- Self-Service BI -

Self-Service BI ist so lange geil, bis inperformante Daten-Modelle die Kosten und Wartezeiten treiben. Es kann durchaus sinnvoll sein, auf seine Datenexperten zu hören und gemeinsam an performanten Datenprodukten zu arbeiten.

THE DATA ECONOMIST

Die Verheißung von Self-Service Business Intelligence (BI) Systemen liegt in ihrer Fähigkeit, Endbenutzern – ohne tiefgreifendes technisches Know-how – direkten Zugriff auf Daten und die Möglichkeit zur eigenständigen Analyse und Berichterstattung zu gewähren. Diese Demokratisierung der Daten verspricht eine schnellere Entscheidungsfindung und eine Entlastung der Data-/IT-Abteilungen. Doch dieser Ansatz stößt an seine Grenzen, wenn die Komplexität der Datenmodelle und das Volumen der Daten zu Performance-Problemen führen, die wiederum die Kosten und Wartezeiten in die Höhe treiben. In solchen Momenten wird deutlich, wie entscheidend die Rolle von Datenexperten und eine durchdachte Datenarchitektur sind.

Die Bedeutung performanter Datenprodukte

Die Performance von BI-Systemen ist essentiell für Unternehmen, die auf eine schnelle und effiziente Datenanalyse angewiesen sind. Inperformante Datenmodelle können zu langen Ladezeiten, verzögerten Berichten und letztendlich zu Frustration bei den Anwendern führen. Dies beeinträchtigt nicht nur die Akzeptanz solcher Systeme, sondern kann auch geschäftskritische Entscheidungsprozesse verlangsamen.

Die Rolle von Datenexperten

Datenexperten bringen ein tiefgreifendes Verständnis für Datenstrukturen, Abfrageoptimierung und die Performance-Auswirkungen verschiedener Datenmodellierungsansätze mit. Das Annehmen Ihrer Empfehlungen können Unternehmen vermeiden, dass Self-Service BI zu einem zweischneidigen Schwert wird und sind damit in der Lage, die Balance zwischen Benutzerfreundlichkeit und Systemperformance zu wahren, indem sie auf performante Datenprodukte hinwirken. Die Daten-Expertise ist entscheidend, um komplexe Datenmodelle so zu gestalten, dass sie sowohl den Geschäftsanforderungen entsprechen als auch effizient zu handhaben sind.

Standardisierung und Durchführung in einem Lakehouse

Die Konzentration großer Datenmengen und komplexer Datenmodelle in einem Daten-Lakehouse bietet zahlreiche Vorteile. Ein Lakehouse vereint die Flexibilität und Skalierbarkeit eines Data Lakes mit den Management-Funktionen und der Optimierung eines Data Warehouses. Durch die Standardisierung der Datenhaltung und -verarbeitung in einem solchen System können Unternehmen Daten silo-übergreifend nutzbar machen und gleichzeitig Performance und Sicherheit gewährleisten. Dies ermöglicht es, komplexe Berechnungen und Datenmodelle effizient zu verarbeiten und die Grundlage für performante Datenprodukte zu schaffen.

Wichtigkeit guter Kenntnisse in Datenmodellierung

Ein tiefgreifendes Verständnis in Datenmodellierung ist unerlässlich, um die Vorteile eines Lakehouse voll ausschöpfen zu können. Gute Datenmodellierung trägt dazu bei, dass Daten konsistent, leicht zugänglich und effizient abfragbar sind. Sie ermöglicht es, komplexe Geschäftslogiken korrekt abzubilden und die Grundlage für aussagekräftige Analysen und Berichte zu legen. Darüber hinaus hilft sie, Redundanzen zu vermeiden und die Datenintegrität zu sichern, was wiederum die Performance verbessert und die Kosten senkt.

Fazit

Während Self-Service BI viele Türen öffnet, ist es die Zusammenarbeit mit Datenexperten und die Nutzung fortschrittlicher Datenarchitekturen wie dem Lakehouse, die Unternehmen dabei unterstützen, die Herausforderungen von Performance und Skalierbarkeit zu meistern. Ein fundiertes Wissen in Datenmodellierung und eine durchdachte Datenstrategie sind dabei unverzichtbare Bausteine, um nicht nur die Performance zu sichern, sondern auch den vollen Wert der Daten für das Unternehmen zu erschließen.