Herausforderungen und Chancen der Cloud-Datenmigration: Eine moderne Perspektive!
Die Einführung von Cloud-Technologien hat die Landschaft für Datenanalyse und KI-Anwendungen revolutioniert, indem sie auch Organisationen mit begrenzten IT-Ressourcen den Zugang zu leistungsfähiger Verarbeitungs- und Speicherkapazität ermöglicht hat. Dies hat zu einer breiteren Nutzung anspruchsvoller Datenpraktiken geführt, die früher nur großen Unternehmen mit beträchtlichen IT- und Datenmanagement-Budgets zur Verfügung standen.
Die Verlagerung von Datenarchitekturen in die Cloud ist jedoch kein schneller Prozess. Organisationen müssen sorgfältig überlegen, wie sie ihre Datenverwaltung in die Cloud integrieren und welche Investitionen dazu erforderlich sind. Es bedarf fundierter Entscheidungen, um zu bestimmen, wie die Dateninfrastruktur in der Cloud am besten genutzt werden kann, um die spezifischen Anforderungen und Use Cases einer Organisation zu erfüllen.
Eine kürzlich durchgeführte Umfrage von DBTA und Radiant Advisors unter 217 Daten-Executives ergab, dass die Mehrheit einen Schwerpunkt auf die Modernisierung ihrer Datenarchitekturen legt. Insbesondere interessieren sich 53% für die Migration zu einem Cloud-Daten-Warehouse, während 51% auf Echtzeit-Datenmanagement-Fähigkeiten setzen und weitere 43% die Implementierung oder Aktualisierung eines Data Lakehouses erwägen. Dies zeigt, dass Unternehmen zunehmend die Vorteile erkennen, die Cloud-Technologien für ihre Dateninfrastruktur bieten.
Jedoch stellt die Migration in die Cloud eine Herausforderung dar, da es eine Vielzahl von Anbietern und architektonischen Ansätzen gibt. Barry Devlin von 9sight Consulting weist darauf hin, dass die Vielfalt der Angebote zu Verwirrung führen kann und dass es wichtig ist, die verschiedenen Optionen sorgfältig zu prüfen. Cloud-basierte Daten-Warehouses und Data Lakehouses bieten zwar ähnliche Funktionalitäten wie herkömmliche Datenarchitekturen, jedoch mit verschiedenen Ansätzen und Technologien, die berücksichtigt werden müssen.
McKinseys Analyse hebt die Unterschiede zwischen Cloud-native Daten-Warehouses und Data Lakehouses hervor und betont die jeweiligen Stärken und Anwendungsfälle. Während Cloud-native Daten-Warehouses sich hervorragend für Business Intelligence und Berichterstattung eignen, bieten Daten-See-Häuser eine kostengünstige und skalierbare Speicherung für große Datenmengen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte.
Die Akzeptanz solcher Architekturen innerhalb der Cloud ebnet den Weg für integrierte Plattformdienste, die eine nahtlose Integration und flexible Anpassung an die Anforderungen von Unternehmen ermöglichen. Durch die Nutzung dieser Cloud-basierten Infrastrukturen können Unternehmen von verbesserten Analysefähigkeiten, zentralisierter Datenverwaltung und Skalierbarkeit profitieren, um ihre Geschäftsziele effektiv zu erreichen.
Die Migration von Daten in die Cloud wird durch Bedenken hinsichtlich der Cloud-Abrechnung, Datenverwaltung und Sicherheit erschwert, wie aus einer Umfrage von Unisphere hervorgeht. Unternehmen reagieren auf diese Herausforderungen mit Maßnahmen in den Bereichen Datenbeobachtbarkeit und FinOps, um mehr Transparenz und Kontrolle über die Cloud-Kosten zu erlangen.
Datenmanager äußern auch Bedenken hinsichtlich der Aktualisierung veralteter Datenarchitekturen und der Einführung neuer Technologien. Erfahrungen aus früheren Migrationsprojekten haben gezeigt, dass diese Herausforderungen nicht unterschätzt werden sollten.
