10 Tipps zur Optimierung der Dateninfrastruktur

Der Vorrat eines Unternehmens an Daten kann eine Goldmine sein. Wenn diese Daten richtig verwendet werden, können sie Analysen fördern, die dem Unternehmen helfen, effizienter zu arbeiten, Fehltritte zu vermeiden und Chancen zu nutzen, einschließlich generativer KI, die einen Fluss sauberer, gut organisierter Daten benötigt, um seine Arbeit zu erledigen. Um die Möglichkeiten all dieser Daten zu nutzen, muss ein Unternehmen jedoch die richtigen Strategien einführen und seine Dateninfrastruktur optimieren.

Was ist Dateninfrastruktur?

Eine Dateninfrastruktur ist das Ökosystem aus Technologie, Prozessen und Personen, die für die Daten eines Unternehmens verantwortlich sind – einschließlich der Erfassung, Speicherung, Wartung und Verteilung. Die Technologiekomponente der Infrastruktur umfasst On-Premises-Hardware, wie Server und Speichergeräte, und Software, einschließlich OLTP-Datenbanken und Data Warehouses sowie Netzwerktechnologien. Es umfasst in der Regel auch verschiedene Cloud-Services. Zu den beteiligten Personen gehören Anwendungsentwickler, Datenbankadministratoren, Datenanalysten und Data Scientists.

Ein wichtiges Ziel einer Dateninfrastruktur ist es, ein sicheres Speicher-Repository sowie die Rechenressourcen für die Datenverarbeitung und -analyse bereitzustellen. Ebenso wichtig sind die Regeln und Richtlinien, die bestimmen, wie Daten verwendet werden – und wer Zugriff darauf hat. Letztendlich ist es das Ziel, den größten Nutzen aus den Daten eines Unternehmens mit effizienter Verwaltung und Analyse für datengesteuerte Entscheidungsfindung zu ziehen.

Wichtige Erkenntnisse

• Eine Dateninfrastruktur ist die Sammlung von Technologien und Richtlinien, die ein Unternehmen verwendet, um eine ordnungsgemäße und effiziente Nutzung seiner Daten sicherzustellen.
• Die Technologiekomponenten einer Dateninfrastruktur umfassen On-Premises-Hardware, wie Server und Netzwerke; Software, einschließlich Betriebssysteme, Datenbanken und Tools für die Datenanalyse; und verschiedene Cloud-Services.
• Die Hauptziele jeder Dateninfrastrukturstrategie sind Sicherheit, Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Eine Möglichkeit, eine Dateninfrastruktur zu vereinfachen und zu aktualisieren, besteht darin, mehr Workloads in moderne Cloud-Services auszulagern.

Erklärung zur Dateninfrastruktur

Die Dateninfrastruktur besteht aus der physischen Infrastruktur eines Unternehmens, einschließlich Hardwarekomponenten wie Server und Speichergeräte sowie der Software zum Speichern, Abrufen, Teilen und Analysieren von Daten. Zu den Schlüsselkomponenten gehören Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses, mit denen Unternehmen verschiedene Datentypen speichern und analysieren, z. B. Diagramme, räumliche Daten, Text, Bilder, JSON und Vektordaten.

Überlagert auf diesen Technologien sind Sicherheitsmaßnahmen, die sensible Daten vor unbefugtem Zugriff schützen. Darüber hinaus sind es die Tools und Technologien, die Entscheidungsfindung basierend auf der Datenanalyse unterstützen, einschließlich Dashboards und generativen KI-Copiloten.

Was macht Data Infrastructure?

Eine funktionale Dateninfrastruktur ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung, -analyse und -entscheidung und trägt gleichzeitig dazu bei, die Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Unternehmen mit effektiven Dateninfrastrukturen können einen Mehrwert erzielen, indem sie eine oft komplexe Mischung von Datentypen in leicht verständliche und verwertbare Erkenntnisse umwandeln.

Diese Erkenntnisse können aus interaktiven Dashboards fließen, mit denen Benutzer Informationen untersuchen und analysieren können, idealerweise in Echtzeit, um Trends, Muster und Beziehungen zu identifizieren, die aus den Rohdaten möglicherweise nicht ersichtlich sind. Dashboards können Diagramme, Diagramme, Heatmaps und Infografiken enthalten, die den Vergleich der möglichen Ergebnisse verschiedener Entscheidungen erleichtern.

