Microsoft Fabric: Skalierbare Datenplattform mit einfach ... / 1 Herausforderungen des modernen Datenmanagements

Die Einführung des Internets und die daraus resultierende digitale Explosion in den späten 1990er und frühen 2000er Jahren führten zu einer beispiellosen Zunahme der Datenmenge und -vielfalt. Unternehmen aller Größen und Branchen begannen, die Bedeutung von Daten als entscheidendes Asset für Wettbewerbsvorteile zu erkennen. Diese Entwicklung mündete in der heutigen Ära des Big Data. Die damit einhergehenden Herausforderungen sind vielfältig und komplex.

Tools wie Microsoft Excel haben in vielen Organisationen eine lange Historie in der effektiven Unterstützung von Datenanalyse und Berichterstattung. Excel ist für seine Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität bekannt und wird weltweit in verschiedensten Geschäftskontexten eingesetzt. Aber auch klassische Data Warehouse-Lösungen, die mittels ETL (Extract – Transform – Load)-Prozessen große Datenmengen verarbeiten können, werden heute noch als Basis für eine Datenplattform eingesetzt – meist ergänzt durch einen oder mehrere Datalakes, die es ermöglichen, Daten auch unstrukturiert abzulegen und zu verarbeiten.

In Summe stoßen diese "traditionellen" Tools bei der Bewältigung der heutigen Herausforderungen jedoch an ihre Grenzen. Die Hauptprobleme umfassen dabei:

1. Skalierbarkeit: Die Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, ist insbesondere bei Excel begrenzt. Dies führt bei umfangreichen Analysen nicht nur zu Performance-Problemen, sondern sie können unter Umständen auch nicht durchgeführt werden.
2. Datenintegration: Das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen kann in klassischen Tools zeitintensiv und wenig flexibel sein, insb. wenn es sich um große Volumina oder komplexe Datenstrukturen handelt. Die Analyse von unstrukturierten als auch semistrukturierte Daten erfordern dabei zusätzliche Tools.
3. Komplexe Analysen: Während diese Tools grundlegende analytische Funktionen bieten, fehlt es an fortgeschrittenen Analyse- und Visualisierungsfunktionen, die für tiefere Einblicke erforderlich sind.

Angesichts der Grenzen dieser Tools und der wachsenden Anforderungen des modernen Datenmanagements wird die Notwendigkeit einer integrierten, leistungsfähigeren Lösung immer deutlicher. Unternehmen benötigen eine Plattform, die nicht nur umfangreiche Datenmengen effizient verarbeiten kann, sondern auch fortschrittliche Analyse- und Visualisierungsfunktionen bietet. Darüber hinaus bedarf es einer Plattform, die Daten aus einer Vielzahl von Quellen nahtlos integrieren und – bestmöglich – in Echtzeit zugänglich machen kann.