Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement ist der Prozess der Erfassung, Speicherung, Sicherung und Nutzung der Daten eines Unternehmens. Unternehmen nutzen ihre Daten zum Support von Betriebsprozessen wie der Transaktionsverarbeitung und Kundeninteraktionen. Außerdem müssen sie ihre Daten für Business Intelligence, Analytik, KI und Echtzeit-Entscheidungsfindungen integrieren. Das Datenmanagement umfasst alle Richtlinien, Tools und Verfahren, die die Nutzbarkeit von Daten im Rahmen der Gesetze und Vorschriften verbessern.

Daten sind eine wertvolle Ressource für moderne Unternehmen. Da sie auf große Volumina und verschiedene Datentypen zugreifen können, investieren Unternehmen erheblich in die Infrastruktur für den Datenspeicher und die -verwaltung. Unternehmen nutzen Datenmanagementsysteme, um operative Geschäftsprozesse zu automatisieren und Daten zu analysieren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Hier sind einige weitere spezifische Vorteile des Datenmanagements.

Betriebliche Effizienz

Datenmanagementsysteme helfen Unternehmen, große Volumina an Transaktionen und Betriebsdaten effizient zu verarbeiten. Sie stellen sicher, dass Transaktionen genau und konsistent erfasst werden, wodurch Fehler in Finanzunterlagen, Bestandsaktualisierungen, Kundenkonten und anderen betrieblichen Workflows minimiert werden. Über die Transaktionsverarbeitung hinaus können diese Systeme routinemäßige Geschäftsabläufe automatisieren und eine zuverlässige Datenerfassung gewährleisten, wodurch die für Echtzeitaktivitäten erforderliche Konsistenz geboten wird. Durch diese Effizienzvorteile unterstützen Datenmanagementsysteme Unternehmen dabei, nahtlose Kundenerlebnisse zu bieten, Vertrauen aufzubauen und die täglichen Prozesse effizient und skalierbar zu halten.

Steigerung von Umsatz und Gewinn

Die Datenanalyse liefert tiefere Einblicke in alle Aspekte eines Unternehmens. Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um die Geschäftsabläufe zu optimieren, Erkenntnisse zu gewinnen, die fundiertere Entscheidungen zur Umsatzsteigerung und Kostensenkung ermöglichen. Die Datenanalyse kann auch die zukünftigen Auswirkungen von Entscheidungen vorhersagen und so die Entscheidungsfindung und Geschäftsplanung verbessern. Daher erzielen Unternehmen durch die Verbesserung ihrer Datenmanagementtechniken ein erhebliches Umsatzwachstum und höhere Gewinne.

Reduzierung von Dateninkonsistenzen

Dateninkonsistenzen bei der Transaktionsverarbeitung können zu Fehlern wie doppelten Datensätzen, falschen Kontoständen und nicht übereinstimmenden Beständen führen, die den Betrieb stören, das Vertrauen der Kunden untergraben und die Kosten für die Behebung von Fehlern erhöhen. Inkonsistenzen in der Datenanalytik können durch Datensilos entstehen.

Ein Datensilo ist eine Sammlung von Rohdaten innerhalb eines Unternehmens, auf die nur eine Abteilung oder Gruppe zugreifen kann. Datensilos führen zu Inkonsistenzen, die die Zuverlässigkeit der Ergebnisse der Datenanalytik beeinträchtigen. Datenmanagement-Lösungen integrieren Daten und schaffen eine zentralisierte Datenansicht für eine bessere Entscheidungsfindung und eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen.

Erfüllen Sie gesetzliche Vorschriften

Gesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der California Consumer Privacy Act (CCPA) dienen dem Schutz von Kundendaten. Diese Datenschutzgesetze enthalten Vorschriften, die Folgendes erfordern:

• Einwilligung zur Erfassung von Daten
• Strenge Kontrollen hinsichtlich des Speicherorts und der Verwendung von Daten
• Sicherer Datenspeicher und Löschung auf Anforderung

Daher benötigen Unternehmen ein Datenmanagementsystem, das genau und vertraulich ist, um Daten zu schützen und gleichzeitig die Datengenauigkeit zu gewährleisten.

