Lange Zeit waren Data Warehouse, Data Mart und Operational Data Store die einzigen verbreiteten Komponenten einer analytischen Datenarchitektur. Die zunehmende Verwendung komplexer Daten zur Entscheidungsunterstützung hat in den letzten Jahren Architekturkomponenten wie den Data Lake oder Möglichkeiten zur analytischen Verwendung von Stromdaten hervorgebracht. War ihr Einsatz in vielen Organisationen zunächst von Misserfolgen begleitet, haben sich mittlerweile Grundsätze etabliert, die einen sinnvollen Einsatz ermöglichen. Seit kurzem sind mit Data Lakehouse, Data Fabric und Data Mesh weitere Ansätze in der Diskussion.

Durch diese Vielzahl existierender Ansätze ist der Themenkomplex unübersichtlich geworden und es wird immer schwieriger, den Überblick zu behalten. Genau darin liegt die Zielsetzung des vorliegenden Buches: Mit einem klaren Fokus auf derzeit relevante Architekturkomponenten sollen ihre Hauptmerkmale verdeutlicht werden.

Der Inhalt:
Die Darstellungen sind gezielt auf das Wesentliche beschränkt, um die grundlegende Idee hinter den verschiedenen Ansätzen zu vermitteln. Das Hauptziel ist es, ein Verständnis für das Gesamtbild zu ermöglichen. Beschrieben werden Komponenten analytischer Datenarchitekturen für die Verfügbarmachung sowohl strukturierter als auch komplexer Daten.

Die Zielgruppen:

• Analyseexpertinnen und -experten
• Domänenexpertinnen und -experten
• Studierende und Dozierende der Data Science und der Wirtschaftsinformatik

Der Autor:
Michael Schulz hält eine Professur für Wirtschaftsinformatik, insb. analytische Informationssysteme an der NORDAKADEMIE - Hochschule der Wirtschaft und ist Leiter des Master-Studiengangs 'Applied Data Science'. Seine Schwerpunkte liegen in der Business Intelligence und der Data Science.

Lange Zeit waren Data Warehouse, Data Mart und Operational Data Store die einzigen verbreiteten Komponenten einer analytischen Datenarchitektur. Die zunehmende Verwendung komplexer Daten zur Entscheidungsunterstützung hat in den letzten Jahren Architekturkomponenten wie den Data Lake oder Möglichkeiten zur analytischen Verwendung von Stromdaten hervorgebracht. War ihr Einsatz in vielen Organisationen zunächst von Misserfolgen begleitet, haben sich mittlerweile Grundsätze etabliert, die einen sinnvollen Einsatz ermöglichen. Seit kurzem sind mit Data Lakehouse, Data Fabric und Data Mesh weitere Ansätze in der Diskussion.

Durch diese Vielzahl existierender Ansätze ist der Themenkomplex unübersichtlich geworden und es wird immer schwieriger, den Überblick zu behalten. Genau darin liegt die Zielsetzung des vorliegenden Buches: Mit einem klaren Fokus auf derzeit relevante Architekturkomponenten sollen ihre Hauptmerkmale verdeutlicht werden.