Organisationen, die Cloud-Technologien nutzen, sind weiter fortgeschritten in Bezug auf Datenfähigkeiten wie Analytik, Datenengineering und Governance. Sie sind besser positioniert, um Werte zu realisieren und innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Cloud-unterstützte Unternehmen haben fortgeschrittenere Datenstrategien und sind besser in der Lage, KI und maschinelles Lernen einzusetzen, um Kosten zu senken und intelligente Entscheidungen zu treffen.
Langfristig könnte die Datenverwaltung vollständig auf Cloud-basierte Services umgestellt werden, da die Cloud kontinuierlich neue Fähigkeiten und Ansätze ermöglicht, um die Effizienz und Attraktivität von Dateninfrastrukturen zu steigern.
Der Übergang zu Cloud-Computing bietet enorme Chancen für Big-Data-Analyse, verbesserte Effizienz und digitale Transformation, aber er birgt auch Herausforderungen. Zu diesen Herausforderungen gehören die Lokalisierung und Filterung von Daten aus verschiedenen Quellen und Silos sowie die Anpassung an die Konvertierungsanforderungen für die Cloud.
Weitere nicht triviale Herausforderungen umfassen:
Eine einzige, ergonomische und erschwingliche Datenverwaltungsplattform, die Migrationen zu Clouds und missionkritische Datenoperationen in der Cloud unterstützt, löst viele Probleme!
Die Datenverwaltungsplattform IRI Voracity verwendet eine vertraute Jobdesign-IDE und leistungsstarken Datenmapping-Engine, um gemeinsame Aufgaben bei der Entdeckung, Integration, Migration, Governance und Analyse großer und/oder sensibler Daten in lokalen und Cloud-Silos zu optimieren und zu kombinieren.
Die Plattform unterstützt strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Quellen. Ihre funktionale Vielseitigkeit stellt sicher, dass Sie den Datenlebenszyklus umfassender verwalten können, indem Sie Software verwenden, die mit Ihrer Infrastruktur kompatibel ist, aber anpassbar an einzigartige Anforderungen ist.
Voracity's Fähigkeit, komplexe Daten-Transformationen und Migrationen zu bewältigen, macht es zu einer idealen Wahl für den Übergang zu Cloud-Data-Warehouses und Data Lakehouses. Im Kern steht der IRI CoSort-Engine, der sich seit Jahrzehnten einen Namen gemacht hat, indem er Mainframe-Sortierungen, Legacy-Formate und ETL-Jobs modernisiert hat, während er Daten für interne oder externe BI handhabt. Um die oben genannten 6 Herausforderungen anzugehen, bietet Voracity:
International bekannte Kunden seit 1978: Die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram und viele mehr setzen seit über 40 Jahren auf unsere Software für Big Data Wrangling und Datenschutz. Eine umfassende Liste unserer weltweiten Referenzen finden Sie hier, und speziell deutsche Referenzen finden Sie hier.
Partnerschaft mit IRI seit 1993: Durch die langjährige Zusammenarbeit mit Innovative Routines International Inc. aus Florida USA haben wir unser Produktportfolio um erstklassige Produkte wie IRI CoSort, IRI Voracity, IRI DarkShield, IRI FieldShield, IRI RowGen, IRI NextForm, IRI FACT und IRI CellShield erweitert. Die exklusiven Vertriebsrechte für diese Produkte in Deutschland liegen ausschließlich bei der JET-Software GmbH. Weitere Informationen zu unserem Partnerunternehmen IRI Inc. finden Sie hier.
Die Einführung von Cloud-Technologien hat die Landschaft für Datenanalyse und KI-Anwendungen revolutioniert, indem sie auch Organisationen mit begrenzten IT-Ressourcen den Zugang zu leistungsfähiger Verarbeitungs- und Speicherkapazität ermöglicht hat. Dies hat zu einer breiteren Nutzung anspruchsvoller Datenpraktiken geführt, die früher nur großen Unternehmen mit beträchtlichen IT- und Datenmanagement-Budgets zur Verfügung standen.
Die Verlagerung von Datenarchitekturen in die Cloud ist jedoch kein schneller Prozess. Organisationen müssen sorgfältig überlegen, wie sie ihre Datenverwaltung in die Cloud integrieren und welche Investitionen dazu erforderlich sind. Es bedarf fundierter Entscheidungen, um zu bestimmen, wie die Dateninfrastruktur in der Cloud am besten genutzt werden kann, um die spezifischen Anforderungen und Use Cases einer Organisation zu erfüllen.
