Datenarchitektur

Die Bewertung und das Verständnis vorhandener Datenquellen ist ein wichtiger erster Schritt beim Entwerfen einer effektiven Datenarchitektur für die Cloud-Einführung. Diese Bewertung bietet ein umfassendes Verständnis Ihrer Datenlandschaft, die als Grundlage für fundierte Entscheidungen über Datenspeicherung, Integration, Sicherheit und allgemeine Architektur in einer Cloud-Umgebung dient. Die folgenden Informationen beschreiben das Verständnis der Datenlandschaft.

Signifikanz

1. Informierte Entscheidungsfindung: Wenn Sie vorhandene Datenquellen verstehen, können Sie fundierte Entscheidungen darüber treffen, welche Daten in die Cloud migriert werden sollen, wie die Daten strukturiert werden und welche Cloud-Services oder -Technologien genutzt werden sollen.
2. Minimierte Datenredundanz: Mit einer gründlichen Bewertung können Sie redundante oder duplizierte Datenquellen identifizieren und das Risiko unnötiger Datenmigration und Speicherkosten in der Cloud reduzieren.
3. Optimierte Datenintegration: Das Wissen über vorhandene Datenquellen hilft bei der Planung einer nahtlosen Integration zwischen cloudbasierten Systemen und On-Premises-Daten-Repositorys.
4. Datenqualität und -bereinigung: Der Bewertungsprozess hebt häufig Probleme mit der Datenqualität hervor, sodass Unternehmen die Datenqualität bereinigen und verbessern können, bevor sie in die Cloud migriert werden.
5. Risikominderung: Durch das Verständnis vorhandener Datenquellen können Sie sensible oder kritische Daten identifizieren und sicherstellen, dass während und nach der Migration angemessene Sicherheits- und Compliancemaßnahmen ergriffen werden.
6. Minimierte Unterbrechung: Mit einer umfassenden Bewertung können Sie potenzielle Herausforderungen und Unterbrechungen während der Migration antizipieren, sodass Sie Risiken proaktiv planen können.

Schritte zum Bewerten und Verstehen vorhandener Datenquellen

1. Datenbestand: Identifizieren Sie alle Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Dateien, Anwendungen und Kalkulationstabellen, im gesamten Unternehmen. Dokumentieren Sie ihre Standorte, Typen und Formate.
2. Datenquellenbewertung: Bewerten Sie die Qualität, Relevanz und den Geschäftswert jeder Datenquelle. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Datengenauigkeit, Vollständigkeit und Aktualität.
3. Datenvolumen- und Wachstumsanalyse: Bestimmen Sie das Datenvolumen in jeder Quelle, und analysieren Sie historische Wachstumsmuster. Mit diesen Informationen können Sie die Cloud-Speicheranforderungen schätzen.
4. Datenbeziehungen und Abhängigkeiten: Erfahren Sie, wie Datenquellen miteinander verknüpft und verknüpft sind. Identifizieren Sie Datenabhängigkeiten, die sich auf Migration oder Integration auswirken könnten.
5. Dateneigentum und Stakeholder: Identifizieren Sie Dateneigentümer und Stakeholder für jede Quelle. Konsultieren Sie sie, um Einblicke in die Datennutzung, Zugriffsanforderungen und Geschäftsprozesse zu erhalten.
6. Datenempfindlichkeit und -sicherheit: Bestimmen Sie die Sensibilität der Daten in jeder Quelle, und bewerten Sie die Sicherheitsanforderungen. Klassifizieren Sie Daten als öffentlich, intern, vertraulich oder eingeschränkt.
7. Data Governance und Compliance: Bewerten Sie Data Governance-Praktiken, Metadatenverfügbarkeit und Compliance mit Vorschriften. Auf dieser Seite geben Sie Daten an, die aufgrund gesetzlicher oder behördlicher Vorschriften behandelt werden müssen.
8. Anforderungen an Datenbereinigung und -transformation: Identifizieren Sie Probleme mit der Datenqualität und Transformationsanforderungen. Bestimmen Sie, ob Daten vor der Migration bereinigt, standardisiert oder transformiert werden müssen.
9. Integrationsanforderungen: Analysieren Sie die Anforderungen an die Datenintegration, einschließlich Datenflüssen zwischen verschiedenen Quellen und Systemen. Berücksichtigen Sie Batchverarbeitung, Echtzeit-Datenstreaming und API-Integration.
10. Datenzugriffsmuster: Verstehen Sie, wie von verschiedenen Abteilungen oder Benutzern auf Daten zugegriffen, diese abgefragt und analysiert werden. Diese Erkenntnisse helfen dabei, den Datenzugriff in der Cloud zu optimieren.
11. Dokumentation: Dokumentieren Sie alle Ergebnisse, Bewertungen und Entscheidungen. Diese Dokumentation dient als Referenz für die Entwicklung der Datenarchitektur und Migrationsstrategie.
12. Stakeholder einbeziehen: Arbeiten Sie mit Geschäftseinheiten, IT-Teams und Dateneigentümern zusammen, um ein umfassendes Verständnis der vorhandenen Datenquellen und ihrer Anforderungen sicherzustellen.

Der Prozess der Erfassung datenbezogener Anforderungen und der Bewertung von Datenquellen für die Cloud-Migration ist eine entscheidende Phase bei der Entwicklung einer effektiven Datenarchitektur im Rahmen der Cloud-Einführung. Bei diesem Prozess müssen Sie Ihre Datenanforderungen systematisch verstehen, die Eignung von Datenquellen für die Migration bewerten und sicherstellen, dass Daten in der Cloud-Umgebung ordnungsgemäß verwaltet und verwendet werden. Die folgenden Informationen erläutern den Prozess:

1. Engagement von Stakeholdern: Identifizieren und binden Sie relevante Stakeholder aus verschiedenen Geschäftseinheiten und IT-Teams ein, die ein besonderes Interesse an den Daten und deren Nutzung haben.
2. Anforderungen: Führen Sie Interviews, Workshops und Umfragen durch, um umfassende datenbezogene Anforderungen zu erfassen. Konzentrieren Sie sich auf das Verständnis der erforderlichen Datentypen, der Häufigkeit des Zugriffs, der Integrationsanforderungen, der Performanceerwartungen, der Sicherheitsbedenken, der Complianceanforderungen und der gewünschten Ergebnisse.
3. Datenpriorisierung: Priorisieren Sie Datenquellen basierend auf ihrer strategischen Bedeutung, ihren geschäftlichen Auswirkungen und ihrer Ausrichtung an Cloud-Einführungszielen. Auf diese Weise können geeignete Ressourcen zugewiesen und kritische Daten berücksichtigt werden.
4. Datenklassifizierung und -sensibilität: Klassifizieren Sie Datenquellen basierend auf ihrer Sensibilität und ihren regulatorischen Überlegungen. Identifizieren Sie sensible, vertrauliche oder persönlich identifizierbare Informationen (PII), die während der Migration besondere Handhabungs- und Sicherheitsmaßnahmen erfordern.
5. Datenvolumen- und Komplexitätsanalyse: Analysieren Sie das Datenvolumen in jeder Quelle, und bewerten Sie die Komplexität. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Datengröße, Format, Struktur und mögliche Herausforderungen bei der Migration und Verwaltung der Daten in der Cloud.
6. Datenqualitätsbewertung: Bewerten Sie die Qualität der Daten in jeder Quelle. Identifizieren Sie Datenanomalien, Inkonsistenzen, Duplikate oder Ungenauigkeiten, die vor der Migration behoben werden müssen.
7. Datenabhängigkeiten und -beziehungen: Ordnen Sie Datenabhängigkeiten und -beziehungen zwischen verschiedenen Quellen zu. Verstehen Sie, wie Daten zwischen Systemen fließen und wie sich Änderungen an einer Quelle auf andere auswirken können.
8. Integrations- und Interoperabilitätsanforderungen: Bestimmen Sie die Integrationsanforderungen für Datenquellen, die miteinander oder mit On-Premise-Systemen interagieren müssen. Berücksichtigen Sie die Notwendigkeit von Echtzeit-Datensynchronisierung, Batchverarbeitung oder API-Integration.
9. Zugriffsmuster und Performanceanforderungen: Analysieren Sie, wie auf Daten zugegriffen, abgefragt und verarbeitet wird. Identifizieren Sie Leistungserwartungen und Reaktionszeitanforderungen für den Datenabruf und die Analyse.
10. Data Governance und Compliance: Bewerten Sie Data Governance-Praktiken und Complianceanforderungen für jede Datenquelle. Stellen Sie sicher, dass Daten in Übereinstimmung mit den relevanten Vorschriften und internen Richtlinien in der Cloud-Umgebung verwaltet werden.
11. Sicherheitsaspekte: Bewerten Sie die derzeit für Datenquellen geltenden Sicherheitsmaßnahmen, und bestimmen Sie, wie diese Maßnahmen auf die Cloud ausgeweitet werden. Adressieren Sie die Anforderungen an Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, Authentifizierung und Datenmaskierung.
12. Möglichkeit der Datenmigration: Bestimmen Sie, ob jede Datenquelle in die Cloud migriert werden kann. Berücksichtigen Sie technische Kompatibilität, Datenformatkonvertierung und potenzielle Herausforderungen während des Migrationsprozesses.
13. Dokumentation: Dokumentieren Sie alle erfassten Anforderungen, Bewertungen und Entscheidungen im Zusammenhang mit Datenquellen. Diese Dokumentation dient als Referenz für die Entwicklung der Datenarchitektur und Migrationsstrategie.
14. Kommunikation und Abstimmung: Sorgen Sie für eine klare Kommunikation mit Stakeholdern, um sicherzustellen, dass datenbezogene Anforderungen und Bewertungen mit der gesamten Cloud-Einführungsstrategie und den Geschäftszielen übereinstimmen.