Datenarchitektur und Datenmodellierung sind die Grundlage für eine erfolgreiche Datenverwaltungsstrategie.

Datenarchitektur

Datenarchitektur ist das übergeordnete Framework, das die Datenerfassung, -verwaltung und -nutzung eines Unternehmens beschreibt und regelt. Der Datenmanagementplan umfasst technische Details wie operative Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouses und Server, die für die Umsetzung der Datenmanagementstrategie am besten geeignet sind.

Datenmodellierung

Datenmodellierung ist der Prozess der Erstellung konzeptioneller und logischer Datenmodelle, die die Workflows und Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen visualisieren. Die Datenmodellierung beginnt in der Regel damit, dass die Daten konzeptionell dargestellt und anschließend im Kontext der ausgewählten Technologien erneut dargestellt werden. Datenfachleute erstellen während der Stufe des Datenentwurfs verschiedene Arten von Datenmodellen.

Die Praxis des Datenmanagements umfasst neben der Datenverwaltung zur Kontrolle des Datenzugriffs auch die Erfassung und Distribution hochwertiger Daten.

Daten-Governance umfasst die Richtlinien und Verfahren, die eine Organisation zur Verwaltung der Datensicherheit, -integrität und verantwortungsvollen Nutzung implementiert. Sie definiert die Datenmanagementstrategie und legt fest, wer auf welche Daten zugreifen darf. Daten-Governance-Richtlinien legen auch Rechenschaftspflicht für die Art und Weise fest, wie Teams und Einzelpersonen auf Daten zugreifen und Zu den Funktionen der Daten-Governance gehören in der Regel:

Datenprofilierung

Datenprofilierung ist der diagnostische Prozess der Analyse von Daten, um deren Struktur, Qualität und Eigenschaften zu bestimmen. Dies ist der erste Schritt zum Verständnis eines bestehenden Datensatzes, um zu entscheiden, ob er vor der Verwendung überarbeitet werden muss.

Datenherkunft

Die Datenherkunft verfolgt den Datenfluss innerhalb eines Unternehmens. Anhand der mit einem Zeitstempel versehenen Datenherkunft lässt sich feststellen, woher eine bestimmte Datenmenge stammt, wie sie verwendet wurde und wann und wie sie transformiert wurde. Dieser Datenverwaltungsprozess ist besonders wichtig für Auditprozesse.

Datenkatalog

Datenkataloge sind eine Sammlung der Datenbestände eines Unternehmens und der zugehörigen Metadaten. Durch die Speicherung aller datenbezogenen Informationen in einem zentralen Katalog wird dieser zum wichtigsten Datenregister innerhalb des Unternehmens. Benutzer können davon ausgehen, dass der Datenkatalog die aktuellsten Informationen zu allen Datenbeständen enthält.

Datensicherheit und Zugriffskontrolle

Daten-Governance trägt dazu bei, unbefugtes Zugreifen auf Daten zu verhindern und Daten vor Beschädigung zu schützen. Datensicherheit und Zugriffskontrolle decken alle Aspekte des Datenschutzes ab, darunter die folgenden:

• Verhindern von versehentlichem Verschieben oder Löschen von Daten
• Sicherung des Netzwerkzugriffs zur Reduzierung des Risikos von Netzwerkangriffen
• Überprüfung, ob die physischen Rechenzentren, in denen Daten gespeichert werden, den Sicherheitsanforderungen entsprechen
• Sicherheit der Daten gewährleisten, auch wenn Mitarbeiter von privaten Geräten aus auf Daten zugreifen
• Benutzer-Authentifizierung, Autorisierung sowie Festlegung und Durchsetzung von Berechtigungen zum Zugreifen auf Daten
• Sicherstellen, dass die gespeicherten Daten den Gesetzen des Landes entsprechen, in dem sie gespeichert sind
• Hinzufügen zusätzlicher Kontrollstufen für sensible Daten

Datenkonformität

Richtlinien zur Datenkonformität verringern das Risiko von Bußgeldern oder Maßnahmen durch Aufsichtsbehörden. Die Einhaltung von Compliance-Gesetzen wie der DSGVO und dem CCPA ist für den Betrieb unerlässlich.