Eine effektive Dateninfrastruktur wird auch darauf abzielen, den Datenzugriff zu demokratisieren, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen. Wenn Stakeholder auf verschiedenen Ebenen zusammenarbeiten und zur strategischen Entscheidungsfindung beitragen können, profitiert das Unternehmen davon. Darüber hinaus kann eine Dateninfrastruktur generative KI-Initiativen unterstützen, einschließlich intelligenter Automatisierungen, die Geschäftsabläufe effizienter machen können.

Warum ist die Dateninfrastruktur wichtig?

Die effektive Nutzung von Daten ist seit Jahren ein wesentlicher Bestandteil der geschäftlichen Entscheidungsfindung. Wenn ein Unternehmen seine Betriebsdaten einfach analysieren kann, kann es klarer erkennen, was funktioniert und was nicht, Entscheidungen im Bruchteil einer Sekunde mit Genauigkeit treffen oder einen längeren Überblick behalten und Trends erkennen, die ausgenutzt oder vermieden werden müssen. Mit den neuen Möglichkeiten der generativen KI ist die Dateninfrastruktur heute wichtiger denn je. KI wird auf Daten ausgeführt, und nur mit der richtigen Dateninfrastruktur – die jetzt Technologien wie retrieval-augmented generation (RAG) und Vektorspeicher umfassen sollte – können die neuesten generativen KI-Modelle ihr volles Potenzial entfalten.

10 Tipps zur Optimierung der Dateninfrastruktur

Bei der Optimierung einer Dateninfrastruktur sind viele Aspekte zu berücksichtigen. Hier sind 10 Ideen, die Ihnen helfen, alle Ihre Basen abzudecken.

1. Data Governance implementieren

Neben Hardware- und Softwareinvestitionen ist Data Governance ein wesentlicher Bestandteil für die Erschließung der Leistungsfähigkeit von Daten. Data Governance ist der Rahmen für die effektive Verwaltung und Nutzung von Daten, um deren Genauigkeit, Konsistenz, Verfügbarkeit und Sicherheit zu gewährleisten und datenbezogene Praktiken an den Zielen und Zielen des Unternehmens auszurichten.

Ein Data-Governance-Plan sollte klare Rollen und Verantwortlichkeiten für Personen definieren, die am Datenmanagement beteiligt sind, um die Verantwortlichkeit sicherzustellen. Ein erster Schritt besteht darin, Rollen zu definieren und Dateneigentümer, Data Stewards und Datenbenutzer mit jeweils spezifischen Rechten und Verantwortlichkeiten zu bestimmen. Data Governance umfasst auch Regeln und Richtlinien für IT-Teams, die Zugriff auf Daten haben. Policys sollten Themen wie Datensicherheit, Datenqualität, Datenaufbewahrung und Datenfreigabe behandeln.

Schließlich erfordert eine solide Governance die Durchführung regelmäßiger Datenaudits und die Überwachung von Datenqualitätsmetriken, um Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.

2. Automatisierung und Cloud-Technologien verwenden

Die IT-Experten, die am Aufbau und der Wartung einer Dateninfrastruktur beteiligt sind, sind gut darin, Aufgaben zu automatisieren, oft indem sie Skripte schreiben, um die Schritte bei der Bereitstellung, Überwachung und Aktualisierung von Software zu automatisieren. In jüngster Zeit haben Cloud-Anbieter leistungsstarke KI- und ML-Tools eingesetzt, um Unternehmen dabei zu helfen, eine breitere Palette von Aufgaben zu automatisieren – einschließlich Bereitstellung, Laden von Daten, Abfrageausführung und Fehlerbehandlung – und eine hohe Abfrageperformance in großem Maßstab zu erreichen.

Auf der Unternehmensseite kann diese Leistungsstufe prädiktive Analysen vorantreiben, was dazu beitragen kann, die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung in Bereichen wie Finanzen, Datensicherheit, Logistik und vielen anderen zu verbessern.

3. Daten in logischen Gruppierungen organisieren

Für jede Dateninfrastruktur ist es wichtig, Daten in logischen Gruppierungen zu organisieren, um eine effiziente Verwaltung und Übertragung zu ermöglichen. Dieser Aufwand besteht aus zwei Teilen: Datenkategorisierung und Datenklassifizierung. Bei der Kategorisierung werden Daten basierend auf gemeinsamen Attributen, wie Quelle oder Vertraulichkeit, in Kategorien gruppiert. Bei der Klassifizierung werden Daten basierend auf Regeln oder Algorithmen vordefinierten Klassen zugewiesen.

Ein Produkt-F&E-Dokument könnte beispielsweise möglicherweise in mehrere Kategorien passen, wie "technische Daten" und "Marktforschung", aber es wird nur eine Klassifizierung innerhalb einer bestimmten Hierarchie sein, wie "öffentlich", "vertraulich-intern" oder "geheim".