Die Erstellung logischer und physischer Datenmodelle ist ein grundlegender Schritt beim Aufbau einer robusten Datenarchitektur für die Cloud-Einführung. Diese Modelle bieten ein strukturiertes Framework für das Entwerfen, wie Daten in der Cloud-Umgebung organisiert, gespeichert, aufgerufen und verarbeitet werden. Die folgenden Informationen erläutern das Erstellen dieser Modelle.

Logisches Datenmodell

Ein logisches Datenmodell stellt die allgemeine Struktur und Beziehungen von Datenelementen dar, ohne an ein bestimmtes Datenbankmanagementsystem oder eine bestimmte Technologie gebunden zu sein. Der Schwerpunkt liegt auf den Geschäftskonzepten, Entitys, Attributen und den Beziehungen zwischen ihnen. Zu den wichtigsten Aspekten gehören die folgenden Punkte:

1. Entity-Relationship-Diagramm (ERD): Eine ERD stellt Entitys (Objekte oder Konzepte) und ihre Beziehungen visuell dar. Entitys werden durch Zeilen verbunden, die Verknüpfungen darstellen, und Attribute beschreiben Eigenschaften von Entitys.
2. Normalisierung: Dieser Prozess stellt sicher, dass Daten effizient organisiert werden, mit minimaler Redundanz und Abhängigkeitsproblemen. Dazu gehören die Aufteilung von Daten in kleinere Tabellen und die Beseitigung von Datenduplizierungen.
3. Abstraktion: Das logische Datenmodell abstrahiert Daten aus technischen Überlegungen und macht sie zu einer klaren Darstellung der Geschäftsanforderungen und -beziehungen.

Physisches Datenmodell

Ein physisches Datenmodell übersetzt das logische Modell in eine bestimmte technische Implementierung unter Berücksichtigung des Zieldatenbanksystems und der Cloud-Umgebung. Sie definiert die physischen Speicherstrukturen, Datentypen, Indizes und Zugriffsmethoden. Zu den wichtigsten Aspekten gehören die folgenden Punkte:

1. Datenbankschema: Die physische Darstellung von Entitys, Attributen und Beziehungen im ausgewählten Datenbanksystem, die Definition von Tabellen, Spalten, Schlüsseln und Constraints.
2. Datentypen und -größen: Geben Sie die Datentypen (wie Ganzzahlen, Zeichenfolgen) und Größen (wie Zeichenlängen) an, um Speicher und Performance zu optimieren.
3. Indizes und Schlüssel: Identifizieren Sie Primärschlüssel, Fremdschlüssel und Indizes, um die Effizienz des Datenabrufs zu verbessern und die Datenintegrität durchzusetzen.
4. Partitionen und Cluster: Verteilen Sie Daten auf Speicherpartitionen oder Cluster, um die Abfrageperformance und die Ressourcenauslastung zu optimieren.
5. Normalisierungsdenormalisierung: Passen Sie das Modell an die Performance an, und berücksichtigen Sie Kompromisse zwischen normalisierten und denormalisierten Strukturen.

Bedeutung logischer und physischer Datenmodelle

1. Klarheit und Konsistenz: Logische Modelle bieten eine klare Darstellung der Geschäftsanforderungen und stellen sicher, dass die Stakeholder ein gemeinsames Verständnis der Datenstrukturen und -beziehungen haben. Physische Modelle stellen sicher, dass das Design an technischen Fähigkeiten und Einschränkungen ausgerichtet ist.

2. Effektive Kommunikation: Modelle dienen als Kommunikationswerkzeug zwischen Geschäfts- und technischen Teams und helfen dabei, die Lücke zwischen Datenbedarf und technischer Implementierung zu schließen.

3. Agile Entwicklung: Gut konzipierte Modelle ermöglichen eine agile Entwicklung, indem sie eine solide Grundlage für das Entwerfen von Datenbanken, Codierung und Tests bieten.

4. Performanceoptimierung: Physische Modelle ermöglichen die Optimierung von Performance, Skalierbarkeit und Speichereffizienz in der Cloud-Umgebung.

5. Datenintegrität und -sicherheit: Modelle setzen Datenintegritätsregeln durch und tragen zu einer genauen und sicheren Datenverwaltung bei.

6. Zukünftige Planung: Modelle leiten die Datenerweiterung und -änderungen, um sicherzustellen, dass sich die Architektur an die Anforderungen des Unternehmens anpassen kann.

7. Dokumentation: Modelle dienen als Dokumentation für zukünftige Referenzzwecke, zur Unterstützung von Wartung, Fehlerbehebung und Wissenstransfer.

Die Auswahl der geeigneten Cloud-Plattform, die den Anforderungen an Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse entspricht, ist eine wichtige Entscheidung auf dem Weg zur Cloud-Einführung. Es wirkt sich direkt auf die Performance, Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und den Gesamterfolg Ihrer Datenarchitektur aus. Die folgenden Informationen beschreiben wichtige Aspekte, die bei der Auswahl berücksichtigt werden müssen:

1. Daten-Workloads und -anforderungen
   • Analysieren Sie die Arten von Daten-Workloads, mit denen Sie zu tun haben, wie Transaktions-, Analyse-, Batch-Verarbeitung, Echtzeit-Streaming oder maschinelles Lernen. Verschiedene Cloud-Plattformen zeichnen sich durch spezifische Workload-Szenarien aus.
   • Berücksichtigen Sie Datenvolumen, Geschwindigkeit und Vielfalt, um sicherzustellen, dass die Plattform Ihre Datenverarbeitungs- und Speicheranforderungen erfüllen kann.
2. Skalierbarkeit und Performance
   • Bewerten Sie die Fähigkeit der Cloud-Plattform, Ressourcen sowohl vertikal (Steigerung der Leistung einzelner Instanzen) als auch horizontal (Hinzufügen weiterer Instanzen) zu skalieren, um wachsenden Datenanforderungen gerecht zu werden.
   • Berücksichtigen Sie die Performanceeigenschaften von Speicher- und Computing-Ressourcen, einschließlich CPU, Speicher, Speicher-I/O und Netzwerkbandbreite.
3. Datenspeicherungsoptionen
   • Bewerten Sie die Vielfalt der angebotenen Datenspeicherservices, wie relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken, Data Lakes, Objektspeicher und In-Memory-Datenbanken.
   • Wählen Sie Speicheroptionen aus, die Ihren Datenzugriffsmustern, Konsistenzanforderungen und Datenabrufgeschwindigkeiten entsprechen.
4. Datenverarbeitungs- und Analysedienste
   • Entdecken Sie die Verfügbarkeit von Datenverarbeitungs- und Analysetools, einschließlich Data Warehousing, Data Lakes, Serverless Computing, Batchverarbeitung, Streamverarbeitung und Machine Learning-Services.
   • Stellen Sie sicher, dass die Plattform die erforderlichen Tools für Ihre Datenanalyse, Berichterstellung und Insights-Generierung bereitstellt.
5. Integrationsfunktionen
   • Berücksichtigen Sie die einfache Integration der Cloud-Plattform mit Ihren vorhandenen On-Premises-Systemen, -Anwendungen und -Datenquellen. Suchen Sie nach kompatiblen Connectors, APIs und Integrationstools.
   • Bewerten Sie die Kompatibilität der Plattform mit gängigen ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Datenintegrationstools.
6. Kosteneffizienz und Preismodell
   • Machen Sie sich mit der Preisstruktur der Cloud-Plattform vertraut, einschließlich Speicherkosten, Rechenkosten, Gebühren für die Datenübertragung und aller zusätzlichen Gebühren für Datenverarbeitungs- oder Analyseservices.
   • Wählen Sie ein Preismodell, das Ihren Nutzungsmustern und Ihrem Budget entspricht, unabhängig davon, ob es sich um nutzungsbasierte Zahlungen, reservierte Instanzen oder einen benutzerdefinierten Plan handelt.
7. Datensicherheit und -compliance
   • Bewerten Sie die Datensicherheitsfunktionen, Verschlüsselungsfunktionen, Zugriffskontrollen und Compliancezertifizierungen der Plattform, die für Ihre Branche und Ihre Datenvorschriften relevant sind.
   • Stellen Sie sicher, dass Daten im Ruhezustand und während der Übertragung ordnungsgemäß gesichert sind und dass die Plattform Best Practices für den Datenschutz befolgt.
8. Lieferantensperre und Portabilität
   • Berücksichtigen Sie das Potenzial für die Anbieterbindung bei der Einführung proprietärer Services. Suchen Sie nach Plattformen mit Datenportabilitätsoptionen, mit denen Sie Daten einfach in andere Cloud-Provider oder On-Premises-Umgebungen verschieben können.
9. geografische Reichweite und Latenz
   • Bewerten Sie die globale Präsenz und Verfügbarkeit von Rechenzentren der Cloud-Plattform in Regionen, die für Ihr Unternehmen wichtig sind. Minimieren Sie die Datenlatenz, indem Sie Rechenzentren auswählen, die näher an Ihren Benutzern oder Anwendungen liegen.
10. Unterstützung und Gemeinschaft
    • Bewerten Sie die Qualität des Kundensupports, der Dokumentation, der Schulungsressourcen und der Benutzercommunity für die ausgewählte Cloud-Plattform. Ein starkes Support-Ökosystem kann bei der Fehlerbehebung und -entwicklung helfen.
11. Zukünftiges Wachstum und Innovation
    • Berücksichtigen Sie die Erfolgsgeschichte des Cloud-Anbieters von Innovationen und seine Roadmap für zukünftige Services. Stellen Sie sicher, dass die Plattform Ihre sich entwickelnden Datenanforderungen und neuen Technologien unterstützen kann.
12. Ruf und Zuverlässigkeit der Anbieter
    • Erforschen Sie die Reputation und Zuverlässigkeit des Cloud-Anbieters in Bezug auf Verfügbarkeit, Serviceverfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit auf Kundenprobleme.

Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen in eine Cloud-Umgebung ist ein wichtiger Aspekt beim Aufbau einer effektiven Datenarchitektur. Eine gut definierte Integrationsstrategie stellt sicher, dass Daten nahtlos zwischen On-Premises-Systemen, externen Quellen und cloudbasierten Anwendungen fließen, sodass Unternehmen das volle Potenzial ihrer Datenbestände nutzen können.

Die folgenden Informationen erläutern die Strategie für die Integration von Daten in die Cloud-Umgebung:

Identifizierung und Priorisierung von Datenquellen

• Identifizieren Sie alle relevanten internen und externen Datenquellen, die in die Cloud integriert werden müssen. Priorisieren Sie Quellen basierend auf dem Geschäftswert, der Datenkritikalität und der Komplexität der Integration.

Datenintegrationsmuster

• Wählen Sie geeignete Integrationsmuster basierend auf den Eigenschaften Ihrer Daten und Anwendungsfälle. Häufige Muster sind Batchverarbeitung, Echtzeit-Streaming, Point-to-Point-Integration und ereignisgesteuerte Architekturen.

Datentransformation und -zuordnung

• Definieren Sie Datentransformationsregeln und -zuordnungen, um sicherzustellen, dass Daten aus verschiedenen Quellen transformiert und standardisiert werden, damit sie dem Zieldatenformat und -schema in der Cloud entsprechen.

Prozesse extrahieren, transformieren, laden

• Implementieren Sie ETL-Prozesse, um Daten aus Quellsystemen zu extrahieren, sie nach Bedarf zu transformieren und in die Cloud-Datenspeicher- oder Analyseplattformen zu laden.

APIs und Webservices

• Verwenden Sie APIs und Webservices, um eine nahtlose Kommunikation zwischen Cloud-basierten Anwendungen und externen Datenquellen zu ermöglichen.

Middleware- und Integrationsplattformen

• Ziehen Sie die Verwendung von Middleware- oder Integrationsplattformen in Betracht, die vordefinierte Connectors, Adapter und Tools bereitstellen, um die Datenintegration über verschiedene Quellen und Cloud-Services hinweg zu vereinfachen.

Ereignisgesteuerte Integration

• Implementieren Sie ereignisgesteuerte Integrationsmechanismen, um sicherzustellen, dass Datenänderungen oder Ereignisse in Quellsystemen Echtzeitupdates oder Benachrichtigungen in der Cloud-Umgebung auslösen.

Datensicherheit

• Erstellen Sie Mechanismen für die Datensynchronisierung, um sicherzustellen, dass Daten in der Cloud mit Daten in On-Premises-Systemen konsistent bleiben.

Datenqualität und Governance

• Implementieren Sie Datenqualitätsprüfungen während der Integration, um sicherzustellen, dass Daten quellenübergreifend genau, konsistent und zuverlässig sind. Setzen Sie Data Governance-Richtlinien und -Praktiken durch, um die Datenintegrität aufrechtzuerhalten.

Überwachung und Fehlerhandling

• Richten Sie Überwachungs- und Warnsysteme ein, um Integrationsfehler oder -anomalien zu erkennen. Implementieren Sie Fehlerbehandlungsmechanismen, um Probleme bei der Datenintegration umgehend zu beheben.

Skalierbarkeit und Performance

• Entwerfen Sie die Integrationsarchitektur, um unterschiedliche Datenmengen zu verarbeiten und zukünftiges Wachstum zu ermöglichen. Berücksichtigen Sie Skalierbarkeitsmechanismen, um die Performance bei steigenden Dataloads sicherzustellen.

Sicherheit und Compliance

• Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Authentifizierung und Zugriffskontrollen, um Daten während der Integration zu schützen. Stellen Sie die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicher.

Metadatenverwaltung

• Erstellen Sie ein Metadaten-Repository, um Informationen zu den integrierten Datenquellen, Transformationen und Mappings zu verfolgen und zu verwalten. Dies hilft, Datenherkunft und -verwendung zu verstehen.

Tests und Validierung

• Testen Sie die Datenintegrationsprozesse gründlich, um sicherzustellen, dass Daten korrekt transformiert und in die Cloud geladen werden. Validieren Sie Datenkonsistenz und -korrektur durch End-to-End-Tests.

Dokumentation und Knowledge Transfer

• Dokumentieren Sie die Integrationsprozesse, Zuordnungen und benutzerdefinierten Code oder Konfigurationen. Diese Dokumentation unterstützt die Fehlerbehebung, Wartung und den Wissenstransfer.

Die Implementierung von Datenspeicherlösungen wie Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes in der Cloud erfordert sorgfältige Planung, Architekturdesign und Konfiguration, um optimale Performance, Skalierbarkeit und Datenmanagement zu gewährleisten.

Die folgenden Informationen bieten einen Überblick über den Implementierungsprozess für jede Art von Datenspeicherlösung:

Cloud-Datenbanken

Cloud-Datenbanken bieten einen strukturierten Datenspeicher mit Features wie Atomicity, Consistency, Isolation, Durability-(ACID-)Compliance, Indexierung und Abfrageoptimierung.

Implementierung:

1. Datenbankauswahl: Wählen Sie den entsprechenden Datenbanktyp (wie relational oder NoSQL) basierend auf Datenanforderungen, Workload-Eigenschaften und Performanceanforderungen aus.
2. Datenbankkonfiguration: Konfigurieren Sie Datenbankparameter, Speicheroptionen, Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmechanismen gemäß den Sicherheits- und Complianceanforderungen.
3. Schemadesign: Entwerfen Sie das Datenbankschema, definieren Sie Tabellen, Beziehungen, Indizes und Constraints, die mit dem Datenmodell und den Anwendungsfällen übereinstimmen.
4. Datenmigration: Migrieren Sie vorhandene Daten mit Tools, ETL-Prozessen oder Bulk Load-Mechanismen in die Cloud-Datenbank.
5. Datenreplikation und High Availability: Richten Sie Datenreplikations- und High Availability-Mechanismen ein, um die Dauerhaftigkeit und Verfügbarkeit von Daten bei Ausfällen sicherzustellen.
6. Performanceoptimierung: Optimieren Sie die Abfrageperformance, indem Sie entsprechende Indizes, Caching-Strategien und Datenbankkonfigurationsanpassungen erstellen.
7. Sicherheits- und Zugriffskontrollen: Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Auditing zum Schutz von Daten.
8. Backup und Recovery: Richten Sie automatisierte Backups ein, und implementieren Sie Recovery-Prozeduren, um die Datenintegrität und -kontinuität sicherzustellen.

Data Warehouses

Data Warehouses sind für die effiziente Abfrage und Analyse strukturierter Daten konzipiert. Sie stellen ein zentrales Repository für Business Intelligence und Reporting bereit.

Implementierung:

1. Data Warehouse-Auswahl: Wählen Sie einen Cloud-Data Warehouse-Service aus, der Ihren Analyseanforderungen entspricht und sich gut in Ihre vorhandenen Tools und Workflows integriert.
2. Datenmodellierung: Entwerfen Sie ein Star-Schema oder Snowflake-Schema, um die Abfrageperformance zu optimieren. Erstellen Sie Fakt- und Dimensionstabellen für einen effizienten Datenabruf.
3. Daten laden und ETL: Mit ETL-Prozessen können Sie Daten aus verschiedenen Quellen in das Data Warehouse extrahieren, transformieren und laden.
4. Abfrageoptimierung: Optimieren Sie die Abfrageperformance, indem Sie entsprechende Indizes, Materialized Views und Partitionen erstellen.
5. Datenpartitionierung und -verteilung: Verteilen Sie Daten auf Knoten oder Cluster, um die Workload auszugleichen und die Abfrageausführung zu optimieren.
6. Datenzugriffskontrolle: Implementieren Sie Zugriffskontrollen und rollenbasierte Berechtigungen, um einen sicheren und kontrollierten Datenzugriff sicherzustellen.
7. Integration mit Analysetools: Integrieren Sie das Data Warehouse in Analyse- und Berichtstools für die Datenvisualisierung und die Generierung von Erkenntnissen.
8. Skalierbarkeit und Elastizität: Nutzen Sie die Skalierbarkeit der Cloud, um Compute-Ressourcen nach Bedarf anzupassen, um unterschiedliche Workloads zu verarbeiten.

