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Was ist Datenoptimierung? Welche Vorteile bietet die Datenoptimierung? Was sind die wichtigsten Techniken der Datenoptimierung? Wie können Unternehmen Datenoptimierung implementieren? Wie kann AWS Sie bei Ihren Anforderungen an die Datenoptimierung unterstützen?

Was ist Datenoptimierung?

Datenoptimierung ist der Prozess der Verbesserung der Datenqualität, um deren Nützlichkeit für den vorgesehenen Zweck zu maximieren. Moderne Unternehmen sammeln Daten aus Tausenden von Quellen für KI, Analytik und datengesteuerte Entscheidungsfindung. Die Datenoptimierung umfasst das Sortieren und Bereinigen von Daten, um Redundanzen, Inkonsistenzen und andere Fehler zu beseitigen. Sie stellt sicher, dass die Informationen relevant, aussagekräftig und umfassend sind, um hochwertige Analytik zu ermöglichen.

Welche Vorteile bietet die Datenoptimierung?

Die Datenoptimierung ist wichtig für die Genauigkeit der Analytik, die Ressourceneffizienz und die Kostensenkung.

Effiziente Ressourcennutzung

Die Arbeit mit Daten erfordert Speicher-, Datenverarbeitungs- und Arbeitsspeicherressourcen. Wenn Datenoptimierungstechniken angewendet werden, benötigen die zugrunde liegenden Daten weniger Speicherplatz und weniger Ressourcen für die Datenverarbeitung. Die Kosten werden effektiv reduziert, um die Effizienz zu steigern.

Funktionen der fortgeschrittenen Analytik

Fortgeschrittene Analytik, zu denen Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) gehören, erfordern Dateneinblicke, die über herkömmliche Business Intelligence (BI) hinausgehen. Die hochwertigen, leicht zugänglichen und organisierten Daten, die bei der Datenoptimierung entstehen, ermöglichen den Einsatz fortgeschrittener Datenanalytik-Technologien.

Maximiert die Datennutzung

Die Datenoptimierung maximiert die Nutzung, indem sie die Zugänglichkeit, Verwendbarkeit und Effizienz der Daten verbessert. Die Beseitigung von Redundanzen, Inkonsistenzen und Fehlern trägt zur Verbesserung der Datennutzung bei und erweitert die internen und externen Anwendungsfälle der Daten.

Unterstützt kostengünstige Skalierbarkeit

Kostengünstige Datenskalierbarkeit beinhaltet die Erhöhung des Datenvolumens, ohne die Ressourcen, die zur Bewältigung dieses größeren Datenvolumens erforderlich sind, wesentlich zu beeinträchtigen. Durch die Implementierung der Datenoptimierung werden nicht nur die Speicher- und Verarbeitungskosten minimiert, sondern auch die Speicher- und Rechenressourcen werden minimiert, wenn das Big-Data-Volumen wächst. Cloud-basierte Technologien wie On-Demand-Computing und Instances in der richtigen Größe können die Kosten bei der Verarbeitung von Big Data weiter senken.

Was sind die wichtigsten Techniken der Datenoptimierung?

Datenoptimierung bezieht sich auf viele verschiedene Optimierungsstrategien, die jeweils miteinander kombiniert werden können, um eine höhere Effizienz zu erzielen.

Speicheroptimierung

Die Speicheroptimierung ist eine entscheidende Technik für die Datenoptimierung, da sie sich erheblich auf Effizienz, Kosten und Leistung auswirken kann. Zu den Techniken zur Optimierung der Datenspeicherung gehören Indizierung, Blockspeicher und gestaffelter Speicher.

Indizierung

Die Indizierung nutzt Metadaten, um einen schnelleren Datenabruf zu ermöglichen und dadurch die Datenabfragezeiten zu verkürzen.

Blockspeicher

Blockspeicher teilt Rohdaten in gleich große Blöcke auf, die für maximale Abrufeffizienz auf verschiedenen Medien gespeichert werden können.

Gestaffelter Speicher

Gestaffelter Speicher verteilt Daten anhand spezifischer Regeln und Prozesse auf mehrere Speichertypen, um die Effizienz von Big Data zu optimieren. Beispielsweise können häufig abgerufene Daten auf leistungsstarken Solid State Drives (SSD) gespeichert werden, während seltener verwendete Daten auf langsameren, kostengünstigeren Speichermedien wie Festplatten (HDD) gespeichert werden können.