4. Metadaten speichern, um den Ursprung der Daten zu verfolgen

Metadaten sind Informationen, die ein Datenasset beschreiben. Wenn Sie ein Bild machen, sagen die Metadaten, wo und wann das Bild aufgenommen wurde, unter vielen anderen möglichen Attributen. Ein Metadatenspeicher in einer Dateninfrastruktur organisiert und speichert Metadaten zu Datenassets, Prozessen und Schemas im System. Metadatenspeicher können sowohl die Datenerkennbarkeit als auch die Daten-Governance über hybride Umgebungen hinweg verbessern, wie Data Lakehouses. Metadatenspeicher können auch bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften helfen, indem sie Informationen über Datenherkunft, Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Auditprotokollierung bereitstellen, die alle zum Datenschutz und Schutz beitragen. Generative KI-Systeme nutzen zunehmend Metadaten, um Transparenz und Erklärbarkeit in ihre Ausgaben zu bringen.

5. Sicherheitsprotokolle zum Schutz Ihrer Infrastruktur verwenden

Die richtige Dateninfrastruktur kann dazu beitragen, die digitalen Assets Ihres Unternehmens zu schützen, was wiederum das Vertrauen von Kunden und Stakeholdern gewinnt und zur Einhaltung von Branchenvorschriften beiträgt.

In der Datensicherheit gibt es mehrere Aspekte zu berücksichtigen, einige technische, einige soziale. Verschlüsseln Sie zunächst Daten bei rest und während der Übertragung, falls sie von nicht autorisiertem Personal abgefangen oder aufgerufen werden. Schützen Sie sich dann vor diesen Bedrohungen, indem Sie Kontrollen implementieren, um einzuschränken, wer vertrauliche Daten sehen kann. Dies kann durch Benutzerauthentifizierung und rollenbasierte Zugriffskontrolle erreicht werden. Da sich Bedrohungen der Datensicherheit ständig weiterentwickeln, überwachen und aktualisieren Sie regelmäßig Schutzmaßnahmen und bleiben Sie natürlich mit den neuesten Sicherheitspatches und Softwareupdates auf dem Laufenden. Cloud-Provider patchen und aktualisieren Software häufig proaktiv, sobald Schwachstellen erkannt werden.

Eine weitere Verteidigungslinie ist die Ausbildung der Mitarbeiter. Stellen Sie sicher, dass die Mitarbeiter die Datensicherheit als Teil ihres Arbeitstages verstehen. Richten Sie Schulungen ein, um das Bewusstsein für starke Passwörter, Phishing-Betrug und Social-Engineering-Angriffe zu schärfen – und stellen Sie eine Berichtsstruktur für verdächtige Aktivitäten bereit. Letztendlich treten Datenverletzungen auf, aber Sie können ihre Auswirkungen mit Protokollen für zu ergreifende Schritte minimieren, einschließlich Eindämmung und Wiederherstellung sowie Kommunikationsverfahren, um das Vertrauen Ihrer Kunden und Stakeholder aufrechtzuerhalten.

6. Systemleistung regelmäßig überwachen

Es ist wichtig, Ihre Dateninfrastruktur zu überwachen, um potenzielle Probleme zu identifizieren, bevor sie die Produktivität beeinträchtigen. Um eine Reihe von Infrastrukturkomponenten zu überwachen, verwenden Data Engineers Software-Agents, um Performancedaten zu Betriebssystemen, CPU-Auslastung, Speichernutzung, Netzwerkverkehr und vielen anderen Komponenten zu erfassen. Wenn ein Problem erkannt wird, das Benutzer betreffen könnte, kann das Überwachungssystem helfen, das Problem zu diagnostizieren und sogar zu beheben. Durch die Echtzeitüberwachung über Data Center und Cloud-Provider hinweg kann Technologie sogar Ausfälle oder Verlangsamungen vorhersagen, sodass sie behoben werden können, bevor Benutzer sie jemals erkennen.

7. Für zukünftige Wachstumsszenarien planen

Ihr Unternehmen generiert und sammelt wahrscheinlich große Datenmengen. Es ist ratsam, das Tempo zu planen, um zu beschleunigen. Wie können Sie sicherstellen, dass Ihre Dateninfrastruktur das Wachstum bewältigen und sich an sich ändernde Anforderungen anpassen kann?

