Hochverfügbarkeit im Data Warehouse

Ausfallsicher stapeln

Big Data, Small Data, Sensor- oder Log-Daten, strukturiert oder unstrukturiert – deutsche Unternehmen nutzen mittlerweile ihre Informationen. In modernen Data-Warehouse-Architekturen liegen die Daten im Idealfall zentral, sicher, indexiert und bereits vorsortiert für weiterführende Analysen vor. Themen wie Hochverfügbarkeit und fehlertolerante IT-Architekturen werden dabei auch im Data Warehouse immer wichtiger.
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Die Ansicht, dass Daten nicht unbedingt hochverfügbar sein müssen, da ja Unternehmen ohne sie beziehungsweise ohne Auswertungen und Analysen weiter funktionieren können, gilt heute nur noch sehr eingeschränkt. Denn mittlerweile sind Informationen sowie Datenanalysen teilweise selbst zu wertschöpfenden Prozessen in Unternehmen geworden. Vortages- oder Tagesauswertungen gehören zu wichtigen Entscheidungshilfen für das Management und die einzelnen Abteilungen. Daten etwa zum Kundenverhalten sind heute wesentlich für aktuelle sowie künftige Entwicklungen und Trends – Stichwort Predictive Analytics.

Anforderungen an Hochverfügbarkeit definieren

Welche Methode beziehungsweise Hochverfügbarkeitsstrategie sich für ein Data Warehouse (DWH) am besten eignet, ist von Fall zu Fall am besten zusammen mit DWH-Experten zu prüfen: Wie lange darf mein DWH im Jahr höchstens ausfallen? Müssen die Daten 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche vorliegen? Damit hängt meist auch die Frage zusammen, wie viel das Thema Hochverfügbarkeit überhaupt kosten darf.

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Ausgabe /2022