Warum Softwareingenieure und Datenarchitekten das Virtual Data Lakehouse kennen sollten

Zusammenfassung

In der heutigen, sich ständig verändernden Datenumgebung müssen Datenarchitekten und Softwareingenieure mit föderierten Data Lakes vertraut sein, um den vollen Wert der Datenbestände ihres Unternehmens zu erschließen. Federated Data Lakes bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und Integrationsmöglichkeiten, um die Herausforderungen von Big Data zu meistern. Durch das Verständnis und die Nutzung von Federated Data Lakes und Virtual Data Lakehouses können Entwickler und Datenarchitekten robuste, skalierbare und zukunftssichere Datenlösungen erstellen, die den Datenzugang öffnen, die Digitalisierung innerhalb der Organisation verbessern und Innovationen vorantreiben.

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Mit einem Föderierten Data Lakehouse können Organisationen und Unternehmen den Sprung in ein viel höheres Maß an Digitalisierung schaffen. Sie können KI viel schneller als ihre Konkurrenten einführen, schnellere Marktanteile gewinnen, ihre Ziele für die digitale Transformation erreichen und in dieser Ära datenorientierter Technologien die Nase vorn haben.

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Warum Softwareingenieure und Datenarchitekten Federated Data Lakehouses kennen sollten

Seit Jahren stehen Daten im Mittelpunkt jedes Unternehmens in allen Branchen. Mit steigendem Datenvolumen und der Komplexität steigt auch die Komplexität der Verwaltung, Analyse und Wertschöpfung aus der wachsenden Datenmenge in verschiedenen Datensilos und Data-Lake-Lösungen. An dieser Stelle kommen Federated Data Lakehouses (FDLs) ins Spiel. In diesem Blogbeitrag werden wir die Gründe erörtern, warum Organisationen und Unternehmen in föderierte Datenarchitekturen und Software-Engineering investieren oder ihre technischen Mitarbeiter darin schulen sollten. Darüber hinaus werden wir untersuchen, warum Sie föderierte Datenseen und VDLs verstehen müssen und wie dieses Verständnis Ihnen helfen kann, Ihre Datenbestände zu optimieren.

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Grundlegendes zu Federated Data Lakes

Bevor wir uns mit den Warum und Wie von föderierten Data Lakes für Softwareentwickler und Datenarchitekten befassen, definieren wir zunächst, was das ist.

Ein Federated Data Lake ist ein verteiltes Datenverwaltungssystem, mit dem Daten über mehrere Datenquellen hinweg auf einheitliche, skalierbare Weise gelesen und analysiert werden können. Es unterscheidet sich von herkömmlichen Data Lakes darin, dass Daten für föderierte Data Lakes nicht wie bei herkömmlichen Data Lakes „vordefiniert“ oder „strukturiert“ sein müssen. Stattdessen können Daten in einer Vielzahl von Datenformaten in Datenbanken wie Snowflake oder Oracle, Data Lakes wie Cloudera oder Databricks und Datentypen (z. B. in relationale Datenbanken, Textdateien, Bilder usw.) gespeichert werden. In vielen Fällen müssen Daten nicht in einen bestimmten Data Lake kopiert oder verschoben werden. Stattdessen kann der Benutzer Datenoperationen direkt an der Datenquelle ausführen.

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Das Konzept von Virtuellen Data Lakehouses verstehen

Mit einem Virtual Data Lakehouse können Sie alle Ihre Datalakes und -silos zu einem großen, vernetzten Datensee verbinden. Dies wird auch als Federated Data Lakehouse bezeichnet und ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten über verschiedene Speichersysteme hinweg zu speichern und zu analysieren. Mit Blossom Sky können Sie dies tun, ohne Ihre Daten an einen zentralen Server oder Data Lake wie Spark oder Databricks senden zu müssen - ein großartiger Weg, um die Skalierbarkeit Ihrer Daten zu erhöhen, die Datenverarbeitung zu verbessern und Ihre Datenanalysefähigkeiten zu vervielfachen, ohne Abstriche bei Geschwindigkeit, Datenschutz und Sicherheit zu machen. Mit unserem Flaggschiffprodukt Blossom Sky können Unternehmen und große Organisationen Datenanalyse-, ML- oder LLM-Modelle auf einer Vielzahl von Geräten, Kanten und Data Lakes, Lagern oder Speichersystemen nutzen.

