Das Jahr 2024 markiert Veränderungen in der Evolution des Datenmanagements, angetrieben durch fortschrittliche Technologien und sich verschärfenden Geschäftsanforderungen. Besonders bemerkenswert ist der Trend hin zur Emanzipation von traditionellen relationalen Datenbankmanagementsystemen (DBMS) zugunsten flexibler, skalierbarer und kostenoptimierter Lösungen wie Object Storage und Data Lakes. Diese Entwicklung verspricht eine Revolution in der Art und Weise, wie Unternehmen Daten speichern, verarbeiten und nutzen.
Ein Schlüsselaspekt dieser Transformation ist die zunehmende Trennung von Computing und Storage, die es ermöglicht, Daten in nahezu unbegrenzter Menge zu speichern, während gleichzeitig die Rechenleistung dynamisch an die jeweiligen Anforderungen angepasst werden kann. Tools wie Apache Spark haben sich als zentral für diese Entwicklung erwiesen, da sie eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen, ohne dabei die Flexibilität und Skalierbarkeit zu beeinträchtigen.
Ein weiteres wichtiges Thema für das Jahr 2024 ist die zunehmende Bedeutung von Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (ML) im Kontext des Datenmanagements. Diese Technologien bieten nicht nur neue Möglichkeiten für die Datenanalyse, sondern auch für die Automatisierung und Optimierung von Data Engineering Prozessen. Die Integration von AI und ML in Datenmanagementstrategien ermöglicht es Unternehmen, schneller Einblicke zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Im Hinblick auf die Praxis des Datenmanagements werden SQL und Python weiterhin eine zentrale Rolle spielen. Beide bieten die notwendige Flexibilität und Mächtigkeit, um komplexe Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben effizient zu bewältigen. Ihre anhaltende Relevanz unterstreicht die Bedeutung von bewährten Technologien, die sich weiterhin als unverzichtbare Werkzeuge in der modernen Datenlandschaft beweisen.
Kurt Rahstorfer (Solicon IT) beschreibt im folgenden YouTube Beitrag seine Sicht und wohin die Reise geht:
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