Data Provisioning

Was ist Data Provisioning?

Datenbereitstellung ist der Prozess, bei dem Daten den Benutzern und Anwendungen zeitnah und effizient zur Verfügung gestellt werden. Quellsysteme übertragen Daten an Data Warehouses, Data Marts oder operative Datenspeicher. Dieser Prozess umfasst die Übertragung von Informationen von einem Standort zum anderen. Ziel ist es, die richtigen Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitzustellen.

Die Bereitstellung ist ein kritischer Aspekt des Datenmanagements in Organisationen. Sie ermöglicht es den Benutzern, auf die Daten zuzugreifen, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Analysen durchzuführen und Berichte zu erstellen. Ohne sie könnten Organisationen Schwierigkeiten haben, ihre Datenressourcen vollständig zu nutzen.

Wichtige Konzepte in der Datenbereitstellung

Um die Bereitstellung zu verstehen, ist es wichtig, einige zentrale Konzepte zu erfassen:

1. Datenquellen: Dies sind die Systeme oder Datenbanken, aus denen Daten für die Bereitstellung extrahiert werden. Beispiele sind transaktionale Datenbanken, Web-Protokolle und Social Media Feeds.
2. Datenspeicherziele: Benutzer laden die bereitgestellten Daten in diese Systeme oder Datenbanken hoch. Häufige Ziele sind Data Warehouses, Data Marts und operative Datenspeicher.
3. ETL-Prozesse: ETL ist ein Akronym für Extraktion, Transformation und Laden. Es bezieht sich auf die Schritte, die bei der Übertragung von Daten von Quellsystemen zu Zielsystemen durchgeführt werden. Während des ETL-Prozesses werden die Daten aus den Quellen entnommen, so verändert, dass sie zum Zielsystem passen, und dann in das Zielsystem geladen.
4. Datenqualität: Daten von schlechter Qualität können zu falschen Einsichten und Entscheidungen führen. Bereitstellungsabläufe beinhalten oft Datenqualitätsprüfungen und -bereinigungsprozesse.
5. Daten-Governance: Daten-Governance stellt Richtlinien, Verfahren und Standards für das Management der Datenressourcen einer Organisation auf. Sie sorgt dafür, dass Daten konsistent, zuverlässig und angemessen verwendet werden. Bereitstellungsprozesse sollten mit dem Daten-Governance-Rahmen einer Organisation übereinstimmen.

Werkzeuge für die Datenbereitstellung

Verschiedene Tools und Technologien werden zur Unterstützung verwendet:

1. ETL-Tools: ETL-Tools automatisieren die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten. Beliebte ETL-Tools sind Informatica PowerCenter, IBM InfoSphere DataStage und Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS). Sie können Informatica PowerCenter verwenden, um einen Workflow zu erstellen. Dieser Workflow kann Daten aus einer Datenbank extrahieren, transformieren und in eine andere Datenbank laden.
2. Datenintegrationsplattformen: Datenintegrations-Plattformen bieten eine einheitliche Umgebung für das Management von Daten über mehrere Systeme hinweg. Sie beinhalten oft Funktionen für die Bereitstellung, die Datenqualitätsverwaltung und die Daten-Governance. Beispiele sind Talend Data Fabric und SAP Data Services.
3. Cloud-basierte Dienste für die Datenbereitstellung: Cloud-Anbieter bieten Managed Services, die die Infrastruktur und das Management übernehmen. Dadurch können sich Organisationen auf die Nutzung der Daten konzentrieren.

Datenbereitstellung in der Softwareentwicklung

Die Datenbereitstellung ist auch in der Softwareentwicklung relevant, insbesondere im Kontext des Testdatenmanagements. Beim Entwickeln und Testen von Softwareanwendungen ist es wichtig, realistische und repräsentative Testdaten zu haben. Unternehmen verwenden diese Techniken, um Testdatensätze zu erstellen und zu verwalten.

Ein Ansatz zur Testdatenbereitstellung ist die Erstellung synthetischer Daten. Ein Programm generiert synthetische Daten basierend auf vordefinierten Regeln und Mustern. Sie ahmen die Struktur und die Eigenschaften realer Daten nach, enthalten jedoch keine sensiblen oder persönlich identifizierbaren Informationen. Tools wie Tonic.ai und Genrocket sind auf die Generierung synthetischer Testdaten spezialisiert.

