Databricks: Die Zukunft von Big Data-Management

Was-ist-DB

Mit zunehmendem Digitalisierungsgrad eines Unternehmens wächst analog die Menge an vorhandenen Daten, die von den verschiedenen Systemen erzeugt werden. Oftmals werden in den verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens unterschiedliche Software-Lösungen eingesetzt wie zum Beispiel PMS, CMS, CRM, Warenwirtschaftssysteme, Buchhaltungssoftware uvm. All diese Systeme generieren Daten, die allerdings in unterschiedlichen Dateiformaten vorliegen. Grundsätzlich ist das nicht tragisch. Möchte man diese Daten jedoch für die Analyse, Auswertung und das Reporting nutzen, müssen die Daten zunächst aufbereitet werden. Hierfür bieten sich zwei unterschiedliche Methoden an: Data Warehousing und Data Lake.

Data Warehouse

Grundsätzlich werden alle Daten aus den verschiedenen Systemen eines Unternehmens zentral gesammelt. In einem Data Warehouse stehen die Daten strukturiert und konsistent auf einem zentralen System zur Verfügung. Das ermöglicht einen einfachen Datenzugriff.

Ein Data Warehouse ist so konzipiert, dass Datenauszüge mithilfe von Data Access Tools möglich sind. Das bedeutet, dass die Daten nach individuellen Vorgaben und Mustern analysiert werden können. Genau diese Analysen bilden die Grundlage, um wichtige betriebliche KPIs zu ermitteln. Was die Architektur eines Data Warehouse betrifft, gibt es vier verschiedene Bereiche: Quellsysteme, Data Staging Area, Data Presentation Area und Data Access Tools

Im ersten Schritt erfolgt eine Bereitstellung aller Daten, die aus den verschiedenen Systemen bezogen werden. Die Extraktion, Strukturierung und Transformation der Daten wird von der Staging Area des Data Warehouse übernommen. Über diese kommen die Daten auch in die Datenbank des Data Warehouse. Bei dieser Datenbank handelt es sich um die sogenannte Data Presentation Area. Der Zugriff auf die abgelegten Daten der verschiedenen Ebenen erfolgt mit Data Access Tools.

Ein Data Warehouse hilft dabei, analytische und operative Systeme voneinander zu trennen und erlaubt steuerbare Datenanalysen in Echtzeit. Diese Analysen reichen von der Ressourcenermittlung, über die Kostenermittlung, die Prozessanalyse bis hin zur Ermittlung wichtiger Unternehmenskennzahlen und der Erstellung von Statistiken und Reports. Ein Data Warehouse wird aber nicht nur für Analysezwecke eingesetzt. Auch die Bereitstellung von Daten sowie deren Harmonisierung und Strukturierung ist ein wichtiger Einsatzzweck eines Data Warehouse. Ein Data Warehouse nutzt dabei Daten, die in strukturierter Form in Datenbanken erfasst wurden. Liegen allerdings große Mengen an Daten in unstrukturierter Form vor, ist ein Data Warehouse nicht mehr ausreichend. Deshalb wird das Data Warehouse ab einem bestimmten Punkt mit einem Data Lake kombiniert.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist so konzipiert, dass das Ablegen von großen Datenmengen aufgrund der hohen Speicherkapazität kein Problem ist, egal ob es sich um strukturierte, semi-strukturierte oder unstrukturierte Daten handelt. Dabei ist ein Data Lake auch fähig, große und unstrukturierte Datenmengen zu verarbeiten. Unterschiedliche Formate und unterschiedliche Speicherorte gehören mit einem Data Lake also der Vergangenheit an. Innerhalb des Data Lakes werden die Daten fachgerecht so aufbereitet und modelliert, dass regelmäßige, automatisierte Berichte erstellt und Ad-hoc-Anfragen auf logisch konsistenten Modellen und validierten Daten erzeugt werden können. Für die Analyse und Auswertung großer Datenmengen, die in unstrukturierter Form vorliegen, eignet sich ein Data Lake am besten.

Business Intelligence und Reporting

Doch was meint Business Intelligence eigentlich? Im Grunde genommen bedeutet BI nichts anderes als Geschäftsanalytik. Ziel ist die Gewinnung von Erkenntnissen aus den im Unternehmen vorhandenen Daten zur Unterstützung von Managemententscheidungen. Die Auswertung der Daten über das eigene Unternehmen, die Mitbewerber oder die Marktentwicklung erfolgt dabei mithilfe analytischer Konzepte sowie bestimmter Software und IT-Systeme.

Durch die gewonnenen Erkenntnisse kann ein Unternehmen seine Geschäftsabläufe sowie seine Kunden- und Lieferantenbeziehungen optimieren. Das wiederum stärkt die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Ohne die Auswertung der vorhandenen Daten würden Managemententscheidungen jegliche Grundlage fehlen. Der Vorteil von Business Intelligence liegt klar auf der Hand: fundierte Entscheidungen auf Grundlage großer Datenmengen minimieren die Fehlertoleranz von Entscheidungen.

Lokale oder Cloud-basierte Datenverarbeitung?

Bei der Art der Datenverarbeitung für BI und Reporting gibt es zwei unterschiedliche Möglichkeiten: On-Premise oder in der Cloud. Die Cloud-basierte Datenverarbeitung wird von Drittanbietern wie Amazon, Google oder Microsoft bereitgestellt und hat den Vorteil, dass keine eigene Server-Infrastruktur aufgebaut und betrieben werden muss.

