Warum reicht ein Data Lake allein nicht aus?

Ein Data Lake löst vor allem die Frage der Datenspeicherung. Für eine belastbare Datennutzung sind zusätzliche Funktionen wie Datenintegration, Governance, Datenqualität, Zugriffssteuerung und standardisierte Bereitstellung erforderlich.

Data Architecture

Data Platform

Q: Was versteht man unter einer Data Platform / Datenplattform?

Eine Data Platform beziehungsweise Datenplattform ist die zentrale Architektur für die Integration, Speicherung, Governance, Bereitstellung und Nutzung von Daten. Sie führt unterschiedliche Datenquellen, Technologien und Nutzungsformen auf einer gemeinsamen Grundlage zusammen.

Architekturprinzip für eine konsistente und belastbare Nutzung von Daten im Unternehmen.

Vorteile für Ihr Unternehmen

Eine Data Platform bildet die technische Grundlage für den unternehmensweiten Umgang mit Daten. Sie führt Datenintegration, Governance, Speicherung und Bereitstellung in einer gemeinsamen Architektur zusammen und schafft konsistente Rahmenbedingungen für die Nutzung von Daten über Fachbereiche, Anwendungen und Prozesse hinweg.

Belastbare Daten für alle Anwendungsfälle

Eine Data Platform definiert die Architektur für Integration, Governance und Bereitstellung von Daten. Auf dieser Grundlage entstehen Datenprodukte, Analytics- und Reporting-Lösungen sowie moderne Data-&-AI-Plattformen, die Daten für unterschiedlichste Anwendungsfälle nutzbar machen.

Gemeinsam mit Ihnen konzipieren wir die Data Platform, die zu Ihrer Datenlandschaft, Ihren Nutzungsszenarien und Ihren technologischen Rahmenbedingungen passt, von der Architekturentscheidung über die Technologieauswahl bis zur Implementierung und zum Betrieb.

Video

Von der Datenintegration bis zur Nutzung

Eine Data Platform verbindet die zentralen Funktionen des Datenmanagements auf einer gemeinsamen Architektur. Datenintegration, Speicherung, Governance, Metadatenmanagement und Bereitstellung greifen ineinander und schaffen die Grundlage für eine konsistente Nutzung von Daten über unterschiedliche Anwendungsfälle hinweg.

Je nach Architekturansatz und Anforderungen kommen unterschiedliche Plattform- und Infrastrukturkomponenten zum Einsatz. Gemeinsam bilden sie das Fundament für Datenprodukte, Analytics, Reporting und moderne Data-&-AI-Plattformen.

Mehr im Video.

Konsistente Datennutzung

Alle Fachbereiche, Anwendungen und Prozesse greifen auf dieselben Daten und Definitionen zu. Das reduziert Widersprüche und schafft eine gemeinsame Grundlage für Entscheidungen.

Schnellere Bereitstellung von Informationen

Standardisierte Integrations- und Bereitstellungsprozesse verkürzen den Weg von der Datenquelle bis zur Nutzung und reduzieren den Aufwand für Analysen und Reporting.

Governance von Anfang an

Zugriffskonzepte, Datenklassifikation und Verantwortlichkeiten werden direkt in der Architektur verankert, nicht nachträglich ergänzt. Das vereinfacht Compliance und schafft Transparenz über Datenflüsse.

Skalierbarkeit ohne Architekturbrüche

Neue Datenquellen, Nutzungsszenarien und Fachbereiche lassen sich integrieren, ohne die bestehende Architektur neu aufzubauen. Die Datenplattform wächst mit den Anforderungen der Fachbereiche und des Unternehmens.

Technologische Flexibilität

Moderne Datenplattformen schaffen die Grundlage für souveräne Architekturentscheidungen. Ob Cloud, Hybrid oder On-Premise: Technologien und Plattformkomponenten lassen sich flexibel integrieren und bei Bedarf austauschen.

Stabiles Fundament

Analytics, Datenprodukte und AI-Anwendungen bauen auf denselben Daten und Architekturprinzipien auf. Eine Data Platform bildet die Grundlage für den Aufbau moderner Data & AI-Plattformen.

Datenintegration

Operative Systeme, Anwendungen und externe Quellen liefern Daten in unterschiedlichen Formaten und Strukturen. Diese Quellen gilt es zu integrieren und so eine konsistente Grundlage für die weitere Verarbeitung und Nutzung zu schaffen.

Datenpipelines

Daten müssen verarbeitet, transformiert und kontinuierlich bereitgestellt werden. Datenpipelines steuern diese Abläufe automatisiert und sorgen dafür, dass Daten zuverlässig und nachvollziehbar durch die Plattform fließen.

