Nachdem wir im letzten Blogpost zu unserem Themenschwerpunkt Industrial Analytics den Einfluss gesetzlicher Rahmenbedingungen auf Datenstrategien beleuchtet haben, betrachten wir ein weiteres zentrales Thema: die Data Governance. Darunter versteht man die umfassende Strategie zur Steuerung und Verwaltung von Datenressourcen, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig, konsistent, sicher und geschäftlich wertvoll sind. Im Kontext einer Data Lakehouse Architektur gibt es bisher nur eine übergreifende Lösung, die moderne Governance von Daten und künstliche Intelligenz (KI) in Einklang bringt: den Databricks Unity Catalog.
Gerade für Unternehmen, die eine moderne Lakehouse-Architektur nutzen oder andenken und KI-gestützte Use Cases realisieren möchten, ist dieses Feature der Databricks Plattform besonders interessant. Denn der Unity Catalog ermöglicht eine nahtlose Verwaltung von Daten und KI-Ressourcen. Hierbei handelt es sich sowohl um strukturierte als auch unstrukturierte Daten, Machine-Learning-Modelle, Jupyter-Notebooks, Dashboards und Dateien, die in verschiedenen Clouds oder Plattformen gehostet werden können. Diese Vielseitigkeit erleichtert Unternehmen die Organisation und Verwaltung von Informationen im Data Lakehouse erheblich. Außerdem können Daten von verschiedenen Plattformen wie MySQL, PostgreSQL, Amazon Redshift, Snowflake, Azure SQL, Azure Synapse und Google BigQuery an einem Ort konsolidiert werden.
Ein wichtiger Punkt für Entscheider in Unternehmen ist außerdem, dass der Unity Catalog mit ihren bestehenden Datenkatalogen, Datenspeichersystemen und Governance-Lösungen zusammenarbeitet. Anwender können also ihre bestehenden Investitionen weiterhin nutzen und ein zukunftssicheres Governance-Modell ohne teure Migrationskosten aufbauen.
Vor allem für Data Scientists, Data Analysts und Ingenieure erweist sich der Unity Catalog von Databricks als wertvolles Tool, um Datensilos zu überwinden. Er fungiert als zentraler Anlaufpunkt, um vertrauenswürdige Daten und Ressourcen sicher zu durchsuchen, darauf zuzugreifen und effektiv zusammenzuarbeiten. Dies fördert die Interaktion und den Wissensaustausch innerhalb des Teams und steigert die Effizienz der Arbeit. Durch sicheres Suchen, Verstehen und Extrahieren von Erkenntnissen aus Ihren Daten und die Nutzung von KI mithilfe natürlicher Sprache wird zudem die Produktivität erhöht.
Der Unity Catalog unterstützt Unternehmen zusätzlich bei der Optimierung ihrer Lakehouse-Datenarchitektur. Durch die effizientere Verwaltung von Daten und Ressourcen können sie das volle Potenzial dieser Umgebung ausschöpfen. Der einheitliche Governance-Ansatz des Unity Catalog beschleunigt zudem datengetriebene Prozesse- und KI-Initiativen und ermöglicht, dass Compliance-Anforderungen und gesetzliche Vorschriften erfüllt werden können. Dies führt dazu, dass die Sicherheit und das Vertrauen in die Verwaltung von Unternehmensdaten und KI-Ressourcen gefördert wird – eine wichtige Voraussetzung für die Nutzung der Technologien, um digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Ein Beispiel für die Anwendung des Unity Catalog ist die einfache Zugriffsverwaltung. Dies geschieht, indem er die Komplexität, die durch IAM-Richtlinien und andere Datenkontrollplattformen entsteht, reduziert. Dadurch können Nutzerinnen ihre Aufmerksamkeit auf die geschäftlich relevanten Anwendungsfälle konzentrieren.
Weitere Anwendungsmöglichkeiten sind die Nutzung von KI-Tools, um die Überwachung von Prozessen zu automatisieren, Fehler zu diagnostizieren und die Qualität von Daten und ML-Modellen zu erhalten. Unternehmen profitieren von proaktiven Warnmeldungen, die automatisch personenbezogene Daten erkennen, Modellabweichungen verfolgen und Probleme in ihren Daten- und KI-Pipelines effektiv beheben, um die Genauigkeit und Integrität zu wahren. Es ist zudem möglich, eine umfassende Lakehouse-Beobachtung von Daten und KI mit operativer Intelligenz unter Verwendung integrierter Systemtabellen für Abrechnung, Audit, Lineage und mehr zu erstellen.
Unser Fazit: Durch zentrale Datenverwaltung und moderne Funktionalitäten vereinfacht der Unity Catalog Prozesse und gewährleistet zugleich eine hohe Datenqualität. So ebnet er den Weg zur data-driven Company.
Im 4. Teil der Analytics-Blogserie beschäftigen wir uns mit der Frage, welche IoT Use Cases sich mit Data Analytics und Machine Learning umsetzen lassen. Einen besonderen Blick werfen wir hierbei auf den Bereich Manufacturing. Schauen Sie also bald wieder vorbei!
+++ Mit unserer IoT-Expertise setzen wir bei Device Insight die Mehrwerte des Lakehouse-Konzepts für unsere Kunden gezielt um. Wir integrieren Maschinendaten mit Databricks Services, um Use Cases im Bereich Advanced Analytics, AI und Machine Learning zu verwirklichen. +
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