Warum herkömmliche Data Warehouses für Echtzeitanalysen nicht ausreichen

Der Erfolg oder Misserfolg datengesteuerter Organisationen hängt von ihrer Fähigkeit ab, Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten und aktuellsten Informationen zu treffen. Ob Sie Lieferketten optimieren, Betrug bei Finanztransaktionen erkennen oder das Kundenerlebnis in Echtzeit personalisieren, die Aktualität der Daten ist von größter Bedeutung.

Für viele Unternehmen bleibt dieser heilige Gral der „Datenunmittelbarkeit“ jedoch weiterhin schwer zu fassen. Sie verlassen sich weiterhin auf traditionelle Data Warehouses oder andere Legacy-Datenspeicher – leistungsstarke Tools für Stapelverarbeitung und historische Analysen –, sind jedoch für die Anforderungen von Echtzeitanalysen schlecht gerüstet. Das Ergebnis? Kritische Geschäftsentscheidungen werden auf der Grundlage nicht mehr aktueller Daten getroffen, was zu verpassten Chancen, suboptimalen Ergebnissen und der Unfähigkeit führt, mit der Konkurrenz mitzuhalten.

Wenn Sie sich in einer Situation befinden, in der die Aktualität der Daten für Ihren Anwendungsfall von entscheidender Bedeutung ist und Sie immer noch ein Data Warehouse als primären Analysespeicher verwenden, können Sie wahrscheinlich nicht alle Vorteile von Echtzeiterkenntnissen nutzen. Tatsächlich entstehen Ihnen wahrscheinlich erhebliche Datenlatenzen und Betriebskosten, die Ihre Echtzeitdateninitiativen auf lange Sicht unhaltbar machen.

Das Data Warehouse wurde nie für Echtzeit konzipiert

Um zu verstehen, warum Data Warehouses für Echtzeitanalysen nicht geeignet sind, müssen wir uns die grundlegenden Architekturunterschiede zwischen diesen Legacy-Systemen und modernen Echtzeitanalysedatenbanken ansehen.

Data Warehouses sind für die Stapelverarbeitung und historische Analyse optimiert. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie große Datenmengen aus verschiedenen Quellen aggregieren, die Daten transformieren und bereinigen und sie dann in ein zentrales Repository für Berichterstellung und Business Intelligence laden. Dieser stapelorientierte Ansatz eignet sich gut für Anwendungsfälle, bei denen die Aktualität kein entscheidender Faktor ist, wie etwa monatliche Verkaufsberichte oder vierteljährliche Finanzanalysen.

Das inhärente Design eines Data Warehouse führt jedoch zu einer erheblichen Datenlatenz. Daten werden in der Regel regelmäßig in das Lager geladen – stündlich, täglich, wöchentlich oder monatlich. Das bedeutet, dass die Daten zu dem Zeitpunkt, an dem sie für die Analyse verfügbar sind, bereits veraltet sind, manchmal um Stunden oder sogar Tage. In einem schnelllebigen Geschäftsumfeld, in dem jede Sekunde zählt, kann diese Verzögerung den Unterschied zwischen dem Ergreifen einer Chance und dem völligen Verpassen ausmachen.

Darüber hinaus sind Data Warehouses nicht dafür ausgelegt, Datenströme mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten oder Abfragen mit geringer Latenz zu unterstützen. Da das Datenvolumen und die Parallelität der Benutzer zunehmen, fällt es Data Warehouses schwer, die Reaktionszeiten von unter einer Sekunde bereitzustellen, die für eine Entscheidungsfindung in Echtzeit erforderlich sind. Die zugrunde liegenden Speicher- und Indexierungsstrukturen eines Data Warehouse sind für das Laden und Zusammenfassen von Massendaten optimiert, nicht für die schnelle Aufnahme und Abfrage granularer Echtzeitdaten.

Die Kosten veralteter Daten

Die Folgen der Verwendung eines Data Warehouse für Echtzeitanalysen können schwerwiegend sein. Betrachten Sie die folgenden Szenarien –

• Einzelhandelspersonalisierung: Ein E-Commerce-Unternehmen möchte seinen Kunden in Echtzeit Produktempfehlungen auf der Grundlage ihrer Browsing- und Kaufhistorie geben. Mithilfe eines Data Warehouse basieren die Empfehlungen auf Daten, die möglicherweise Stunden oder Tage alt sind, was zu einem suboptimalen Kundenerlebnis und verlorenen Verkaufschancen führt.

