Moderne Daten­ar­chi­tek­tu­ren


Die Agi­li­tät und Dezen­tra­li­sie­rung tref­fen dis­rup­tiv die Archi­tek­tur der ana­ly­ti­schen Sys­teme. Von einem moder­nen Ana­ly­tics Sys­tem wer­den die fol­gen­den Eigen­schaf­ten erwar­tet: Fle­xi­bi­li­tät, Elas­ti­zi­tät, Auto­ma­ti­sie­rung und Self Ser­vice, Ent­kop­pe­lung der ein­zel­nen Appli­ka­tio­nen, sowie Real-time Fähig­kei­ten. Die Cloud und con­tai­ner­ba­sierte Archi­tek­tu­ren bie­ten den opti­ma­len Rah­men dafür an. 

Die Trei­ber der Dezen­tra­li­sie­rung


Die wich­tigs­ten Trei­ber der moder­nen dezen­tra­len Archi­tek­tur-Kon­zepte sind Domain-dri­ven Design (DDD) und Micro­ser­vice Archi­tek­tu­ren. DDD bringt eine dezen­tra­li­sierte Archi­tek­tur bestehend aus Domä­nen (häu­fig IT-Sys­te­men) mit klar defi­nier­ten fach­li­chen Ein­satz­be­rei­chen (Boun­ded Con­text) und ver­ständ­li­chen visua­li­sier­ten Abhän­gig­kei­ten und Inter­ak­tio­nen (Con­text Maps). Es gilt eine ein­heit­li­che für alle Per­so­nen ver­ständ­li­che, ubi­qui­täre Spra­che. Micro­ser­vice Archi­tek­tu­ren, die Metho­den der Dekom­po­si­tion, Ent­kopp­lung, sowie Iso­lie­rung der ein­zel­nen Ser­vices umfas­sen, ver­än­dern und defi­nie­ren die Soft­ware-Ent­wick­lung neu.


Data & Ana­ly­tics neu ent­wor­fen


Die mög­li­chen Aus­prä­gun­gen der moder­nen Archi­tek­tu­ren sind viel­fäl­tig. Archit­e­cutre fol­lows Use Case. 


Klas­si­sche Data Wareh­ouse mit Data Marts nach Inmon- oder Kim­ball-Prin­zi­pen für die struk­tu­rier­ten Daten unter­stüt­zen klar defi­nierte fach­li­che Use Cases mit Top-Down Metho­den opti­mal. Die Data Lakes mit zusätz­li­chem Spei­cher für die teil- und unstruk­tu­rier­ten Daten die­nen den Data Sci­en­tis­ten für die Explo­ra­tion und Bil­dung der Bot­tom-Up Use Cases.
Data Mesh wen­det die Idee von dezen­tra­len Domä­nen mit eige­ner Data Owners­hip und Archi­tek­tur an. Die Daten wer­den als Pro­dukt einer Domäne durch Micro­ser­vices erstellt und ande­ren Domä­nen mit Self-Ser­vice Daten-Infra­struk­tur ange­bo­ten. Eine domä­nen-­über­grei­fende Gover­nance Orga­ni­sa­tion sorgt für die glo­ba­len Entschei­dungen, defi­niert die glo­bale ubi­qui­täre Spra­che und die Domänengrenzen.
Data Fab­ric ist eine Daten Archi­tek­tur, wel­che mit unter­schied­li­chen Tech­no­lo­gien und Ser­vices meh­rere Domä­nen ver­bin­det. Die Daten kön­nen basie­rend auf den intel­li­gen­ten meta­da­ten-gestütz­ten Pipe­lines ausge­tauscht wer­den. Der Anwen­der kann ein­fach durch Self Ser­vice auf alle Daten zugrei­fen und diese belie­big kon­su­mie­ren. AI und ML unter­stüt­zen die Data Gover­nance, Daten­qua­li­tät und ‑Auf­be­rei­tung.

Unsere größten Vorteile


saracus unter­stützt den Auf­bau und die Moder­ni­sie­rung der Daten­ar­chi­tek­tu­ren mit unter­schiedlichen Tech­no­lo­gien und in ver­schie­dens­ten Umge­bun­gen (On-Pre­mi­ses, Cloud, Hybrid und Multi Cloud). 



Use-Case Kon­fi­gu­ra­tion



Beim Ent­wi­ckeln einer Daten­ar­chi­tek­tur ist es wich­tig klare Use Cases zu defi­nie­ren. saracus unter­stützt Sie dabei, not­wen­dige Daten aus inter­nen und exter­nen Domä­nen zu iden­tifizieren, die rich­ti­gen Tech­no­lo­gien zu wäh­len, und beim Pro­jekt­ma­nage­ment mit ziel­ori­en­tier­ter Roadmap-Planung.



Archi­tek­tur Blueprint



Abhän­gig davon, wie die neue Archi­tek­tur in Ihre bestehen­den Sys­teme inte­griert wer­den soll, muss ent­schie­den wer­den ob diese On-pre­mi­ses, in der Cloud, oder Hybrid designt wer­den soll. Durch die Durch­füh­rung von PoCs und Pilo­ten inklu­sive Unter­stüt­zung bei der Tool­aus­wahl, Sys­tem­in­te­gra­tion und Ent­wick­lung einer logi­schen Archi­tek­tur garan­tiert saracus, dass sich Ihre neuen Sys­teme naht­los in bestehende einfügen.



Data Gover­nance



Die Imple­men­tie­rung einer Data Gover­nance unter­stützt Sie dabei die Stan­dards Ihrer Daten­ar­chi­tek­tur zu wah­ren. Durch eine klare Ver­tei­lung von Rol­len und Ver­ant­wort­lich­kei­ten wird sicher­ge­stellt, dass Geschäfts­pro­zesse work­flow-gestützt stan­dar­di­siert ablau­fen und Ihre Mit­ar­bei­ter durch Busi­ness Glos­sare und Daten­ka­ta­loge den Über­blick behal­ten und somit ihre Data Liter­acy verbessern.



Daten­mo­del­lie­rung



Durch gene­ri­sche Bran­chen- und Use-Case-Modelle kann saracus Ihnen agile Daten­modellierungskonzepte bie­ten. Mit fer­ti­gen Data Marts und Data Pro­duct Struk­tu­ren für unter­schied­lichste Use-Cases, inklu­sive Data Vault und Anker-Model­lie­rung, stellt saracus sicher, dass Ihre neue Daten­ar­chi­tek­tur Best Prac­ti­ces ver­kör­pert und Bran­chen­stan­dards gerecht wird.



Daten­qua­li­tät und ‑auf­be­rei­tung



Im Zuge der Ent­wick­lung einer Daten­ar­chi­tek­tur ist es auch wich­tig einen Blick auf die Daten­qualität und ‑auf­be­rei­tung zu wer­fen. Die Defi­ni­tion von Data Qua­lity KPIs, sowie deren Mes­sung und Visua­li­sie­rung hilft Ihnen dabei ein hohes Maß an Daten­qua­li­tät zu wah­ren. Die Kon­zep­tion und Imple­men­tie­rung automa­tisierter Data Pipe­lines, sowie ver­schie­dens­ten Inte­gra­ti­ons­mus­tern (CDC, syn­chron, asyn­chron, Bulk, ETL/ELT, Strea­ming, etc.) sorgt dafür, dass diese Stan­dards ein­ge­hal­ten werden.


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