1. Bestandsaufnahme
Zuerst sollte eine Analyse der aktuellen Architektur erfolgen, um zu erkennen welche Teile geändert oder erweitert werden müssen. Die Data Cloud kann hierbei eine notwendige Grundlage für den Aufbau einer Architektur legen, indem sie vorhandene Daten nutzt und gleichzeitig offen ist für neue Erweiterungen, Prozesse und Verfahren.
2. Effiziente Architektur
Regel Nummer 1: Halte die Datenarchitektur möglichst einfach, denn Ressourcen sind begrenzt! Ein Managed Cloud Service erzielt einen analytischen Mehrwert sowie eine strukturierte Plattform, indem große und kleine Unternehmen ihre Informationssysteme sofort und nahezu unbegrenzt dynamisch erweitern und verkleinern können.
3. Teamwork
Stichwort: Teamwork makes the dream work! Die Data Engineering Ressourcen und Mitarbeiter eines Unternehmens nehmen die Hauptrolle im Data Engineering Prozess ein. Sind alle mit ins Boot geholt, steht einem reibungslosen Ablauf nichts mehr entgegen.
4. Data Governance
Die Grundlage eines reibungslosen Ablaufes von Data Engineering ist die Datensicherheit. DataOps Praktiken und verantwortliche Mitarbeiter tragen eine maßgebliche Rolle für eine erfolgreiche Data Engineering Praxis. Im Team muss deshalb klar ersichtlich sein, wer für die Data Governance zuständig ist und wie die DataOps-Strategie umgesetzt wird.
5. Die richtige Grundlage schaffen – Cloud Plattformen
Daten müssen sinnvoll verarbeitet werden. Dieser Prozess liegt den Cloud-Plattformen zugrunde. Das bedeutet manchmal ist es besser Daten erst dann zu verarbeiten, wenn sie ihr Ziel erreicht haben. Wichtig ist die Einheitlichkeit der Daten um diese und den Umgang mit ihnen zu optimieren.
6. Der Blick in die Zukunft
Key Questions: Welche Anforderungen hat ein Unternehmen derzeit und wie kann eine optimale Zukunft gestaltet werden? Vor der Einrichtung und dem endgültigen Design der Data Pipelines und Architekturen sollte stets der Blick vom heute in die Zukunft gerichtet werden. Data Engineering soll alle Bereiche im Unternehmen, welche in ihrer Arbeit auf Daten angewiesen sind, unterstützen und ein Maximum an Effizienz ermöglichen.
