- Eine zukunftsorientierte Datenarchitektur legt das Fundament für eine robuste und skalierbare Datenlandschaft, die es Ihnen ermöglicht, den vollen Wert Ihrer Daten zu erschließen und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren.
- Auf dem Weg zu einer datengetriebenen Organisation müssen bestehende Systemlandschaften überarbeitet, IT-Infrastrukturen modernisiert und die richtigen Technologien integriert werden – ein tiefgreifender Wandel der technischen Unternehmensbasis.
- Wie sollen Ihre Daten in Zukunft strukturiert, verarbeitet und gespeichert werden? Welche architektonischen Prinzipien sind erforderlich, um fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz effizient zu nutzen? Wer ist verantwortlich für die Pflege und Verwaltung Ihrer Dateninfrastruktur? Eine durchdachte Datenarchitektur liefert die Antworten auf diese essenziellen Fragen.
Architekturmodelle mit ADV
Grundsätzlich richten wir uns bei der Auswahl der Architektur an Ihr Unternehmensarchitektur-Framework (z.B. TOGAF). Ausgehend davon analysieren wir, welche Datenarchitektur & -infrastruktur für Sie am besten geeignet ist:
Data Warehouse
Eine zentrale Lösung für die Speicherung strukturierter Daten, optimiert für schnelle Abfragen und Analysen. Sie aggregiert, bereinigt und transformiert Daten, um konsistente Analysen zu ermöglichen. Vorteile: schnelle, fundierte Entscheidungen, verbesserte Datenqualität und Unterstützung von historischen Analysen und Reporting.
Data Lake
Ein zentrales Repository, das große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten im Rohformat speichert. Data Lakes bieten Flexibilität bei der Datenspeicherung in jeder Form und Größe. Sie unterstützen Analysen und maschinelles Lernen. Vorteile: Speicherung von Daten im ursprünglichen Format, fördert fortschrittliche Analyseanwendungen, keine Vorstrukturierung erforderlich.
Data Lakehouse
Eine Architektur, die Data Warehouses und Data Lakes kombiniert, um strukturierte und unstrukturierte Daten effizient zu speichern und zu analysieren. Data Lakehouses bieten eine einheitliche Plattform, die Flexibilität und Leistung vereint. Vorteile: reduziert Kosten und Komplexität, ermöglicht nahtlose Datenanalysen und unterstützt Echtzeit- und Batch-Verarbeitung.
Data Mesh
Ein dezentraler Datenarchitektur-Ansatz, bei dem Datenverantwortung auf verschiedene Domänen verteilt wird. Data Mesh ist eine organisatorisch / kulturelle Architekturart, keine rein technologisch Getriebene. Dies fördert Autonomie, verbessert Datenverfügbarkeit und Skalierbarkeit. Vorteile: erhöhte Agilität, bessere Datenqualität durch Domänenexpertise und erleichterte Zusammenarbeit.
Data Hub
Ein zentraler Knotenpunkt, der Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt, um Integration und Verwaltung zu erleichtern. Data Hubs bieten zentralen Zugriff und Mechanismen zur Datenverwaltung und - verteilung. Vorteile: einfacher Datenzugriff, geförderte Zusammenarbeit, reduzierte Redundanzen und konsistente Integration über verschiedene Systeme.
Data Fabric
Eine Architektur, die integrierte Datenverwaltung über verschiedene Plattformen ermöglicht. Data Fabrics bieten nahtlose Integration durch Virtualisierung und einen einheitlichen Zugriffspunkt. Vorteile: nahtlose Datenverfügbarkeit, reduzierte Komplexität, schnellere Entscheidungen durch konsistente Zugriffe und einheitliche Verwaltung.
Ihre Vorteile durch gute Datenarchitektur
- Skalierbarkeit: Mit der richtigen Datenarchitektur von Beginn an, können Sie auf dem Weg der Implementierung Ihrer Strategie beruhigt in passende Strukturen wachsen, ohne ständige Migrationsprojekte.
- Kostenoptimiertes Datamanagement: Wir achten bei der Architekturkonstruktion stets auf Ihren Business Case - heute, wie auch in 5 Jahren - sodass Sie jederzeit optimierte Kosten bei voller Operabilität genießen
- Struktur und Einheitlichkeit: Mit der richtigen Architektur vermeiden Sie Kosten, welche durch Inkonsistenz und uneinheitliche Datennutzung im Business entstehen können. Jeder arbeitet auf gleicher Basis.
- Innovationskraft: Für diverse innovative Use Cases wie KI und Advanced Analytics Modelle benötigt man unterschiedliche Architekturen für die Durchführbarkeit. Wir bereiten Sie auf alle Innovationen mit der richtigen Architekturwahl vor.