What is data architecture in a company?

Data architecture is the structural design that governs how data flows through your organization, from ingestion to storage, transformation, access, and analytics. It defines the standards, tools, and models that ensure data is accurate, secure, and usable across departments. Without a solid architecture, data becomes fragmented and unreliable, leading to poor decision-making and missed opportunities.

What are the most important things to consider when considering data architecture?

The most important part of data architecture is designing a system that can scale efficiently, maintain data integrity, and support business goals through reliable analytics. That includes choosing the right storage models (e.g. data lakes vs. warehouses), ensuring clean data pipelines, and setting up governance for security, lineage, and access control. When done right, it helps everyone in the company make faster, smarter decisions and sets the stage for things like analytics, AI, and compliance.

What is included in data architecture services?

Data architecture services typically include assessment of your current data environment, design of logical and physical data models, development of ETL/ELT pipelines, setup of data warehouses or lakehouses, implementation of governance and security policies, and integration with BI tools. The goal is to create a scalable, secure, and analytics-ready data ecosystem tailored to your business needs.

What are some examples of data architecture?

Some common examples of data architecture include a centralized data warehouse that consolidates data from multiple departments for unified reporting, an ELT pipeline that processes retail transactions in near real time, or a data lakehouse that merges raw IoT sensor data with curated datasets for advanced analytics. These architectures are designed to support specific business needs like forecasting, personalization, or regulatory compliance.

What is the difference between data architecture and big data architecture?

Data architecture is about organizing and managing data in traditional systems, making it easy to access and store. Big data architecture, on the other hand, is built to handle large amounts of fast-moving data. The main difference is that data architecture is for regular data management, while big data architecture is designed to scale and process massive datasets in real time.

Modernes Unternehmen für Datenarchitekturdienstleistungen

Was ist Datenarchitektur in einem Unternehmen?

Datenarchitektur ist das strukturelle Design, das den Datenfluss durch Ihr Unternehmen regelt – von der Erfassung über die Speicherung, Transformation, den Zugriff bis hin zur Analyse. Sie definiert die Standards, Tools und Modelle, die die Genauigkeit, Sicherheit und abteilungsübergreifende Nutzung der Daten gewährleisten. Ohne eine solide Architektur werden Daten fragmentiert und unzuverlässig, was zu Fehlentscheidungen und verpassten Chancen führt.

Was ist bei der Datenarchitektur am wichtigsten?

Der wichtigste Aspekt der Datenarchitektur ist die Entwicklung eines Systems, das effizient skaliert, die Datenintegrität gewährleistet und Geschäftsziele durch zuverlässige Analysen unterstützt. Dazu gehören die Wahl der richtigen Speichermodelle (z. B. Data Lakes vs. Warehouses), die Gewährleistung sauberer Datenpipelines und die Einrichtung von Governance für Sicherheit, Herkunft und Zugriffskontrolle. Richtig umgesetzt, hilft es allen im Unternehmen, schnellere und intelligentere Entscheidungen zu treffen und schafft die Voraussetzungen für Bereiche wie Analysen, KI und Compliance.

Was ist in den Datenarchitektur-Services enthalten?

Datenarchitektur-Services umfassen typischerweise die Bewertung Ihrer aktuellen Datenumgebung, die Gestaltung logischer und physischer Datenmodelle, die Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines, die Einrichtung von Data Warehouses oder Lakehouses, die Implementierung von Governance- und Sicherheitsrichtlinien sowie die Integration mit BI-Tools. Ziel ist die Schaffung eines skalierbaren, sicheren und analysebereiten Datenökosystems, das auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist.

Welche Beispiele gibt es für Datenarchitektur?

Gängige Beispiele für Datenarchitektur sind ein zentrales Data Warehouse, das Daten aus mehreren Abteilungen für ein einheitliches Reporting konsolidiert, eine ELT-Pipeline, die Einzelhandelstransaktionen nahezu in Echtzeit verarbeitet, oder ein Data Lakehouse, das IoT-Sensordaten mit kuratierten Datensätzen für erweiterte Analysen zusammenführt. Diese Architekturen sind darauf ausgelegt, spezifische Geschäftsanforderungen wie Prognosen, Personalisierung oder die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu unterstützen.

Was ist der Unterschied zwischen Datenarchitektur und Big-Data-Architektur?

Bei der Datenarchitektur geht es darum, Daten in traditionellen Systemen zu organisieren und zu verwalten, um den Zugriff und die Speicherung zu erleichtern. Big-Data-Architektur hingegen ist auf die Verarbeitung großer Mengen schnelllebiger Daten ausgelegt. Der Hauptunterschied besteht darin, dass die Datenarchitektur für die reguläre Datenverwaltung gedacht ist, während die Big-Data-Architektur darauf ausgelegt ist, riesige Datensätze in Echtzeit zu skalieren und zu verarbeiten.