Data Pipelines komplett in der Cloud managen
Der Aufbau eines Modern Data Stack ist keine Zauberei. Insbesondere dann nicht, wenn komplexe und mehrstufige Datentransformationen sowohl über Code, als auch über No-Code auf einer einzigen Plattform für Teams, mit und ohne Programmierkenntnisse, zur Verfügung stehen. Das beweist das Berliner Unternehmen Y42 mit seinem gleichnamigen Tool, das den Aufbau und die Verwaltung von Data Pipelines für Unternehmen auf beinahe magische Weise vereinfacht.
Die meisten Unternehmen sind sich bewusst, dass sie deutlich mehr aus ihren Daten machen müssten. Gleichzeitig fehlt ihnen die Übersicht über die verfügbaren Optionen, mit denen dies möglich wäre. Sie erahnen das große Ganze, können die einzelnen notwendigen Elemente aber nicht identifizieren und passend zusammensetzen – und die Entscheidung zwischen den diversen Tools ist in der Tat extrem schwierig, ohne sie im Detail zu verstehen.
In diversen Unternehmen haben wir dann Gedankengänge vernommen wie: Sind derart mächtige Tools schon das richtige für mein Unternehmen, oder ist dieser Schritt zu früh? Muss ich damit rechnen, vor einem zu komplexen Projekt kapitulieren zu müssen? Woher bekomme ich Mitarbeitende, die solche Tools implementieren können?
Aufbau eines Data Stack mit Y42
Y42 unterbricht solche nervösen Gedankengänge auf geniale Art und Weise. Mit ihnen müssen Unternehmen ihren Data Stack (die Tool-Landschaft, mit der Daten verarbeitet werden können) nicht mehr komplett selbst zusammenstellen, sondern nutzen bekannte und etablierte Tools auf der Y42-Benutzeroberfläche.
Sie verwenden die best-in-class Tools, die sie sonst alleine aufsetzen müssten. Dazu gehören die Cloud Data Warehouses Snowflake und Google BigQuery, das Tool Airbyte für Datenintegration sowie dbt Core für die Transformation und Modellierung von Daten. Diese Tools bauen auf Open-Source-Standards auf, sodass Y42 sich offen und mit anderen oder bestehenden Stacks sehr kompatibel zeigt.
Die DataOps Cloud verfolgt zudem einen kombinierten Code & No-Code-Ansatz und ist dadurch für Personen mit und ohne Programmierkenntnisse verwendbar. Sie verspricht produktionsreife Daten-Pipelines sowie ein umfassendes Management der Data Operations (DataOps), zum Beispiel in Hinblick auf Data Governance und die Zusammenarbeit mit Kollegen und Kolleginnen im Data-Team als auch in Business-Teams. Y42 setzt auf die gängigsten Cloud Data Warehouses Snowflake und Google BigQuery und ist damit auch hier mit den meisten Anforderungen kompatibel.
Der Einsatz von Y42 ist also deshalb so unwiderstehlich, weil sich niemand mehr auf tiefer Detailebene mit der Auswahl von Tools innerhalb des Data Stack auseinandersetzen muss. Wer generell schon in Richtung Modern Data Stack denkt und diesen aufbauen möchte, profitiert durch die intelligente Tool-Auswahl von Y42, spart Zeit und Geld und verbessert die Qualität sowie Verwendbarkeit seiner Daten. Dedizierte Kenntnisse im Bereich Data Engineering sind für all dies nicht notwendig, können aber bei Bedarf hervorragend ergänzen.
Legacy Data Stack vs. Modern Data Stack
Warum spielen die Cloud und der Modern Data Stack an dieser Stelle eine so wichtige Rolle? Zunächst einmal handelt es sich bei einem Data Stack um die Kombination von Technologien und Tools, die ineinander greifen, um Daten zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Ziel des Data Stack ist es, Unternehmen in die Lage zu versetzen, Rohdaten in wertvolle Daten für Analysen und KI umzuwandeln. Im Wesentlichen benötigen wir zur Nutzung eines Data Stack eine Datenbank zur Datenspeicherung, ein Backend-System zum Modellieren und Verarbeiten der Daten, sowie eine Frontend-Anwendung, die uns die Ansicht der Daten sowie die Interaktion mit ihnen ermöglicht.
Dabei wird zwischen dem Legacy Data Stack und dem Modern Data Stack unterschieden. Während Legacy Data Stacks mindestens einen Server benötigen, arbeiten Modern Data Stacks cloudbasiert. Dadurch sind sie skalierbarer und flexibler.