Data Lakes

Data Lakes speichern strukturierte und unstrukturierte Daten in ihrer Rohform und ermöglichen so erweiterte Analysen und Big Data-Verarbeitung.

Implementierung:

1. Data Lake-Speicher: Wählen Sie eine cloudbasierte Data Lake-Speicherlösung aus, die Skalierbarkeit bietet und verschiedene Datenformate unterstützt.
2. Datenaufnahme: Nehmen Sie Daten aus mehreren Quellen mit Batchverarbeitungs- oder Echtzeit-Streamingmechanismen in den Data Lake auf.
3. Datenkatalog- und Metadatenverwaltung: Implementieren Sie die Metadatenverwaltung und die Datenkatalogisierung, um einen organisierten Bestand an Datenassets zu verwalten.
4. Datenpartitionierung und -komprimierung: Optimieren Sie den Speicher durch Partitionierung von Daten und Verwendung von Komprimierungstechniken für eine effiziente Datenspeicherung.
5. Datenverarbeitungs-Frameworks: Integrieren Sie sie in Datenverarbeitungs-Frameworks (wie Hadoop und Spark), um Datentransformationen, Bereinigung und Analysen durchzuführen.
6. Datensicherheit und -Governance: Wenden Sie Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Datenherkunftstracking an, um Datensicherheit und Compliance sicherzustellen.
7. Datenverarbeitungspipelines: Erstellen Sie Datenverarbeitungspipelines, um das Verschieben und Transformieren von Daten innerhalb des Data Lake zu automatisieren.
8. Analysen und maschinelles Lernen: Verwenden Sie Analyse- und ML-Tools, um Erkenntnisse und Muster aus den im Data Lake gespeicherten Rohdaten abzuleiten.
9. Integration mit Analyseplattformen: Integrieren Sie den Data Lake mit Analyseplattformen und -tools, um erweiterte Datenanalysen und Berichte zu ermöglichen.
10. Datenlebenszyklusmanagement: Implementieren Sie Datenlebenszyklus-Policys zur Verwaltung von Datenaufbewahrung, -archivierung und -löschung.

Datensicherheit und Governance sind in der heutigen digitalen Landschaft von größter Bedeutung, insbesondere im Zusammenhang mit der Cloud-Einführung. Sie gewährleisten die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Daten bei gleichzeitiger Einhaltung von Vorschriften und Schutz der individuellen Privatsphäre.

In den folgenden Informationen wird die Bedeutung von Datensicherheit und -Governance sowie wichtige Komponenten wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Datenschutz und Compliance ausführlich beschrieben.

Datensicherheit

Datenschutzverletzungen können schwerwiegende Folgen haben, darunter finanzielle Verluste, Reputationsschäden und rechtliche Auswirkungen. Richtige Datensicherheitsmaßnahmen sind unerlässlich, um unbefugten Zugriff, Datendiebstahl und Cyberangriffe zu verhindern.

• Zugriffskontrollen: Durch die Implementierung von Zugriffskontrollen wird sichergestellt, dass nur autorisierte Personen auf Daten zugreifen und diese bearbeiten können. Die rollenbasierte Zugriffskontrolle (Role-Based Access Control, RBAC) weist Berechtigungen basierend auf Tätigkeitsrollen zu, wodurch das Risiko einer Datenexposition reduziert wird.

• Authentifizierung und Autorisierung: Eine starke Authentifizierung (wie Multifaktor-Authentifizierung) prüft Benutzeridentitäten, während die Autorisierung definiert, welche Aktionen sie für Daten ausführen können.

• Datenmaskierung: Sensible Daten können maskiert oder verschleiert werden, um ihre Vertraulichkeit beim Testen oder Entwickeln zu schützen.

• Firewalls und Angriffserkennung: Durch die Bereitstellung von Firewalls und Angriffserkennungssystemen können nicht autorisierte Netzwerkaktivitäten und potenzielle Sicherheitsverletzungen überwacht und blockiert werden.

Data Governance

Data Governance umfasst die Einrichtung von Prozessen, Richtlinien und Standards für die Verwaltung und Verwendung von Daten. Es gewährleistet die Datenqualität, Genauigkeit und ordnungsgemäße Nutzung im gesamten Unternehmen.

• Datenverantwortung und -verantwortung: Weisen Sie die Verantwortung für Datenverantwortung und -verantwortung zu, und stellen Sie die Verantwortlichkeit für Datenqualität und -integrität sicher.

• Datenkatalog und Herkunft: Durch die Verwaltung eines Datenkatalogs und die Verfolgung der Datenherkunft können Unternehmen verstehen, woher Daten stammen, wie sie verwendet werden und wer Zugriff darauf hat.

• Daten-Policys und -verfahren: Legen Sie klare Data Governance-Richtlinien und -Prozeduren fest, die den Umgang mit Daten, die Speicherung, den Zugriff und die gemeinsame Nutzung steuern.

• Metadatenmanagement: Eine effektive Metadatenverwaltung verbessert die Datenerkennung, das Verständnis und den Kontext und ermöglicht so eine bessere Entscheidungsfindung.

Datenverschlüsselung

Verschlüsselung verwandelt Daten in ein codiertes Format, das nur mit dem richtigen Entschlüsselungsschlüssel entschlüsselt werden kann. Es bietet eine zusätzliche Schutzschicht, auch wenn Unbefugte Zugriff auf die Daten erhalten.

• Data-at-Rest-Verschlüsselung: Die Verschlüsselung von Daten, die auf Speichersystemen gespeichert sind, verhindert den unbefugten Zugriff auf Daten bei physischem Diebstahl oder Datenexposition.

• Verschlüsselung von Daten während der Übertragung: Durch das Verschlüsseln von Daten zwischen Systemen wird die Vertraulichkeit beim Durchlaufen von Netzwerken sichergestellt.

• End-to-End-Verschlüsselung: Durch die Gewährleistung der Verschlüsselung von der Datenquelle zum Ziel, auch während der Verarbeitung, wird die Datensicherheit während des gesamten Lebenszyklus verbessert.

Datenschutz

Der Schutz der Privatsphäre ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere beim Umgang mit persönlichen oder sensiblen Daten. Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO oder HIPAA ist unerlässlich, um rechtliche Sanktionen zu vermeiden.

• Anonymisierung und Pseudonymisierung: Techniken wie Anonymisierung und Pseudonymisierung tragen dazu bei, dass individuelle Identitäten nicht einfach mit spezifischen Daten verknüpft werden können.

• Einwilligungsmanagement: Erhalten Sie die ausdrückliche Zustimmung von Einzelpersonen zur Datenerfassung und -nutzung, um Transparenz und Kontrolle über ihre persönlichen Daten zu bieten.

• Datenminimierung: Sammeln Sie nur die erforderlichen Daten, und bewahren Sie sie für die erforderliche Dauer auf, um Datenschutzrisiken zu minimieren.

Compliance

Die Einhaltung von Branchenvorschriften und Datenschutzgesetzen ist nicht nur eine gesetzliche Anforderung, sondern schafft auch Vertrauen bei Kunden und Stakeholdern.

• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Verschiedene Branchen haben spezifische Vorschriften (z. B. DSGVO, HIPAA, CCPA), die festlegen, wie Daten behandelt, gespeichert und geschützt werden sollen.

• Audittrails und Logging: Verwalten Sie detaillierte Audittrails und Logs des Datenzugriffs und der Änderungen, um Complianceberichte und Vorfalluntersuchungen zu unterstützen.

• Aufbewahrung und Entsorgung von Daten: Definieren Sie Aufbewahrungs- und Entsorgungs-Policys für Daten, um sicherzustellen, dass Daten für die entsprechende Dauer aufbewahrt und sicher gelöscht werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden.

Die Einrichtung von Datenverarbeitungs- und Analysetools in einer Cloud-Umgebung umfasst die Konfiguration, Integration und Optimierung verschiedener Tools und Services, um eine effiziente Datenverarbeitung, Analyse und Insights-Generierung zu ermöglichen.

