Ich bin sicher, Sie haben von Data Lakes gehört und davon, wie viel einfacher es ist, alle Ihre Daten an einem zentralen Ort zu haben. Beim Lesen des hundertsten Whitepapers über moderne Datenmanagementsysteme, haben Sie sich wahrscheinlich auch schon gefragt: Warum ist das gleiche Paradigma — das Data Warehouse — immer und immer wieder wiederholt?

Auch wenn diese Plattformen alle das Gleiche zu tun scheinen, was macht den Unterschied zwischen all den verfügbaren Datenplattformen aus? Beginnend mit dem Databricks Datensee, über Hadoop, Snowflake oder Oracle, alle versprechen, bessere Möglichkeiten zur Datenverwaltung anzubieten. Ein grundlegendes Problem bleibt jedoch bei allen genannten Varianten ungelöst.

Welches Problem? Datensilos.

‍Datensilos bestehen weiterhin in modernen Dateninfrastrukturen und erschweren Datenverwaltung und einschränkende Flexibilität. Sie haben sich wahrscheinlich gefragt, warum niemand das Problem effektiv gelöst hat.

Die Tatsache, dass Sie hier sind, zeigt, dass Sie sich dafür interessieren wie Sie Datensilos besser in Ihre Datenstrategie integrieren können. Lassen Sie uns gemeinsam herauszufinden wie Scalytics Connect, ein modernes Datenframework, diese Herausforderungen zukunftsorientiert löst.

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Daten, Netzwerke und Firewalls

Um die riesigen Datenmengen unterschiedlicher Herkunft zu bewältigen, haben Softwareunternehmen Plattformen zur Verwaltung von Unternehmensdaten entwickelt, die auf hybriden Dateninfrastrukturen laufen. In solchen Infrastrukturen werden Systeme vor Ort mit Cloud-Umgebungen kombiniert. Diese Systeme versprechen eine umfassende Datenpipeline, aber die eigentliche Herausforderung liegt in der Datenverwaltung und der Einhaltung von Vorschriften.

Scalytics Connect bietet eine einzigartige Lösung für das Training von KI-Systemen und die Entwicklung digitaler Zwillinge mit realen Unternehmensdaten, die in diesen Bereichen beispiellose Unterstützung bietet.-Mirko Kämpf. Mitbegründer & Chefstratege

Kurz: Scalytics bringt Sie zurück auf den Pilotensitz, indem es das Risiko von überbordenden ETL-Prozessen beseitigt, die oft mit der Zeit wachsen und in unkontrollierbaren Kopien enden.

Eine große Herausforderung ist die mangelnde Datenmobilität in verschiedenen Regionen aufgrund gesetzlicher Vorgaben. Herkömmliche ETL-Systeme unterstützen zwar die Einhaltung von Vorschriften, erfordern aber einen erheblichen Mehraufwand und können zu einer Datenbindung führen. Scalytics Connect hingegen ist eine Lösung für die Datenhoheit, die dieses Problem vermeidet, indem sie die Algorithmen zu den Daten bringt und nicht andersherum. Dieser Ansatz gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften wie der GDPR und minimiert gleichzeitig die Notwendigkeit, Daten zu verschieben.

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Bereit für KI?

Wir hören oft, dass die Datenintegration für Unternehmen, die KI-fähig werden wollen, oberste Priorität hat, aber was bedeutet das in der Praxis? Eine (gesponserte) MIT-Studie über die wichtigsten Investitionsbereiche für Führungskräfte hat ergeben, dass Datenpipelines und Data Governance entscheidend für den Erfolg von KI sind.

Aber ist das wirklich der Fall? Ist Datenmobilität wirklich die einzige Lösung für dieses Rätsel? Wir sind an dieser Stelle eindeutig anderer Meinung: Es ist nicht die Mobilität der Daten, d. h. das Verschieben und Kopieren durch die endlosen ETL- und ELT-Pipelines. Vielmehr sehen wir den Schlüssel für eine erfolgreiche Datennutzung in der Fähigkeit, beliebige Daten zuverlässig mit Algorithmen zu bearbeiten - egal ob Analyse (BI) oder KI-Training. Dies alles unter der zusätzlichen Bedingung, dass nur die relevanten Informationen im sicheren Kontext ihrer Nutzung verwendet werden, was bedeutet, dass der Data-Governance-Kontext stets gewahrt bleibt. Die Daten selbst werden also nie aus diesem sicheren Data-Governance-Kontext herausgelöst.

Bei Scalytics Connect verfolgen wir einen anderen Ansatz: Es geht nicht um das Verschieben von Daten, sondern um Datenverarbeitung in Echtzeit , bei der die Algorithmen zu den Daten gebracht werden. Diese Verlagerung macht KI-Bereitschaft ohne die Komplexität von ETL-Pipelines und Data Lakes möglich. KI-fähige Daten-Frameworks wie Scalytics Connect ermöglichen es Unternehmen, ihre eigenen KI-Modelle zu trainieren und zu verfeinern und dabei strenge Data-Governance-Protokolle einzuhalten.

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Die Firewall und die Datensouveränität

Viele, ich würde sogar sagen alle, Unternehmen sind besorgt über Daten, die über die Unternehmensfirewall hinausgehen. Datensouveränität ist entscheidend, insbesondere für diejenigen, die in regulierten Branchen arbeiten. Vorschriften wie die GDPR verbieten die Übertragung von Daten außerhalb ihres Zuständigkeitsbereichs, und für viele bedeutet dies, dass ihre Daten hinter einer Firewall in einem gesicherten Bereich bleiben müssen.

Scalytics Connect stellt sicher, dass die Daten ihre ursprüngliche Umgebung nicht verlassen, indem es Algorithmen dezentral positioniert und ausführt. Diese Lösung wahrt nicht nur die Datenhoheit, sondern bietet durch ein robustes Data-Governance-Framework auch End-to-End-Kontrolle und -Sicherheit. Mit AI-Fabric-Technologien wie Scalytics Connect können Unternehmen Datenanalysen und AI in Echtzeit nutzen und gleichzeitig die mit der Datenverschiebung verbundenen Risiken vermeiden.

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Wie Weiter?

Trotz des Versprechens von Data Lakes gibt es in modernen Dateninfrastrukturen immer noch Datensilos. Scalytics Connect bietet eine Lösung, indem es Algorithmen zu Daten bringt, Datenbewegungen vermeidet und die Datenhoheit sicherstellt. Dieser Ansatz ermöglicht KI-Readiness ohne die Komplexität von ETL-Pipelines und Data Lakes. Lesen Sie unseren zweiten Teil dieser kleinen Serie, um zu verstehen, wie und warum!

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TL: DR:

Herkömmliche Datenverwaltungsansätze stützen sich häufig auf zentralisierte Modelle wie Data Lakes und Warehouses, bei denen Daten über verschiedene Systeme hinweg verschoben und kopiert werden müssen. Diese Methoden bergen jedoch erhebliche Risiken, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Compliance und Kontrolle. Scalytics Connect geht diese Herausforderungen an, indem es einen neuen Ansatz für das Datenmanagement bietet - einen, der die Fallstricke der Datenmobilität vermeidet und sich auf die dezentrale Datenverarbeitung konzentriert.

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