum Beispiel an das Testen einer Gesundheitsanwendung mit Patientendaten. Statt tatsächliche Patienteninformationen zu verwenden, können Sie gefälschte Daten mit realistischen Namen, Adressen und medizinischen Historien erstellen. Sie können echte Patientennamen in Produktionsdaten durch Pseudonyme ersetzen, ohne die Datenstruktur oder Zusammenhänge zu ändern.

Best Practices für die Datenbereitstellung

Um eine effektive Datenbereitstellung zu gewährleisten, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:

1. Klare Anforderungen definieren: Definieren Sie klar die Datenanforderungen für jedes Zielsystem. Geben Sie die Datenquellen, Transformationen und Ladefrequenzen an, die erforderlich sind, um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
2. Für Datenqualität sorgen: Implementieren Sie Datenqualitätsprüfungen und Bereinigungsprozesse in Ihren Ablauf zur Datenbereitstellung. Validieren Sie die Daten in jeder Phase des ETL-Prozesses, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren.
3. Leistung optimieren: Gestalten Sie Ihre Prozesse effizient und leistungsfähig. Nutzen Sie Techniken wie Parallelverarbeitung, Partitionierung und Indizierung, um die ETL-Leistung zu verbessern.
4. Daten-Governance umsetzen: Stellen Sie sicher, dass Ihre Prozesse mit dem Daten-Governance-Rahmenwerk Ihrer Organisation übereinstimmen. Befolgen Sie etablierte Richtlinien und Standards für Datenmanagement und Sicherheit.
5. Überwachen und pflegen: Überwachen Sie Ihre Prozesse regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie reibungslos funktionieren. Richten Sie Alarme für Ausfälle und Anomalien ein. Führen Sie routinemäßige Wartungsaufgaben wie Datenbankoptimierung und Archivierung durch.

Herausforderungen der Datenbereitstellung

Während die Datenbereitstellung essentiell ist, um Daten zugänglich und nutzbar zu machen, bringt sie auch eigene Herausforderungen mit sich. Einige häufige Herausforderungen sind:

1. Datenqualitätsprobleme: Die Verwaltung von Daten aus verschiedenen Quellen kann es schwierig machen, die Datenqualität aufrechtzuerhalten. Datenqualitätsprobleme wie Inkonsistenzen, Duplikate und fehlende Werte können die Zuverlässigkeit und Nutzbarkeit der Daten beeinträchtigen.
2. Datensicherheit und Datenschutz: Die Datenbereitstellung umfasst oft sensible oder persönlich identifizierbare Informationen (PII). Sicherstellung der Sicherheit und des Datenschutzes dieser Daten während des Bereitstellungsprozesses ist entscheidend. Organisationen müssen geeignete Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Datenmaskierungstechniken implementieren, um sensible Daten zu schützen.
3. Komplexität der Datenintegration: Die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen kann schwierig sein, wenn diese unterschiedliche Formate, Strukturen und Bedeutungen haben. Die Lösung von Datenintegrationsproblemen erfordert eine sorgfältige Zuordnung und Transformation von Daten, um Kompatibilität und Konsistenz zu gewährleisten.
4. Leistung und Skalierbarkeit: Mit zunehmendem Datenvolumen können Bereitstellungsprozesse ressourcenintensiv und zeitaufwendig werden. Es ist entscheidend, die Leistung und Skalierbarkeit sicherzustellen, um steigende Datenanforderungen zu bewältigen. Dies kann die Optimierung von ETL-Prozessen, die Nutzung von Parallelverarbeitung und die Verwendung verteilter Rechenrahmen umfassen.
5. Metadatenmanagement: Die Verwaltung von Metadaten ist entscheidend für das Verständnis des Kontexts, der Herkunft und der Qualität der bereitgestellten Daten. Das Erfassen und die Pflege genauer Metadaten während des gesamten Bereitstellungslebenszyklus kann herausfordernd sein, insbesondere in komplexen Datenumgebungen mit mehreren Systemen und Stakeholdern.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Organisationen in robuste Rahmenwerke, Werkzeuge und Praktiken investieren. Dazu gehört die Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, Sicherheitsmaßnahmen für Daten, Strategien zur Datenintegration, Techniken zur Leistungsoptimierung und Lösungen für das Metadatenmanagement.

