Daten mögen zwar die „neue Währung“ sein, doch viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, von ihrem Wert zu profitieren und gleichzeitig immer strengere Sicherheits- und Datenschutzstandards einzuhalten. Wie beim Versuch, DFÜ-Verbindungen in einer Hochgeschwindigkeitswelt zu verwenden, verhindern veraltete und ineffiziente Datenverwaltungssysteme, dass sie das volle Produktivitäts- und Wachstumspotenzial ihrer digitalen Assets ausschöpfen können.
Geben Sie Data Vault ein, eine flexible und skalierbare Datenlösung, die es Unternehmen ermöglicht, echten Mehrwert aus ihren vorhandenen Datenbeständen zu ziehen und gleichzeitig höchste Sicherheits- und Datenschutzstandards zu wahren. Seine Cloud-basierten Funktionen fungieren als undurchdringliche Festung, schützen vertrauliche Informationen und minimieren Störungen kritischer Vorgänge. Sie stärken die Cyber Resilience und gewährleisten Betriebskontinuität, sodass Ihr Unternehmen sich in der heutigen digitalen Landschaft mit vollem Vertrauen bewegen kann.
Jedes Unternehmen möchte aus seinen unstrukturierten Daten umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. Allerdings bestehen neben Datenschutz- und Sicherheitsbedenken auch Probleme hinsichtlich des Volumens und der Komplexität dieser Daten, die herkömmliche Datenverwaltungssysteme überfordern können. Dadurch wird die effiziente Extraktion aussagekräftiger Informationen zu einer Herausforderung.
Datentresor ist eine robuste und skalierbare Lösung, die diese Hindernisse moderner Datenumgebungen überwindet und es Unternehmen ermöglicht, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren, zu speichern und zu verwalten und gleichzeitig die Tracking- und Auditing-Funktionen aufrechtzuerhalten. Zu seinen drei Hauptkomponenten gehören der Hub, der Link und der Satellit, auf die wir weiter unten näher eingehen. Durch die Trennung der Daten in diese unterschiedlichen Teile wird das Laden der Daten effizienter, die Wartung vereinfacht und Unternehmen erhalten eine detaillierte Kontrolle über die Datenversionierung und Verlaufsverfolgung.
Eine wesentliche Stärke der Datentresor-Architektur ist ihre Fähigkeit, sich ohne störende Neugestaltungen an veränderte Datenstrukturen und Anforderungen anzupassen. Ihre Flexibilität stellt sicher, dass Unternehmen nahtlos neue Datenquellen integrieren und ihre Datenmodelle erweitern können, wenn sich ihre Geschäftsanforderungen ändern. Darüber hinaus fördert sie die Datenintegrität und Überprüfbarkeit, indem sie eine umfassende historische Aufzeichnung aller Datenänderungen führt. Dies ermöglicht eine vollständige Rückverfolgbarkeit und ermöglicht es Unternehmen, strenge gesetzliche Vorschriften und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Die Bedrohung durch Cyberangriffe und Datenschutzverletzungen nimmt von Tag zu Tag zu. Untersuchungen zufolge ist Ransomware für nahezu 70 % aller Cyberangriffe verantwortlich, wobei über 40 % erfolgreich sind. Allein im Jahr 2023 erbeuteten Angreifer von ihren Opfern über 1 Milliarde US-Dollar – eine alarmierende Zahl, die die entscheidende Bedeutung der Implementierung robuster Datenverwaltungslösungen unterstreicht, bei denen Sicherheit, Ausfallsicherheit und Geschäftskontinuität im Vordergrund stehen.
Der Datentresor trägt zur Minderung von Datenrisiken bei und bietet ein sicheres und belastbares Framework für die Datenspeicherung und -verwaltung, dessen Designprinzipien, einschließlich der Trennung von Belangen und der unveränderlichen Datenspeicherung, es äußerst widerstandsfähig gegen Datenbeschädigung und Manipulationsversuche machen. Die Fähigkeit, sämtliche Datenänderungen aufzuzeichnen, ermöglicht es Unternehmen unterschiedlichster Branchen, sich schnell von Datenlecks oder Ransomware-Angriffen zu erholen, indem die Daten in einen bekanntermaßen einwandfreien Zustand zurückversetzt, Ausfallzeiten minimiert und die Geschäftskontinuität sichergestellt werden.
