Was ist Zero Copy (und wie funktioniert es)?
Wie kann eine Customer Data Platform Ihr Data Warehouse ergänzen? Durch sofortigen Zugriff auf Daten ohne Lift-and-Shift.
Erinnern Sie sich an Ihren letzten Umzug? Wahrscheinlich mussten Sie zu viel Zeug einpacken, in einem LKW transportieren und am neuen Ort auspacken – in der Hoffnung, dass es die Reise überlebt hat. Stellen Sie sich vor, Ihre Möbel und Habseligkeiten könnten sich in perfektem Zustand an Ihren neuen Ort teleportieren. In der physischen Welt ist dies (noch) nicht möglich, aber mit der Zero Copy Integration können Sie Ihre Kundendaten so bewegen.
Dank Zero Copy oder Zero ETL (Extract-Transform-Load) ist es möglich, Daten zwischen zwei oder mehr Datenspeichern auszutauschen, ohne sie tatsächlich zu verschieben. Dies ist eine gute Nachricht für Unternehmen, die Daten in einem Cloud-Data-Warehouse wie Snowflake oder Google BigQuery speichern. Einige von ihnen zögern, eine Customer Data Platform (CDP) einzuführen, weil sie keine Daten duplizieren wollen.
Das müssen sie auch nicht. Durch die Zero Copy Integration können Benutzer:innen die Vorteile einer CDP – wie Datenharmonisierung, Identitätsmanagement, integrierte Analysen und Aktivierung – nutzen, ohne sich mit den Nachteilen physischer Datenbewegungen befassen zu müssen.
Unsere Themen
- Was ist Zero Copy Integration?
- Was ist ein Data Warehouse?
- So funktioniert’s: Von der CDP zum Data Warehouse
- So funktioniert’s: Vom Data Warehouse zur CDP
- Wie Unternehmen die Zero-Copy-Technologie nutzen können
Was ist Zero Copy Integration?
Die Zero Copy Integration ermöglicht den gleichzeitigen Zugriff auf Daten, die sich in mehreren verschiedenen Datenbanken befinden, ohne dass etwas verschoben, kopiert oder neu formatiert werden muss. Der Zugriff ist somit nicht nur schneller und einfacher, auch die Kosten und das Risiko von Fehlern, das immer entsteht, wenn Daten verschoben oder geändert werden müssen, sind geringer.
Das Kopieren von Daten von einer Datenbank in eine andere ist eine gängige Praxis. Häufig beinhaltet dieser Prozess eine Form der Datentransformation, die als Extract-Transform-Load (ETL) bezeichnet wird. Diese kann ein nützlicher und sogar notwendiger Schritt bei der Verwaltung von Unternehmensdaten sein.
Aber sie birgt auch Herausforderungen. Die Zero-Copy-Definition unterscheidet sich daher deutlich von herkömmlichen (Kopier-)Methoden:
| Herkömmlich | Zero Copy | |
|---|---|---|
| Replikation | Kopieren von Quelldaten vom ursprünglichen Speicherort zum Zielort | Die Daten verbleiben am ursprünglichen Speicherort |
| Updates | Daten nur zum Zeitpunkt der letzten Synchronisation korrekt | Der Zugriff auf die Daten erfolgt in Echtzeit |
| Kosten | Benutzer:in zahlt die Kosten für das Verschieben und Synchronisieren von Daten | Keine Kosten für die Datenverschiebung |
| Regulatorische Anforderungen | Aufgrund der komplexeren Datenverwaltung ist es schwieriger, mit der Einhaltung Schritt zu halten | Benutzer:in ist nur für die Quelldaten verantwortlich |
| Fehler | Jede Datenverschiebung birgt mögliche Fehlerquellen | Keine Verschiebungsfehler |
| Wartung | Kopieren und Synchronisieren führt zu mehr Komplexität | Einfacher zu verwalten |
In der Regel verursacht das physische Kopieren von Daten Kosten für den Datentransport, birgt Fehlerpotenzial, erschwert das Datenmanagement und die Datenverwaltung und führt zu Zeitverzögerungen bei der Datensynchronisierung.
Wie funktioniert also die Zero Copy Integration? Der tatsächliche Mechanismus unterscheidet sich von Plattform zu Plattform und ist unterschiedlich, je nachdem, ob Sie auf Daten von der CDP in das Data Warehouse zugreifen oder umgekehrt.
In den folgenden Beispielen verwenden wir Salesforce Data Cloud als CDP und unseren Partner Snowflake als Data Warehouse. Andere Anbieter könnten ersetzt werden, ohne die Erklärung wesentlich zu ändern.
Was ist ein Data Warehouse?
Ein Data Warehouse ist einfach ein zuverlässiger Ort zum Speichern und Abrufen von Daten, die für das Unternehmen von Bedeutung sind.
Herkömmliche Data Warehouses arbeiten mit hochstrukturierten Daten in formatierten Tabellen und sind in der Regel recht langsam und kompliziert. Moderne Data Warehouses wie Snowflake wiederum können mit fast jeder Art von Daten umgehen, sie schnell verarbeiten und sind einfach zu bedienen. Da sie auf Cloud-Plattformen wie Amazon und Google aufbauen, lassen sie sich leichter in andere Systeme wie CDPs einbinden, die dieselben Plattformen verwenden.
So funktioniert’s: Von der CDP zum Data Warehouse
In diesem Fall befinden wir uns in unserem Data Warehouse und möchten auf Daten zugreifen, die sich in der CDP befinden. Mit anderen Worten, die Informationen gehen von der CDP in das Data Warehouse. Dieser Prozess wird manchmal auch als Datenaustausch bezeichnet.