Weitere Vorteile der Cloud-basierten Datenverarbeitung sind:

  1. Skalierbarkeit: Cloud-Computing-Dienste wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) ermöglichen eine schnelle Skalierung der Rechen- und Speicherressourcen.
  2. Kostenersparnis: Cloud-basierte Datenverarbeitung kann die Kosten für den Kauf, die Einrichtung und die Wartung von lokalen Servern und Rechenzentren reduzieren, da Unternehmen nur für die Ressourcen zahlen, die sie tatsächlich benötigen.
  3. Flexibilität: Cloud-basierte Datenverarbeitung bietet eine Vielzahl von Anwendungen für Datenverarbeitung.
  4. Schnelligkeit: Cloud-basierte Datenverarbeitung ist hoch performant und ermöglicht eine schnelle Datenanalyse und Erkenntnisgewinne in Echtzeit.
  5. Unabhängigkeit: Cloud-basierte Datenverarbeitung ermöglicht den ortsunabhängigen Zugriff und die Verarbeitung auf bzw. von Daten.
  6. Sicherheit: Die Anbieter von Cloud-basierter Datenverarbeitung gewährleisten ein hohes Maß an Sicherheitsvorkehrungen zum Schutz der Daten

Insgesamt hilft Cloud-basierte Datenverarbeitung dabei, Ihre Workloads zu optimieren, Kosten zu sparen und schnellere Erkenntnisse für Ihre Geschäftsentscheidungen zu gewinnen.

Was ist Databricks

Was die Anwendungen für die Datenverarbeitung und -aufbereitung betrifft, so gibt es einige Anbieter auf dem Markt. Ein Anbieter stellt sich in letzter Zeit allerdings immer mehr als der Standard heraus: Databricks ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die auf Apache Spark basiert und entwickelt wurde, um die Verwaltung und Analyse von Big Data zu erleichtern. Databricks bietet eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) sowie Tools für die Zusammenarbeit und Automatisierung von Aufgaben im Datenbereich. Die Plattform ist zudem mit allen großen Cloud-Anbietern wie AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform nutzbar.

Welche Vorteile bietet Databricks?

Während der Einführung von Databricks werden die Daten für die Datenverarbeitung und Datenanalyse strukturiert, in ein für Abfragen optimiertes Format überführt und in einem Cloudspeicher abgelegt. Databricks sorgt dafür, dass die bereits strukturierten Daten für die Datenverarbeitung und Datenanalyse in einem optimierten Format abgelegt und harmonisiert werden. Dadurch können die aufbereiteten Daten für Berichte und Analysen zur Informationsgewinnung kombiniert werden. Databricks Machine Learning basiert auf einer offenen Lakehouse-Architektur, also der Kombination aus Data Warehouse und Data Lake, und unterstützt Machine Learning-Teams bei der Aufbereitung und Verarbeitung von Daten. Dabei bietet die Plattform eine Vielzahl von Vorteilen für Machine Learning. Einer der größten Vorteile ist die Skalierbarkeit, die es ermöglicht, große Datenmengen zu verarbeiten und Modelle effizient zu trainieren. Databricks erleichtert zudem die Zusammenarbeit zwischen Teams und automatisiert viele Schritte des Machine-Learning-Prozesses, was Zeit und Ressourcen spart. Databricks unterstützt eine Vielzahl von Machine-Learning-Frameworks und -Bibliotheken wie TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn und XGBoost.

Die einfache Verwaltung von Daten und Ressourcen macht es zu einer praktischen Wahl für Unternehmen, die Machine Learning in ihre Geschäftsstrategie integrieren möchten. 

Vorteile von Databricks auf einen Blick:

  1. Skalierbarkeit: Databricks ermöglicht es, große Datenmengen zu verarbeiten und die Analyse-Workloads schnell zu skalieren.
  2. Flexibilität: Databricks unterstützt verschiedene Programmiersprachen wie Python, R, Scala und SQL, so dass Datenanalysten mit ihrer bevorzugten Sprache arbeiten können.
  3. Echtzeitverarbeitung: Databricks unterstützt Streaming-Datenverarbeitung, so dass Daten in Echtzeit analysiert werden können.
  4. Kollaboration: Databricks erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Datenanalysten, -wissenschaftlern und -ingenieuren, da alle in einer zentralen Umgebung arbeiten können.
  5. Automatisierung: Databricks bietet Tools für die Automatisierung von Aufgaben, was Zeit und Ressourcen spart.
  6. Sicherheit: Databricks bietet Funktionen wie Zugriffskontrolle und Verschlüsselung, um die Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

Fazit

In Unternehmen kommen immer mehr Systeme zum Einsatz, die immer mehr Daten produzieren. Einen wirklichen Nutzen haben die Unternehmen von diesen Daten aber nur, wenn sie sie zur Analyse, dem Reporting und auch dem Forecasting richtig einsetzen können. Für die Verarbeitung von Big Data eignet sich am besten ein Data Lake und als Tool der derzeitige Standard Databricks. Wenn Sie gerne mehr über Big Data, Data Lakehouse und Databricks erfahren möchten, buchen Sie hier Ihre kostenlose Live Demo.