Das QUNIS Data Lake Konzept

Datenarchitektur für Business Intelligence und Big Data

Ein modernes Datenmanagement muss heute eine Vielfalt verfügbarer Daten performant und harmonisch integrieren können. Zugleich wird eine solide und leistungsfähige Plattform für die Datenanalyse verlangt, die traditionelle wie auch fortgeschrittene Methoden und Werkzeuge unterstützt. Das QUNIS Data Lake Konzept liefert hierfür einen strukturierten, praxisorientierten Ansatz, um zu einer agilen, erweiterten und harmonisierten Datenarchitektur zu gelangen, die zugleich Investitionen schützen hilft. Potentielle Vorteile für Unternehmen sind:

 

  • Entwicklung eines individuellen und strukturierten Fahrplans, der je nach Anforderung verschiedene Technologien kombiniert, also weder überdimensioniert noch herstellerspezifisch ist.
  • Das Data Warehouse – sofern sauber und mehrschichtig entwickelt – lässt sich als Teil der Gesamtarchitektur weiterverwenden. Bisherige Investitionen bleiben geschützt.
  • Bisherige Verfahren zur Datenbewirtschaftung im Data Warehousing lassen sich für die Advanced-Analytics-Welt erweitern. Polystrukturierte Daten aus verschiedensten Quellen können künftig hinzukommen, die per Batch oder nach Möglichkeit sogar in Real Time verarbeitet werden sollen.
  • Alle Komponenten der Data-Lake-Architektur sind aufeinander abgestimmt und miteinander vernetzt. Prognoseergebnisse aus einem Advanced-Analytics-Prozess zum Beispiel können so direkt in den Data Mart Layer des Data Warehouse überführt und integriert werden. Bisherige Standardreports und Dashboards gewinnen dadurch an Aussagekraft.
  • Prognosen (Predicts) aus Advanced-Analytics-Initiativen lassen sich operativ nutzen. Dazu genügen häufig wenige Zeilen Code, um einen dafür erstellten Web Service in Applikationen zu integrieren.
  • Bisherige Prozesse im Data Warehouse werden bei der Umsetzung eines Data Lake beleuchtet und lassen sich ggf. effizienter und performanter gestalten.
  • Die offene Data-Lake-Architektur erleichtert die Anbindung weiterer Systeme über den Frontend Layer in Kombination mit einer konsequenten Integration von Geschäftsregeln. Der Data Lake wird so eine verlässliche „Single Source of Truth“.
  • Ob „On premises“, „Cloud only“ oder „Hybrid“ – dank moderner Cloud-Angebote ist heute eine Ausgestaltung des Data Lake günstig, flexibel und nach eigenen Wünschen machbar.
  • Nicht jedes Unternehmen braucht alles!


Das QUNIS Data Lake Konzept hilft, die Komponenten einer modernen Datenarchitektur zu verstehen und anhand der konkreten Kundenanforderungen in eine optimale Zielplattform zu überführen. Quelle: QUNIS

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