Qualitätsoptimierung

Zur Qualitätsoptimierung gehört die Überprüfung der Datenkonsistenz, die Identifizierung von Fehlern und die Sicherstellung der Aktualität. Für den Optimierungsprozess stehen zahlreiche hochentwickelte Tools zur Datenqualität zur Verfügung. Techniken zur Optimierung der Datenqualität umfassen Standardisierung, Deduplizierung und Validierung.

Die Maximierung der Datenqualität umfasst:

  • Die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten in eine standardisierte Form mithilfe der Datentransformation.
  • Die Sicherstellung, dass der Datensatz keine Duplikate enthält.
  • Die Sicherstellung, dass die Daten vollständig und im richtigen Format vorliegen, entweder durch Löschen unvollständiger Daten oder durch Ergänzen, um Vollständigkeit zu erreichen.

Beispielsweise sollte eine Telefonnummer aus 10 Ziffern bestehen und keine anderen Zeichen enthalten.

Optimierung der Verarbeitung

Zu den Techniken zur Verarbeitungsoptimierung gehören Parallelverarbeitung, Algorithmen zur Effizienzoptimierung und Caching-Strategien.

Die Parallelverarbeitung verteilt Datenverarbeitungsaufgaben auf mehrere CPUs und reduziert so die Rechenzeit erheblich. Anstelle von Allzweckalgorithmen können auf bestimmte Datenaufgaben zugeschnittene Algorithmen eingesetzt werden, um die CPU-Auslastung zu reduzieren und die Datenverarbeitung zu beschleunigen.

Die Caching-Technik speichert häufig verwendete Daten im schnellsten verfügbaren Speicher, um die Abrufzeiten zu minimieren.

Abfrageoptimierung

Die Abfrageoptimierung nutzt verschiedene Datenbanktechniken, um die Geschwindigkeit, Effizienz und Ressourcenauslastung beim Abrufen von Daten zu verbessern. Zu den Techniken zur Abfrageoptimierung gehören je nach Datenbanktyp die folgenden:

  • Die Indizierung nutzt Metadaten, um ein schnelleres Abrufen zu ermöglichen
  • Selektive Filterung ruft nur die erforderlichen Zeilen aus der Datenbank ab
  • Die Spaltenprojektion ruft nur die erforderlichen Spalten aus der Datenbank ab
  • Abfrage-Caching speichert häufig verwendete Abfragen im schnellen Speicher
  • Parallele Abfragen verteilen Abfrageaufgaben auf mehrere CPUs
  • Die Partitionierung unterteilt große Datenbanktabellen in kleinere, abfragespezifische Tabellen

Governance-Optimierung

Die Optimierung der Daten-Governance stellt sicher, dass Daten alle Sicherheits- und regulatorischen Anforderungen auf effiziente Weise erfüllen. Diese Art der Datenoptimierung beginnt mit der Festlegung skalierbarer und sicherer Richtlinien, Prozesse und Frameworks für die Compliance.

Die Optimierung der Daten-Governance kann folgende Tools und Techniken umfassen:

  • Automatisierte Compliance-Tools zur Durchsetzung der Einhaltung von Vorschriften
  • Automatisierung des Datenlebenszyklusmanagements zur Automatisierung der Datenerstellung, -aufbewahrung, -archivierung und -löschung
  • Datenqualitäts-Frameworks zur Durchführung automatischer Datenqualitätsprüfungen
  • Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) zur Beschränkung des Zugriffs für autorisierte Benutzer
  • Zentralisierte Governance-Plattformen für Datenverwaltungsrichtlinien und -prozesse
  • Schulungs- und Sensibilisierungsprogramme zur Aufklärung der Interessengruppen über Richtlinien und bewährte Methoden

Wie können Unternehmen Datenoptimierung implementieren?

Der Prozess der Datenoptimierung erfordert strategische Planung, die Einhaltung interner Richtlinien und kontinuierliche Weiterentwicklung.

Bevor Unternehmen Techniken zur Datenoptimierung implementieren, sollten sie ihre aktuellen Daten, Prozesse und Technologien bewerten. Von hier aus legen Sie neue Ziele und Leistungskennzahlen (KPIs) fest, um zu identifizieren, welche Techniken zur Datenoptimierung geeignet sind und wie messbare Ergebnisse nachgewiesen werden können.