Die folgenden Informationen erläutern die Durchführung dieses Prozesses:

1. Toolauswahl: Wählen Sie Datenverarbeitungs- und Analysetools aus, die Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen und Anwendungsfällen entsprechen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Datenvolumen, Komplexität, Echtzeitanforderungen und gewünschte Analysefunktionen.
2. Cloud-Serviceauswahl: Identifizieren Sie die Cloud-Services, in denen die Tools gehostet werden.
3. Ressourcen bereitstellen: Stellen Sie die erforderlichen Compute-, Speicher- und Netzwerkressourcen bereit, um die Datenverarbeitungs- und Analyse-Workloads zu unterstützen.
4. Datenaufnahme: Richten Sie Datenaufnahmepipelines ein, um Daten aus verschiedenen Quellen in die Cloud-Umgebung zu bringen. Dies kann je nach Anwendungsfall eine Batchverarbeitung oder ein Echtzeit-Streaming umfassen.
5. Datenspeicherung: Wählen Sie Datenspeicherlösungen wie Datenbanken, Data Warehouses oder Data Lakes aus, und konfigurieren Sie sie, um die aufgenommenen Daten strukturiert und organisiert zu speichern.
6. Datentransformation: Entwerfen und implementieren Sie Datentransformationsprozesse, um die Daten zu bereinigen, anzureichern und für die Analyse vorzubereiten. Dies kann ETL-Workflows oder Datenverarbeitungs-Frameworks wie Apache Spark umfassen.
7. Setup von Analysetools: Richten Sie die ausgewählten Analysetools ein, die Datenvisualisierungsplattformen, Business-Intelligence-Tools, Frameworks für maschinelles Lernen oder Software für statistische Analysen umfassen können.
8. Integration: Integrieren Sie die Datenverarbeitungs- und Analysetools in andere Komponenten der Cloud-Umgebung, wie Datenspeicher, Orchestrierungsservices und externe Datenquellen.
9. Datenmodellierung: Erstellen Sie Datenmodelle oder -schemas, die eine effiziente Abfrage und Analyse in den ausgewählten Analysetools ermöglichen. Optimieren Sie Datenstrukturen für die spezifischen Anwendungsfälle.
10. Abfrageoptimierung: Optimieren Sie die Abfrageperformance, indem Sie entsprechende Indizes erstellen, Daten partitionieren und SQL-Abfragen oder anderen Datenverarbeitungscode optimieren.
11. Datensicherheits- und Zugriffskontrollen: Implementieren Sie Datensicherheitsmaßnahmen, einschließlich Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Authentifizierungsverfahren, um sensible Daten zu schützen und den Benutzerzugriff zu kontrollieren.
12. Automatisierung und Orchestrierung: Automatisieren Sie Datenverarbeitungspipelines und -workflows mit Cloud-nativen Orchestrierungstools, um Konsistenz und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
13. Monitoring und Logging: Richten Sie Überwachungs- und Logginglösungen ein, um den Zustand, die Performance und die Nutzung der Datenverarbeitungs- und Analysetools zu verfolgen. Dies hilft bei der Fehlerbehebung und Optimierung.
14. Skalierbarkeit und Ressourcenmanagement: Entwerfen Sie das Setup für die Skalierbarkeit, sodass die Tools unterschiedliche Workloads und Ressourcenanforderungen bewältigen können. Verwenden Sie Autoscaling-Funktionen, um Ressourcen nach Bedarf dynamisch anzupassen.
15. Testen und Validieren: Testen Sie das Setup gründlich, um sicherzustellen, dass Daten korrekt aufgenommen, verarbeitet und analysiert werden. Validieren Sie die Genauigkeit von Ergebnissen und Visualisierungen.
16. Schulung und Kompetenzentwicklung: Bieten Sie Benutzern und Datenanalysten Schulungen zur effektiven Verwendung der Datenverarbeitungs- und Analysetools in der Cloud-Umgebung an.
17. Kontinuierliche Optimierung: Kontinuierliche Überwachung und Optimierung des Setups für Performance, Kosteneffizienz und Ressourcenauslastung. Passen Sie sich im Laufe der Zeit an sich ändernde Daten- und Geschäftsanforderungen an.

Die Migration von Daten von On Premise in die Cloud ist ein komplexer Prozess, der eine sorgfältige Planung, Ausführung und Berücksichtigung verschiedener technischer, betrieblicher und Sicherheitsaspekte erfordert.

Die folgenden Informationen enthalten Strategien und wichtige Überlegungen, um eine erfolgreiche und reibungslose Datenmigration sicherzustellen.

Datenbewertung und -planung

• Datenbestand: Identifizieren Sie alle Datenquellen, Typen und Volumes, die migriert werden müssen. Kategorisieren Sie Daten basierend auf Wichtigkeit, Vertraulichkeit und Nutzungsmustern.
• Datenabhängigkeiten: Verstehen Sie, wie Daten miteinander verbunden sind und in Ihren On-Premise-Systemen fließen. Identifizieren Sie Abhängigkeiten, die sich auf die Migration auswirken können.
• Datenbereinigung und -vorbereitung: Bereinigen und transformieren Sie Daten, um Qualität, Konsistenz und Kompatibilität mit der Cloud-Umgebung sicherzustellen.

Datenmigrationsstrategien

• Lift and Shift: Verschieben Sie Daten unverändert von On-Premises in die Cloud, wobei die vorhandene Datenstruktur und die vorhandenen Anwendungen erhalten bleiben. Dies eignet sich für Anwendungen mit minimalen Cloud-Optimierungen.
• Plattforming: Ändern Sie Anwendungen leicht, um Cloud-spezifische Funktionen bei der Datenmigration zu nutzen. Optimieren Sie Kosten- und Performancevorteile.
• Refactoring: Entwickeln Sie Anwendungen und Daten neu, um Cloud-native Funktionen vollständig zu nutzen. Dies erfordert erhebliche Anwendungsänderungen, bietet jedoch maximale Cloud-Vorteile.

Datenübertragungsmethoden

• Online-Datenübertragung: Übertragen Sie Daten über das Internet über sichere Kanäle. Dies eignet sich für kleinere Datensätze oder für die Echtzeitmigration.
• Offline-Datenübertragung: Versenden Sie Daten physisch mit Speichergeräten an das Data Center des Cloud-Providers. Nützlich für große Datenmengen mit begrenzter Netzwerkbandbreite.

Tools und Services für die Datenmigration

• Cloud-Providertools: Viele Cloud-Provider bieten Migrationstools und -services, die den Migrationsprozess vereinfachen. Oracle bietet ein umfassendes Set von Tools für die Daten- und Datenbankmigration zu OCI.
• Tools von Drittanbietern: Ziehen Sie in Betracht, Tools von Drittanbietern zu verwenden, die sich auf die Datenmigration spezialisieren, um einen optimierten und automatisierten Prozess sicherzustellen.

Datensicherheit und -compliance

• Verschlüsselung: Implementieren Sie Datenverschlüsselung sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand, um die Datensicherheit während der Migration sicherzustellen.
• Compliance: Stellen Sie sicher, dass die Datenmigration den Branchenvorschriften und Compliancestandards wie DSGVO, HIPAA oder anderen regionalen Anforderungen entspricht.

Datentests und -validierung

• Datenkonsistenz: Validieren Sie, dass Daten korrekt migriert werden, und bewahren Sie dabei die Integrität und Konsistenz im gesamten Prozess auf.
• Funktionstests: Testen Sie Anwendungen und Systeme nach der Migration, um sicherzustellen, dass sie in der Cloud-Umgebung wie erwartet funktionieren.

Rollback-Plan

• Ausfallplan: Entwickeln Sie einen Rollback-Plan für den Fall, dass während der Migration Probleme auftreten, sodass Sie ohne größere Unterbrechungen zur On-Premise-Umgebung zurückkehren können.

Daten-Cutover

• Ausfallplanung: Planen Sie während des Migrations-Cutovers alle erforderlichen Ausfallzeiten, um die Auswirkungen auf Benutzer und Vorgänge zu minimieren.

Optimierung nach Migration

• Leistungsoptimierung: Optimieren Sie Anwendungen und Datenbanken in der Cloud, um die Performance zu steigern, und profitieren Sie von Cloud-spezifischen Funktionen.
• Ressourcenskalierung: Nutzen Sie die Cloud-Skalierbarkeit, um Ressourcen basierend auf Workload-Anforderungen anzupassen und eine optimale Performance und Kosteneffizienz sicherzustellen.

Kommunikation und Schulung

• Stakeholderkommunikation: Halten Sie Stakeholder über den Migrationsfortschritt, mögliche Ausfallzeiten und alle Änderungen am Anwendungszugriff auf dem Laufenden.
• Benutzerschulung: Erfahren Sie, wie Sie auf Daten in der Cloud-Umgebung zugreifen und diese nutzen können, um einen reibungslosen Übergang sicherzustellen.

Überwachung und Support

• Monitoring: Implementieren Sie Überwachungstools, um den Zustand, die Performance und die Nutzung migrierter Daten und Anwendungen zu verfolgen.
• Support: Verfügen Sie über einen Supportplan, um Probleme zu beheben, die nach der Migration auftreten können.

Die Bewertung der Datenkompatibilität und die Sicherstellung der Dateninteroperabilität sind entscheidende Schritte bei der Migration von Daten in die Cloud oder der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Mit diesen Schritten wird sichergestellt, dass Daten über verschiedene Systeme und Plattformen hinweg effektiv ausgetauscht, abgerufen und verwendet werden können.

Die folgenden Informationen erklären die Untersuchung der Datenkompatibilitätsbewertung und Strategien zur Erreichung der Dateninteroperabilität.

Datenkompatibilitätsbewertung

Die Bewertung der Datenkompatibilität umfasst die Bewertung der Kompatibilität von Datenformaten, -strukturen und -schemas zwischen Quellsystemen und Zielplattformen, wie Cloud-Umgebungen. Ziel ist es, potenzielle Herausforderungen und Konflikte zu identifizieren, die bei der Datenintegration oder -migration auftreten können. Zu den wichtigsten Überlegungen gehören die folgenden Punkte:

1. Datenformate: Bewerten Sie, ob die in den Quellsystemen verwendeten Datenformate mit den von der Zielplattform unterstützten Formaten kompatibel sind. Beispiel: Prüfen Sie, ob beide Systeme gängige Dateiformate (CSV, JSON, XML) oder Datenserialisierungsmethoden verwenden.

