Komplexität und eine zunehmende Menge an Daten sind auch in puncto Data Warehouse eine Herausforderung. Nirmal Ranganathan von Rackspace erläutert, wie eine cloudbasierte Data-Warehouse-Lösung dazu beitragen kann, Komplexität zu reduzieren und Agilität zu gewährleisten.
Ein Data Warehouse, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfasst, um sie analysieren und darauf reagieren zu können, kann entscheidend für den Geschäftserfolg sein. Denn es verarbeitet schnell die enormen Datenmengen, die sich heute in Unternehmen ansammeln. Darauf basierend können Führungskräfte zuverlässige datenbasierte Entscheidungen treffen.
Cloudbasierte Data Warehouses entwickeln sich aufgrund der steigenden Komplexität und Menge der Daten zu einer effizienten Möglichkeit, diese Komplexität zu reduzieren und gleichzeitig die zunehmend geforderte Agilität, Sicherheit und Performance zu gewährleisten.
Unternehmen wechseln vor allem aus folgenden Gründen zu einem cloudbasierten Data Warehouse:
Große Datenmengen bewältigen
Cloudbasierte Data Warehouses bieten die nötige Flexibilität, um den Speicherplatz unabhängig von den Serverkapazitäten zu erweitern. Dies ermöglicht die Aufnahme großer Datenmengen, ohne die entsprechenden Rechenkosten zu erhöhen. Durch die Umstellung auf ein cloudbasiertes Data Warehouse können Unternehmen je nach Schwankungen des Datenwachstums auch die Ressourcen innerhalb weniger Minuten oder sogar Sekunden skalieren. Die Steuerung ist über APIs und Dashboards auf einfache Weise möglich. Zudem müssen Unternehmen nicht mehr vorplanen, Vorausbeschaffungen tätigen oder sich um Speicherplatzmangel sorgen.
Viele Datenformate unterstützen
Die in Unternehmen anfallenden Daten sind nicht alle strukturiert. Daher unterstützen cloudbasierte Data Warehouses verschiedene semi-strukturierte Datentypen wie JSON und CSV sowie eine Vielzahl anderer Formate. Einige Dienste unterstützen auch die Abfrage von unstrukturierten Daten auf externem Speicher. Durch den Support mehrerer Abfrage- und Datenformate können cloudbasierte Data Warehouses halb- und unstrukturierte Daten verarbeiten, die für große Daten-Workloads typisch sind. Der zusätzliche Vorteil für Big Data Workloads besteht darin, dass die meisten cloudbasierten Lösungen langfristige Cold-Storage-Optionen bieten. Dann sind die Daten zu niedrigeren Speicherkosten und mit minimierten Geschäftsauswirkungen leicht zugänglich.