Eine kürzlich durchgeführte Umfrage von DBTA und Radiant Advisors unter 217 Daten-Executives ergab, dass die Mehrheit einen Schwerpunkt auf die Modernisierung ihrer Datenarchitekturen legt. Insbesondere interessieren sich 53% für die Migration zu einem Cloud-Daten-Warehouse, während 51% auf Echtzeit-Datenmanagement-Fähigkeiten setzen und weitere 43% die Implementierung oder Aktualisierung eines Data Lakehouses erwägen. Dies zeigt, dass Unternehmen zunehmend die Vorteile erkennen, die Cloud-Technologien für ihre Dateninfrastruktur bieten.
Jedoch stellt die Migration in die Cloud eine Herausforderung dar, da es eine Vielzahl von Anbietern und architektonischen Ansätzen gibt. Barry Devlin von 9sight Consulting weist darauf hin, dass die Vielfalt der Angebote zu Verwirrung führen kann und dass es wichtig ist, die verschiedenen Optionen sorgfältig zu prüfen. Cloud-basierte Daten-Warehouses und Data Lakehouses bieten zwar ähnliche Funktionalitäten wie herkömmliche Datenarchitekturen, jedoch mit verschiedenen Ansätzen und Technologien, die berücksichtigt werden müssen.
McKinseys Analyse hebt die Unterschiede zwischen Cloud-native Daten-Warehouses und Data Lakehouses hervor und betont die jeweiligen Stärken und Anwendungsfälle. Während Cloud-native Daten-Warehouses sich hervorragend für Business Intelligence und Berichterstattung eignen, bieten Daten-See-Häuser eine kostengünstige und skalierbare Speicherung für große Datenmengen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte.
Die Akzeptanz solcher Architekturen innerhalb der Cloud ebnet den Weg für integrierte Plattformdienste, die eine nahtlose Integration und flexible Anpassung an die Anforderungen von Unternehmen ermöglichen. Durch die Nutzung dieser Cloud-basierten Infrastrukturen können Unternehmen von verbesserten Analysefähigkeiten, zentralisierter Datenverwaltung und Skalierbarkeit profitieren, um ihre Geschäftsziele effektiv zu erreichen.
Die Migration von Daten in die Cloud wird durch Bedenken hinsichtlich der Cloud-Abrechnung, Datenverwaltung und Sicherheit erschwert, wie aus einer Umfrage von Unisphere hervorgeht. Unternehmen reagieren auf diese Herausforderungen mit Maßnahmen in den Bereichen Datenbeobachtbarkeit und FinOps, um mehr Transparenz und Kontrolle über die Cloud-Kosten zu erlangen.
Datenmanager äußern auch Bedenken hinsichtlich der Aktualisierung veralteter Datenarchitekturen und der Einführung neuer Technologien. Erfahrungen aus früheren Migrationsprojekten haben gezeigt, dass diese Herausforderungen nicht unterschätzt werden sollten.
Organisationen, die Cloud-Technologien nutzen, sind weiter fortgeschritten in Bezug auf Datenfähigkeiten wie Analytik, Datenengineering und Governance. Sie sind besser positioniert, um Werte zu realisieren und innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Cloud-unterstützte Unternehmen haben fortgeschrittenere Datenstrategien und sind besser in der Lage, KI und maschinelles Lernen einzusetzen, um Kosten zu senken und intelligente Entscheidungen zu treffen.
Langfristig könnte die Datenverwaltung vollständig auf Cloud-basierte Services umgestellt werden, da die Cloud kontinuierlich neue Fähigkeiten und Ansätze ermöglicht, um die Effizienz und Attraktivität von Dateninfrastrukturen zu steigern.
Der Übergang zu Cloud-Computing bietet enorme Chancen für Big-Data-Analyse, verbesserte Effizienz und digitale Transformation, aber er birgt auch Herausforderungen. Zu diesen Herausforderungen gehören die Lokalisierung und Filterung von Daten aus verschiedenen Quellen und Silos sowie die Anpassung an die Konvertierungsanforderungen für die Cloud.
