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Was macht eine Cloud-Datenplattform?

Eine Cloud-Datenplattform hilft Ihnen dabei, einen Mehrwert zu schaffen und auf die konkreten Bedürfnisse von datengesteuerten Unternehmen zu reagieren. Viele dieser Unternehmen verlassen sich auf die Fähigkeit der Daten, Erkenntnisse zu generieren. Und die Aufgabe der Cloud-Datenplattform besteht darin, den Weg zu diesen Erkenntnissen zu erleichtern.

Zudem ist zu untersuchen, welche Plattformfähigkeiten Sie benötigen, wenn Sie diese Bedürfnisse erfüllen wollen. Beispielsweise sollte eine Cloud-Datenplattform elastisch genug sein, um auf die Dynamik wechselnder Geschäftsziele und einen volatilen Markt reagieren zu können.

Eine dritte Sache, die zu berücksichtigen ist, sind die Daten selbst. Dem DBTA-Magazin zufolge „muss eine Datenplattform Daten auf einer sehr tiefen und granularen Ebene verstehen, um einen Mehrwert zu liefern“.

Ein Gespür für die Bedürfnisse der Benutzer, Plattformfunktionen, die diesen Bedürfnissen entsprechen, sowie ein datenzentrischer Ansatz verleihen Ihrem Datenteam eine ganzheitliche Sichtweise bei der Auswahl und Implementierung einer Datenplattform.

Warum wenden wir uns also dem Cloud-Computing zu und was bringt Ihnen eine Cloud-Datenplattform?

Eine Cloud-Datenplattform wächst mit Ihnen

Cloud-Datenplattform-Architekturen sind für ein flüssiges und umfassendes Daten-Ökosystem ausgelegt. Anstatt sich mit statischen Modellen wie dem Data Warehouse oder der Datenbank zu befassen, lebt eine Cloud-Datenplattform von ihrer Fähigkeit, sich entsprechend den Kundenanforderungen neu zu kalibrieren. Sie können die Datenverarbeitungsfunktionen einer Cloud-Datenplattform unabhängig vom Datenvolumen optimal nutzen.

Eine Cloud-Datenplattform umfasst Integrationen

Cloud-Datenplattformen können vollständig interoperabel sein, so dass Kunden ihre bevorzugten (Open-Source-)Tools anschließen und mit ihnen von der Plattform aus arbeiten können. Cloud-Datenplattformen wie Repods können auch mit einer vollständig einsatzbereiten integrierten Infrastruktur und einer vollständigen Toolchain geliefert werden, die alle datenbezogenen Prozesse abdeckt, vom Data-Harvesting und der Transformation der Daten in Daten-Pipes bis hin zur Berichterstellung und Visualisierung.

Die Alternative dazu wäre das Herumjonglieren zwischen einer Vielzahl von einzelnen spezialisierten Tools. Abgesehen vom geringen Benutzerkomfort kann diese Lösung das Risiko einer Herstellerbindung mit sich bringen. Sie kann es auch unmöglich machen, Ihre Ergebnisse zu migrieren, wenn Sie sich entscheiden, zu einem anderen Tool zu wechseln. Unter dem Strich haben Sie mit Cloud-Datenplattformen eine ganzheitlich aufgebaute Infrastruktur, die Ihre Daten, Werkzeuge und Erkenntnisse an einem Ort bringt, so dass Sie jederzeit darauf zugreifen können.

Sie konsolidiert Ihre Daten

Im Idealfall bietet eine Cloud-Datenplattform einen Hub, der Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt. Dazu gehören das Streaming von Daten von IoT-Routern, das Sammeln von Daten aus Webquellen, FTP-Verbindungen, S3-Buckets, Twitter-Quellen, Datenbanken oder sogar Files. Die Daten werden dann in Data Pipes bereinigt, konsolidiert und transformiert, um die Erkenntnisse zu liefern, die Sie zum Extrahieren benötigen.

Sie vereinigt Ihre Daten-Aufgaben

Auf der Advanced-Analytics-Plattform können Sie beobachten, wie die Aufgaben des Dateningenieurs, des Datenwissenschaftlers und des Datenanalytikers vereint sind. Sie beginnen mit einem Datenimport aus einer Vielzahl von Quellen und wechseln dann zur Datentransformation in Pipes. Sobald Sie hochwertige, bereinigte und strukturierte Daten erhalten haben, können Sie anfangen, über die Erstellung eines Datenmodells nachzudenken.

Auf der Plattform schreiben Sie mit SQL, Python oder Markdown in Workbooks und generieren Berichte oder Infografiken. Sie können auch noch einen Schritt weiter in Richtung Individualisierung gehen, wie zum Beispiel im Falle von benutzerdefinierten Infografiken.