Arbeiten Sie daran, zu verstehen, wie sich Ihre aktuellen Hardware-, Software- und Cloud-Services an die steigenden Datenmengen und den rechnerischen Bedarf anpassen. Wissen Sie, wo Störungen und Engpässe wahrscheinlich auftreten werden, und beginnen Sie, um sie herum zu entwerfen. Dies setzt voraus, dass Sie über neue Technologien und deren potenzielle Auswirkungen auf Ihre Datenmanagementstrategien auf dem Laufenden bleiben. Mit dem wachsenden Einfluss der generativen KI möchten Sie beispielsweise verstehen, wie Sie von neuen Datentypen wie Vektoren und RAG profitieren können.

8. Fokus auf Skalierbarkeit und Flexibilität

Die Rechenanforderungen eines Unternehmens ändern sich über Tag, Woche, Monat und Jahr hinweg. Online-Händler müssen beispielsweise während der Feiertage eine starke Nutzung planen, und Universitäten müssen sich während dieser kurzen Ausbrüche schnell vergrößern, wenn sich möglicherweise Zehntausende von Studenten für den Unterricht anmelden. Die Verwendung einer Dateninfrastruktur mit automatisierten vertikalen und horizontalen Skalierungsfunktionen kann die Gesamt-IT-Kosten senken, insbesondere wenn Sie für Instanzen in einem cloud service bezahlen.

Neben der Auswahl des richtigen Cloud-Providers können Sie die Skalierbarkeit mit einer Architektur und Tools sicherstellen, die für Integration, Modellierung, Orchestrierung, Überwachung und Visualisierung entwickelt wurden. Technologien wie Load Balancer können Traffic auf mehrere Server verteilen. Darüber hinaus wird die richtige Datenbanklösung, entweder On-Premises oder als Database-as-a-Service-Angebot, Techniken anwenden, um die Skalierbarkeit zu maximieren, wie Indexierung, Caching und Abfrageoptimierung.

9. Geschwindigkeit und Speicherkapazität priorisieren

Schnelle Datenverarbeitung und ausreichend Speicherkapazität sind die Eckpfeiler einer effizienten Datenarchitektur. Die einfachste und oft kostengünstigste Möglichkeit, dorthin zu gelangen, besteht darin, einige Workloads in die Cloud zu verlagern. Dazu können Datenbankservices und softwaredefinierter Storage-as-a-Service gehören, wobei eine Sammlung virtueller Maschinen auf einem einzelnen Cloud-Server verwendet wird, um die Ressourcennutzung zu verbessern.

Investieren Sie für Workloads, die in Ihrem Data Center verbleiben, in moderne Hochleistungshardware, um veraltete Geräte zu ersetzen und den Durchsatz zu verbessern. Moderne Netzwerkhardware und -software sind wichtig, um Daten in Ihrem Rechenzentrum oder zwischen Ihrem Standort und Cloud-Rechenzentren zu verschieben. Vermeiden Sie beim Upgrade die Notwendigkeit, Daten für maschinelles Lernen und Analysen zwischen Datenbanken zu verschieben. Verwenden Sie einen Cloud-Datenbankservice, der die Geschwindigkeit verbessert und die Komplexität senkt.

10. Investitionen in die Schulung des Personals in neue Technologien

Es gibt viele bewegliche Teile in einer effizienten Dateninfrastruktur, einschließlich physischer Infrastruktur, die Speicherhardware, Verarbeitungshardware und Netzwerke umfasst; Informationsinfrastruktur, einschließlich Geschäftsanwendungen und Datenspeicher; und Geschäftsinfrastruktur, wie business intelligence-Systeme und Analysetools. Damit jedes dieser Elemente funktioniert und sicher ist, sind Fähigkeiten erforderlich, die auf dem neuesten Stand bleiben müssen. Moderne Datensysteme müssen beispielsweise generative KI in Betracht ziehen, die Kenntnisse in neuen Datentypen, Softwaretools, Compute-Architekturen und Organisationsstrukturen erfordern kann. Ermutigen Sie die Mitarbeiter, Schulungen von Upskilling-Unternehmen, Benutzergruppen und Tech-Veranstaltungen zu suchen, damit sie über moderne Datensysteme auf dem Laufenden bleiben, sich über Datenbanken in Full-Stack-Entwicklungsprozessen informieren, Data-Mesh-Architekturen erkunden und die Grundsätze für die Analyse von Daten und die Präsentation von Ergebnissen verstehen können.

Tech-Experten können auch auf Schulungen zugreifen, die von Cloud-Anbietern oder von der Community rund um eine bestimmte Technologie angeboten werden.