Weitere nicht triviale Herausforderungen umfassen:
- Daten-Transformation und Qualität: Daten liegen in verschiedenen Formaten vor und können Redundanzen, Lücken oder Inkonsistenzen aufweisen, was eine umfassende Transformation und Reinigung erfordert.
- Datenmigration: Die Migration von Daten in die Cloud kann aufgrund großer Datenmengen komplex und fehleranfällig sein.
- Standardisierungsprobleme: Inkonsistenzen in Datenformaten und Schemata zwischen verschiedenen Cloud-Services erfordern häufige Anpassungen an Daten-Connectoren oder -Adapter.
- Sicherheitsrisiken und Testdaten: Die Sicherstellung der Datensicherheit und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und HIPAA sind wichtige Anliegen bei internetbasierten Cloud-Services.
- Workflow-Geschwindigkeit und Komplexität: Neue ETL-Implementierungen sind bei Cloud-Anbietern inkonsistent und basieren auf langsamen oder komplizierten Engines.
Eine einzige, ergonomische und erschwingliche Datenverwaltungsplattform, die Migrationen zu Clouds und missionkritische Datenoperationen in der Cloud unterstützt, löst viele Probleme!
Die Datenverwaltungsplattform IRI Voracity verwendet eine vertraute Jobdesign-IDE und leistungsstarken Datenmapping-Engine, um gemeinsame Aufgaben bei der Entdeckung, Integration, Migration, Governance und Analyse großer und/oder sensibler Daten in lokalen und Cloud-Silos zu optimieren und zu kombinieren.
Die Plattform unterstützt strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Quellen. Ihre funktionale Vielseitigkeit stellt sicher, dass Sie den Datenlebenszyklus umfassender verwalten können, indem Sie Software verwenden, die mit Ihrer Infrastruktur kompatibel ist, aber anpassbar an einzigartige Anforderungen ist.
Voracity's Fähigkeit, komplexe Daten-Transformationen und Migrationen zu bewältigen, macht es zu einer idealen Wahl für den Übergang zu Cloud-Data-Warehouses und Data Lakehouses. Im Kern steht der IRI CoSort-Engine, der sich seit Jahrzehnten einen Namen gemacht hat, indem er Mainframe-Sortierungen, Legacy-Formate und ETL-Jobs modernisiert hat, während er Daten für interne oder externe BI handhabt. Um die oben genannten 6 Herausforderungen anzugehen, bietet Voracity:
- Automatisierte, kontinuierliche Datenbereinigung und -transformation für Datenpräzision.
- Geschwindigkeit und Konsistenz in der Hochdatenmanipulation und -bewegung.
- Standardisierte Treiber-Verbindungen und Metadaten-Definitionen für strukturierte Daten sowohl in lokalisierten als auch in Cloud-Systemen.
- Eingebaute PII-Klassifizierung, Entdeckung und Maskierungsfunktionalität für Produktionsdaten, die in die Cloud übertragen werden, und mehrere Testdatenmanagementfunktionen für Prototyping.
- Die seit Jahrzehnten bewährte CoSort-Engine für die Manipulation und Zuordnung großer Datensätze.
- Eine ergonomische Eclipse-Benutzeroberfläche mit grafischen Assistenten und Arbeitsflussdiagrammen, die selbst dokumentierende Metadaten umfassen, die bei jedem strukturierten Datenjob gemeinsam sind.
International bekannte Kunden seit 1978: Die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram und viele mehr setzen seit über 40 Jahren auf unsere Software für Big Data Wrangling und Datenschutz. Eine umfassende Liste unserer weltweiten Referenzen finden Sie hier, und speziell deutsche Referenzen finden Sie hier.
Partnerschaft mit IRI seit 1993: Durch die langjährige Zusammenarbeit mit Innovative Routines International Inc. aus Florida USA haben wir unser Produktportfolio um erstklassige Produkte wie IRI CoSort, IRI Voracity, IRI DarkShield, IRI FieldShield, IRI RowGen, IRI NextForm, IRI FACT und IRI CellShield erweitert. Die exklusiven Vertriebsrechte für diese Produkte in Deutschland liegen ausschließlich bei der JET-Software GmbH. Weitere Informationen zu unserem Partnerunternehmen IRI Inc. finden Sie hier.
