Dezentrales Datenmanagement
Ein dezentraler Ansatz für das Datenmanagement beinhaltet die Verteilung von Daten über mehrere Systeme und Standorte. Dieser Ansatz ermöglicht eine größere Flexibilität und Agilität sowie eine verbesserte Verwaltung und Governance von Daten.
Vorteile dezentraler Datenverwaltung
Die dezentrale Datenverwaltung hat in den letzten Jahren zunehmend an Popularität gewonnen, obwohl sie mit ihren eigenen Herausforderungen einhergeht.
Verbesserte Sicherheit bei reduziertem Risiko von Datenverlust
Durch die Verteilung von Daten auf mehrere Knoten wird das Risiko eines Datenverlusts reduziert, da die Daten redundant auf verschiedenen Knoten gespeichert werden. Dies bedeutet auch, dass im Falle eines Ausfalls oder einer Kompromittierung eines Knotens die Daten immer noch von anderen Knoten im Netzwerk abgerufen und wiederhergestellt werden können.
Verbesserte Skalierbarkeit und Flexibilität
Indem zusätzliche Knoten bei Bedarf dem Netzwerk hinzugefügt werden können, wird es einfacher, große Datenmengen zu bewältigen. Dies kann besonders wichtig für Organisationen sein, die große Datenmengen schnell verarbeiten müssen.
Erhöhte Transparenz und Verantwortlichkeit
Da alle Knoten im Netzwerk Zugriff auf dieselben Informationen haben, kann diese Transparenz und Verantwortlichkeit dazu beitragen, Fehler und Inkonsistenzen zu verhindern, die auftreten können, wenn verschiedene Parteien mit unterschiedlichen Versionen derselben Daten in einer Organisation arbeiten.
Überwindung der Herausforderungen eines dezentralen Datenverwaltungsansatzes
Mit mehr Data Engineers, die in dezentrale Datenlösungen involviert sind, wird Produktivität wichtiger. Die Befähigung und Fähigkeiten der Data Engineers werden zu einer Herausforderung und die Datenarchitektur erfordert mehr Governance, insbesondere bei zunehmendem Datenvolumen und -komplexität.
Produktivität der Dateningenieure
- Bietet umfassende Unterstützung für alle Ihre Entwicklungsprozesse.
- Kann problemlos in jeden gängigen Softwareentwicklungsprozess integriert werden.
- Minimiert manuellen Aufwand bei der Datenmodellierung.
- Automatisiert vollständig die Codierung Ihrer Ziel-Lösung.
- Automatisiert die Dokumentation Ihrer Datenlösung auf der Grundlage von Metadaten.
Befähigung von Dateningenieuren
- Mit vordefinierten Datenarchitektur- und Modellierungsmustern sowie Umsetzungsstandards.
- Ist auf Ihre Zieltechnologie-Fähigkeiten optimiert.
- Bearbeitet Ihre technische Implementierung von Anfang bis Ende.
- Mit einer intuitiven Benutzeroberfläche.
- Ermöglicht Ihnen und Ihrem Datenteam, sich auf Geschäftsanforderungen zu konzentrieren.
Datenarchitekturgovernance
- Mit vordefinierten Architekturmustern, die die Einhaltung der Umsetzungsstandards gewährleisten.
- Verwaltet Datenprodukte in einer Solution- und Projekt-Hierarchie, um die Verwaltung von dezentralen Lösungen zu vereinfachen.
- Durch Versionierung können Modifizierungen einfach verteilt und ausgerollt werden.
- Der metadatenbasierten Ansatz ermöglicht einen problemlosen Wechsel der Technologie-Plattformen.
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