Wenn Sie auch nur eine kurze Zeit in einem Unternehmen verbracht haben, sind Sie vielleicht schon mit der Notwendigkeit konfrontiert worden, Daten aus unterschiedlichen Analyse- und Erkenntnisquellen effektiv zu sammeln.
Diese Datenanalysen haben die Umsatzgenerierung und Kostendämpfung in vielen Unternehmen stark beeinflusst. Aber Sie sollten nicht überrascht sein, dass die Anzahl und Art der generierten und analysierten Daten explodiert.
Diese Explosion zwingt datengesteuerte Unternehmen dazu, zuverlässige, skalierbare und sichere Lösungen für die Analyse und Verwaltung von Daten einzusetzen. Die Anforderungen an die Systeme übersteigen die Möglichkeiten einer herkömmlichen Datenbank, und hier kommt die Cloud-Technologie ins Spiel.
Und mit der fortschreitenden modernen Cloud-Technologie sind viele wichtige Geschäftsanwendungen wie Enterprise Resource Planning (ERP), Datenbanken und Marketing-Tools in die Cloud gewandert. Während sich die Geschäftsdaten in der Cloud befinden, benötigen Unternehmen eine Lösung, die alle Daten aus verschiedenen Cloud-basierten Anwendungen nahtlos speichert. Diese Lösung ist das Cloud Data Warehouse.
Dieser Artikel wird Ihnen helfen, ein Cloud Data Warehouse zu verstehen und einige der besten aufzulisten. Und zum Schluss erklären wir Ihnen, wie Sie das beste für Ihr Unternehmen auswählen.
Eine kurze Geschichte der Cloud Data Data Warehouses
Wie bei jeder technischen Domäne müssen Sie verstehen, warum sie existiert, um sie wirklich zu verstehen. Diese Konvention gilt auch für das Verständnis des Betriebsmodells von Cloud Data Warehouses.
Laut Education Ecosystem kamen Data Warehouses erstmals in den 1980er Jahren auf und waren dazu gedacht, den Datenfluss von Betriebssystemen in Entscheidungsunterstützungssysteme (DSSs) zu unterstützen. Die frühen Versionen erforderten ein hohes Maß an Redundanz, und viele Unternehmen mussten mehrere DSS-Umgebungen einrichten, um mehrere Benutzer zu bedienen. DSS-Umgebungen verwenden die gleichen Daten. Das Sammeln, Bereinigen und Integrieren der Daten wurde jedoch häufig repliziert.
Als die Effizienz der Data Warehouses zunahm, entwickelten sie sich von informationsunterstützenden traditionellen Business Intelligence (BI)-Plattformen zu breit angelegten Analyse-Architekturen, die verschiedene Anwendungen wie Performance-Management und Performance-Analysen unterstützen.
Im Laufe der Jahre wurden mit den neuesten datengesteuerten Data Warehouses (EWD), die Datenzugriff in Echtzeit und Einblicke durch maschinelles Lernen bieten, explosionsartige Fortschritte bei der Schaffung von Mehrwert für Unternehmen erzielt. Aber das würde den Rahmen dieses Beitrags sprengen.
Was ist ein Cloud Data Warehouse?
Wenn Sie Intelligenz in Ihre Unternehmensinfrastruktur einbauen möchten, ist das Data Warehouse das Herzstück Ihrer Architektur. Im Gegensatz zu gewöhnlichen Datenbanken sind Data Warehouses so konzipiert, dass sie optimale analytische Abfragen auf riesigen Datenbeständen ermöglichen. Datenbanken sind oft transaktionsverarbeitende Systeme.
Ein Cloud Data Warehouse umfasst eine Datenbank, die als verwalteter Service in einer öffentlichen Cloud verfügbar ist und für skalierbare BI und Analysen optimiert werden kann. Sie können es auch als eine Sammlung aktueller und vergangener Informationen betrachten.
Es gibt zwar viele Cloud Data Warehouses, aber jedes bietet seinen eigenen Service an. Es gibt jedoch einige gemeinsame Faktoren, die Sie bei all diesen Plattformen erwarten können: Datenspeicherung und -verwaltung, automatische Software-Upgrades und ein flexibles Kapazitätsmanagement, mit dem Sie Ihren Datenbestand nahtlos erweitern oder verkleinern können.