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Die Rolle der Softwareingenieure

Da sich datengetriebene Technologien ständig weiterentwickeln, stehen Softwareingenieure an vorderster Front bei der Entwicklung robuster und skalierbarer Lösungen, die große und vielfältige Datensätze effektiv verarbeiten können. Hier erfahren Sie, warum Softwareingenieure sich mit föderierten Data Lakes auskennen sollten:

1. Skalierbarkeit und Flexibilität: Föderierte Data Lakes bieten eine beispiellose Skalierbarkeit und ermöglichen es Softwareingenieuren, Lösungen zu entwickeln, die steigende Datenmengen ohne Leistungseinbußen bewältigen können. Darüber hinaus ermöglicht die Flexibilität, die föderierte Data Lakes bieten, Softwareingenieuren, mit unstrukturierten Rohdaten zu arbeiten, sodass sie mit verschiedenen Datenmodellen experimentieren und schnell iterieren können.

2. Einfache Integration: Federated Data Lakes lassen sich nahtlos in verschiedene Datenquellen und Tools integrieren, darunter externe APIs, Datenbanken und Cloud-basierte Speicherlösungen. Diese Integration bietet Softwareingenieuren einen ganzheitlichen Überblick über die Daten und ermöglicht es ihnen, umfassende Lösungen zu entwickeln, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen nutzen.

3. Fortgeschrittene Analytik und maschinelles Lernen: Föderierte Data Lakes unterstützen die Integration mit fortschrittlichen Analysetools und Frameworks für maschinelles Lernen. Auf diese Weise können Softwareingenieure wertvolle Erkenntnisse gewinnen und intelligente Anwendungen entwickeln, die datengestützte Prognosen und Empfehlungen abgeben und so Innovationen in ihren Unternehmen vorantreiben können.

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Die Rolle von Datenarchitekten

Datenarchitekten spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Implementierung effektiver Datenmanagementstrategien in Unternehmen. Deshalb sollten sich Datenarchitekten mit föderierten Data Lakes vertraut machen:

1. Datenzugänglichkeit und Verwaltung: Virtual Data Lakehouses bieten einen einheitlichen und zentralisierten Überblick über die Datenbestände eines Unternehmens und vereinfachen so den Datenzugriff und die Verwaltung. Datenarchitekten können föderierte Data Lakes nutzen, um auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen und diese zu verwalten, ohne sie physisch verschieben oder replizieren zu müssen, wodurch Konsistenz und Integrität im gesamten Unternehmen gewährleistet werden.

2. Kosteneffizienz und Skalierbarkeit: Mit Virtual Data Lakehouses können Datenarchitekten den kostspieligen Prozess der Datentransformation und Migration in ein einziges Repository vermeiden. Stattdessen können sie bestehende Datenquellen nutzen und auf skalierbare Weise Wert aus ihnen ziehen. Dieser Ansatz reduziert die Speicherkosten und macht umfangreiche Datenduplizierungen überflüssig.

3. Integration mit Advanced Analytics: Virtual Data Lakehouses lassen sich nahtlos in verschiedene fortschrittliche Analysetools integrieren, sodass Datenarchitekten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und datengestützte Entscheidungen treffen können. Durch die Kombination mehrerer Datenquellen und die Anwendung ausgeklügelter Analysen können Unternehmen neue Möglichkeiten erschließen und sich in ihren jeweiligen Märkten einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

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Softwareingenieure und Datenarchitekten: Eine symbiotische Beziehung für Federated Data Lakehouses

Die Rolle von Softwareingenieuren und Datenarchitekten ist eine der wichtigsten in jeder datengesteuerten Organisation. Obwohl sie unterschiedliche Rollen haben, ist die Beziehung zwischen den beiden entscheidend für ihren Erfolg.

