Modern Data Stack: Das Data Warehouse ist tot – lang lebe das Data Warehouse!
Mythos oder Realität? Die endlose Debatte um das Data Warehouse
Die Debatte „Das Data Warehouse ist tot“ gehört zu den hartnäckigsten Mythen der IT‑Branche. Aber die Notwendigkeit, Daten zu integrieren, zu modellieren und für Geschäftsentscheidungen zuverlässig bereitzustellen, ist aktueller denn je. Selbst KI und Machine Learning sind auf Daten angewiesen – ohne eine solide Datenbasis bleibt ihr Potenzial ungenutzt.
Moderne Ansätze versprechen eine Revolution der Datenarchitektur, sind jedoch meistens eine Weiterentwicklung bewährter Konzepte. Die Kernfrage bleibt dieselbe wie vor 10 oder vor 20 Jahren: Wie stellen wir sicher, dass Daten vertrauenswürdig, verständlich und nachhaltig sind? Die Frage ist also nicht: „Warehouse oder nicht?“, sondern sollte vielmehr lauten: „Wie bauen wir moderne Datenplattformen, die langfristigen Mehrwert bieten?“. Denn ohne eine solide Datenarchitektur bleibt auch die beste KI nur ein theoretisches Konstrukt – oder, um es mit einer alten Weisheit zu sagen: „Garbage in, garbage out.“
Die fünf Kernprinzipien des Modern Data Stack
Der Begriff Modern Data Stack (MDS) entstand in den 2010er Jahren mit dem Aufkommen von Cloud-basierten Datenplattformen wie Databricks, Snowflake, BigQuery und Redshift. Doch was macht den Modern Data Stack aus?
- Eine Cloud-native, skalierbare und modulare Architektur
- Vereinfachte Datenintegration, Speicherung, Verarbeitung und Analyse
- Flexibel für unterschiedliche Anwendungsfälle wie Business Intelligence, Künstliche Intelligenz oder Streaming Analytics
Während sich die ursprüngliche Definition des MDS primär auf Business Intelligence beschränkte, umfasst sie heute ein breiteres Spektrum an Anwendungsfällen und ergänzend werden oft KI/ML und Reverse-ETL Use-Cases mit bedient. Im Kern gibt es 5 klare Kriterien, an denen sich ein MDS erkennen lässt.
Cloud-First
- Der Modern Data Stack setzt konsequent auf Cloud-native Lösungen statt auf On-Premise-Hardware.
- Vorteile: bessere Skalierung, geringere Kosten, weniger Administrationsaufwand.
ELT statt ETL
- Im Gegensatz zu klassischen ETL-Prozessen (Extract-Transform-Load) speichert ELT Daten zunächst roh und transformiert sie erst später.
- Vorteile:
- Schnellere Ladezeiten, da keine aufwändige Vorverarbeitung nötig ist
- Mehr Flexibilität für verschiedene Anwendungsfälle
- Historische Rohdaten bleiben erhalten
Self-Service für Endnutzer
- Daten sollen nicht nur Data Engineers und Analysten zugänglich sein, sondern auch Business Usern.
- Intuitive Self-Service-Tools ermöglichen direkten Datenzugriff ohne tiefgehende technische Kenntnisse.
Modularität und Best-of-Breed
- Statt einer monolithischen Plattform kombiniert der Modern Data Stack die besten Tools für spezifische Anforderungen.
- Beispielhafte Komponenten:
- Datenbanken und Warehousing: Snowflake, BigQuery, Redshift
- Datenintegration: Fivetran, Stitch, Airbyte
- Datenverarbeitung und Transformation: dbt, Spark, Airflow
- Business Intelligence und Analytics: Looker, Tableau, Metabase
Automatisierung und Orchestrierung
- Moderne Workflow-Tools wie dbt oder Apache Airflow automatisieren Datenpipelines.
- Vorteile:
- Fehlerminimierung
- Standardisierte Prozesse
- Verbesserte Datenverfügbarkeit
Die Architektur eines Modern Data Stack
Ein Architektur-Blueprint ist eine visuelle und konzeptionelle Darstellung einer IT-, System- oder Unternehmensarchitektur. In der Cloud-Welt gibt es zahlreiche Architektur-Blueprints von verschiedenen Herstellern. Für den Modern Data Stack gibt es dabei 6 elementare Teile der Datenwertschöpfung:
Datenquellen
- Ursprungssysteme, aus denen Rohdaten stammen, zum Beispiel Datenbanken, APIs oder IoT-Geräte.
Datenintegration (Extract & Load) - Der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert und in ein zentrales System oder eine Cloud-Umgebung geladen werden.
Data Storage und Compute
- Die Infrastruktur zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen, oft in Form von Cloud Data Warehouses oder Data Lakes.
Data Processing (Transform)
- Die Transformation und Anreicherung der Rohdaten in strukturierte, analysierbare Formate durch Aggregationen, Berechnungen oder Modellierungen.
Data Consumption
- Die Nutzung der aufbereiteten Daten durch BI-Tools, Dashboards, KI-/ML-Modelle oder andere Anwendungen zur Entscheidungsfindung.
Data Governance und Administration
- Die Festlegung und Verwaltung von Richtlinien für Datenqualität, Sicherheit, Zugriffskontrolle und Compliance, um eine nachhaltige und regelkonforme Plattform sicherzustellen.
Visualisierung eines Blueprint-Modells für den Modern Data Stack
Die folgende Skizze zeigt ein Beispiel für einen modularen Modern Data Stack mit verschiedenen Tools:
Durch die Modularität lassen sich Komponenten individuell austauschen und an spezifische Anforderungen und auch Geschmäcker anpassen. So könnte Databricks durch Snowflake oder Redshift und GitLab durch GitHub oder Azure DevOps ersetzt werden.
Fazit: Warum Unternehmen auf den Modern Data Stack setzen sollten
- Der Modern Data Stack revolutioniert die Art, wie Unternehmen mit Daten arbeiten.
- Flexible, skalierbare und kosteneffiziente Datenarchitekturen ersetzen starre, teure On-Premise-Systeme.
- Mehr Agilität für Business Intelligence, Künstliche Intelligenz und Analytics ermöglicht datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit.
- Der Vendor Lock-in wird durch die modulare Architektur und klar definierte Schnittstellen minimiert.
Der Umstieg auf den Modern Data Stack bedeutet nicht nur technologische, sondern auch organisatorische Veränderungen. Unternehmen sollten ihre bestehende Datenarchitektur kritisch hinterfragen und eine Roadmap für eine nachhaltige Datenstrategie entwickeln. Durch seine Modularität kann der Modern Data Stack Schritt für Schritt implementiert werden. Die Wahrscheinlichkeit, dass Sie bereits Tools des Modern Data Stacks nutzen, ist hoch.
Nächste Schritte: Buchen Sie ein individuelles Architektur-Assessment
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