Speicherarchitektur

Die Speicherarchitektur bestimmt, wie Daten strukturiert abgelegt, verarbeitet und für unterschiedliche Anforderungen bereitgestellt werden Je nach Anforderungen kommen Warehouse-, Lakehouse- oder Data-Lake-Konzepte zum Einsatz.

Datenzugriff & Bereitstellung

Daten sind nur dann nutzbar, wenn sie zur richtigen Zeit in der richtigen Form verfügbar sind. Eine Data Platform definiert kontrollierte Zugriffsschichten für Fachbereiche, Analysetools und nachgelagerte Systeme, einheitlich, performant und unabhängig davon, wo die Daten physisch liegen.

Governance & Zugriffsrechte

Wer darf welche Daten sehen, verändern und weiterverwenden? Data Governance schafft als integraler Bestandteil der Plattform-Architektur Transparenz über Verantwortlichkeiten, Datenqualität und Nutzung. Zugriffsrechte, Datenklassifikation und Richtlinien werden nachvollziehbar und führend verankert.

Betrieb & Skalierung

Eine Data Platform ist kein einmaliges Bauprojekt. Sie muss mit wachsenden Datenvolumina, neuen Quellen und veränderten Nutzungsanforderungen Schritt halten, ohne jedes Mal neu konzipiert zu werden. Modulare Architekturprinzipien und ein klares Betriebsmodell sorgen dafür, dass die Plattform stabil bleibt und sich kontrolliert weiterentwickeln lässt.

Schritt 1

Architektur & Zielbild

Gemeinsam erfassen wir Ihre bestehende Datenlandschaft, zentrale Datenquellen, Nutzungsszenarien und organisatorische Rahmenbedingungen. Daraus entwickeln wir ein Zielbild für Ihre zukünftige Data Platform inklusive Governance, Betriebsmodell und zentraler Architekturprinzipien.

Schritt 1

Schritt 2

Plattformdesign & Technologieauswahl

Auf Basis des Zielbilds gestalten wir die Plattformarchitektur und bewerten passende Technologien und Komponenten. Dabei berücksichtigen wir bestehende Systeme ebenso wie Anforderungen an Skalierbarkeit, Datensouveränität, Integration und zukünftige Erweiterbarkeit.

Schritt 2

Schritt 3

Integration & Aufbau

Wir implementieren die zentralen Plattformbausteine, integrieren relevante Datenquellen und etablieren die notwendigen Strukturen für Datenintegration, Verarbeitung, Bereitstellung und Zugriff.

Schritt 3

Schritt 4

Governance & Betriebsmodell

Gemeinsam definieren wir Verantwortlichkeiten, Zugriffsmodelle, Datenklassifikation und Betriebsprozesse. Governance wird dabei nicht nachträglich ergänzt, sondern als integraler Bestandteil der Plattformarchitektur verankert.

Schritt 4

Schritt 5

Weiterentwicklung & Skalierung

Wir begleiten die kontinuierliche Weiterentwicklung Ihrer Data Platform, die Integration neuer Datenquellen und die Umsetzung weiterer Nutzungsszenarien – von Analytics und Reporting bis zu Datenprodukten und AI-Anwendungen.

Schritt 5

Eine Data Platform / Datenplattform ist die zentrale Architektur für die Integration, Speicherung, Governance, Bereitstellung und Nutzung von Daten. Sie führt unterschiedliche Datenquellen, Technologien und Nutzungsformen auf einer gemeinsamen Grundlage zusammen und schafft die Voraussetzungen für eine konsistente und belastbare Datennutzung im Unternehmen.

Ein Data Warehouse konzentriert sich primär auf die strukturierte Speicherung von Daten, für Reporting, Analyse und BI. Eine Data Platform betrachtet den gesamten Lebenszyklus von Daten und umfasst zusätzlich Themen wie Datenintegration, Governance, Datenbereitstellung, Datenprodukte, Betriebsmodelle und Skalierung.

Ein Data Lakehouse ist eine mögliche Architekturkomponente innerhalb einer Data Platform. Es verbindet die Flexibilität eines Data Lakes mit den Steuerungs- und Qualitätsmechanismen eines Data Warehouses. Die Data Platform umfasst darüber hinaus weitere Bausteine wie Datenintegration, Governance, Bereitstellung und Betrieb.

Ein Data Lake löst die Frage der Datenspeicherung. Für eine belastbare Datennutzung sind jedoch zusätzliche Funktionen erforderlich, etwa Datenintegration, Governance, Datenqualität, Zugriffssteuerung und standardisierte Bereitstellung. Diese werden typischerweise durch eine Data Platform zusammengeführt.

Datenprodukte nutzen die technischen und organisatorischen Grundlagen einer Data Platform. Sie stellen Daten standardisiert, dokumentiert und wiederverwendbar für unterschiedliche Nutzergruppen und Anwendungsfälle bereit und schaffen klare Verantwortlichkeiten für Daten.