Zu den wichtigsten Prinzipien und Konzepten des Datentresors gehören:
Diese Best Practices zur Implementierung der Datentresor-Modellierung stellen sicher, dass Ihr Unternehmen eine skalierbare, flexible und überprüfbare Dateninfrastruktur aufbaut, die sich entwickelnde Geschäftsanforderungen unterstützt und gleichzeitig datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglicht und eine gute Datenverwaltung fördert:
Die Datentresor-Architektur ist ein robuster und skalierbarer Ansatz für die Entwicklung und Implementierung von Data Warehouses und analytischen Datenspeichern. Es bietet einen strukturierten Rahmen für die Integration und Verwaltung von Daten aus mehreren Quellen und gewährleistet Datenintegrität, historische Nachverfolgung und Überprüfbarkeit. Darüber hinaus berücksichtigt es die ständig wachsende Komplexität moderner Datenumgebungen und ermöglicht es Unternehmen, sich problemlos an veränderte Datenstrukturen und Anforderungen anzupassen.
Zusätzlich zu Hubs, Links und Satelliten kann die Datentresor-Architektur weitere Schichten oder Komponenten umfassen, wie zum Beispiel:
Die Datentresor-Architektur bietet eine robuste und zukunftssichere Grundlage für den Aufbau von Data Warehouses und analytischen Datenspeichern auf Unternehmensebene und ermöglicht Ihrem Unternehmen, den Erfolg mit datengesteuerten Erkenntnissen zu maximieren und gleichzeitig die Datenqualität, Governance und Skalierbarkeit aufrechtzuerhalten.
Für die erfolgreiche Einführung und langfristige Nachhaltigkeit eines Datentresors ist ein strukturierter, methodischer Schritt-für-Schritt-Ansatz erforderlich, der Daten aus verschiedenen Quellen integriert und transformiert und gleichzeitig die Datenverwaltung und Qualitätsstandards aufrechterhält.
Schritt 1: Das Erfassen der Geschäftsanforderungen umfasst die Zusammenarbeit mit den Stakeholdern, um wichtige Entitäten, Beziehungen und Berichtsanforderungen zu ermitteln. Hierzu gehört auch die Zuordnung vorhandener Datenquellen und die Bewertung der Datenqualität.
Schritt 2: Konzeptionelle Modellierung unter Verwendung von Datentresor-Prinzipien zur Identifizierung von Geschäftseinheiten (Hubs), Beziehungen (Links) und beschreibenden Attributen (Satelliten).
Schritt 3: Bei der Datenintegration und -transformation werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, die erforderlichen Transformationen angewendet und die Daten in den Rohdatenspeicher geladen, der als Staging-Bereich für unverarbeitete Rohdaten dient. Anschließend ordnet die Integrationsschicht die Rohdaten des Tresors zu und transformiert sie in die Datentresor-Struktur, wobei sie dem Hubs-, Links- und Satellitendesign entspricht.
Schritt 4: Datenverwaltung und Qualitätssicherung legen Richtlinien fest, definieren Datenqualitätsregeln und implementieren die Überwachung und Durchsetzung von Datenqualitätsstandards. Regelmäßiges Profiling, Bereinigung und Validierung der Daten gewährleisten die Integrität und Genauigkeit der Daten im Datentresor.
Schritt 5: Die Bereitstellung und Überwachung der Lösung umfasst das Einrichten automatisierter Datenladevorgänge, die Implementierung von Tools zur Leistungsüberwachung und die Definition von Verfahren zur Reaktion auf Vorfälle und zur Eskalation.
Da es sich bei der Datentresor-Methodik um einen iterativen Prozess handelt, muss die Datentresor-Implementierung regelmäßig überprüft und verfeinert werden. Dabei werden die sich entwickelnden Geschäftsanforderungen, der technologische Fortschritt und die aus früheren Vorfällen oder Herausforderungen gewonnenen Erkenntnisse berücksichtigt. Mithilfe der Datentresor-Methode können Unternehmen ein Datensystem einrichten, das problemlos wächst und sich an Änderungen anpasst, ihnen dabei hilft, bessere datenbasierte Entscheidungen zu treffen und das gewährleistet, dass die Daten im gesamten Unternehmen genau sind und gut verwaltet werden.
Die heutige datengesteuerte Landschaft erfordert Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, ihre Datenbestände einfacher und sicherer zu verwalten und effektiv zu analysieren. Um die Einführung, Implementierung und Wartung von Data-Vault-Lösungen zu unterstützen, sind verschiedene spezialisierte Tools und Plattformen entstanden, die eine Vielzahl von Features und Funktionen bieten, die auf die besonderen Anforderungen der Datentresor-Modellierung, -Integration und -Governance zugeschnitten sind. Diese Datentresor-Tools umfassen ein breites Spektrum an Lösungen, darunter Datenmodellierungs-Tools, Datenintegrationsplattformen, Datenqualitäts- und Governance-Tools sowie Überwachungs- und Verwaltungstools. Jedes davon ist darauf ausgelegt, den gesamten Lebenszyklus des Datentresors zu optimieren, von der konzeptionellen Modellierung und Datenintegration bis hin zur laufenden Wartung und Überwachung.