Optimierung Ihrer Dateninfrastruktur mit Oracle HeatWave

MySQL ist die weltweit beliebteste Open-Source-Datenbank, aber bisher mussten Datenanalysen in einer separaten Datenbank erfolgen. Jetzt bietet HeatWave MySQL einen vollständig verwalteten database cloud service, der Transaktionen und Echtzeitanalysen kombiniert und die Komplexität, Latenz, Kosten und Risiken der ETL-Duplizierung eliminiert. Vereinfachen Sie Ihre Dateninfrastruktur weiter, indem Sie andere integrierte HeatWave-Funktionen nutzen, mit denen Daten nicht in separate Cloud-Services verschoben werden müssen:

• Mit HeatWave Lakehouse können Sie Daten in Objektspeichern, MySQL-Datenbanken oder einer Kombination aus beiden In Rekordgeschwindigkeit abfragen.
• HeatWave GenAI bietet integrierte, automatisierte und sichere generative KI mit datenbankinternen großen Sprachmodellen (LLMs), einem automatisierten, datenbankinternen Vektorspeicher, Scale-out-Vektorverarbeitung und der Möglichkeit zu kontextbezogenen Gesprächen in natürlicher Sprache.
• HeatWave AutoML enthält alles, was Benutzer zum Erstellen, Trainieren und Erklären Von ML-Modellen in HeatWave benötigen, ohne zusätzliche Kosten.

HeatWave ist auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure verfügbar.

Häufig gestellte Fragen zur Optimierung der Dateninfrastruktur

Was passiert, wenn Ihr Dateninfrastruktursystem fehlerhaft ist?

Eine fehlerhafte Dateninfrastruktur kann zu mehreren Ergebnissen führen, keine davon ist gut. Dies kann zu langsameren Reaktionszeiten für Websites, Anwendungen, Analysetools und KI-Systeme führen, die auf effizienten, sauberen Daten basieren. Schlimmer noch, fehlerhafte Infrastruktursysteme können Schwachstellen öffnen, wodurch Daten aufgrund eines menschlichen Fehlers oder eines Systemabsturzes verlustgefährdet werden, oder Daten könnten kompromittiert werden, wenn schlechte Akteure Zugang zu der fehlerhaften Dateninfrastruktur erhalten.

Wie verwalten Sie die Dateninfrastruktur?

Sie verwalten die Dateninfrastruktur mit einer Reihe von Technologien und Richtlinien, die sicherstellen, dass die Daten sicher bleiben und an die Mitarbeiter gelangen, für die sie konzipiert sind. Zu den Schwerpunkten gehören Datenspeicherhardware, Datenbanksoftware sowie Netzwerksoftware und -geräte, die darauf ausgelegt sind, einen effizienten Datenfluss zwischen internen Systemen und cloud service-Providern sicherzustellen. Die Verwaltung der Dateninfrastruktur ist eine sehr gefragte Fähigkeit, insbesondere da generative KI immer häufiger wird, da für den Betrieb ein stetiger Fluss sauberer Daten erforderlich ist.

Woher weiß ich, in welche Technologien ich für meine Dateninfrastruktur investieren muss?

Priorisieren Sie Technologien, die Mehrwert schaffen, ohne Komplexität zu erhöhen. Sie könnten beispielsweise in eine Datenbank investieren, die Transaktionsverarbeitung und maschinelles Lernen verarbeiten kann, was Sie vor zeitaufwändigen ETL-Prozessen retten kann. Sie können auch nach einer Datenbank suchen, die nativ mit vielen verschiedenen Datentypen funktioniert, wie Text, räumlich, Diagramme, JSON und Vektoren. Dies wird Ihnen auch helfen, Ihre Dateninfrastruktur zu vereinfachen.

Wie oft sollte ich meine Dateninfrastruktur überprüfen?

Dateninfrastrukturen sind oft komplex zu montieren und zu warten. Am besten überprüfen Sie Ihre Dateninfrastruktur auf Upgrades, wenn Sie eine neue Technologie wie maschinelles Lernen oder KI einführen möchten oder wenn Sie neue Datensicherheitsmaßnahmen benötigen. Organisatorisches Wachstum oder Veränderungen, wie eine Fusion oder Akquisition, sollten ebenfalls eine Überprüfung auslösen. Stellen Sie zur fortlaufenden Wartung sicher, dass die Dateninfrastruktur Protokolle darüber sammelt, wie gut verschiedene Komponenten funktionieren, und prüfen Sie sie regelmäßig. Diese Protokolle werden Datenexperten auf Probleme aufmerksam machen, die auftreten oder sich am Horizont befinden.