Wichtigste Merkmale
- Massiv parallele Verarbeitung (MPP) – Diese Funktion findet sich in Cloud-Data-Warehouses, die Big-Data-Projekte unterstützen, um hochleistungsfähige Abfragen bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu ermöglichen. MPP besteht aus mehreren Servern, die parallel laufen, um die Verarbeitungs-, Eingabe- und Ausgabelasten zu verteilen.
- Spaltenförmiger Datenspeicher – Diese Funktion bietet wirtschaftliche Flexibilität bei der Verarbeitung von Analysen. Spaltenbasierte Datenspeicher verarbeiten Daten in Spalten statt in Zeilen, was die Aggregation von Abfragen wie bei der Berichterstattung beschleunigt.
Vorteile
Cloud-Datenspeicher zeigen, dass sie in jedem modernen Unternehmen benötigt werden, da sie Analysen und Geschäftseinblicke ermöglichen, die den Betrieb und den Kundenservice verbessern und Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Im Folgenden finden Sie die Vorteile der Verwendung von Cloud-Data-Warehouses.
- Schnellere Einblicke – Cloud Data Warehouses bieten leistungsstarke Rechenkapazitäten und ermöglichen im Gegensatz zu herkömmlichen On-Premise-Lösungen echtzeitbasierte Analysen der aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten, so dass Ihr Unternehmen schneller zu besseren Erkenntnissen gelangt.
- Skalierbarkeit – Cloud Data Warehouses bieten nahezu unbegrenzten Speicherplatz für Ihr Unternehmen, wenn sich der Speicherbedarf entwickelt. Im Gegensatz zu On-Premise-Lösungen, die bei einer Speichererweiterung neue Hardware benötigen, bieten Cloud Data Warehouses mehr Platz zu einem Bruchteil der Kosten.
- Overhead – Wenn Sie sich für eine lokale Lösung entscheiden, benötigen Sie Serverhardware (die teuer ist) und Mitarbeiter, die das System überwachen, manuelle Upgrades durchführen und Fehler beheben. Cloud-Data-Warehouses hingegen benötigen keine physische Hardware, was die Kosten erheblich senkt.
Cloud Data Warehouse-Anbieter
Jetzt, da Sie wissen, was es mit Cloud Data Warehouses auf sich hat, können Sie den richtigen Anbieter für Ihre Bedürfnisse auswählen. Die hier aufgeführten Anbieter sind zwar nicht in einer bestimmten Reihenfolge aufgeführt, aber wir haben mit denen begonnen, die über das beste technische Know-how verfügen.
Google BigQuery
BigQuery wurde von Google entwickelt und ist ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse, das automatisch skalierbar ist, um Ihren Speicher- und Rechenanforderungen zu entsprechen. Wie andere Google-Produkte bietet es leistungsstarke Analysefunktionen und ist zudem kostengünstig. Es ist außerdem zuverlässig und bietet verschiedene Business Intelligence-Tools, mit denen Sie Erkenntnisse gewinnen und genaue Vorhersagen treffen können. BigQuery eignet sich dank seiner spaltenbasierten Speicherung für komplexe Aggregationen in riesigen Datensätzen.
Google legt großen Wert darauf, dass Sie Ihre Lagerinfrastruktur nicht selbst verwalten müssen. Daher verbirgt BigQuery die zugrunde liegende Hardware, die Knoten, die Datenbank und die Konfigurationsdetails. Und wenn Sie schnell loslegen möchten, müssen Sie nur ein Konto bei der Google Cloud Platform (GCP) anlegen, eine Tabelle laden und eine Abfrage starten.
Sie können auch die spaltenbasierten und ANSI-SQL-Datenbanken von BigQuery verwenden, um Petabytes von Daten in hoher Geschwindigkeit zu analysieren. Die Fähigkeiten von BigQuery reichen so weit, dass auch räumliche Analysen mit SQL und BigQuery GIS möglich sind. Außerdem können Sie mit einfachem SQL und BigQuery ML schnell Modelle für maschinelles Lernen (ML) auf halb- oder großformatigen strukturierten Daten erstellen und ausführen. Genießen Sie außerdem ein interaktives Dashboard in Echtzeit mit der BigQuery BI-Engine.
Um die Datenanalysefunktionen von BigQuery voll ausschöpfen zu können, müssen Sie wie bei anderen Data Warehouses über gute SQL-Kenntnisse verfügen. Es ist auch kosteneffektiv. Der Preis hängt jedoch von der Codequalität ab (Sie zahlen für die Verarbeitungsgeschwindigkeit und den Speicherplatz), so dass Sie Ihre Abfragen optimieren müssen, um den hohen Kosten beim Abrufen von Daten entgegenzuwirken.