• Betrugserkennung: Ein Finanzinstitut möchte betrügerische Transaktionen in Echtzeit erkennen, um Verluste zu minimieren. Bei einem Data-Warehouse-basierten System werden die Betrugserkennungsmechanismen durch die Datenlatenz begrenzt, sodass betrügerische Aktivitäten möglicherweise unbemerkt durchgehen können.

• Lieferkettenoptimierung: Ein Hersteller möchte Produktions- und Lagerbestände in Echtzeit an veränderte Nachfrage- und Lieferkettenbedingungen anpassen. Die Verwendung eines Data Warehouse führt zu verzögerten Reaktionen auf Marktschwankungen, was zu Fehlbeständen, Überbeständen und verpassten Umsatzchancen führt.

In jedem dieser Beispiele lassen sich die Kosten veralteter Daten nicht nur an Umsatzeinbußen und Kundenunzufriedenheit messen, sondern auch an den Opportunitätskosten verpasster strategischer Vorteile. Unternehmen, die nicht auf der Grundlage aktueller Informationen reagieren können, werden immer hinter ihren agileren Konkurrenten zurückbleiben.

Darüber hinaus können die Betriebskosten, die mit der Wartung einer Data-Warehouse-basierten Echtzeit-Analyseinfrastruktur verbunden sind, unerschwinglich sein. Der Bedarf an zusätzlichen ETL-Prozessen, Datenreplikation und komplexen Datensynchronisierungsmechanismen führt zu einem erheblichen Verwaltungsaufwand und erhöht die Gesamtbetriebskosten (TCO).

Echtzeit-Analysedatenbanken

Um die Einschränkungen von Data Warehouses für Echtzeit-Anwendungsfälle zu überwinden, greifen Unternehmen zunehmend auf spezialisierte Echtzeit-Analysedatenbanken wie Apache Pinot zurück. Diese speziell entwickelten Lösungen sind von Grund auf darauf ausgelegt, die besonderen Anforderungen von Analysen mit geringer Latenz und hoher Parallelität für sich schnell bewegende Daten zu erfüllen.

Im Gegensatz zu Data Warehouses sind Echtzeitanalysedatenbanken wie Pinot für die kontinuierliche Datenerfassung und Echtzeitabfrage optimiert. Sie können Datenströme in Millisekunden aufnehmen und indizieren und so selbst bei Milliarden von Datensätzen Abfrageantwortzeiten von weniger als einer Sekunde ermöglichen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage möglichst aktueller Daten zu treffen und so das wahre Potenzial von Echtzeitanalysen auszuschöpfen.

Darüber hinaus sind Echtzeit-Analysedatenbanken so konzipiert, dass sie horizontal skalierbar sind und wachsende Datenmengen und Benutzergleichzeitigkeit ohne Leistungseinbußen bewältigen können. Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für geschäftskritische, benutzerorientierte Anwendungen, bei denen möglicherweise Tausende von Benutzern gleichzeitig das System abfragen.

Die Vorteile von Echtzeit-Analysedatenbanken gehen jedoch über die rein technischen Möglichkeiten hinaus. Sie bieten außerdem erhebliche Betriebs- und Kostenvorteile –

• Vereinfachtes Datenmanagement: Echtzeitdatenbanken wie Pinot abstrahieren einen Großteil der mit Data Warehousing verbundenen Komplexität, reduzieren den Verwaltungsaufwand und ermöglichen es den Teams, sich auf höherwertige Aktivitäten zu konzentrieren.

• Geringere Gesamtbetriebskosten: Durch den Wegfall kostspieliger ETL-Prozesse, Datenreplikation und anderer Data Warehouse-spezifischer Infrastruktur können Echtzeitdatenbanken die Gesamtbetriebskosten für Echtzeitanalyseinitiativen erheblich senken. Möglicherweise gibt es andere Preismetriken wie die Kosten für Abfragen pro Sekunde, die bei Anbietern, die Echtzeitdatenbanken anbieten, weitaus kostengünstiger sein können als bei Anbietern mit Data Warehouses.