Compliance-Aktivitäten konzentrieren sich auf Datenmodellierung, Softwarekontrollen und Mitarbeiterschulungen, damit die Gesetze auf allen Ebenen eingehalten werden. Beispielsweise arbeitet ein Unternehmen mit einem externen Entwicklungsteam zusammen, um seine Datensysteme zu verbessern. Daten-Governance-Manager überprüfen, ob alle personenbezogenen Daten entfernt wurden, bevor sie an das externe Team zur Verwendung für Testzwecke weitergegeben werden.

Datenlebenszyklusmanagement

Datenlebenszyklusmanagement bezieht sich auf den Prozess der Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus. 

Beispiel:

• Daten müssen bei der Erfassung und in regelmäßigen Abständen überprüft werden.
• Daten müssen für bestimmte Zeiträume zu Prüfungszwecken aufbewahrt werden.
• Daten müssen gelöscht werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden.

Datenqualitätsmanagement

Benutzer von Daten erwarten, dass die Daten für jeden Anwendungsfall ausreichend zuverlässig und konsistent sind.

Datenqualitätsmanager messen und verbessern die Datenqualität eines Unternehmens. Sie überprüfen sowohl bestehende als auch neue Daten und stellen sicher, dass sie den Standards entsprechen. Sie können auch Datenverwaltungsprozesse einrichten, die verhindern, dass Daten mit geringer Qualität in das System gelangen. Datenqualitätsstandards messen in der Regel Folgendes:

• Fehlen wichtige Informationen oder sind die Daten vollständig? (Beispiel: Der Kunde lässt wichtige Kontaktinformationen weg.)
• Erfüllen die Daten grundlegende Datenprüfungsregeln? (Beispiel: Eine Telefonnummer sollte eine bestimmte Anzahl von Ziffern haben.)
• Wie häufig kommen dieselben Daten im System vor? (Beispiel: doppelte Dateneinträge desselben Kunden)
• Sind die Daten korrekt? (Beispiel: Der Kunde gibt eine falsche E-Mail-Adresse ein)
• Ist die Datenqualität im gesamten System konsistent? (Beispiel: Das Geburtsdatum ist in einem Datensatz im Format TT/MM/JJJJ, in einem anderen Datensatz jedoch im Format MM/TT/JJJJ angegeben)

Daten-Distribution

Endpunkte für die Daten-Distribution

In den meisten Unternehmen müssen Daten an die verschiedenen Endpunkte verteilt werden (oder in deren Nähe), an denen sie benötigt werden. Dazu gehören Betriebssysteme, Data Lakes und Data Warehouses. Die Daten-Distribution ist aufgrund von Netzwerklatenzen erforderlich. Wenn Daten für den operativen Gebrauch benötigt werden, reicht die Netzwerklatenz möglicherweise nicht aus, um sie zeitnah bereitzustellen. Die Speicherung einer Kopie der Daten in einer lokalen Datenbank löst das Problem der Netzwerklatenz.

Die Datenverteilung ist auch für die Datenkonsolidierung erforderlich. Data Warehouses und Data Lakes beziehen Daten aus verschiedenen Quellen, um eine konsolidierte Ansicht der Informationen zu präsentieren. Data Warehouses werden für Analytik und Entscheidungsfindungen verwendet, während Data Lakes als konsolidierter Hub dienen, aus dem Daten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen extrahiert werden können, wobei zunehmend auch Analytik direkt auf den darin gespeicherten Daten unterstützt wird.