Softwareingenieure erstellen Anwendungen, die mit Data Lakes arbeiten. Mit ihrer Expertise in Programmiersprachen, Datenstrukturen und Algorithmen entwickeln Softwareingenieure Software, mit der Daten extrahiert, transformiert und in einen Data Lake oder ein Data Warehouse geladen werden können. Sie arbeiten mit Datenwissenschaftlern, Analysten und anderen zusammen, um Anwendungen zu entwickeln, die Benutzern helfen, die Daten zu verstehen.

Da Data Architecture für die Konzeption und Ausführung eines Data Lakes verantwortlich ist, besteht sein primäres Ziel darin, eine virtuelle, ganzheitliche Ansicht aller Datenquellen zu erstellen, über die ein Unternehmen möglicherweise verfügt. Ein Datenarchitekt arbeitet mit den Stakeholdern zusammen, um die Geschäftsanforderungen zu identifizieren, und entwickelt dann ein Data-Lake-Konzept, das diese Anforderungen erfüllt. Ein Datenarchitekt arbeitet auch mit Softwareingenieuren zusammen, um sicherzustellen, dass die Anwendungen, die die Data Lake-Architektur nutzen, kompatibel sind.

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Zusammenarbeit und Synergie zwischen Softwareingenieuren und Datenarchitekten sind für den Erfolg bei der effektiven Nutzung von Virtual Data Lakehouses unerlässlich. Durch die Zusammenarbeit können Unternehmen neue Möglichkeiten erschließen und sich in ihren jeweiligen Märkten einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

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Softwaretechnik und Datenarchitektur stehen in einer symbiotischen Beziehung. Ein Softwareingenieur benötigt den Datenarchitekten, der ihm einen gut durchdachten Data Lake zur Verfügung stellt, auf dem Anwendungen erstellt werden können. Der Datenarchitekt benötigt den Softwareingenieur, um seine Designs auszuführen und Anwendungen zu entwickeln, die den Benutzern helfen, die Daten zu verstehen. Zum ersten Mal ermöglichen virtuelle Data Lakehouses Softwareingenieuren, mit Datenarchitekten zusammenzuarbeiten, um funktionsübergreifende Lösungen mithilfe von föderierten Data Lakes zu entwickeln, die das Potenzial von Data Lakes nutzen.

Hier sind einige Beispiele aus der Praxis, wie Datenarchitekten und Softwareingenieure zusammenarbeiten können, um das Beste aus Virtual Data Lakehouses herauszuholen:

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• Softwareingenieure entwickeln Anwendungen, die Daten aus verschiedenen Quellen automatisch in einen Data Lake einspeisen können. Dies spart Datenanalysten und Wissenschaftlern Zeit und Mühe und hält den Data Lake auf dem neuesten Stand.
• Mithilfe von Datenarchitekten und Softwareingenieuren können Datenpipelines erstellt werden, um Daten aus dem Data Lake in andere Systeme (z. B. Data Warehouses oder BI-Tools) zu verschieben. Dies hilft Unternehmen nicht nur dabei, die Informationen in ihrem Data Lake effizienter zu nutzen, sondern trägt auch dazu bei, dass die Daten sicher und konform sind.
• Mithilfe von Softwareentwicklern und Datenarchitekten können Unternehmen und Organisationen Anwendungen entwickeln, die Benutzern helfen, die Daten in ihrem Data Lake zu verstehen. Solche Anwendungen können maschinelles Lernen (ML), KI und andere Tools nutzen, um Trends und Muster in Ihren Daten zu erkennen und diese Informationen benutzerfreundlich darzustellen.

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Fazit

Softwareingenieure und Datenarchitekten sollten mit Federated Data Lakehouses (FDLs) vertraut sein, um ihre Datenbestände zu optimieren. FDLs sind verteilte Datenverwaltungssysteme, die Daten aus mehreren Datenquellen auf eine einzige, einheitliche und skalierbare Weise speichern und analysieren. Softwareingenieure profitieren von der Skalierbarkeit, Flexibilität, einfachen Integration sowie den fortschrittlichen Analyse- und maschinellen Lernfunktionen von Federated Data Lakes. Datenarchitekten spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Implementierung effektiver Datenmanagementstrategien und sorgen für Datenzugänglichkeit, Verwaltung, Kosteneffizienz und Integration mit fortschrittlichen Analysetools.