BigQuery bewältigt schwere Rechenoperationen aufgrund seiner getrennten Rechen- und Speicherebenen und eignet sich daher für Unternehmen, die der Verfügbarkeit Vorrang vor der Konsistenz geben.
Amazon Redshift
Amazon Redshift wurde im November 2021 als vollständig verwaltetes Cloud Data Warehouse eingeführt, das Daten im Petabyte-Bereich verarbeiten kann. Es war zwar nicht das erste Cloud Data Warehouse, aber es war das erste, das sich nach einer groß angelegten Einführung auf dem Markt durchsetzte. Redshift verwendet einen auf PostgreSQL basierenden SQL-Dialekt, der vielen Analysten weltweit bekannt ist, und seine Architektur ähnelt der von On-Premise-Data-Warehouses.
Redshift unterscheidet sich von den anderen Lösungen in dieser Liste durch seine Nachteile. Seine Rechen- und Speicherebenen sind nicht vollständig voneinander getrennt. Diese Architektur wirkt sich erheblich auf die Leistung von Analyseabfragen aus, wenn Sie viele Schreibvorgänge durchführen. Daher benötigen Sie internes Personal, um die Systeme mit laufender Wartung und Updates zu versorgen.
Wenn Sie eine hervorragende Konsistenz auf Zeilenebene suchen, wie sie im Bankensektor verwendet wird, ist Redshift eine gute Wahl. Es ist jedoch möglicherweise nicht die beste Wahl, wenn Ihr Unternehmen die Schreib- und Verarbeitungsvorgänge gleichzeitig durchführen muss.
Snowflake
Snowflake ist ein einzigartiges Cloud Data Warehouse. Es wird vollständig verwaltet und läuft auf AWS, GCP und Azure, im Gegensatz zu anderen hier vorgestellten Warehouses, die auf deren Cloud laufen. Snowflake ist benutzerfreundlich und bekannt für seine fortschrittlichen Fähigkeiten bei der Transformation, der Ausführung schneller Abfragen, der hohen Sicherheit und der automatischen Skalierung je nach Ihrem Bedarf.
Die flexible Codebasis von Snowflake ermöglicht es Ihnen, globale Datenreplikationsaktivitäten durchzuführen, wie z. B. das Speichern von Daten in einer beliebigen Cloud, ohne dass Sie neu kodieren oder neue Fähigkeiten erlernen müssen.
Snowflake eignet sich für Datenanalysten aller Niveaus, da es keine Programmiersprache wie Python oder R verwendet. Snowflake ist auch für seine sichere und komprimierte Speicherung von halbstrukturierten Daten bekannt. Außerdem können Sie mit Snowflake je nach Bedarf mehrere virtuelle Lagerhäuser erstellen und gleichzeitig einzelne Abfragen parallelisieren und isolieren, um deren Leistung zu steigern. Sie können mit Snowflake über einen Webbrowser, die Befehlszeile, Analyseplattformen und andere unterstützte Treiber interagieren.
Auch wenn Snowflake wegen seiner Fähigkeit, Abfragen auszuführen, die mit anderen Lösungen nicht möglich sind, bevorzugt wird, bietet es die besten Dashboard-Kreationen; Sie müssen benutzerdefinierte Funktionen und Routinen programmieren.
Snowflake ist bei mittelgroßen Unternehmen beliebt, die keine umfangreichen Schreib- und Verarbeitungsvorgänge durchführen müssen und keine Konsistenz über große Datenmengen hinweg benötigen.
Azure SQL-Datenbank
Bei diesem Produkt handelt es sich um eine verwaltete Datenbank-as-a-Service, die als Teil von Microsoft Azure, der Cloud Computing-Plattform, verfügbar ist. Wenn Ihr Unternehmen die Business-Tools von Microsoft nutzt, könnte dies die richtige Wahl für Sie sein.
Die Azure SQL-Datenbank ist bekannt für Cloud-basiertes Hosting mit einer interaktiven Benutzerführung von der Erstellung von SQL-Servern bis zur Konfiguration von Datenbanken. Sie wird auch wegen ihrer benutzerfreundlichen Oberfläche und der vielen Funktionen zur Datenmanipulation bevorzugt. Außerdem ist sie skalierbar, um die Kosten zu senken und die Leistung bei geringer Nutzung zu optimieren.