Die Data Platform bildet die architektonische Grundlage für Datenmanagement und Datennutzung. Darauf aufbauend erweitert eine Data & AI-Plattform die Architektur um zusätzliche Komponenten und Services für Analytics, Machine Learning und AI-Anwendungen.

Typische Anzeichen sind steigende Komplexität, wachsende Datenmengen, hohe Integrationsaufwände, fehlende Data Governance oder neue Anforderungen durch Datenprodukte, Analytics und AI. Eine Modernisierung schafft die Grundlage, diese Anforderungen langfristig und skalierbar abzubilden.

Standortbestimmung Ihrer Datenarchitektur

Im Review Workshop analysieren wir Ihre bestehende Datenarchitektur und bewerten, wie gut sie Ihre aktuellen und zukünftigen Anforderungen unterstützt. Gemeinsam betrachten wir:

Plattformarchitektur und Technologie-Setup
Datenintegration und Bereitstellungsprozesse
Governance, Verantwortlichkeiten und Zugriffsmodelle
Skalierbarkeit, Betriebsmodell und Weiterentwicklung
Anforderungen durch Analytics, Datenprodukte und AI

Sie erhalten eine fundierte Einschätzung zu Handlungsfeldern sowie konkrete Empfehlungen für die Weiterentwicklung.

AI in Analytics

Automatisierung, fundiertere Entscheidungen, neue Wissenssysteme

Data & AI-Plattformen

Fundament für skalierbare AI-Anwendungen

Data & Analytics

Datengetriebene Entscheidungen in jedem Bereich

Data Catalog

Zentrales Metadaten-Verzeichnis zur effektiven Datennutzung

Data Contracts

Belastbare Nutzungsregeln und klare Verantwortlichkeiten für Ihre Daten.

Data Governance

Klare Regeln und Schutz im Umgang mit Unternehmensdaten

Data Lakehouse

Modernes Fundament für ganzheitliches Datenmanagement

Data Management

Die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen

Data Marketplace

Nutzung und Monetarisierung von Daten in geschützten Umgebungen

Data Mesh

Modernes Architekturkonzept mit dezentraler Datenverantwortung

Datenprodukte

Verwandeln Sie Ihre Daten in fertig nutzbare Lösungen

Data Strategy

Ohne Strategie bleibt der Wert Ihrer Daten ungenutzt

Datenvisualisierung

Mehr Informationsqualität durch professionelle Berichtsstandards

EU Data Act

Regeln Sie jetzt Ihr Datenthema und vermeiden Sie Rechtsverstöße

EUDR

Sorgen Sie jetzt für saubere Daten und vermeiden Sie Rechtsverstöße

SAP BW Migration

Vier Optionen für eine zukunftssichere Datenarchitektur

Self Service Analytics

Datenkompetenz für alle im Unternehmen

Kompetenzen

Unternehmen

Events & Webinare

Wissen

Data Platform

Fundament moderner Datenarchitekturen

Belastbare Daten für alle Anwendungsfälle

Von der Datenintegration bis zur Nutzung

Vorteile für Ihr Unternehmen

Konsistente Datennutzung

Schnellere Bereitstellung von Informationen

Governance von Anfang an

Skalierbarkeit ohne Architekturbrüche

Technologische Flexibilität

Stabiles Fundament

Eine Data Platform ist keine reine IT-Entscheidung. Sie ist die zentrale und notwendige architektonische Grundlage dafür, wie ein Unternehmen mit seinen Daten arbeitet - heute und in allem, was darauf aufbaut.

Die Bausteine einer Data Platform

Datenintegration

Datenpipelines

Speicherarchitektur

Datenzugriff & Bereitstellung

Governance & Zugriffsrechte

Betrieb & Skalierung

Erfolgreiche Kunden und Projekte

Der Weg zu Ihrer modernen Datenplattform

Architektur & Zielbild

Plattformdesign & Technologieauswahl

Integration & Aufbau

Governance & Betriebsmodell

Weiterentwicklung & Skalierung

Kriterien zur Erarbeitung des Bebauungsplans

Häufige Fragen zur Data Platform

Was versteht man unter einer Data Platform / Datenplattform?

Worin unterscheidet sich eine Data Platform von einem Data Warehouse?

Welche Rolle spielt ein Data Lakehouse in einer Data Platform?

Warum reicht ein Data Lake allein nicht aus?

Welche Rolle spielen Datenprodukte auf einer Data Platform?

Wie hängt eine Data Platform mit einer Data & AI-Plattform zusammen?

Wann sollte eine bestehende Datenplattform modernisiert werden?

Unsere Technologien

Wo steht Ihre Data Platform-Architektur?