Datenreplikationsmechanismen und Auswirkungen auf die Konsistenz

Datenverteilungsmechanismen haben potenzielle Auswirkungen auf die Datenkonsistenz, was bei der Datenverwaltung eine wichtige Rolle spielt.

Eine starke Konsistenz resultiert aus der synchronen Replikation von Daten. Bei diesem Ansatz können alle Anwendungen und Benutzer den geänderten Wert der Daten sehen, wenn ein Datenwert geändert wird. Wenn der neue Wert der Daten noch nicht repliziert wurde, wird es den Anwendungen und Benutzern nicht erlaubt sein, auf die Daten zuzugreifen, bis alle Kopien aktualisiert sind. Bei der synchronen Replikation hat Konsistenz Vorrang vor Leistung und beim Zugriff auf Daten. Synchrone Replikation wird häufig für Finanzdaten verwendet.

Letztendliche Konsistenz resultiert aus der asynchronen Replikation von Daten. Wenn Daten geändert werden, werden die Kopien schließlich aktualisiert (normalerweise innerhalb von Sekunden), der Zugriff auf veraltete Kopien wird jedoch nicht blockiert. Für viele Anwendungsfälle ist dies kein Problem. Beispielsweise erfordern Social-Media-Posts, Likes und Kommentare keine strikte Konsistenz. Ein weiteres Beispiel: Wenn ein Kunde seine Telefonnummer in einer Anwendung ändert, kann diese Änderung asynchron weitergegeben werden.

Streaming mit Batch-Updates vergleichen

Datenströme leiten Datenänderungen kaskadierend weiter, sobald sie auftreten. Dies ist der bevorzugte Ansatz, wenn auf Daten in nahezu Echtzeit zugegriffen werden muss. Die Daten werden extrahiert, transformiert und an ihren Bestimmungsort geliefert, sobald sie geändert werden.

Batch-Aktualisierungen sind besser geeignet, wenn Daten vor der Auslieferung stapelweise verarbeitet werden müssen. Das Zusammenfassen oder Durchführen einer statistischen Analyse der Daten und die Bereitstellung nur des Ergebnisses ist ein Beispiel dafür. Batch-Aktualisierungen können auch die zeitpunktbezogene interne Konsistenz von Daten gewährleisten, wenn alle Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt extrahiert werden. Batch-Aktualisierungen durch einen ETL- oder ELT-Prozess (Extract, Transform, Load (ETL)) werden in der Regel für Data Lakes, Data Warehousing und Analytik verwendet.

Stammdatenverwaltung

Stammdatenverwaltung ist der Prozess der Verwaltung der Konsistenz und Synchronisierung wichtiger Geschäftsdaten. Beispiele für Stammdaten sind Kundendaten, Partnerdaten und Produktdaten. Diese grundlegenden Daten sind in der Regel dauerhaft und ändern sich nicht häufig. Beispiele für die Verwendung dieser Daten sind Customer Relationship Management (CRM)- und Enterprise Resource Planning (ERP)-Software.

Stammdatenmanagement ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass diese Daten systemübergreifend korrekt sind, einschließlich der Synchronisierung und Datenintegration bei Aktualisierungen.

Big Data bezeichnet das große Volume an Daten, das ein Unternehmen in kurzer Zeit mit hoher Geschwindigkeit sammelt. Beispiele für Big Data sind Video-Newsfeeds in sozialen Medien und Datenströme von intelligenten Sensoren. Der Umfang, die Vielfalt und die Komplexität der Vorgänge stellen das Big-Data-Management vor Herausforderungen. Instance: Ein Big-Data-System speichert beispielsweise folgende Daten:

• Strukturierte Daten, die sich gut in Tabellenform darstellen lassen
• Unstrukturierte Daten wie Dokumente, Bilder und Videos
• Halbstrukturierte Daten, die die beiden vorgenannten Typen kombinieren

Big Data-Managementtools müssen die Daten verarbeiten und für Analysen vorbereiten. Die für Big Data erforderlichen Tools und Techniken erfüllen in der Regel die folgenden Funktionen: Datenintegration, Datenspeicher und Datenanalyse.

