Die Unverzichtbare Rolle der Datenarchitektur in Modernen Unternehmen

(TL). Die Bedeutung einer gut strukturierten Datenarchitektur für Unternehmen wird heute immer offensichtlicher. Diese Disziplin, oft auch als Informationsarchitektur bezeichnet, bildet das Rückgrat moderner IT-Infrastrukturen und hilft dabei, geschäftliche Anforderungen in konkrete Daten- und Systembedarfe zu übersetzen.

Definition und Ziele der Datenarchitektur

Gemäß dem The Open Group Architecture Framework (TOGAF) beschreibt die Datenarchitektur die Struktur sowohl der logischen als auch der physischen Datenbestände sowie der Ressourcen rund um das Datenmanagement innerhalb eines Unternehmens. Sie ist ein Teilbereich der Enterprise Architecture und umfasst verschiedene Modelle, Richtlinien und Standards, die darauf abzielen, Daten effektiv zu erfassen, zu speichern, zu organisieren, zu integrieren und zu nutzen. Ein Data Architect oder eine ähnliche Rolle ist dafür verantwortlich, diese Geschäftsbedarfe in konkrete Anforderungen an Daten und Systeme zu übersetzen und den Datenfluss innerhalb des Unternehmens zu steuern. Viele Unternehmen modernisieren derzeit ihre Datenarchitektur, um die Vorteile der digitalen Transformation und Künstlichen Intelligenz (KI) voll auszuschöpfen.

Prinzipien einer modernen Datenarchitektur

Joshua Klahr, Vice President of Product Management bei Splunk, hat sechs fundamentale Prinzipien moderner Datenarchitekturen herausgestellt:

1. Daten als gemeinsames Gut: Eine effiziente Datenarchitektur muss Datensilos aufbrechen und allen Stakeholdern eine umfassende Sicht auf das Unternehmen ermöglichen.
2. Zugang für Benutzer: Interfaces sollten so gestaltet sein, dass sie den Nutzern einen einfachen und effektiven Zugang zu den benötigten Daten bieten.
3. Sicherheitsmaßnahmen: Eine zeitgemäße Datenarchitektur muss Sicherheit in den Vordergrund stellen und Richtlinien sowie Zugriffskontrollen auf Rohdatenebene unterstützen.
4. Gemeinsames Vokabular: Standardisierte Begriffe und Definitionen sind unerlässlich, um Analysekonflikte zu vermeiden.
5. Datenkuratierung: Investitionen in die Datenkuratierung, einschließlich der Modellierung wichtiger Datenbeziehungen und der Bereinigung von Rohdaten, sind entscheidend.
6. Agile Datenflüsse: Die Minimierung von Datenverschiebungen senkt Kosten, erhöht die Aktualität der Daten und steigert die Agilität des Unternehmens.

Komponenten einer modernen Datenarchitektur

Eine moderne Datenarchitektur besteht laut BMC aus mehreren wesentlichen Komponenten:

• Data Pipeline: Der Prozess der Datensammlung, -verschiebung und -verfeinerung, einschließlich der Erfassung, Speicherung, Analyse und Bereitstellung.
• Cloud Storage: Viele moderne Datenarchitekturen nutzen Cloud-Speicherlösungen, um Flexibilität und Agilität zu gewährleisten.
• Cloud Computing: Für Datenanalyse und -management wird Cloud Computing häufig genutzt.
• APIs: Schnittstellen zur einfachen Datenfreigabe und gemeinsamen Nutzung.
• KI- und ML-Modelle: Automatisierung von Aufgaben durch Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
• Data Streaming: Echtzeitverarbeitung und -analyse von Datenströmen.
• Container-Orchestrierung: Systeme wie Kubernetes automatisieren die Bereitstellung und Verwaltung von Software.
• Realtime Analytics: Ziel ist die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren.

Datenarchitektur vs. Datenmodellierung

Laut dem „Data Management Book of Knowledge“ (DMBOK 2) dient die Datenarchitektur als strategischer Plan für das Datenmanagement. Sie richtet sich nach der Unternehmensstrategie und definiert Datenanforderungen sowie -designs. Die Datenmodellierung hingegen fokussiert sich auf die präzise Darstellung und Kommunikation von Datenanforderungen für bestimmte Systeme oder Geschäftsfälle.

Frameworks für Datenarchitektur

Es gibt verschiedene Enterprise Architecture Frameworks, die zur Entwicklung einer Datenarchitektur herangezogen werden können:

• DAMA-DMBOK 2: Ein Framework speziell für das Datenmanagement.
• Zachman Framework: Eine Unternehmensontologie, die wichtige Architekturstandards umfasst.
• TOGAF: Ein umfassendes Framework für die Entwicklung von Unternehmenssoftware.

State-of-the-Art-Charakteristiken moderner Datenarchitekturen

Moderne Datenarchitekturen sollten folgende Eigenschaften aufweisen, um neue Technologien wie KI, Automatisierung, IoT und Blockchain optimal zu nutzen:

• Cloud-native: Unterstützung elastischer Skalierung und Hochverfügbarkeit.
• Skalierbare Data Pipelines: Unterstützung von Echtzeit-Daten-Streaming und Mikro-Batch-Daten-Bursts.
• Nahtlose Datenintegration: Optimierung für die gemeinsame Nutzung von Daten über Systeme und Standorte hinweg.
• Echtzeitdaten: Automatisierte Datenvalidierung und -verwaltung.
• Entkoppelt und erweiterbar: Sicherstellung, dass Services unabhängig von anderen Diensten arbeiten können.

Fazit

Eine gut durchdachte Datenarchitektur ist unerlässlich für den Erfolg moderner Unternehmen. Sie ermöglicht nicht nur die effiziente Verwaltung und Nutzung von Daten, sondern auch die erfolgreiche Umsetzung digitaler Transformationsinitiativen.

Tipp: Datenkompetenz für Entscheider

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