Der Nachteil ist, dass es nicht für große Datenmengen ausgelegt ist. Es eignet sich für die Verarbeitung von Online-Transaktionen (OLTP) und verarbeitet große Mengen von kleinen Lese- und Schreibvorgängen.
Dieses Tool ist die beste Wahl, wenn Ihr Unternehmen mit einfachen Abfragen und kleinen Datenmengen zu tun hat. Es ist jedoch nicht die beste Wahl, wenn Ihr Unternehmen umfangreiche Analysefähigkeiten benötigt.
Azure Synapse
Dieser Teil der Azure-Plattform ist auf Analysen ausgerichtet und kombiniert mehrere Dienste wie Datenintegration, Data Warehousing und die Analyse großer Datenmengen. Obwohl sie der Azure SQL-Datenbank ähnlich zu sein scheint, ist sie doch anders.
Azure Synapse analytics ist aufgrund der verteilten Datenverarbeitung für große Datentabellen skalierbar. Es stützt sich auf die MPP (die eingangs erwähnt wurde, lesen Sie noch einmal nach, wenn Sie sie nicht verstanden haben), um schnell große Mengen komplexer Abfragen über mehrere Knoten auszuführen. Bei Synapse wird ein besonderer Schwerpunkt auf Sicherheit und Datenschutz gelegt.
Obwohl Synapse eine Standardoption für Unternehmen ist, die bereits Microsoft-Tools verwenden, ist es schwierig, es mit anderen Produkten als Data Warehouses anderer Unternehmen zu integrieren. Der Dienst kann gelegentlich fehlerhaft sein, da er ständig aktualisiert wird.
Azure Synapse wurde für die analytische Online-Verarbeitung entwickelt und eignet sich daher am besten für die Verarbeitung großer Datensätze in Echtzeit. Sie können Azure Synapse SQL vorziehen, wenn Ihre Warehouse-Daten größer als ein Terabyte sind
Firebolt
Obwohl noch neu auf dem Gebiet. Firebolt behauptet, ein Warehouse der nächsten Generation zu sein, das 182 Mal schneller ist als SQL-basierte Systeme. Firebolt ist schnell, weil es neue Techniken zum Parsen und Komprimieren von Daten verwendet.
Bei seinen Abfragen greift es mit Hilfe von Indizes auf kleine Datenbereiche zu, im Gegensatz zu anderen Data Warehouses, die ganze Partitionen und Segmente verwenden, wodurch die Bandbreite Ihres Netzwerks entlastet wird. Es ist skalierbar und kann große Datensätze mit beeindruckender Geschwindigkeit abfragen.
Obwohl es neu auf dem Markt ist, lässt es sich nicht in das gesamte Ökosystem (das sehr umfangreich ist) von Geschäftsplattformen und Intelligenz-Tools integrieren. Das Problem lässt sich jedoch mit einem speziellen ETL-Tool (Extrahieren, Transformieren und Laden) für die Weiterleitung von Daten zum und vom Warehouse leicht lösen.
Firebolt verfügt über getrennte Speicher- und Rechenkapazitäten, so dass es für große und kleine Einrichtungen wirtschaftlich ist. Es eignet sich am besten für Unternehmen, die schnelle Analysen benötigen, obwohl erfahrene interne Datenanalysten erforderlich sind.
Die Wahl des richtigen Cloud Data Warehouse
Wenn Sie ein Cloud Data Warehouse benötigen und ein gutes wünschen, sollten Sie die Größe Ihres Unternehmens und die Art der Datenverwaltung berücksichtigen. Wenn Sie ein kleines Unternehmen besitzen, das kleine Datenmengen verwaltet und über wenig oder gar keine personellen Ressourcen für die Datenanalyse verfügt, wie z.B. einige E-Commerce-Websites, sollten Sie sich für ein Datenhaus entscheiden, das einfach zu bedienen und kosteneffizient ist, anstatt die Leistung in den Vordergrund zu stellen.
Wenn Sie hingegen ein großes Unternehmen leiten, das eine bestimmte Menge an Daten benötigt, müssen Sie zwangsläufig einen Kompromiss eingehen. Dieser Kompromiss wird im CAP-Theorem detailliert beschrieben, das besagt, dass alle verteilten Daten Sicherheit, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz (d.h. Schutz vor Ausfällen) garantieren. In den meisten Fällen benötigt jede Organisation eine partielle Toleranz, so dass der Kompromiss zwischen Konsistenz und Verfügbarkeit bestehen bleibt.
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