Zukunftstrends

Da Daten weiterhin in Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit wachsen, entwickeln sich Praktiken zur Datenbereitstellung, um Schritt zu halten. Hier sind einige Zukunftstrends:

1. Cloud-native Bereitstellung: Mit der zunehmenden Adoption von Cloud-Computing verschiebt sich die Bereitstellung zu Cloud-nativen Architekturen. Cloud-Plattformen bieten skalierbare und elastische Infrastrukturen, verwaltete Dienste und serverloses Computing. Cloud-native ETL-Werkzeuge und Datenintegrationsplattformen werden zunehmend verbreitet, sodass Organisationen Daten nahtlos über Cloud- und On-Premises-Umgebungen bereitstellen können.
2. DataOps: DataOps ist ein aufkommender Ansatz, der DevOps-Prinzipien auf das Datenmanagement und die Bereitstellung anwendet. Er betont Zusammenarbeit, Automatisierung und kontinuierliche Lieferung hochwertiger Daten. DataOps-Praktiken sollen Bereitstellungsabläufe straffen, die Datenqualität verbessern und die Datenlieferung an Verbraucher beschleunigen. Durch die Annahme von DataOps können Organisationen die Agilität und Zuverlässigkeit ihrer Bereitstellungsprozesse verbessern.
3. Echtzeit-Bereitstellung: Während Unternehmen immer stärker auf Daten angewiesen sind, um Entscheidungen zu treffen, wächst der Bedarf an Echtzeitdaten. Organisationen erweitern traditionelle batch-orientierte ETL-Prozesse durch Stream-Verarbeitung und Change Data Capture (CDC) Techniken. Diese Methoden helfen dabei, Daten schnell bereitzustellen, sodass Organisationen Entscheidungen mit den aktuellsten verfügbaren Informationen treffen können.
4. Self-Service-Bereitstellung: Die Self-Service-Bereitstellung ermöglicht es Geschäftsbenutzern, Daten ohne Unterstützung der IT-Abteilung abzurufen und zu steuern. Plattformen bieten benutzerfreundliche Schnittstellen und Konnektoren zur Extraktion, Transformation und zum Laden von Daten. Dieser Trend unterstützt die Demokratisierung von Daten und beschleunigt den Datenzugang für Geschäftsbenutzer.
5. KI-gesteuerte Bereitstellung: Organisationen nutzen KI- und ML-Techniken, um Bereitstellungsprozesse zu automatisieren und zu optimieren. KI-gesteuerte Bereitstellung kann Daten intelligent profilieren, Anomalien erkennen, Transformationen vorschlagen und ETL-Abläufe optimieren. Durch die Nutzung von KI und ML können Organisationen die Effizienz und Genauigkeit der Bereitstellung verbessern und gleichzeitig den manuellen Aufwand reduzieren.

Da sich die Trends weiterentwickeln, sollten Organisationen ihre Datenstrategien anpassen und neue Werkzeuge und Technologien nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Um in der Zukunft der Datenbereitstellung erfolgreich zu sein, sollten Sie Cloud-native Architekturen annehmen.

Fazit

Datenbereitstellung ist ein wesentlicher Prozess, der es Organisationen ermöglicht, ihre Daten für verschiedene Zwecke zugänglich und nutzbar zu machen. Es geht darum, Daten aus Quellsystemen in Data-Warehouses zu übertragen, indem sie extrahiert, transformiert und geladen werden. Dieser Prozess bildet die Grundlage für die Analyse von Daten und die Entscheidungsfindung.

Effektive Datenbereitstellung erfordert eine Kombination aus Werkzeugen, Prozessen und Best Practices. ETL-Werkzeuge, Datenintegrationsplattformen und Cloud-basierte Dienste bieten die technologischen Möglichkeiten zur Bereitstellung. Die klare Definition von Anforderungen, Sicherstellung der Datenqualität, Optimierung der Leistung, Implementierung von Governance und Überwachung der Prozesse sind entscheidend für den Erfolg.

Organisationen sind in hohem Maße auf Daten angewiesen, um ihre Operationen und Strategien zu steuern. Daher wird die Datenbereitstellung immer wichtiger für ihr Wachstum und ihren Erfolg. Die Verbesserung der Datenfähigkeiten hilft Organisationen, das Beste aus ihren Daten herauszuholen und wettbewerbsfähig zu bleiben.