2. Datenstrukturen: Analysieren Sie die Struktur von Daten in Quellsystemen, und stellen Sie sicher, dass sie mit dem Datenmodell der Zielplattform übereinstimmt. Beheben Sie Unterschiede bei Feldnamen, Datentypen und hierarchischen Strukturen.

3. Schemazuordnung: Ordnen Sie das Schema der Quelldaten dem Schema des Zielsystems zu. Identifizieren Sie potenzielle Abweichungen bei Feldnamen, Datentypen, Constraints und Beziehungen.

4. Datenintegrität: Validieren Sie die Integrität von Daten in Quellsystemen, und identifizieren Sie Inkonsistenzen, Duplikate und fehlende Werte, die sich auf die Interoperabilität auswirken könnten.

Strategien zur Gewährleistung der Dateninteroperabilität

Die Dateninteroperabilität stellt sicher, dass Daten nahtlos zwischen verschiedenen Systemen, Anwendungen und Plattformen fließen können. Im Folgenden werden Strategien zum Erreichen der Dateninteroperabilität beschrieben.

1. Standardisierung und Datenmodelle

   • Nehmen Sie branchenübliche Datenmodelle und Schemas an, die systemübergreifend weithin anerkannt und verwendet werden. Dies reduziert die Reibung beim Datenaustausch.
   • Verwenden Sie standardisierte Datenformate wie XML, JSON oder CSV, die mit verschiedenen Anwendungen und Plattformen kompatibel sind.

2. APIs und Webservices

   • Implementieren Sie APIs und Webservices, um Daten standardisiert bereitzustellen und zu nutzen. APIs bieten eine gut definierte Schnittstelle für die Dateninteraktion.

3. Datentransformation und ETL

   • Verwenden Sie ETL-Prozesse, um Daten aus Quellsystemen in ein Format zu transformieren, das mit der Zielplattform kompatibel ist. Dies kann Datenbereinigung, Normalisierung und Anreicherung umfassen.

4. Datenintegrationsplattformen

   • Verwenden Sie Datenintegrationsplattformen, die Tools und Konnektoren für die nahtlose Datenverschiebung und Transformation zwischen verschiedenen Systemen und Cloud-Umgebungen bereitstellen.

5. Metadatenverwaltung

   • Verwalten Sie umfassende Metadaten-Datensätze, die Struktur, Semantik und Beziehungen von Daten beschreiben. Dies verbessert das Verständnis und ermöglicht eine reibungslose Datenintegration.

6. Stammdatenmanagement

   • Implementieren Sie Master Data Management-(MDM-)Praktiken, um Konsistenz und Genauigkeit wichtiger Datenelemente über verschiedene Systeme hinweg sicherzustellen. MDM hilft dabei, Datenabweichungen und -duplizierungen zu beseitigen.

7. Data Governance und Policys

   • Legen Sie Data Governance-Praktiken fest, die Datenstandards, Eigentümerrechte und Nutzungsrichtlinien definieren. Dies gewährleistet eine konsistente Datenverarbeitung und -austausch.

8. Schemazuordnungs- und Transformationsregeln

   • Erstellen Sie klare Schemazuordnungs- und Transformationsregeln, mit denen die Konvertierung von Daten von einem Format in ein anderes gesteuert wird. Automatisierungstools können bei der konsistenten Anwendung dieser Regeln helfen.

9. Datenintegration in Echtzeit

   • Implementieren Sie Echtzeit-Datenintegrationsmechanismen wie ereignisgesteuerte Architekturen oder Streaming-Plattformen, um einen sofortigen Datenaustausch und Aktualisierungen zu ermöglichen.

10. Interoperabilitätstests

    • Führen Sie gründliche Interoperabilitätstests durch, um sicherzustellen, dass Daten zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen erfolgreich ausgetauscht und verarbeitet werden können.

11. Kontinuierliche Überwachung und Wartung

    • Überwachen Sie regelmäßig Datenflüsse und Integrationspunkte, um auftretende Probleme zu identifizieren und zu beheben. Die Dateninteroperabilität sollte im Fokus stehen.

Bei der Übertragung von Daten, insbesondere während der Migration in die Cloud, sollten mehrere wichtige Grundsätze den Prozess leiten, um die Datenintegrität, -sicherheit und eine erfolgreiche Migration sicherzustellen. Diese Grundsätze tragen dazu bei, einen Rahmen für den effektiven Umgang mit Daten zu schaffen und Risiken zu mindern.

Die folgenden Informationen geben einen Überblick über diese Leitprinzipien.

• Datenvalidierung und -bereinigung: Validieren und bereinigen Sie die Daten vor der Migration gründlich, um Inkonsistenzen, Fehler und Duplikate zu entfernen. Dadurch wird sichergestellt, dass nur genaue und zuverlässige Daten migriert werden, wodurch das Risiko von Problemen in der Zielumgebung reduziert wird.
• Datenverschlüsselung: Verschlüsseln Sie Daten während der Übertragung, um sie vor unbefugtem Zugriff oder Abfangen zu schützen. Implementieren Sie starke Verschlüsselungsprotokolle (SSL/TLS), um die Datensicherheit während der Übertragung zu gewährleisten.
• Datenkomprimierung: Mit Datenkomprimierungstechniken können Sie das übertragene Datenvolumen reduzieren. Dadurch wird die Netzwerkbandbreite optimiert und der Übertragungsprozess beschleunigt.
• Daten-Chunking und Wiederaufnahme: Teilen Sie große Datasets zur Übertragung in kleinere Chunks auf. Implementieren Sie Mechanismen, mit denen die Datenübertragung bei Unterbrechungen wieder aufgenommen werden kann, wodurch Datenverlust und erneute Übertragung minimiert werden.
• Netzwerkoptimierung: Optimieren Sie die Netzwerkperformance für die Datenübertragung mithilfe von Techniken wie Bandbreitendrosselung, Quality of Service (QoS) und Trafficpriorisierung, um eine effiziente Nutzung verfügbarer Ressourcen sicherzustellen.
• Datenübertragungsprotokolle: Wählen Sie geeignete Datenübertragungsprotokolle basierend auf Sicherheits-, Zuverlässigkeits- und Geschwindigkeitsanforderungen aus. Zu den gängigen Protokollen gehören FTP, SFTP, SCP, HTTP/HTTPS und Cloud-spezifische Datenübertragungsservices.
• Monitoring und Logging: Implementieren Sie robuste Überwachungs- und Loggingmechanismen, um den Fortschritt der Datenübertragung zu verfolgen, Anomalien zu erkennen und Probleme in Echtzeit zu beheben.
• Datenverantwortung und -verantwortung: Definieren Sie die Datenverantwortung und -verantwortlichkeiten während des Migrationsprozesses eindeutig. Bestimmen Sie Einzelpersonen oder Teams, die für Datenvalidierungs-, Transfer- und Migrationsaufgaben verantwortlich sind.
• Datenmigrationsplan: Entwickeln Sie einen umfassenden Datenmigrationsplan, der die Reihenfolge der Datenübertragung, Zeitpläne, Meilensteine und Ressourcen beschreibt, die für eine erfolgreiche Migration erforderlich sind.
• Backup- und Rollback-Plan: Verfügen Sie über eine Backupstrategie, um sicherzustellen, dass eine Kopie der Daten vor der Migration beibehalten wird. Erstellen Sie außerdem einen Rollback-Plan, falls während der Migration Probleme auftreten. So können Sie bei Bedarf den vorherigen Status wiederherstellen.
• Datenaufbewahrung und -löschung: Bestimmen Sie, wie Daten nach der Migration verarbeitet werden, einschließlich Datenaufbewahrungs-Policys und sicheren Verfahren zum Löschen von Daten für nicht mehr benötigte Daten.
• Datenvalidierung und -tests: Validieren und testen Sie die migrierten Daten nach der Migration gründlich, um deren Genauigkeit, Vollständigkeit und Integrität sicherzustellen. Vergleichen Sie migrierte Daten mit der Quelle, um Abweichungen zu ermitteln.
• Schulung und Dokumentation: Informieren Sie relevante Mitarbeiter, die an der Datenmigration beteiligt sind, über die verwendeten Grundsätze, Prozesse und Tools. Dokumentieren Sie die Migrationsverfahren und -schritte für zukünftige Referenzzwecke.
• Datenschutz und Compliance: Stellen Sie die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Datenschutzgesetzen während der Datenübertragung und -migration sicher. Schutz sensibler Daten und Einhaltung gesetzlicher Anforderungen.
• Zusammenarbeit und Kommunikation: Fördern Sie die offene Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Teams, die an der Datenübertragung und -migration beteiligt sind. Stakeholder regelmäßig über die Fortschritte auf dem Laufenden halten und alle Bedenken umgehend ausräumen.

Die Einrichtung einer Baseline-Datenarchitektur ist ein wichtiger Schritt bei der Cloud-Einführung. Es dient als grundlegendes Framework, auf dem alle datenbezogenen Aktivitäten, Prozesse und Systeme innerhalb der Cloud-Umgebung aufgebaut werden. Eine gut definierte Baseline-Datenarchitektur bietet einen strukturierten Ansatz für Datenmanagement, Integration, Sicherheit und Governance in der Cloud.

