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Referenzarchitekturen: Business Intelligence trifft auf die Cloud

Technology

Jan 4, 2022 - 4 minuten lesen

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Roman Czarko-Wasiutycz  Team Leader, Senior Software Developer 

Roman spezialisiert sich auf die SQL-Server-Leistungsoptimierung, Abfrageoptimierung, Sicherheit und Business Intelligence-Bereiche, einschließlich Big Data und ETL-Expertise auf der Microsoft BI-Plattform. Außerhalb der Arbeitszeit ist er aktives Mitglied der Data Community. 

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Inhaltsverzeichnis

  1. Setzen Sie Ihre Datenanforderungen an erster Stelle
  2. Referenzarchitekturen – sollten Sie sie verwenden?
  3. BI-Referenzarchitekturen in Azure
  4. Fazit

Ihr Unternehmen kann sich von der Konkurrenz abheben, indem es die Macht der Daten zu seinem Vorteil nutzt. Um dies zu tun, sollten Sie sich nach Technologien umzusehen, die Ihnen dabei helfen können dieses Ziel zu erreichen. Jedoch ist zu beachten, dass bestimmte Technologien gut zusammen funktionieren und andere weniger gut. In diesem Artikel finden Sie Antworten auf Fragen, wie Sie die Business Intelligence (BI)-Welt effektiv angehen können und welche Tools – wie beispielsweise Referenzarchitekturen – Sie verwenden können, um Ihrem Unternehmen eine bessere Berichterstattung zu ermöglichen.

Setzen Sie Ihre Datenanforderungen an erster Stelle

Die Welt der Business Intelligence wächst rasant – mit neuen Konzepten, neuen Architekturen, neuer Software, Cloud-Innovation und vielem mehr. Darüber hinaus werden viele dieser technologischen Fortschritte sorgfältig unter populären Schlagworten verborgen, um ihre zugrunde liegende Komplexität zu verschleiern.

Wenn wir die BI-Landschaft aus technischer Sicht betrachten, sehen wir, dass viele Anbieter versuchen Unternehmen zu zwingen, ihre Geschäftsprozesse zu ändern, um sich an der vorgeschlagenen Technologie auszurichten. Wird ein solcher Ansatz den tatsächlichen Bedürfnissen Ihres Unternehmens gerecht? Wahrscheinlich nicht.

Der richtige Ansatz wäre, zuerst Ihre Geschäftsprozesse sorgfältig zu bewerten. Wie funktionieren diese und welche Art von Daten und Informationen haben und benötigen Sie? Wie schnell „fließen“ die Daten durch Ihr Unternehmen? Welche Datenmengen haben Sie oder möchten Sie erreichen? Wie vielfältig sind Ihre Daten? Eine weitere wichtige Frage, die gestellt werden muss ist: Wie möchten Sie auf die Informationen zugreifen, die aus den Daten Ihres Unternehmens extrahiert werden?

Erst wenn Sie diese grundlegenden Fragen beantwortet, und Ihre Bedürfnisse an Ihren Geschäftsprozessen ausgerichtet haben, sollten Sie mit der Entwicklung einer Gesamtarchitektur für Ihre BI-Lösung fortfahren. Nachdem die Architektur ausgewählt wurde, ist es an der Zeit, die effizienteste und kostengünstigste Technologie für die eigentliche schwere Arbeit auszuwählen.

Referenzarchitekturen – sollten Sie sie verwenden?

Es gibt Architekturen, die sich bei bestimmten Aufgabentypen auszeichnen, aber umständlich sind, wenn man sie für andere Aufgabentypen verwenden möchte. Das gleiche gilt für die Auswahl verschiedener technologischer Lösungen, um zusammenzuarbeiten, und ein Unternehmen auf dem Markt wettbewerbsfähiger zu machen.

Bestimmte Technologien und Architekturen passen gut zusammen und andere weniger. Viele Unternehmen erstellen Referenzarchitekturen, die zeigen, wie man Teile zusammenfügen kann, die in einem bestimmten Fall funktionieren.

Referenzarchitekturen sollen eine Orientierungshilfe bieten – sie existieren, um Ihnen bei der Entscheidungsfindung zu helfen, aber denken Sie bitte daran, dass Sie sich nicht an die Referenzarchitektur halten müssen, wenn sie nicht Ihren Geschäftsanforderungen entspricht. Dennoch sollten Abweichungen gut durchdacht sein und Ihre Bedürfnisse besser erfüllen als die in der Referenzarchitektur vorgeschlagenen Blöcke. Referenzarchitekturen ermöglichen auch schnelle Projektstarts und die Entwicklung von Proof of Concept (PoC). Sie können sie als Leitfäden behandeln, mit denen Sie Zeit und Kosten reduzieren können.