Ein weiterer Ansatz ist das Subsetting und Maskieren von Produktionsdaten. Dabei wird ein Teil der echten Daten aus Produktionsdatenbanken extrahiert und Maskierungstechniken angewendet, um sensible Informationen zu verschleiern. Sie können dafür Datenmaskierungs-Tools wie Delphix und IBM InfoSphere Optim verwenden.

Denken Sie beispielsweise daran, eine Gesundheitsanwendung mit Patientendaten zu testen. Anstatt tatsächliche Patientendaten zu verwenden, können Sie gefälschte Daten mit realistischen Namen, Adressen und medizinischen Historien erstellen. Sie können echte Patientennamen in Produktionsdaten durch Pseudonyme ersetzen, ohne die Datenstruktur oder Assoziationen zu ändern.

Best Practices für die Datenbereitstellung

Um eine effektive Bereitstellung sicherzustellen, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:

1. Klare Anforderungen definieren: Definieren Sie deutlich die Datenanforderungen für jedes Zielsystem. Geben Sie die Datenquellen, Transformationen und Ladefrequenzen an, die erforderlich sind, um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
2. Datenqualität sicherstellen: Implementieren Sie Datenqualitätsprüfungen und -bereinigungsprozesse in Ihren Datenbereitstellungs-Workflows. Validieren Sie Daten in jeder Phase des ETL-Prozesses, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren.
3. Leistung optimieren: Gestalten Sie Ihre Prozesse effizient und leistungsfähig. Verwenden Sie Techniken wie parallele Verarbeitung, Partitionierung und Indexierung, um die ETL-Leistung zu verbessern.
4. Daten-Governance implementieren: Stellen Sie sicher, dass Ihre Prozesse mit dem Daten-Governance-Rahmen Ihrer Organisation übereinstimmen. Befolgen Sie etablierte Richtlinien und Standards für Datenmanagement und -sicherheit.
5. Überwachen und warten: Überwachen Sie Ihre Prozesse regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie reibungslos laufen. Richten Sie Alarme für Fehler und Anomalien ein. Führen Sie routinemäßige Wartungsaufgaben wie Datenbankoptimierung und Archivierung durch.

Herausforderungen bei der Datenbereitstellung

Obwohl die Bereitstellung unerlässlich ist, um Daten zugänglich und nutzbar zu machen, bringt sie ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Zu den häufigsten Herausforderungen gehören:

1. Datenqualitätsprobleme: Das Management von Daten aus verschiedenen Quellen kann es schwierig machen, die Datenqualität aufrechtzuerhalten. Datenqualitätsprobleme wie Inkonsistenzen, Duplikate und fehlende Werte können die Zuverlässigkeit und Nützlichkeit der Daten beeinträchtigen.
2. Daten-Sicherheit und Datenschutz: Die Bereitstellung von Daten beinhaltet oft sensible oder personenbezogene Informationen (PII). Die Sicherstellung der Sicherheit und des Datenschutzes dieser Daten während des gesamten Bereitstellungsprozesses ist entscheidend. Organisationen müssen geeignete Zugangskontrollen, Verschlüsselungen und Datenmaskierungstechniken implementieren, um sensible Daten zu schützen.
3. Komplexitäten der Datenintegration: Die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen kann schwierig sein, wenn sie unterschiedliche Formate, Strukturen und Bedeutungen haben. Die Lösung von Datenintegrationsproblemen erfordert eine sorgfältige Zuordnung und Transformation der Daten, um Kompatibilität und Konsistenz sicherzustellen.
4. Leistung und Skalierbarkeit: Mit zunehmendem Datenvolumen können Bereitstellungsprozesse ressourcenintensiv und zeitaufwendig werden. Die Sicherstellung der Leistung und Skalierbarkeit ist entscheidend, um den steigenden Datenanforderungen gerecht zu werden. Dies kann die Optimierung von ETL-Prozessen, die Nutzung paralleler Verarbeitung und die Verwendung verteilter Rechenframeworks umfassen.
5. Metadaten-Management: Das Management von Metadaten ist entscheidend, um den Kontext, die Herkunft und die Qualität der bereitgestellten Daten zu verstehen. Das Erfassen und Pflegen genauer Metadaten während des gesamten Bereitstellungszyklus kann eine Herausforderung sein, insbesondere in komplexen Datenumgebungen mit mehreren Systemen und Stakeholdern.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, müssen Organisationen in robuste Rahmenwerke, Tools und Praktiken investieren. Dies umfasst die Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, Sicherheitsmaßnahmen, Integrationsstrategien, Leistungsoptimierungstechniken und Metadaten-Management-Lösungen.

