Datenschätze in den Wolken

Unterschiede zwischen traditionellen und Cloud Data Warehouses

Ein traditionelles Data Warehouse ist eine Architektur für die Organisation, Speicherung und den Zugriff auf angeforderte Daten, die On-Premises in einem Rechenzentrum des Unternehmens gehostet wird. Das klassische Data Warehouse hat eine endliche Größe und Leistung und befindet sich im Besitz der Organisation, deren Daten darin gespeichert sind.

Ein Cloud Data Warehouse bietet ein flexibles Volumen an Speicher- und Rechenleistung, ist Teil eines Public-Cloud-Rechenzentrums, online zugänglich und wird extern verwaltet. Die Speicher- und Rechenleistung wird lediglich gemietet. Sein physischer Standort ist weitgehend irrelevant, außer für Länder und/oder Branchen, deren Regularien vorschreiben, dass Daten im selben Land des jeweiligen Unternehmens gespeichert werden müssen.

Fünf Vorteile von Cloud Data Warehouses

Die Vorteile eines Cloud Data Warehouses lassen sich in fünf Kernpunkten zusammenfassen:

1. Zugang
Anstatt nur physischen Zugang zu Datenbanken in Rechenzentren zu haben, kann auf Cloud Data Warehouses von jedem beliebigen Ort aus zugegriffen werden. Mitarbeiter können bei Bedarf auch von zu Hause aus oder außerhalb der Geschäftszeiten Fehler beheben. Dieser flexible Zugriff bedeutet zudem, dass Unternehmen Fachkräfte auch ortsungebunden einstellen können, was Talentpools eröffnet, die zuvor nicht verfügbar waren.

2. Kosten
Rechenzentren sind teuer in Anschaffung und Unterhalt. Die Gebäude, in denen sie untergebracht werden, müssen entsprechend gekühlt und versichert werden, es benötigt fachkundiges Personal, und die Datenbanken selbst sind mit enormen Kosten verbunden. Mit Cloud Data Warehousing kann derselbe Service in Anspruch genommen werden, jedoch zahlen Unternehmen nur für die Rechen- und Speicherleistung, die sie benötigen und wenn sie sie benötigen. Bei elastischen Cloud-Diensten wie beispielsweise Snowflake können Rechen- und Speicherleistung auch separat und in unterschiedlichen Mengen gekauft werden. Unternehmen müssen dabei nur für das bezahlen, was sie wirklich nutzen, und können Funktionen, die sie nicht mehr benötigen, sofort schließen oder verkleinern.

3. Leistung
Anbieter von Cloud-Diensten konkurrieren darum, die Nutzung der leistungsfähigsten Hardware für einen Bruchteil der Kosten anzubieten, die für die Reproduktion einer solchen Leistung On-Premises anfallen würden. Upgrades werden automatisch durchgeführt, sodass Unternehmen immer über die neuesten Funktionen verfügen und keine Ausfallzeiten beim Upgrade auf die neueste „Version“ erleben. Einige On-Premises-Datenbanken bieten eine schnellere Performance, jedoch nicht zu den Kosten und der Verfügbarkeit des Infrastructure-as-a-Service (IaaS), die Cloud-Anbieter ermöglichen.

4. Skalierbarkeit
Die Eröffnung eines Cloud Data Warehouse ist so einfach wie die Eröffnung eines Kontos bei einem Anbieter wie Microsoft Azure, AWS Redshift, Google BigQuery oder Snowflake. Das Konto kann erweitert und verkleinert oder sogar sofort wieder geschlossen werden. Die Benutzer sind sich zudem der entsprechenden Kosten bewusst, bevor sie die Menge des gemieteten Storage ändern. Diese Skalierbarkeit hat zur Prägung des Begriffs „Elastic Cloud“ geführt.

5. Unabhängigkeit
Das Hosten von Daten in einem Cloud Data Warehouse bedeutet, dass Unternehmen den Anbieter wechseln können, wenn es zu Änderungen ihrer Geschäftsstrategie passt. Bleiben Unternehmen datenbankunabhängig, haben sie die Flexibilität, ihre Datenbank zu vergrößern, zu verkleinern oder komplett zu wechseln. Mit metadatengesteuerter Automatisierungssoftware können Unternehmen zudem ganze Dateninfrastrukturen auf Wunsch aus dem Cloud Data Warehouse extrahieren, hinein verschieben sowie verschiedenen Teams innerhalb desselben Unternehmens ermöglichen, mit der Datenbank und der hybriden Cloud-Struktur zu arbeiten, die ihren Anforderungen am besten entspricht.

Auswahl einer Cloud-Data-Warehouse-Lösung

Eine Kostenanalyse ist unerlässlich, um abzuschätzen, wie viel Geld ein Cloud Data Warehouse dem Unternehmen sparen würde. Verschiedene Cloud-Anbieter haben unterschiedliche Preisstrukturen, die berücksichtigt werden müssen. Etabliertere Anbieter wie Amazon und Microsoft mieten Knoten und Cluster, sodass ein Unternehmen einen definierten Teil des Servers nutzt. Dadurch wird die Preisgestaltung vorhersehbar und konstant, jedoch ist manchmal die Wartung des jeweiligen speziellen Knotens erforderlich.
Snowflake und Google bieten ein serverloses System an, was bedeutet, dass die Standorte und die Anzahl der Cluster nicht definiert und somit irrelevant sind. Stattdessen wird dem Kunden genau die Menge an Rechen- oder Verarbeitungsleistung in Rechnung gestellt, die er verbraucht. In größeren Unternehmen ist es jedoch oft schwierig, die Anzahl der Nutzer und die Größe eines Prozesses vorherzusagen, bevor er stattfindet. Es ist möglich, dass die Anfragen viel größer sind und viel mehr kosten als erwartet.
Jeder Cloud-Anbieter hat seine eigene Suite von unterstützenden Tools für Funktionen wie Datenmanagement, Visualisierung und Predictive Analytics, sodass diese besonderen Bedürfnisse bei der Entscheidung für einen Anbieter berücksichtigt werden sollten.

Die Verwendung von Cloud-basierten Data-Warehouse-Plattformen bedeutet, dass Unternehmen noch mehr Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen sammeln und sofort und elastisch skalieren können, um praktisch unbegrenzt Benutzer und Arbeitslasten zu unterstützen. Mit der Fähigkeit, den Zustrom großer Datenmengen zu verwalten und durch Automatisierung die Investitionsrentabilität zu steigern, können Unternehmen den Zustrom großer Datenmengen bewältigen, manuelle Prozesse automatisieren und die Rentabilität der Cloud maximieren.