• Verbesserte Agilität: Die Fähigkeit, Daten schnell in Echtzeit zu erfassen, zu verarbeiten und abzufragen, ermöglicht es Unternehmen, besser auf sich ändernde Geschäftsbedingungen und Kundenbedürfnisse zu reagieren, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.

• Nahtlose Ökosystemintegration: Echtzeitdatenbanken lassen sich oft nahtlos in gängige Datenerfassungs-, Verarbeitungs- und Visualisierungstools integrieren, was die Erstellung von End-to-End-Echtzeitanalyselösungen erleichtert.

Wann sollte man sich für eine Echtzeit-Analysedatenbank anstelle eines Data Warehouse entscheiden?

Die Entscheidung, eine Echtzeit-Analysedatenbank wie Apache Pinot anstelle eines herkömmlichen Data Warehouse zu verwenden, sollte auf einer sorgfältigen Bewertung der spezifischen Anwendungsfälle und Anforderungen Ihres Unternehmens basieren. Als allgemeine Faustregel gilt:Wenn die Aktualität der Daten für Ihre Geschäftsergebnisse von entscheidender Bedeutung ist und Sie es mit Datenströmen mit hoher Geschwindigkeit zu tun haben, ist eine Echtzeit-Analysedatenbank wahrscheinlich die bessere Wahl.

Hier sind einige häufige Szenarien, in denen eine Echtzeit-Analysedatenbank glänzt –

• Benutzerbezogene Analysen: Anwendungen, die Abfrageantwortzeiten von weniger als einer Sekunde und die Fähigkeit zur Bewältigung hoher Parallelität erfordern, z. B. Dashboards, Berichtstools und Personalisierungs-Engines.

• Betriebsanalytik: Anwendungsfälle, in denen Echtzeiteinblicke erforderlich sind, um sofortige Maßnahmen voranzutreiben, wie z. B. Lieferkettenoptimierung, Betrugserkennung oder vorausschauende Wartung.

• IoT und Edge Analytics: Analysieren von Daten von angeschlossenen Geräten und Sensoren, bei denen niedrige Latenzzeiten und die Fähigkeit, Daten nah an der Quelle zu verarbeiten, von entscheidender Bedeutung sind.

• Streaming-Datenverarbeitung: Szenarien, die die kontinuierliche Aufnahme und Analyse von Hochgeschwindigkeits-Datenströmen beinhalten, wie z. B. Finanzhandel, Clickstream-Analyse oder Echtzeit-Werbeoptimierung.

Im Gegensatz dazu sind Data Warehouses möglicherweise immer noch die bessere Wahl für Anwendungsfälle, bei denen die Aktualität der Daten weniger wichtig ist, wie z. B. historische Berichte, Business Intelligence oder Data-Science-Workloads.

Letztendlich kommt es darauf an, Ihre spezifischen Anforderungen zu verstehen und das richtige Werkzeug für die jeweilige Aufgabe auszuwählen. Der Versuch, ein Data Warehouse zwangsweise in einen Anwendungsfall für Echtzeitanalysen einzupassen, führt unweigerlich zu suboptimaler Leistung, höheren Kosten und verpassten Chancen.

Nächste Schritte

Da sich das Geschäftstempo immer weiter beschleunigt, war der Bedarf an Dateneinblicken in Echtzeit noch nie so dringend. Organisationen, die die Macht der Gegenwart nutzen können – die Fähigkeit, Daten in Gedankengeschwindigkeit in die Tat umzusetzen – werden im digitalen Zeitalter erfolgreich sein.

Um Ihnen zu helfen, tiefer in dieses Thema einzutauchen und mehr Klarheit zu gewinnen, haben wir ein E-Book für Sie zusammengestellt – „Anpassen oder überholt werden:Der Wettbewerbsvorteil von Echtzeitdaten“. Laden Sie es noch heute herunter und setzen Sie sich in Ihrem Unternehmen dafür ein, eine Echtzeit-Analysedatenbank wie Apache Pinot als das richtige Tool für alle Ihre benutzerorientierten Echtzeit-Analyseanforderungen einzuführen.