"Digitale Wissensbissen": Die Zukunft der Datenanalyse – Ein Gespräch mit Christian Schömmer
Einleitung
Unternehmen, die in der Lage sind, ihre Daten effektiv zu nutzen, haben einen klaren Wettbewerbsvorteil. Doch wie kann man die riesigen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, die täglich anfallen, sinnvoll nutzen? Gerade in Verbindung mit Generativer KI? In unserer neuen Episode haben wir Christian Schömmer, Senior Partner Manager Data Analytics bei AWS, eingeladen, um über die Herausforderungen und Möglichkeiten moderner Datenarchitekturen zu sprechen. Christian teilt seine Erfahrungen und gibt wertvolle Einblicke in die Welt der Data Lakes, Data Warehouses und die aufkommende Technologie des Lakehouses.
Key Points aus der Episode
- Über die Evolution der Datenanalyse:
- "Die Hoffnung, dass man mit Daten neuerdings etwas machen kann, das über die eigene Fähigkeit, das zu analysieren, hinausgeht, treibt die ganze Entwicklung voran."
- "Früher war der erste Anwendungsfall für Enterprise Search einfach nur 'Ich find den Scheiß'." - Über die Herausforderungen und Möglichkeiten von Gen AI:
- "Gen AI hat viele utopische Erwartungen erzeugt, aber es gibt immer noch eine Glass Ceiling, was die Verlässlichkeit betrifft."
- "Die Kombination aus Gen AI und Datenhaltung bietet eine gigantische Verheißung, aber auch viele potenzielle Risiken." - Über die Unterschiede zwischen Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse:
- "Ein Data Warehouse ist optimiert auf strukturierte Daten und spezifische Abfragen, während ein Data Lake flexibler ist und sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aufnehmen kann."
- "Das Lakehouse kombiniert die Vorteile beider Welten und ermöglicht es, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient zu nutzen." - Über die praktische Umsetzung und Einstiegshürden:
- "Die Einstiegshürde ist derzeit so niedrig wie schon lange nicht mehr. Es gibt keinen Grund, nichts in diesem Bereich zu machen."
- "Ein Data Scientist wäre für den Anfang sicherlich nicht schlecht, aber die Teamgröße hat sich im Vergleich zu vor zehn Jahren deutlich minimiert."
Zusammenfassung
In unserem Gespräch mit Christian Schömmer sind wir tief in die Welt der modernen Datenarchitekturen eingetaucht. Ein zentrales Thema war die Evolution von Datenanalyse-Tools und die Rolle von Gen AI. Während Gen AI viele utopische Erwartungen geweckt hat, gibt es immer noch Herausforderungen in Bezug auf die Verlässlichkeit und die Integration in bestehende Datenstrukturen.
Ein weiterer Schwerpunkt lag auf den Unterschieden zwischen Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouses. Während Data Warehouses auf strukturierte Daten und spezifische Abfragen optimiert sind, bieten Data Lakes eine flexiblere Lösung, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aufnehmen kann. Das Lakehouse kombiniert die Vorteile beider Welten und ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten effizienter zu nutzen.
Christian betonte auch, dass die Einstiegshürden für moderne Datenanalyse-Tools so niedrig wie nie zuvor sind. Unternehmen, selbst kleine und mittelständische, können mit relativ geringem Aufwand und ohne große Teams beginnen, ihre Daten sinnvoll zu nutzen. Die Verfügbarkeit von Out-of-the-Box-Tools und die Möglichkeit, iterativ vorzugehen, machen es einfacher, erste Schritte in Richtung einer datengetriebenen Organisation zu unternehmen.
Insgesamt bietet die Kombination aus Gen AI und modernen Datenarchitekturen eine vielversprechende Zukunft für Unternehmen, die ihre Daten effektiv nutzen möchten. Die Risiken sind vorhanden, aber die potenziellen Vorteile überwiegen bei weitem. Es ist eine spannende Zeit für alle, die sich mit Datenanalyse beschäftigen, und die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt.