Cloud-Datenmanagement (CDM) ist die Verwaltung von Unternehmensdaten in der Cloud, wenn Daten im Ruhezustand, während der Verarbeitung oder während der Übertragung sind. Viele der gleichen Praktiken des traditionellen Datenmanagements gelten auch für die Verwaltung von Daten in der Cloud.

Da sich Cloud-Umgebungen von herkömmlichen On-Premises-Umgebungen unterscheiden, ist auch die Art und Weise, wie Daten behandelt werden, etwas anders. Cloud-Speicher, Cloud-Computing und Cloud-Netzwerke arbeiten zusammen mit modernen Cloud-Datenmanagement-Diensten, um die Erwartungen an das Datenmanagement zu erfüllen.

Cloud-Speicher

Cloud-Dienstanbieter bieten Datenspeicher über mehrere Produkte und Dienste hinweg an, darunter operative Datenbanken, Data Lakes und Cloud-Data-Warehouses. Diese Datenspeicherlösungen sind cloudnativ, werden auf Cloud-Instanzen ausgeführt und bieten virtualisierte Speicherkonfigurationen für jeden Anwendungsfall. Cloud-Speicher-Instances müssen so konfiguriert werden, dass sie den Datenstandards entsprechen.

Cloud Computing

Cloud Computing-Instances sind für die Verarbeitung gespeicherter Cloud-Daten ausgelegt. Diese Computing-Instances bieten auch viele verschiedene Konfigurationen für jeweils leicht unterschiedliche Arten von Workloads, wie Transaktionsverarbeitung, Prozessautomatisierung, Business Intelligence, Analytik, Machine Learning und KI. Cloud-Computing-Instances müssen für interne Regeln zum Cloud-Datenmanagement konfiguriert werden.

Cloud-Netzwerke

Cloud-Netzwerklösungen wie Virtual Private Clouds (VPCs) und Virtual Private Networks (VPNs) bieten softwarebasierte Netzwerke. Cloud-Netzwerke sorgen für Isolation, indem sie Ressourcen segmentieren und sicherstellen, dass Workloads sicher voneinander getrennt und besser vor unbefugtem Zugriff geschützt sind. Daten während der Übertragung über diese Netzwerke müssen mit einer Kombination aus Produktkontrollen und Netzwerksicherheitsprodukten verwaltet werden.

Cloud-Datenmanagement-Tools

Jeder Cloud-Anbieter bietet unterschiedliche Lösungen für das Cloud-Datenmanagement in Ihrer Umgebung an. Diese Datenmanagementfunktionen können Folgendes umfassen:

• Datenvereinheitlichungsdienste wie Data Lakes und Data Warehouses
• Datensicherheitsdienste wie Compliance-Management
• Datengüte-Services zur Überprüfung gültiger und hochwertiger Daten
• Dateninventarisierungslösungen zur Identifizierung sensibler Daten mithilfe von KI und Machine Learning

Jede Cloud-Datenmanagementlösung ist so konzipiert, dass sie die grundlegenden Datenspeicher-, Verarbeitungs- und Übertragungsdienste ergänzt, die in der Cloud angeboten werden.

Das Modell der geteilten Verantwortung

Sicherheit und Compliance sind geteilte Verantwortlichkeiten zwischen dem Cloud-Dienstanbieter und dem Kunden. AWS ruft dies als AWS-Modell der geteilten Verantwortung auf. 

Dieses gemeinsame Modell kann dazu beitragen, die operative Belastung des Kunden zu verringern, da der Cloud-Anbieter die Komponenten vom Host-Betriebssystem und der Virtualisierungsschicht bis hin zur physischen Sicherheit der Einrichtungen, in denen der Service betrieben wird, betreibt, verwaltet und kontrolliert. Anbieter von Cloud-Datenmanagement und Kunden müssen ihre Verpflichtungen hinsichtlich Datenmanagement und Sicherheit im Rahmen dieses Modells verstehen.