Sie überwindet die Branchengrenzen

Cloud-Datenplattformen sind offen und anpassbar. Sie verfügen über integrierte und/oder integrierbare Werkzeuge zur Strukturierung, Analyse und Generierung von Erkenntnissen aus jeder Art von Daten. Kunden über Branchengrenzen hinweg können die integrierten Analysewerkzeuge nutzen, um Berichte zu erstellen und Daten zu visualisieren. Dabei geht es nicht um die Branche. Es geht um die Daten, um die Möglichkeiten, die diese Daten bieten, und um die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Ergebnisse auf der Grundlage dieser Daten in einer sicheren Umgebung.

Repods wird nicht nur für einen bestimmten Typ von Geschäftskunden oder eine bestimmte Branche erstellt, sondern kann eine Vielzahl von Anwendungsfällen bedienen.

Sie vereinfacht und beschleunigt

Bei einer Cloud-Plattform geht es jedoch auch um den Benutzerkomfort. Eine Cloud-Datenplattform verdeutlicht den Anspruch, eine vollständig nahtlose Daten-Journey anzubieten. Ein kollaborativer Ansatz und unterstützende Architekturen ermöglichen es Ihnen, mehrere Aufgaben zu bewältigen und diese viel schneller zu erfüllen. Automatisierungsfunktionen und optimiertes maschinelles Lernen helfen Ihnen, Ihren Entwicklungszyklus erheblich zu beschleunigen. Mit einem vereinfachten und maßgeschneiderten automatisierten Ablauf haben Sie mehr Spielraum für anspruchsvolle Aufgaben sowie Experimentiermöglichkeiten.

Die Data-Science-Plattform Repods für die Cloud

Die für die Cloud konzipierte Data-Science-Plattform Repods wurde geschaffen, um diese Stärken zu vereinen. Ein demokratischer, dezentraler Ansatz im Umgang mit Daten, die zentrale Bedeutung der Kollaboration und eine Kultur des Miteinanders standen im Mittelpunkt der Vision, die Repods prägt.

Und was können Sie konkret auf der Plattform tun?

Datenextraktion und Datenaufbereitung automatisieren

Auf der Plattform automatisieren Sie eine Reihe von Datenextraktions- und Datenvorbereitungsaufgaben, um diese in reproduzierbare Prozesse umzuwandeln. Mithilfe eingebetteter Analysefunktionen können Sie Ad-hoc-Abfragen durchführen und Ihre Daten so optimieren, dass sie als Grundlage für die Entscheidungsfindung in Echtzeit dienen. Eine Vielzahl von automatisierbaren Lade-, Historisierungs-, Versionierungs-, Überwachungs- und Steuerungsprozessen stellt sicher, dass grundlegende Datenaufgaben mit garantierter Datenqualität und -integrität durchgeführt werden.

Mechanismen zur Historisierung und Versionierung von Daten

Die mELT-Prozesse in Repods stellen sicher, dass Datenimporte immer korrekt mit dem vorhandenen Bestand zusammengeführt werden. Wenn eine Datei zweimal geladen wird, erkennt mELT, welche Objekte bereits vorhanden sind und nimmt beim zweiten Mal keine Änderungen vor. Wenn die zweite Datei Korrekturen enthält, aktualisiert mELT nur die korrigierten Daten und behält dabei eine strenge Versionskontrolle bei.

Erstellen einer langfristigen Datenstrategie

Repods ermöglicht die Erstellung und Pflege einer langfristigen Datenstrategie. Auf der Plattform konsolidieren die Benutzer Daten aus heterogenen Quellen. Die Daten werden dann in einer Vielzahl von Anwendungen über Unternehmensfunktionen hinweg verwendet. Die Plattform hält alle heterogenen Daten ständig in einem einheitlichen Repository aktualisiert, in dem die verschiedenen Datentypen in ihren nativen Formaten aufbewahrt werden. Von dort aus kann auf die Daten für eine Vielzahl von Aufgaben (z.B. die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen) und für die Ausführung einer Vielzahl von Anwendungen zugegriffen werden.

Beschleunigung von Entscheidungsprozessen durch Zusammenarbeit auf einer gemeinsamen Plattform

Verschiedene Teams innerhalb einer Organisation können sicher auf die gleichen Daten zugreifen und direkt auf der Plattform zusammenarbeiten. Es besteht keine Notwendigkeit, Data Warehouses lokal zu kopieren oder die Daten an einen anderen Ort zu verschieben. Anstatt lokal kopierte Daten zu verwenden, die statisch sind und schnell veralten, können mehrere Benutzer die Plattformdaten in Echtzeit nutzen und so sicherstellen, dass sie auf das neueste Update zugreifen. Der Wissensaustausch findet über physische Grenzen hinweg statt. Dadurch entsteht eine globale Umgebung für Analysen. Dies verändert die Art und Weise, wie wir über Geschäftskontexte und unternehmensinterne Zusammenarbeit denken.

Weitere Informationen über die Funktionen der Cloud-Data-Science-Plattform Repods finden Sie hier.

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