Anbietervergleich von Data Warehouse-Lösungen
Wir zeigen Ihnen, wie sie den passenden Anbieter wählen
Bei der Auswahl des richtigen Anbieters für Ihr Data Warehouse ist es wichtig, bestimmte Kriterien zu beachten und die Lösungen miteinander zu vergleichen. Einige Kriterien wirken sich auf die Effizienz, Kosten und Flexibilität der Data Warehouse-Lösung aus. Darüber hinaus sollten auch die individuellen Voraussetzungen und Anforderungen Ihres Unternehmens immer im Blick behalten werden. Dabei spielt auch die Art und Komplexität der zu speichernden und verarbeitenden Daten eine Rolle.
Worauf Sie bei der Auswahl des Anbieters achten sollten
- Skalierbarkeit: Die Datenmenge (Storage) sowie die Anzahl an Abfragen (Compute) sollte nach Bedarf und unabhängig voneinander nach oben und unten skalierbar sein.
- Kosten: Flexible und transparente Preismodelle sind wichtig. Einige Anbieter berechnen nach Speicherplatz, andere nach Rechenleistung oder Abfragen.
- Sicherheit: Sicherheitsfunktionen wie Datenverschlüsselung, Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), rollenbasierte Zugriffskontrolle und Compliance mit internationalen Standards (z. B. DSGVO, HIPAA) sind von großer Bedeutung.
- Integrationsmöglichkeit von anderen Tools: Die Fähigkeit, sich nahtlos in bestehende Systeme und Tools zu integrieren, wie BI-Tools, ETL-Tools, Cloud-Plattformen oder CRM-Systeme, ist essenziell, um einen effizienten Workflow zu gewährleisten.
- Unterstützung für verschiedene Datenformate: Die Lösung sollte eine breite Palette an strukturierten, halbstrukturierten und (im besten Fall) unstrukturierten Datenformaten unterstützen (z. B. JSON, CSV, Parquet, etc.).
- Datenmigration und -replikation: Unternehmen sollten sicherstellen, dass der Anbieter einfache und reibungslose Tools zur Migration und Replikation von Daten bietet, insbesondere bei der Übertragung von bestehenden On-Premise-Systemen in die Cloud.
- Mehrbenutzer- und Multi-Cloud-Funktionalität: Eine Lösung, die sowohl Multi-Cloud- als auch Multi-User-Szenarien gut unterstützt, ist für größere Unternehmen oft entscheidend.
Welcher Data Warehouse-Anbieter ist der richtige für Ihr Unternehmen?
Es gibt viele Faktoren, die die Auswahl eines Data Warehouse-Anbieters beeinflussen. Eine tiefgreifende Analyse der bestehenden Datenlandschaft ist essenziell. Auch die Art der Weiterverarbeitung der Daten ist von großer Wichtigkeit zur Auswahl des richtigen Anbieters. Durch eine holistische Betrachtung der Anforderungen können Unternehmen definieren, welche Voraussetzungen das passende Data Warehouse erfüllen muss:
- Welche Datenquellen und bestenden Systeme müssen mit dem Data Warehouse verknüpft werden? Liegen die Daten schon in einer Umgebung, die die Migration in eine bestimme Lösung vereinfacht?
- Sollen strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeitet werden?
- Wie groß ist die Datenmenge, die im Data Warehouse gespeichert wird, und wie regelmäßig werden Abfragen durchgeführt?
- Wie komplex sind die Abfragen aus dem Data Warehouse? Ist Machine Learning oder Datastreaming von Bedeutung für die Verarbeitung der Daten?
- Welche Compliance- und Sicherheitsanforderungen muss das Data Warehouse erfüllen? Gibt es zum Beispiel branchenspezifische Anforderungen, die gesonderte Sicherheitsmaßnahmen erfordern?
Wir prüfen mit Ihnen Ihre Datenlandschaft
Sie sind sich nicht sicher, wie ihre aktuelle Dateninfrastruktur aufgebaut ist oder möchten Ihre Datenstruktur besser verstehen?
In unserem kostenlosen 60-minütigen Data Health Check analysieren wir gemeinsam mit Ihnen die bestehende Datenlandschaft, bewerten sie auf Effizienz und Skalierbarkeit, geben Handlungsempfehlungen für Ihr Data Warehouse und skizzieren eine Roadmap für die nächsten Schritte.
Kostenlosen Data Health Check anfragenDie Vorteile eines Data Warehouse in der Google Cloud mit BigQuery
- Skalierbare Performance: automatische Skalierunge ohne langwierige Prozesse zur Verarbeitung großer Datenmengen
- Echtzeit-Datenerfassung: Verarbeitung und Analyse von Echtzeit-Daten ermöglicht einfaches Datenstreaming
- AI-ready Data: Verarbeitung und Strukturierung riesiger Datenmengen, um sie für Machine Learning und AI Anwendungen nutzbar zu machen
- Starke Performance: Analysen und Abfragen von Petabytes in kürzester Zeit, ideal besonders bei großen, komplexen Datenmengen wie zum Beispiel Geodaten
- Einfache Integration: Einfache und schnelle Anbindung anderer Dienste der Google Cloud Platform sowie vieler Drittanbieter-Tools
- Kosten: Kosteneffizienz dank Pay-per-Query-Modell
- Unterstützung verschiedener Datenformate: Unterstützung von strukturierten und semi-strukturierten Daten sowie Analyse von unstrukturierten Daten möglich
- Zukunftsorientiert: integrierte Machine Learning und AI-Möglichkeiten zum Trainieren und Anwenden auf Daten ohne aufwändigen Export