Beispielsweise müssen Cloud-Anbieter Maßnahmen ergreifen, um die zugrunde liegende Infrastruktur zu sichern, die den Cloud-Instances der Kunden Support bietet. Cloud-Anbieter stellen sicher, dass die Hardware gepatcht ist und wie erwartet funktioniert. Kunden müssen dann sicherstellen, dass das auf der Instance ausgeführte Betriebssystem auf dem neuesten Stand ist.

Kunden müssen sicherstellen, dass sie über ausreichende Instanzreplikationen über Zonen hinweg und Datenbackups verfügen. Dies trägt zur Datenkonsistenz bei und macht die Daten im Falle eines Ereignisses, das eine Notfallwiederherstellung erfordert, wiederherstellbar.

Im Folgenden sind häufige Herausforderungen im Datenmanagement aufgeführt.

Umfang und Leistung

Unternehmen benötigen Datenmanagement-Software, die effizient skaliert. Sie müssen die Datenmanagement-Infrastruktur kontinuierlich überwachen und neu konfigurieren, um angesichts des exponentiellen Datenwachstums optimale Reaktionszeiten aufrechtzuerhalten. Alternativ müssen sie Serverless-Datenmanagement-Software einsetzen, die die Kapazität automatisch an Veränderungen des Datenvolumens und der Workload anpasst.

Sich ändernde Anforderungen

Compliance-Vorschriften sind komplex und ändern sich im Laufe der Zeit. In ähnlicher Weise ändern sich auch die Kundenanforderungen und Geschäftsanforderungen schnell. Obwohl Unternehmen eine größere Auswahl an Datenmanagement-Plattformen haben, müssen sie ihre Infrastrukturentscheidungen kontinuierlich überprüfen, um maximale IT-Agilität, Rechtskonformität und geringere Kosten zu gewährleisten.

Mitarbeiterschulung

Die Einführung eines Datenmanagementprozesses in einem Unternehmen kann eine Herausforderung darstellen. Das schiere Volume an Daten kann überwältigend sein, und es können auch abteilungsübergreifende Silos bestehen. Die Planung einer neuen Datenmanagementstrategie und die Akzeptanz neuer Systeme und Prozesse durch die Mitarbeiter erfordern Zeit und Mühe.

Best Practices für das Datenmanagement bilden die Grundlage für eine erfolgreiche Datenstrategie. Im Folgenden finden Sie allgemeine Grundsätze für das Datenmanagement, die Ihnen beim Aufbau einer soliden Datenbasis helfen.

Teamzusammenarbeit

Geschäftsbenutzer und technische Teams müssen zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Datenanforderungen eines Unternehmens erfüllt werden.

Automatisierung

Eine erfolgreiche Datenmanagementstrategie umfasst die Automatisierung der meisten Datenverarbeitungs- und -aufbereitungsaufgaben. Die manuelle Durchführung von Datentransformationsaufgaben ist mühsam und führt zudem zu Fehlern im System. Selbst eine begrenzte Anzahl manueller Aufgaben, wie die Ausführung wöchentlicher Batch-Aufträge, kann zu Systemengpässen führen. Datenmanagement-Software kann eine schnellere und effizientere Skalierung unterstützen.

Cloud Computing

Unternehmen benötigen moderne Datenmanagement-Lösungen, die ihnen ein breites Spektrum an Funktionen bieten. Eine Cloud-Lösung kann alle Aspekte des Datenmanagements in großem Maßstab verwalten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Beispielsweise bietet AWS eine breite Palette von Funktionen wie Datenbanken, Data Lakes, Analysen, Datenzugänglichkeit, Datenverwaltung und Sicherheit aus einem einzigen Konto heraus.