Der Modern Data Stack kann sofort und agil bereitgestellt werden, wenn Datensätze und Arbeitslasten wachsen. Dann vereinfacht er den Zugriff auf gemeinsam genutzte Daten. Nicht zuletzt ermöglicht er Unternehmen, ihre gesamte Data Pipeline schnell bereitzustellen – und zwar ohne durch ein Hardware-Setup Einschränkungen erfahren zu müssen. Die Daten-Infrastrukturen können also mit ihrem Datenbedarf mitwachsen, ohne dass es zu Kosten oder Ausfällen bei der Skalierung kommt. Zudem weisen sie geringere Barrieren bei der Integration von weiteren Tools auf.
Transformation von Daten und Data Pipelines
Valide Datenanalyse kann auch im Modern Data Stack nur mit funktionierenden Data Pipelines betrieben werden. Es stellt sich deshalb nicht die Frage, ob Data Pipelines eingerichtet werden sollten, sondern wie und mit welchen Ressourcen das geschehen kann. An dieser Stelle kommt der Datenplattform Y42 eine herausragende Bedeutung zu.
Denn Datenanalyse ist ein hochdynamischer Prozess: Daten werden extrahiert, transformiert, kombiniert, validiert und geladen. Data Pipelines sorgen zum einen für automatisierte Abläufe, halten zum anderen das Verschieben von Daten stringent und konsistent. Mit Data Pipelines sorgen Unternehmen für die professionelle Vor- und Aufbereitung ihrer Daten. Die sogenannte Data Ingestion, also die Anbindung von Daten, bildet einen wichtigen Grundbaustein innerhalb des Modern Data Stack und benötigt eine zuverlässige Struktur. Diese Struktur erfüllt Y42 hervorragend.
Y42 ist der neue Weg, einen Modern Data Stack zu managen
Y42 baut auf einigen der marktfähigsten Best-of-Breed-Tools auf. Dabei nutzt es die Rechenkapazitäten (kompiliert gegen die Datenbank) von Snowflake oder BigQuery. Final werden die Daten in Tableau oder ähnliche BI-Plattformen eingespielt. Y42 ist somit ein Orchestrierungs-Tool für alle Tools im Modern Data Stack und ermöglicht deren nahtloses Zusammenspiel. Unternehmen, die bereits den Data Stack nutzen, den auch Y42 managt, können sehr einfach und schnell ihren Stack migrieren.
Durch den Einsatz der verschiedenen Tools sowie SQL, die bei der Transformation benötigt werden, war der Vorgang der Datenmodellierung bisher nur mit Data Experts und Kenntnissen in Data Engineering umsetzbar. Diese althergebrachte Tatsache wird von Y42 komplett entkräftet und der Vorgang der Datenmodellierung revolutioniert.
Y42: “Mission Control for your data pipeline.”
Y42 macht das Leben von Unternehmen und ihren Data Teams durch Zugänglichkeit von Tools, reibungslose Kollaboration und umfangreiche Data Governance um einiges leichter.
Dadurch, dass die Tools von Y42 gemanagt werden und sofort für alle zugänglich sind, können Nutzende direkt anfangen, Daten zu modellieren und letztendlich Insights zu generieren. Nutzende arbeiten nicht mehr alleine mit Daten, sondern können mit ihrem oder dem Business Team kollaborieren, um den eigentlichen Wert aus den Daten zu gewinnen und zu verstehen. Dies vereinfacht Y42 durch Version Control, In-App Chat und einen verständlichen Data Catalog.
Gleichzeitig soll trotz mehr Nutzenden im Data Stack kein Chaos entstehen, denn das ist das große Risiko, wenn versucht wird, den Modern Data Stack einfach so zu betreiben. Deswegen legt Y42 auf Data Governance großen Wert. Alle datenbezogenen Aktivitäten können beobachtet und überwacht werden. Zusätzlich helfen Asset Ownership, ein Datenkatalog, Datenverträge und eine mehrstufige Zugriffskontrolle, eine Data-Governance-Strategie zu implementieren.
Unternehmen, die bereits ihre eigene Datenbank mitbringen möchten (Snowflake oder BigQuery), um darauf ihren Modern Data Stack aufzubauen, können Y42 einfach darauf aufsetzen und spüren selbst die Flexibilität, Skalierbarkeit und Unabhängigkeit des Tools – und vielleicht auch ein bisschen Zauberei.