BI-Referenzarchitekturen in Azure

Wenn Sie online nach „Referenzdatenarchitektur Azur“ suchen, könnten Sie von der Fülle an verschiedenen Diagrammen etwas überfordert sein. Die aktuelle und empfohlene Version finden Sie auf der offiziellen Webseite des Anbieters – besuchen Sie das Azure Architecture Center von Microsoft: https://aka.ms/architecture

Betrachtet man den Browser der Architektur (hier zu sehen in „durchsuchen von Azure-Architekturen“), wird man leicht von der Vielzahl der Beispiele überwältigt. Wenn Sie sich für BI-Referenzarchitekturen interessieren, gehen Sie zum Abschnitt „Datenbanken“.

Wenn es um BI- und Datenlösungen geht, sollten Sie bei „Data Warehouse für Unternehmen“ beginnen. Diese Architektur stellt eine Standard-Berichterstellungslösung dar – Daten in Stapelverarbeitung aufnehmen (die Aktualisierungsrate beträgt eher Minuten und Stunden als Sekunden), die Daten 1-1 in den Quellsystemen im Data Lake speichern und dann in dem Data-Warehouse-Modell verarbeiten und laden. Auf diese Weise können Sie die Daten schließlich über analytische Dashboards, Berichte oder erweiterte Analysen analysieren, die für alle Benutzer verfügbar sind.

 

Abbildung 1. Moderne Data Warehouse Architektur, Microsoft

Eine weitere sehenswerte Seite ist „End-to-End-Analyse mit Azure Synapse“, die auf der zuvor beschriebenen Architektur aufbaut. Die moderne Datenplattformarchitektur erweitert die moderne Data Warehouse-Architektur um eine Option für die Verarbeitung von Daten von IoT-Geräten, Sensoren und anderen Stream-Quellen. Es bietet auch einen Ort für die Erweiterung von Diensten des kognitiven und maschinellen Lernens (ML).

Diese Architektur folgt den Prinzipien der Lambda-Architektur. Es ermöglicht beide Arten der Verarbeitung – Stapelverarbeitung (Data Factory, Azure Data Lake, Synapse Analytics), aber auch Echtzeitverarbeitung (Event Hubs und Stream Analytics), die Daten für Analysen mit der geringstmöglichen Latenz bereitstellen kann.

Abbildung 2. Moderne Datenplattform Referenzarchitektur, Microsoft

 

Eine vollständige Beschreibung aller Komponenten finden Sie auf den entsprechenden Dokumentationsseiten.

Gut beschriebene Komponenten ermöglichen es Ihnen, Ihre Geschäftsanforderungen schnell und unter Verwendung der zweckmäßigsten Dienste zu erfüllen. Noch vor wenigen Jahren erforderte die Definition der Big-Data-Architektur in der Cloud stundenlange Recherchen, Analysen und die Durchführung vieler PoCs – während heute alle Cloud-Anbieter allgemeine Roadmaps zur Verfügung stellen.

Solange Sie nicht aus Gründen, auf die Sie keinen Einfluss haben (z. B. Multi-Cloud-Projekte), gezwungen sind, Cloud-Agnostiker zu sein. Bevor Sie Ihre Wahl treffen, sollten Sie wissen, was für Sie am wichtigsten ist – ob Echtzeit-Datenverarbeitung, die sich durch nur Millisekunden auszeichnet, oder etwas anderes – Referenzarchitekturen sollten Ihre Anforderungen erfüllen.

Fazit

Wie Sie sehen, sollten Referenzarchitekturen Sie nicht dazu zwingen, Ihre Geschäftsprozesse zu ändern. Sie sind vielmehr als Richtlinie und zu verstehen welche Arten von technologischen Lösungen gemeinsam eingesetzt werden sollten, um Ihre BI-Ziele möglichst zeit- und kosteneffizient zu erreichen.

Anhand von Referenzarchitekturen können Sie herausfinden, welche technologischen Lösungen gut zusammenarbeiten und welche nicht. Bei Bedarf können Sie die Referenzarchitektur auf verschiedene Weise an Ihre Bedürfnisse anpassen. Wenn sie jedoch auf Ihre Ziele ausgerichtet ist, kann sie bereits im Ist-Zustand effektiv sein. Alles in allem sind Referenzarchitekturen ein guter Ausgangspunkt, wenn Ihre Datenreise Sie in die Cloud führt.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Daten Sie bei der Transformation Ihres Unternehmens unterstützen können, holen Sie sich das kostenlose eBook von Objectivity:

Wie man zu einer datengesteuerten Organisation wird“.

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Roman Czarko-Wasiutycz  Team Leader, Senior Software Developer 

Roman spezialisiert sich auf die SQL-Server-Leistungsoptimierung, Abfrageoptimierung, Sicherheit und Business Intelligence-Bereiche, einschließlich Big Data und ETL-Expertise auf der Microsoft BI-Plattform. Außerhalb der Arbeitszeit ist er aktives Mitglied der Data Community. 

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