Zu den Standardfunktionen und -funktionen gehören:
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Datentresor-Tools für Ihr Unternehmen Folgendes:
Eine sorgfältige Bewertung und Auswahl der richtigen Datentresor-Tools für die Anforderungen Ihres Unternehmens kann einen großen Beitrag zur Optimierung der Implementierung und Verwaltung der von Ihnen gewählten Lösung leisten. Sie gewährleistet Datenintegrität, -kontrolle und -skalierbarkeit und schöpft gleichzeitig das volle Potenzial der Datenbestände aus.
Datentresor und dimensionale Modellierung sind zwei unterschiedliche Ansätze für Data Warehousing und analytisches Datenmanagement. Während beide darauf abzielen, einen strukturierten Rahmen für die Integration und Analyse von Daten bereitzustellen, unterscheiden sie sich in ihren Entwurfsprinzipien und ihrer Eignung für bestimmte Anwendungsfälle.
Allerdings ist es in realen Szenarien oft von Vorteil, die Stärken der einzelnen Ansätze zu kombinieren. Eine Hybridarchitektur könnte beispielsweise einen Datentresor als zentrales Daten-Repository verwenden und so Datenintegrität, historische Nachverfolgung und Skalierbarkeit gewährleisten, während gleichzeitig dimensionale Modelle als Präsentationsebene für spezielle Analyse- oder Berichtsanforderungen genutzt werden. Dieser Ansatz hilft dabei, den Bedarf an sicherem, skalierbarem und umfassendem Datenmanagement mit der Anforderung an schnellen, benutzerfreundlichen Datenzugriff und -analyse in Einklang zu bringen.
Organisationen, die bereits über veraltete dimensionale Modelle verfügen, könnten sich für die Implementierung einer Datentresor-Architektur als ergänzende Ebene entscheiden, die neue Datenquellen nahtlos integriert und eine umfassende, überprüfbare Dateninfrastruktur aufrechterhält, ohne bestehende Analyseprozesse zu stören.
Sind mit dem Datentresor Risiken verbunden? Zwar ist der Aufbau einer modernen Datenplattform mithilfe der Datentresor-Architektur mit einigen Herausforderungen verbunden, dennoch sollte der Einsatz einer erweiterten Datenverwaltungslösung nicht ausgeschlossen werden. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass eine unsachgemäße Implementierung den laufenden Betrieb stören und möglicherweise vertrauliche Daten offenlegen kann.
Glücklicherweise können viele dieser Risiken durch die Einführung einer Cloud-basierten Datentresor-Lösung gemindert werden. Cloud-basierte Lösungen bieten die Flexibilität, Ressourcen bei Bedarf zu skalieren und reduzieren so das Risiko einer Über- oder Unterbereitstellung der Infrastruktur. Darüber hinaus implementieren sie robuste Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Frameworks und helfen Unternehmen so, den Datenschutz zu wahren und Branchenvorschriften wie DSGVO, HIPAA und PCI-DSS einzuhalten.
Schließlich erfordert der Aufbau einer modernen Datenplattform mithilfe der Datentresor-Architektur einen durchdachten Ansatz zur Datenverwaltung. Organisationen müssen klare Richtlinien, Prozesse und Rollen für Dateneigentum, Zugriffskontrolle und Datenqualitätsmanagement festlegen, wenn sie die Integrität und Vertrauenswürdigkeit ihrer Datenbestände aufrechterhalten möchten.
Unser ganzheitlicher Ansatz zum Schutz digitaler Assets vereinfacht das Sicherheitsmanagement und verbessert die Betriebseffizienz. So können Sie beruhigt sein und Ihr Unternehmen kann in einer sicheren digitalen Landschaft erfolgreich sein.
Veritas Alta ™ Recovery Vault bietet Cloud-basierte Datenspeicherung, die die Cyber Resilience Ihres Unternehmens und die Kontinuität kritischer Betriebsabläufe gewährleistet. Es verbessert die Cybersicherheitslage Ihres Unternehmens, hilft ihm dabei, Ausfälle oder Ransomware-Angriffe ohne Datenunterbrechung zu überstehen und gewährleistet ein Höchstmaß an Datenintegrität und -qualität. Damit bietet es eine solide Grundlage für präzise und zeitnahe Entscheidungsfindung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Es gibt keinen besseren Weg, die Rohdaten Ihres Unternehmens in Informationen umzuwandeln, die Sie zur Förderung des Wachstums und zur Wahrung Ihres Wettbewerbsvorteils nutzen können.
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