Die folgenden Informationen erläutern die Bedeutung und Schlüsselelemente der Einrichtung einer Baseline-Datenarchitektur für die Cloud-Einführung.

Bedeutung der Baseline-Datenarchitektur

1. Konsistenz und Standardisierung: Eine Baseline-Datenarchitektur stellt konsistente Datenmanagementpraktiken im gesamten Unternehmen sicher und fördert die Einheitlichkeit in Datenmodellen, Schemas und Speicher.
2. Effizienz: Es optimiert die Datenintegration, -migration und -zugriff, reduziert doppelte Aufwände und optimiert die Datenverarbeitungsprozesse.
3. Skalierbarkeit: Eine gut konzipierte Baseline-Architektur ermöglicht eine nahtlose Skalierbarkeit, da Datenvolumen und Verarbeitungsanforderungen im Laufe der Zeit wachsen.
4. Interoperabilität: Es erleichtert die Dateninteroperabilität zwischen verschiedenen Systemen, Anwendungen und Cloud-Services und ermöglicht so einen effizienten Datenaustausch und eine effiziente Analyse.
5. Data Governance: Die Baseline-Datenarchitektur bietet ein Framework für die Implementierung von Data Governance-Richtlinien, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance sicherzustellen.

Schlüsselelemente der Baseline-Datenarchitektur

1. Datenmodelle und -schemas: Definieren Sie standardisierte Datenmodelle und -schemas, die strukturieren, wie Daten in der Cloud-Umgebung organisiert, gespeichert und aufgerufen werden.
2. Datenintegrationsmuster: Legen Sie Datenintegrationsmuster fest, einschließlich ETL, Echtzeit-Streaming und Batchverarbeitung, um eine reibungslose Datenverschiebung zu ermöglichen.
3. Datenspeicherstrategien: Bestimmen Sie die zu verwendenden Arten von Datenspeicherlösungen, wie Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes, basierend auf den Datenanforderungen des Unternehmens.
4. Datensicherheit und Datenschutz: Definieren Sie Datensicherheitsmaßnahmen, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Datenmaskierungstechniken, um sensible Daten zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sicherzustellen.
5. Master Data Management (MDM): Implementieren Sie MDM-Prinzipien, um konsistente, genaue und maßgebliche Stammdaten in der gesamten Cloud-Umgebung zu verwalten und zu verwalten.
6. Metadatenverwaltung: Legen Sie Praktiken zur Metadatenverwaltung fest, um Datenassets zu katalogisieren und zu dokumentieren, und erhalten Sie Einblicke in Datenherkunft, Definitionen und Verwendung.
7. Data-Governance-Framework: Definieren Sie Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für Data Stewardship, Verantwortlichkeit und Verantwortlichkeit, um eine effektive Data Governance sicherzustellen.
8. Datenqualitätssicherung: Entwickeln Sie Strategien für die Bewertung, Validierung und Bereinigung der Datenqualität, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten in der Cloud aufrechtzuerhalten.
9. Datenlebenszyklusmanagement: Strukturieren Sie Datenlebenszyklusphasen, einschließlich Datenerstellung, -nutzung, -aufbewahrung und -archivierung, um Daten während des gesamten Lebenszyklus zu verwalten.
10. Datenzugriff und -analysen: Geben Sie an, wie in der Cloud-Umgebung auf Daten zugegriffen, diese abgefragt und analysiert werden, einschließlich Tools, APIs und Analyseplattformen.
11. Dateninteroperabilität und -integration: Entwerfen Sie Integrationsmechanismen, die einen nahtlosen Datenaustausch zwischen On-Premises-Systemen, Cloud-Services und externen Partnern ermöglichen.
12. Datenmigrationsstrategien: Definieren Sie Strategien und Methoden zur Datenmigration für die Übertragung von Daten von On-Premises in die Cloud, um minimale Unterbrechungen sicherzustellen.
13. Datenüberwachung und -auditing: Implementieren Sie Überwachungs- und Auditingmechanismen, um die Datennutzung, Änderungen und Zugriffsmuster für Compliance- und Sicherheitszwecke zu verfolgen.
14. Datenaufbewahrung und -archivierung: Legen Sie Richtlinien für die Datenaufbewahrung, -archivierung und -löschung fest, um die Datenspeicherkosten zu verwalten und die gesetzlichen Anforderungen einzuhalten.
15. Datenkultur und -schulungen: Fördern Sie eine datengesteuerte Kultur innerhalb des Unternehmens, und bieten Sie Benutzern Schulungen zur effektiven Nutzung von Daten in der Cloud-Umgebung an.

Die Kapazitätsplanung ist ein entscheidender Aspekt, um sicherzustellen, dass eine Cloud-Umgebung das erwartete Datenwachstum im Laufe der Zeit effektiv bewältigen kann. Dazu gehört die Analyse aktueller und zukünftiger Datenspeicher-, Verarbeitungs- und Netzwerkanforderungen, um Ressourcen angemessen zuzuweisen und eine optimale Performance zu gewährleisten.

Die folgenden Informationen beschreiben, wie die Planung dazu beiträgt, das Datenwachstum in einer Cloud-Umgebung zu bewältigen.

• Datenwachstum prognostizieren: Die Kapazitätsplanung beginnt mit der Vorhersage, wie viele Daten voraussichtlich in einer bestimmten Periode in der Cloud-Umgebung generiert, aufgenommen, verarbeitet und gespeichert werden. Dabei werden historische Datentrends, Geschäftsprognosen und potenzielle Änderungen des Datenvolumens berücksichtigt.
• Ressourcenzuweisung: Basierend auf der Datenwachstumsprognose bestimmen Kapazitätsplaner die erforderlichen Computing-Ressourcen, Speicherkapazitäten und Netzwerkbandbreite, die für die Verarbeitung der erhöhten Dataload erforderlich sind. Diese Ressourcen werden so zugewiesen, dass eine Unterauslastung oder Überauslastung verhindert wird.
• Skalierbarkeitsstrategien: Cloud-Umgebungen bieten Skalierbarkeit, sodass Unternehmen Ressourcen je nach Bedarf vertikal oder horizontal skalieren können. Kapazitätsplaner entscheiden, ob vertikale Skalierung (Erhöhung der Ressourcen vorhandener Instanzen) oder horizontale Skalierung (Hinzufügen weiterer Instanzen) implementiert werden soll, um dem Datenwachstum effizient gerecht zu werden.
• Leistungsoptimierung: Wenn Daten wachsen, konzentriert sich die Kapazitätsplanung auf die Aufrechterhaltung einer optimalen Performance. Dazu gehört die Bewertung und Feinabstimmung der Konfigurationen, Datenbanken und Anwendungskomponenten der Cloud-Umgebung, um Engpässe zu vermeiden und die Reaktionsfähigkeit sicherzustellen.
• Monitoring und Alerting: Implementieren Sie Überwachungstools, mit denen Ressourcenauslastung, Datendurchsatz und Performancemetriken verfolgt werden. Richten Sie Alerts ein, um Administratoren zu benachrichtigen, wenn Ressourcenschwellenwerte sich dem Kapazitätslimit nähern.
• Automatische Skalierung und Elastizität: Nutzen Sie native Cloud-Funktionen wie Autoscaling und Elastizität, um Ressourcen automatisch an sich ändernde Daten-Workloads anzupassen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Umgebung Spitzen bei der Datennutzung ohne manuellen Eingriff bewältigen kann.
• Datenkomprimierung und -optimierung: Implementieren Sie Datenkomprimierung, Entfernen doppelter Daten und Optimierungstechniken, um den physischen Speicherbedarf von Daten zu reduzieren und gleichzeitig Zugänglichkeit und Performance zu gewährleisten.
• Daten-Tiering: Implementieren Sie Daten-Tiering-Strategien, die Daten basierend auf ihrer Zugriffshäufigkeit und -bedeutung kategorisieren. Häufig aufgerufene Daten können in Hochleistungsebenen gespeichert werden, während weniger aufgerufene Daten auf kostengünstige Speicherebenen verschoben werden können.
• Auswahl von Speicherservices: Wählen Sie geeignete Cloud-Speicherservices basierend auf Datenzugriffsmustern aus. Beispiel: Daten, auf die häufig zugegriffen wird, können auf Solid-State-Laufwerken (SSDs) gespeichert werden, während Archivdaten in langfristigen Speicherservices gespeichert werden können.
• Disaster Recovery und Geschäftskontinuität: Bei der Kapazitätsplanung werden auch Disaster Recovery- und Business Continuity-Anforderungen berücksichtigt, um sicherzustellen, dass die Cloud-Umgebung Datenreplikations- und Backupprozesse effektiv verarbeiten kann.
• Testen und Simulieren: Kapazitätsplaner führen häufig Lasttests und Simulationen durch, um zu prüfen, ob die Cloud-Umgebung erwartete Datenwachstumszenarios ohne Performanceeinbußen verarbeiten kann.
• Flexibilität und Agilität: Bei der Kapazitätsplanung wird die Flexibilität des Unternehmens berücksichtigt, sich schnell anzupassen und zusätzliche Ressourcen bereitzustellen, wenn sich die Datenwachstumsmuster im Laufe der Zeit weiterentwickeln.