Daten-Governance einrichten

Die Entwicklung eines Daten-Governance-Frameworks ist der erste Schritt zur Datenoptimierung. Daten-Governance umfasst die Prozesse und Richtlinien, die sicherstellen, dass sich die Daten in einem geeigneten Zustand befinden, um Geschäftsinitiativen und Abläufe zu unterstützen. Daten-Governance bestimmt Rollen, Verantwortlichkeiten und Standards für die Datennutzung.

Durch die Optimierung von Daten mit einem Daten-Governance-Framework können Unternehmen von einer erhöhten Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, Risikominderung, Ausrichtung an den Interessengruppen sowie Compliance profitieren.

Daten-als-Produkt-Ansatz implementieren

Ein „Daten als Produkt“ (DaaP)-Ansatz behandelt interne Daten mit den gleichen Verwaltungstechniken wie ein Geschäftsprodukt. DaaP umfasst einen klar definierten Produkt-Besitzer, festgelegte Verantwortlichkeiten, zugelassene Datenanbieter, etablierte Standards, etablierte Entwurfsmuster, umfassende Dokumentation, klar definierte Datensätze und digitale Aufzeichnungen sowie robuste Governance-Strukturen für den gesamten Datenlebenszyklus.

Dieser systematische Ansatz zur Datenverwaltung ermöglicht eine Datenoptimierung durch hochwertige, leicht zugängliche DaaP für interne und externe Benutzer.

Datenkatalogisierung einrichten

Ein Datenkatalog inventarisiert alle Daten, die ein Unternehmen sammelt und verarbeitet, und speichert sie an einem Ort: dem Datenkatalog. Die Einrichtung eines Datenkatalogs kann zur Datenoptimierung beitragen, indem Daten leichter zugänglich und auffindbar werden.

Die Einrichtung einer Datenkatalogisierung reduziert Datenredundanzen, erleichtert die Zusammenarbeit, verbessert die Skalierbarkeit und ermöglicht die Automatisierung. Wenn Metadatenstandards durchgesetzt werden, verbessert der Datenkatalog auch die Datenqualität.

Daten integrieren

Einer der wichtigsten Grundsätze der Datenoptimierung ist die Zugänglichkeit. Der schnellste, einfachste und kostengünstigste Weg, Daten zugänglich zu machen, besteht darin, sie an einen zentralen Ort in der Cloud zu übertragen. Die Migration zu einem Cloud-basierten Data Lakehouse kombiniert die Flexibilität eines Data Lakes mit den Datenanalysefunktionen eines Data Warehouse.

Zu den Vorteilen von Data Lakehouses zählen einheitlicher Datenzugriff, Skalierbarkeit, verbesserte Zusammenarbeit, Interoperabilität und effiziente Ressourcennutzung.

Automatisierung einrichten

Um die Implementierung von Datenoptimierungstechniken zu unterstützen, kann fast jeder Aspekt des Optimierungsprozesses mit dem richtigen Datenoptimierungstool automatisiert werden. Die Auswahl des richtigen Datenoptimierungstools hängt von Ihrem spezifischen Anwendungsfall und der von Ihnen benötigten Optimierungstechnik ab.

Automatisierungstools stehen für die Datenoptimierung in den Bereichen Integration und ETL, Datenqualität und Bereinigung, Governance und Katalogisierung, Speicherung und Komprimierung, Datenverarbeitung, Workflow-Automatisierung und Orchestrierung sowie Datenbank- und Abfrageoptimierung zur Verfügung.

Skalierbarkeit gewährleisten

Durch die Verwendung skalierbarer Ressourcen profitieren Unternehmen von den Vorteilen vieler Datenoptimierungstechniken hinsichtlich der Ressourceneffizienz. Cloud-basierter Datenspeicher, -verarbeitung und -analytik können dazu beitragen, die Skalierbarkeit bei der Datenoptimierung mit Instances in der richtigen Größe und On-Demand-Verarbeitung durchzusetzen.

Wie kann AWS Sie bei Ihren Anforderungen an die Datenoptimierung unterstützen?

Analytik in AWS bietet umfassende Funktionen für alle Anforderungen bezüglich Datenoptimierung. Von der Optimierung der Datenverarbeitung und SQL-Datenanalyse bis hin zu Streaming, Suche und Business Intelligence bietet AWS ein unübertroffenes Preis-Leistungs-Verhältnis und Skalierbarkeit mit integrierter Governance. Wählen Sie speziell entwickelte Services, die für bestimmte Workloads optimiert sind, oder optimieren und verwalten Sie Ihre Daten- und KI-Workflows mit Amazon SageMaker.

Beispielsweise können Sie Folgendes verwenden:

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