Was ist Data Warehouse as a Service (DWaaS)?

Data Warehouse as a Service ist ein Modell für verwaltete Cloud-Dienste, mit dem Unternehmen von den Erkenntnissen, der Datenkonsistenz und anderen Datenvorteilen eines Data Warehouse profitieren können, ohne die dafür erforderliche Infrastruktur aufbauen, warten oder verwalten zu müssen. Bei DWaaS ist der Cloud-Dienstanbieter für die Einrichtung, Konfiguration, Verwaltung und Wartung der Hardware- und Softwareressourcen für das Data Warehouse verantwortlich.

Da Daten immer vielfältiger werden, das Volumen und die Geschwindigkeit zunimmt, ist eine Data-Warehouse-Modernisierung unvermeidbar. On-Premises Data Warehouses sind seit Jahren ein Grundpfeiler der Business Intelligence (BI) für Unternehmen. Sie sind jedoch auch mit erheblichen Hardware- und Softwarekosten verbunden und erfordern eine fortlaufende Wartung.

Cloud-Dienste für Data Warehouses erfassen, speichern und verarbeiten Daten, sodass Organisationen Cloud-Datenverwaltungsanforderungen erfüllen und problemlos auf wichtige Daten zugreifen können. Außerdem skalieren sie sofort entsprechend der Nachfrage in Echtzeit hoch oder herunter, was sie kosteneffizienter als ihre lokalen Gegenstücke macht. Gleichzeitig minimieren DWaaS-Lösungen die Vorabinvestitionen und den Verwaltungsaufwand, die normalerweise bei herkömmlichem Data Warehousing anfallen. Kunden sind nur für die Bereitstellung der Daten und die Zahlung einer Gebühr für den verwalteten Dienst verantwortlich.

Data-Warehouse-Dienste für Unternehmen wie BigQuery tragen zu datengestützten Innovationen in jeder Branche bei und bieten integrierte Funktionen für maschinelles Lernen und BI in mehreren Clouds, die sich einfach skalieren und an Ihre Datenanforderungen anpassen lassen.

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Hauptkomponenten eines Cloud-DWaaS-Angebots

Cloudbasierte Data Warehouses haben ähnliche Komponenten wie lokale Lösungen. Eine Cloud Data Warehouse-Implementierung umfasst die folgenden Hauptkomponenten:

Data Warehouse: Die DWaaS-Angebote umfassen eine Data-Warehouse-Architektur, die basierend auf den spezifischen Geschäftsanforderungen Ihres Unternehmens sowie den vorhandenen Datenquellen, Datenverwaltungsstrategien und Datenqualitätsprozessen konfiguriert werden kann. Cloud Data Warehouses umfassen analytische Datenbanken, eine zentralisierte Datenspeicherung und andere wichtige Funktionen für Abfragen, Ressourcen- und Datenverwaltung sowie Datenzugriffsverwaltung. Mit DWaaS müssen keine Speicherressourcen bereitgestellt oder Kapazitäten reserviert werden. Die Zuweisung erfolgt automatisch, wenn Sie Daten in das System laden.
Datenintegrationstools: Da Data Warehouses Daten aus Unternehmenssystemen erfassen, muss DWaaS Komponenten enthalten, die ETL- (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT-Prozesse (Extrahieren, Laden, Transformieren) und andere Arten von Datenintegration unterstützen.
Berichterstellung und Datenanalyse: DWaaS-Lösungen bieten Funktionen zur Unterstützung einer leistungsstarken Abfrageverarbeitung und integrierte Tools für BI, erweiterte Analysen, Machine Learning und KI sowie Berichterstellung. Diese Tools sind der Schlüssel, um Unternehmen durch Data-Mining, statistische Berichte, räumliche Analysen und mehr aus ihren Unternehmensdaten Geschäftsinformationen zu gewinnen.

Vorteile eines DWaaS-Systems

Hier sind einige der Hauptvorteile, die Unternehmen bei der Umstellung auf Data Warehouse as a Service erhalten:

Einfache Einrichtung und Konfiguration

DWaaS-Lösungen vereinfachen die Implementierung und ermöglichen einen schnellen Einstieg. Sie müssen keine Infrastruktur für die Datenspeicherung bereitstellen und auch kein spezialisiertes Team für die Konfiguration, Verwaltung und Wartung haben.