Die Aufbewahrung und Archivierung von Daten in der Cloud-Umgebung umfasst die Speicherung von Daten zur langfristigen Aufbewahrung, Compliance und potenziellen zukünftigen Verwendung. Durch die Implementierung effektiver Strategien für die Datenaufbewahrung und -archivierung wird sichergestellt, dass Daten über einen längeren Zeitraum zugänglich, sicher und organisiert bleiben.

Die folgenden Informationen enthalten zu berücksichtigende Strategien:

• Definition von Datenaufbewahrungs-Policys: Erstellen Sie klare und klar definierte Datenaufbewahrungs-Policys, die erläutern, wie lange bestimmte Datentypen basierend auf gesetzlichen, behördlichen und geschäftlichen Anforderungen aufbewahrt werden müssen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Datensensibilität, Branchenvorschriften und historische Bedeutung.
• Datenklassifizierung und -tiering: Klassifizieren Sie Daten basierend auf Wert, Wichtigkeit und Zugriffshäufigkeit. Auf diese Weise können Sie Aufbewahrungsregeln und Archivierungsstrategien selektiv anwenden. Implementieren Sie mehrstufigen Speicher mit unterschiedlichen Performance- und Kostenstufen, um Daten basierend auf ihren Zugriffsmustern zu speichern.
• Implementierung des Datenlebenszyklusmanagements: Definieren Sie ein Framework für das Datenlebenszyklusmanagement, das Datenerstellung, -nutzung, -aufbewahrung und eventuelle Archivierung oder -löschung umfasst. Automatisieren Sie die Datenverschiebung zwischen verschiedenen Speicherebenen basierend auf vordefinierten Policys.
• Archivierungslösungen: Nutzen Sie native Cloud-Archivierungslösungen, die speziell für die langfristige Datenaufbewahrung entwickelt wurden. Diese Lösungen bieten kostengünstige Speicheroptionen, die für selten aufgerufene Daten optimiert sind.
• Unveränderlicher Speicher: Verwenden Sie unveränderliche Speicherfunktionen, um zu verhindern, dass Daten während des Aufbewahrungszeitraums geändert oder gelöscht werden. Dies ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen.
• Backup und Snapshots: Implementieren Sie regelmäßige Backups und Snapshots, um Daten zu bestimmten Zeitpunkten zu erfassen. Diese Backups können bei Datenverlust oder -beschädigung als Restore Points dienen.
• Datenindizierung und Katalogisierung: Verwalten Sie einen organisierten und durchsuchbaren Index oder Katalog archivierter Daten. Dies erleichtert das einfache Abrufen und reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Suche nach bestimmten archivierten Datensätzen.
• Metadatenverwaltung: Nehmen Sie Metadaten zu archivierten Daten auf, wie Erstellungsdatum, Eigentümer, Aufbewahrungszeitraum und Kontext. Metadaten verbessern das Verständnis und den Kontext archivierter Daten.
• Einhaltung und rechtliche Überlegungen: Stellen Sie sicher, dass die Strategien zur Datenspeicherung und Archivierung mit den relevanten Branchenvorschriften, Datenschutzgesetzen und gesetzlichen Anforderungen übereinstimmen. Dies hilft, mögliche rechtliche Risiken zu vermeiden.
• Datenverschlüsselung: Wenden Sie die Verschlüsselung auf archivierte Daten an, um ihre Sicherheit und Vertraulichkeit während des langfristigen Speichers sicherzustellen. Die Verschlüsselung schützt Daten vor unbefugtem Zugriff und Datenlecks.
• Datenzugriffskontrolle: Implementieren Sie strenge Zugriffskontrollen, um zu begrenzen, wer archivierte Daten abrufen oder wiederherstellen kann. Durch rollenbasierten Zugriff wird sichergestellt, dass nur autorisierte Mitarbeiter auf die archivierten Inhalte zugreifen können.
• Regelmäßige Audits und Überprüfungen: Prüfen und auditieren Sie regelmäßig Ihre Datenaufbewahrungs- und Archivierungs-Policys, um sicherzustellen, dass sie auf dem neuesten Stand bleiben und an sich ändernden Geschäftsanforderungen und Complianceanforderungen ausgerichtet sind.
• Richtlinien zur Datenlöschung: Entwickeln Sie Verfahren zum sicheren Löschen oder Löschen von Daten, sobald der Aufbewahrungszeitraum abgelaufen ist und gesetzliche oder geschäftliche Anforderungen die Aufbewahrung nicht mehr erfordern.
• Datenwiederherstellung testen: Testen Sie den Wiederherstellungsprozess regelmäßig auf archivierte Daten, um sicherzustellen, dass er bei Bedarf erfolgreich abgerufen werden kann.

Die folgenden Informationen beschreiben die wichtige Rolle der Überwachung der Datennutzung, -performance und -optimierung innerhalb der Cloud-Umgebung:

• Leistungssicherung: Durch die Überwachung der Datennutzung und -performance können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Cloud-Ressourcen die erwartete Performance erreichen. Es hilft, Leistungsengpässe, Latenzprobleme und Verlangsamungen zu erkennen und ermöglicht eine proaktive Fehlerbehebung und Optimierung.
• Effiziente Ressourcenauslastung: Monitoring bietet Einblicke in die Auslastung von Cloud-Ressourcen. Durch die Analyse von Datennutzungsmustern können Unternehmen überlastete oder nicht ausgelastete Ressourcen identifizieren und fundierte Entscheidungen treffen, um die Ressourcenzuweisung zu optimieren und Kosten zu senken.
• Kostenmanagement: Eine effiziente Datenüberwachung hilft bei der Kostenkontrolle, indem Ressourcenverschwendung oder unnötiges Provisioning identifiziert werden. Unternehmen können ihre Ressourcen richtig anpassen, inaktive Instanzen beenden und die Speichernutzung optimieren, was zu Kosteneinsparungen führt.
• Skalierbarkeit und Elastizität: Durch die Überwachung der Datennutzung und -performance können Unternehmen ihre Cloud-Ressourcen je nach Bedarf skalieren. Echtzeiteinblicke ermöglichen eine dynamische Skalierung und stellen sicher, dass die Cloud-Umgebung zunehmende Workloads bewältigen kann.
• User Experience und SLA-Compliance: Monitoring stellt sicher, dass Cloud-Services die Performanceerwartungen und Service Level Agreements (SLAs) erfüllen. Durch die Verfolgung der Datennutzung und der Reaktionszeiten können Unternehmen eine positive Benutzererfahrung und die Einhaltung von Serviceverpflichtungen sicherstellen.
• Datenintegrität und -sicherheit: Mit Monitoring können Sie Anomalien erkennen, die auf nicht autorisierten Zugriff, Datenverletzungen oder Datenbeschädigung hinweisen können. Sie trägt zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität und zur Identifizierung potenzieller Sicherheitsbedrohungen bei.
• Vorausschauende Analyse: Im Laufe der Zeit erfasste Datennutzungsmuster können analysiert werden, um zukünftige Ressourcenanforderungen vorherzusagen, sodass Unternehmen die Skalierbarkeit und Ressourcenbereitstellung im Voraus planen können.
• Optimierungschancen: Die kontinuierliche Überwachung bietet datengesteuerte Einblicke in Verbesserungsbereiche. Unternehmen können Möglichkeiten zur Leistungsoptimierung, Datenkomprimierung und Abfrageoptimierung identifizieren, um die Effizienz zu steigern.
• Disaster Recovery und Geschäftskontinuität: Monitoring stellt sicher, dass Datenreplikations-, Backup- und Disaster Recovery-Mechanismen wie beabsichtigt funktionieren. Dies trägt zur Aufrechterhaltung der Datenverfügbarkeit bei und unterstützt die Geschäftskontinuität bei unerwarteten Ereignissen.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Durch die Überwachung der Datennutzung und des Datenzugriffs können Unternehmen die Einhaltung von Branchenvorschriften und Datenschutzgesetzen nachweisen. Es bietet einen Audittrail für die Datenverarbeitung und den Datenzugriff.
• Proaktive Problemlösung: Mit der Echtzeitüberwachung können Unternehmen Probleme identifizieren und lösen, bevor sie eskalieren. Dadurch werden Ausfallzeiten, Datenverlust und potenzielle Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb minimiert.
• Cloud Governance und Verantwortlichkeit: Monitoring fördert die Verantwortlichkeit, indem Datenverwendung, -zugriff und -änderungen verfolgt werden. Es hilft bei der Durchsetzung von Data Governance-Richtlinien und stellt sicher, dass Daten nach etablierten Standards verwaltet werden.
• Kapazitätsplanung: Durch Überwachung erfasste Datennutzungstrends unterstützen die Kapazitätsplanung. Unternehmen können den Ressourcenbedarf antizipieren und fundierte Entscheidungen über Skalierung und Provisioning treffen.
• Kontinuierliche Verbesserung: Die Überwachung der Datennutzung und -performance ist ein wesentlicher Bestandteil des kontinuierlichen Verbesserungszyklus. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Cloud-Umgebung, Datenarchitekturen und Anwendungen auf der Grundlage von Echtzeitfeedback iterativ zu verfeinern.