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Daten-Infrastruktur

Daten-Infrastruktur bildet das technische Rückgrat des Datenmanagements. Sie umfasst sämtliche Systeme und Technologien, mit denen Daten erfasst, gespeichert, verarbeitet und bereitgestellt werden. Eine robuste, skalierbare und zuverlässige Infrastruktur ist essenziell, um den wachsenden Datenmengen und -anforderungen moderner Organisationen gerecht zu werden. Dabei spielen sowohl relationale Datenbanken als auch unstrukturierte Daten eine wichtige Rolle, die jeweils unterschiedliche Speicher- und Verarbeitungskonzepte erfordern.

Relationale Datenbanken

Relationale Datenbanken sind das klassische Fundament vieler Unternehmensanwendungen. Sie speichern Daten in klar definierten Tabellenstrukturen, was eine hohe Datenintegrität und Konsistenz ermöglicht. Abfragen in SQL (Structured Query Language) erlauben schnelle Analysen und umfangreiche Reports.

Diese Form der Datenhaltung eignet sich besonders gut für:

  • Transaktionale Systeme (z. B. ERP, CRM), bei denen ein konsistenter Datenzustand unverzichtbar ist.
  • Strukturierte Daten, die sich in feste Tabellen und Spalten einordnen lassen.
  • Komplexe Abfragen, bei denen relationale Verknüpfungen (JOINs) zentral sind.

Wichtige Aspekte in diesem Kontext sind Datenbankdesign, Normalisierung und Leistungsoptimierung (z. B. Indexierung), um die Abfragegeschwindigkeit und Speicherplatznutzung zu optimieren.

Unstrukturierte Daten

Neben den klassischen, strukturierten Formaten gewinnt die Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Textdokumente, Bilder, Videos oder Log-Dateien rasant an Bedeutung. Für deren effiziente Speicherung und Analyse kommen häufig NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra) oder verteilte Dateisysteme (z. B. Hadoop Distributed File System) zum Einsatz.

  • Flexibilität: Schemalose Datenbanken passen sich leichter an wechselnde Formate an.
  • Skalierbarkeit: Horizontales Clustering verteilt die Datenlast auf mehrere Knoten, was das Speichervolumen und die Verarbeitungsgeschwindigkeit steigert.
  • Vielseitige Einsatzmöglichkeiten: Unstrukturierte Daten liefern Erkenntnisse für Machine Learning, Textanalyse, Bildverarbeitung und viele weitere Use Cases.

Eine moderne Dateninfrastruktur muss sowohl relationale als auch unstrukturierte Daten effizient handhaben können. Häufig kommt eine hybride Strategie zum Einsatz, bei der klassische Datenbanken mit NoSQL-Systemen oder Data-Lake-Ansätzen kombiniert werden. Durch diese Architektur lassen sich nahezu beliebige Datenquellen einbinden, wodurch Unternehmen von umfassenderen Analysen und tieferen Einblicken in ihre Daten profitieren.