Die üblichen Schritte sind:
- Identifizieren Sie die Objekte – oder Datennuggets – innerhalb der CDP, die Sie freigeben möchten. Im Fall von Salesforce Data Cloud werden diese als Data-Lake-Objekte (bereinigte Daten), Datenmodellobjekte (vom CDP-Benutzer für die jeweiligen Geschäftsfälle strukturiert) und berechnete Erkenntnisobjekte (für Formeln wie den Lifetime Value) bezeichnet.
- Verknüpfen Sie diese Objekte per Point-and-Click mit dem Datenaustauschziel, in diesem Fall Snowflake.
- In Snowflake können Benutzer:innen Abfragen für die Daten in Snowflake sowie für die über die Datenfreigabe verknüpften Objekte durchführen – alles gleichzeitig.
Hinter den Kulissen werden bei dem Prozess „virtuelle Tabellen“ erstellt, die die Data Cloud-Daten für Snowflake beschreiben. Eine virtuelle Tabelle ist wie ein Fenster zu den Daten in einer Datenbank, aber anstatt tatsächliche Daten zu kopieren und zu speichern, enthält eine virtuelle Tabelle nur die Struktur der Daten. Es ist eine Blaupause oder ein Zeiger auf die richtige Stelle in der CDP, um die Daten abzurufen – aber die Daten selbst bleiben in der CDP.
„Es ist möglich, Live-Daten in Salesforce von Snowflake aus abzufragen und sicherzustellen, dass Änderungen an den Salesforce-Objekten in Snowflake dargestellt werden“, erklärt Sriram Sethuraman, Produktmanager bei Salesforce Data Cloud. „Dies wird Entwickler:innen und Datenwissenschaftler:innen in die Lage versetzen, Modelle für maschinelles Lernen und KI-gestützte Anwendungen auf der Snowflake-Plattform zu erstellen, indem Salesforce- und Snowflake-Daten miteinander verbunden werden.“
So funktioniert’s: Vom Data Warehouse zur CDP
Jetzt befinden wir uns in unserer CDP und möchten auf Daten zugreifen, die sich in unserem Data Warehouse befinden. Dieser Prozess wird manchmal auch als Datenföderation bezeichnet.
Es gibt viele gute Gründe, dies zu tun. Data Warehouses wie Snowflake und Google BigQuery enthalten in der Regel eine riesige Menge an Daten, darunter Transaktionsdaten wie Käufe und Produktdaten. Obwohl es sich nicht um typische „Kunden“-Daten handelt, können solche Informationen sehr nützlich sein, wenn Sie versuchen, den Treuestatus eines Kunden zu berechnen oder eine Empfehlung auf der Grundlage von Details zu den von ihm gekauften Produkten zu erstellen.
So können Sie beispielsweise auf Data Warehouse-Daten in der Salesforce Data Cloud zugreifen:
- Salesforce Data Cloud stellt Tabellen aus dem Data Warehouse als externe Data-Lake-Objekte bereit. (Das Bereitstellen ist ein Prozess, der einen virtuellen Daten-Blueprint erstellt, ähnlich wie der oben beschriebene.)
- Die Data Cloud führt ihre üblichen Funktionen wie ID-Management, Analyse, Segmentierung usw. aus.
- Die CDP kann auf Daten aus dem Data Warehouse zugreifen, indem sie Verbundabfragen (oder kombinierte Abfragen) durchführt, die Daten in Data Cloud und die vom Data Warehouse bereitgestellten Objekte umfassen.
Wie Unternehmen die Zero-Copy-Technologie nutzen können
Der Erfolg von Cloud-nativen Data Warehouses wie Snowflake, Databricks, Google BigQuery und Amazon Redshift ist logisch. Wir haben gesehen, dass viele Kund:innen zumindest mit ihnen experimentiert haben und viele sie als integralen Bestandteil ihrer Datenarchitekturen nutzen. Aber kein Data Warehouse erfüllt alle Funktionen einer CDP, wie zum Beispiel Identitätsmanagement und benutzerfreundliche Analysen.
Nehmen wir etwa an, dass ein Unternehmen ein einheitliches Kundenprofil in einer Customer Data Platform (CDP) erstellen und gleichzeitig auf Einkaufsdaten zugreifen will, die in einem Data Warehouse gespeichert sind. Das Hauptziel besteht darin, Vertriebs- und Marketingteams fundiertere Kundeneinblicke bereitzustellen.
Durch die Zero-Copy-Verbindung zwischen der Data Cloud und dem Data Warehouse erhält das Unternehmen Zugriff auf Kaufdaten, die für die Erstellung von Vorhersagemodellen erforderlich sind. So können personalisierte Angebote, gezielte Nachrichten und optimierte Kundenerlebnisse entwickelt werden.
Die Zero-Copy-Technologie ermöglicht einen nahtlosen Zugriff auf in Salesforce gespeicherte Kundendaten, ohne dass eine Datenverschiebung, -duplizierung oder -umformatierung notwendig ist. Dadurch werden Zeit und Ressourcen gespart, Datensilos aufgelöst und eine einheitliche Datenbasis für Analysen geschaffen – mit dem Ziel einer ganzheitlichen Echtzeit-Sicht auf Kund:innen.
Da sich Geschäftsanforderungen im Laufe der Zeit verändern, unterstützt eine Technologie wie Zero Copy Unternehmen dabei, eine anpassungsfähige und zukunftssichere Datenmanagementstrategie zu etablieren.
In größeren Unternehmen laufen durchschnittlich 976 verschiedene Anwendungen und die Menge der erstellten, erfassten, kopierten und konsumierten Daten wird sich voraussichtlich bis 2026 mehr als verdoppeln. Dank der Leistungsfähigkeit von Zero-Copy-Datenaustausch wird die bevorstehende Datenexplosion deutlich einfacher zu bewältigen sein.
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