Hohe Skalierbarkeit

Mit DWaaS können Sie Ressourcen nach Bedarf zuweisen. Auf diese Weise können Sie schnell hochskalieren, um mehr Kapazität für die Datenverarbeitung und -speicherung hinzuzufügen, oder herunterskalieren, wenn diese Ressourcen nicht benötigt werden.

Kosten senken

Bei Database-as-a-Service-Modellen übernimmt der Dienstanbieter den Großteil der Verwaltung. Infolgedessen senken die DWaaS-Lösungen nicht nur die Vorabkosten für Hardware und Software, sondern verringern auch die Ressourcen, die für die Wartung der Data-Warehouse-Infrastruktur erforderlich sind.

Verbesserte Sicherheit

Data Warehouse-as-a-Service-Anbieter sind für die regelmäßige Aktualisierung von Hardware und Software verantwortlich, um die Gefahr von Sicherheitslücken aufgrund verzögerter Updates zu beseitigen. Einige Anbieter bieten außerdem zusätzliche Funktionen zur Datensicherheit an, darunter Datenverschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung.

Schnellere Erkenntnisse

DWaaS ist für die Ausführung in einer Cloud-Infrastruktur optimiert, was die Abfrageverarbeitung beschleunigt und kontinuierliche Verbesserungen zur Verbesserung der Leistung bietet. Dies beschleunigt letztendlich die Bereitstellung von Daten und verkürzt die Zeit, die benötigt wird, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Speziell für Sie

Mit verwalteten Cloud Data Warehouse-Diensten können Sie eine Datenumgebung schaffen, die sich an Ihre Datenquellen, sich ändernden Geschäftsanforderungen und allgemeinen langfristigen Ziele anpassen und entsprechend weiterentwickelt werden kann.

Warum BigQuery eine sichere Wahl für einen DWaaS-Anbieter ist

BigQuery ist die vollständig verwaltete, serverlose Multi-Cloud-Data-Warehouse-Lösung von Google Cloud. Da Sie keine Infrastruktur einrichten oder verwalten müssen, können Sie komplexe Datasets schnell analysieren, Daten in umsetzbare Informationen umwandeln und mithilfe von KI und maschinellem Lernen Entscheidungen in Echtzeit treffen, die Innovationen vorantreiben.

Data Warehousing ist in den letzten Jahren zu einer komplexen Aufgabe geworden, da Unternehmen versuchen, Einblicke in den Geschäftsbetrieb zu gewinnen. Neben der Anwendung deskriptiver Analysen auf immer größere Mengen gespeicherter Unternehmensdaten nutzen Unternehmen auch Technologien wie KI und ML, um Datenmuster zu extrahieren und Vorhersagen zu treffen.

Es ist zwar möglich, intern ein skalierbares, hochverfügbares und sicheres Data Warehouse zu erstellen, aber es kann Jahre und hohe Investitionen erfordern, bis es umgesetzt wird – ein Luxus, den die meisten Unternehmen nicht haben. BigQuery ist für serverlose Data-Warehouse-Vorgänge konzipiert und verringert den Aufwand für Infrastrukturwartung und Plattformentwicklung. So können Sie sich auf die Entwicklung präskriptiver Analysen konzentrieren, die Aktionen in Echtzeit steuern. Mit SQL-Abfragen können Sie Ihre wichtigsten Fragen beantworten und Terabyte in Sekunden und Petabyte in Minuten abfragen. Die integrierten Funktionen erleichtern die Verwaltung und Analyse Ihrer Daten – von Machine Learning über raumbezogene Analysen bis hin zu Business Intelligence.

Da das Datenvolumen jede Sekunde zunimmt, ist es wichtiger denn je, sicherzustellen, dass Sie über die erforderlichen Speicher- und Verarbeitungsressourcen verfügen, um einen Nutzen daraus zu ziehen. BigQuery bietet skalierbaren, flexiblen und kostengünstigen Zugriff auf strukturierte Datenspeicher, eine leistungsstarke Verarbeitung und erweiterte Analysefunktionen wie maschinelles Lernen für alle strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Datentypen.

BigQuery trennt das Computing zur Analyse von Daten von Ihrem Speicher, sodass Sie Computing- und Speicherbedarf bedarfsgerecht unabhängig skalieren können. Sie können Daten direkt in BigQuery analysieren oder dazu verwenden, Daten dort zu analysieren, wo sie sich befinden, auch in mehreren Clouds. BigQuery unterstützt föderierte Abfragen aus externen Datenquellen und Streaming für kontinuierliche Datenaktualisierungen.