Zukunftstrends

Da Daten weiterhin in Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit wachsen, entwickeln sich die Bereitstellungspraktiken weiter, um Schritt zu halten. Hier sind einige zukünftige Trends:

1. Cloud-native Bereitstellung: Mit der zunehmenden Verbreitung von Cloud-Computing verlagert sich die Bereitstellung in Richtung cloud-native Architekturen. Cloud-Plattformen bieten skalierbare und elastische Infrastrukturen, Managed Services und serverlose Computerfähigkeiten. Cloud-native ETL-Tools und Datenintegrationsplattformen werden immer häufiger, was es Organisationen ermöglicht, Daten nahtlos über Cloud- und On-Premises-Umgebungen bereitzustellen.
2. DataOps: DataOps ist ein aufkommender Ansatz, der DevOps-Prinzipien auf das Datenmanagement und die Bereitstellung anwendet. Es betont Zusammenarbeit, Automatisierung und kontinuierliche Lieferung hochwertiger Daten. DataOps-Praktiken zielen darauf ab, Bereitstellungs-Workflows zu straffen, die Datenqualität zu verbessern und die Datenlieferung an Verbraucher zu beschleunigen. Durch die Einführung von DataOps können Organisationen die Agilität und Zuverlässigkeit ihrer Bereitstellungsprozesse verbessern.
3. Echtzeitbereitstellung: Unternehmen benötigen zunehmend Echtzeitdaten, da sie sich stärker auf Daten für Entscheidungen stützen. Organisationen ergänzen traditionelle batch-orientierte ETL-Prozesse mit Stream-Processing- und Change-Data-Capture(CDC)-Techniken. Diese Methoden helfen dabei, Daten schnell bereitzustellen, sodass Organisationen Entscheidungen basierend auf den aktuellsten verfügbaren Informationen treffen können.
4. Self-Service-Bereitstellung: Self-Service-Bereitstellung ermöglicht es Geschäftsanwendern, auf Daten zuzugreifen und sie zu kontrollieren, ohne IT-Hilfe zu benötigen. Plattformen bieten benutzerfreundliche Schnittstellen und Konnektoren für die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten. Dieser Trend unterstützt die Daten-Demokratisierung und beschleunigt den Datenzugang für Geschäftsanwender.
5. KI-gesteuerte Bereitstellung: Organisationen nutzen KI- und ML-Techniken, um Bereitstellungsprozesse zu automatisieren und zu optimieren. KI-gesteuerte Bereitstellung kann Daten intelligent profilieren, Anomalien erkennen, Transformationen vorschlagen und ETL-Workflows optimieren. Durch die Nutzung von KI und ML können Organisationen die Effizienz und Genauigkeit der Bereitstellung verbessern und gleichzeitig manuellen Aufwand reduzieren.

Da sich die Trends ändern, müssen Organisationen ihre Datenstrategien aktualisieren und neue Tools und Technologien einsetzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Um in der Zukunft der Bereitstellung erfolgreich zu sein, sollten Sie cloud-native Architekturen annehmen.

Fazit

Die Datenbereitstellung ist ein wesentlicher Prozess, der es Organisationen ermöglicht, ihre Daten für verschiedene Zwecke zugänglich und nutzbar zu machen. Es geht darum, Daten aus Quellsystemen zu Daten-Warehouses zu extrahieren, zu transformieren und zu laden. Dieser Prozess bildet die Grundlage für die Analyse von Daten und die Entscheidungsfindung.

Eine effektive Bereitstellung erfordert eine Kombination aus Tools, Prozessen und Best Practices. ETL-Tools, Datenintegrationsplattformen und Cloud-basierte Dienste bieten die technologischen Fähigkeiten für die Bereitstellung. Klare Anforderungen definieren, die Datenqualität sicherstellen, die Leistung optimieren, Governance implementieren und Prozesse überwachen sind der Schlüssel zum Erfolg.

Organisationen sind auf Daten für ihre Abläufe und Strategien angewiesen, was die Bereitstellung immer wichtiger für ihr Wachstum und ihren Erfolg macht. Durch die Verbesserung ihrer Datenfähigkeiten können Organisationen ihre Daten optimal nutzen und einen Wettbewerbsvorteil erzielen.