AWS ist eine globale Datenmanagement-Plattform, mit der Sie eine moderne Cloud-Datenmanagementstrategie entwickeln können. AWS-Datenbanken bieten eine leistungsstarke, sichere und zuverlässige Grundlage für generative KI-Lösungen und datengesteuerte Anwendungen, die einen Mehrwert für Ihr Unternehmen und Ihre Kunden schaffen. Die leistungsstarken Datenbanken von AWS unterstützen jede Art von Workload oder Anwendungsfall, darunter relationale Datenbanken mit einer 3- bis 5-mal höheren Durchsatzrate als Alternativen, speziell entwickelte Datenbanken mit einer Latenz im Mikrosekundenbereich und integrierte Vektordatenbankfunktionen mit der schnellsten Durchsatzrate bei höchsten Wiederauffindungsraten.

AWS bietet Serverless-Optionen, die die Verwaltung der Kapazität überflüssig machen, da sie sich sofort nach Bedarf skalieren lassen. AWS-Datenbanken bieten unübertroffene Sicherheit durch Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, Netzwerkisolierung, Authentifizierung, Behebung von Anomalien und strikte Einhaltung von Compliance-Standards. Sie sind äußerst zuverlässig, da die Daten automatisch über mehrere Availability Zones innerhalb einer AWS-Region repliziert werden. Mit mehr als 15 Datenbank-Engines, die für das Datenmodell der Anwendung optimiert sind, entlasten die vollständig verwalteten Datenbanken von AWS Sie von den undifferenzierten, aufwändigen Datenbankverwaltungsaufgaben.

AWS bietet einen umfassenden Satz von Funktionen für jeden Analytik-Workload. Von der Datenverarbeitung und SQL-Analyse bis hin zu Streaming, Suche und Business Intelligence bietet AWS eine unübertroffene Preis-Leistungs-Verhältnis und Skalierbarkeit mit integrierter Governance. Wählen Sie speziell für bestimmte Workloads optimierte Dienste oder optimieren und verwalten Sie Ihre Daten- und KI-Workflows mit Amazon SageMaker. Ganz gleich, ob Sie Ihre Datenreise gerade beginnen oder eine integrierte Lösung suchen, AWS bietet Ihnen die richtigen Analytik-Funktionen, mit denen Sie Ihr Unternehmen mit Daten neu erfinden können.

Hier sind einige der Services, die Ihnen beim Aufbau Ihrer modernen Cloud-Dateninfrastruktur helfen können.

Amazon DataZone ist ein Datenmanagement-Service, mit dem Kunden Daten, die in AWS, On-Premises und in Quellen von Drittanbietern gespeichert sind, schneller und einfacher katalogisieren, finden, freigeben und verwalten können.

AWS Glue ist ein Serverless Service, der die Datenintegration einfacher, schneller und kostengünstiger macht. Sie können mehr als 100 verschiedene Datenquellen finden und mit ihnen verbinden, Ihre Daten in einem zentralen Datenkatalog verwalten und Datenpipelines visuell erstellen, ausführen und überwachen, um Daten in Ihre Data Lakes, Data Warehouses und Lakehouses zu laden.

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ist ein Service für Objektspeicher, der branchenführende Skalierbarkeit, Datenverfügbarkeit, Sicherheit und Leistung bietet. Millionen von Kunden aller Größen und Branchen speichern, verwalten, analysieren und schützen beliebige Datenmengen für praktisch jeden Anwendungsfall, wie z. B. Data Lakes, cloudnative Anwendungen und mobile Apps.

Mit AWS Lake Formation können Sie Daten für Analysen und Machine Learning zentral verwalten, sichern und freigeben. AWS Lake Formation unterstützt Sie dabei, detaillierte Berechtigungen zentral zu verwalten und zu skalieren und Daten innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens mit Vertrauen freizugeben.

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) ist ein einfach zu verwaltender relationaler Datenbankdienst, der für die Gesamtbetriebskosten optimiert ist.

Amazon Virtual Private Cloud (VPC) unterstützt Sie bei der Definition und Bereitstellung von AWS-Ressourcen in einem logisch isolierten virtuellen Netzwerk.

Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer Cloud-Datenmanagementlösung in AWS, indem Sie ein AWS-Konto erstellen.