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    Was ist eine Cloud-Datenplattform?

    Cloud-Datenplattformen, manchmal auch: Cloud Data Platform, ermöglichen es Unternehmen, Daten in der Cloud zu speichern, zu verwalten und zu analysieren, anstatt auf interne Systeme angewiesen zu sein. Sie erleichtern die Skalierung, die Verbindung von Daten aus verschiedenen Quellen und den schnellen Austausch von Erkenntnissen zwischen Teams.

    Erweiterte Definition

    Cloud-Datenplattformen gehen über die bloße Speicherung von Informationen hinaus. Sie vereinen Speicher, Rechenleistung und Analysetools in einer Umgebung und ermöglichen so die Arbeit mit großen und vielfältigen Datasets ohne die Einschränkungen herkömmlicher Systeme.

    Diese Plattformen sind auf Flexibilität ausgelegt. Unternehmen können in Spitzenzeiten nach Bedarf skalieren, externe Datenquellen einfach integrieren und neue Technologien wie Machine Learning ohne große Änderungen an der Infrastruktur einführen.

    Ebenso wichtig ist, dass Cloud-Datenplattformen Kontrollen für Sicherheit und Governance enthalten. Funktionen wie rollenbasierter Zugriff und Prüfprotokolle stellen sicher, dass Daten teamübergreifend geteilt werden können und gleichzeitig Compliance-Anforderungen erfüllt werden.

    Wie Cloud-Datenplattformen in Geschäft und Daten eingesetzt werden

    Unternehmen nutzen Cloud-Datenplattformen, um Folgendes zu tun:

    • Vereinheitlichung fragmentierter Datenökosysteme. Finanzteams können ERP-, CRM- und externe Wirtschafts-Datasets in einer einzigen Umgebung zusammenführen.
    • Verbesserung der Zeit zur Erkenntnisgewinnung. Einzelhändler können innerhalb von Stunden, nicht Wochen, Prognosemodelle für das Kundenverhalten erstellen.
    • Kosteneffiziente Skalierung von Analysen. So zahlen Unternehmen nur für die Rechenleistung, die sie tatsächlich nutzen.
    • Ermöglichen einer funktionsübergreifenden Zusammenarbeit. Teams in Lieferkette, Betrieb und Vertrieb können ohne Engpässe auf verwaltete Daten zugreifen.

    Alteryx stärkt diese Ergebnisse durch Low-Code-/No-Code Analytics Automation, die nahtlos auf Cloud-Plattformen läuft. Mit Designer Cloud und Alteryx Auto Insights können Benutzer:innen Cloud-native Daten ohne spezielle Programmierkenntnisse vorbereiten, zusammenführen und analysieren.

    So funktionieren Cloud-Datenplattformen

    Im Kern kombinieren diese Plattformen drei Bausteine:

    1. Datenspeicherung – in der Regel Object Storage, der sowohl für strukturierte als auch semistrukturierte Daten optimiert ist.
    2. Compute Engines – skalierbare Rechenressourcen, die nach Bedarf bereitgestellt werden können.
    3. Analyse-Dienste – APIs und Tools für Abfragen, Berichterstellung, Machine Learning und Visualisierung.

    Sicherheits-, Governance- und Compliance-Frameworks sind integriert, um Unternehmensanforderungen wie DSGVO, HIPAA, SOC 2 usw. zu erfüllen.

    Anwendungsfälle

    • Datenvereinheitlichung: Zusammenführung von Daten aus CRM-, ERP- und Drittanbieterquellen in einer Plattform
    • Skalierbare Analysen: Erweiterung der Rechenleistung in Spitzenzeiten, ohne in neue Hardware zu investieren
    • Zusammenarbeit: Ermöglicht Teams aus verschiedenen Abteilungen den Zugriff auf und die Analyse verwalteter Daten in Echtzeit
    • Advanced Analytics: Ausführen von Machine Learning und Prognosemodellen direkt auf Cloud-Daten

    Branchenbeispiele

    • Gesundheitswesen: Ein Anbieter integriert EHR-, Schadens- und IoT-Gerätedaten, um eine vorausschauende Patientenversorgung zu unterstützen
    • Fertigung: IoT-Sensordaten werden für die vorausschauende Wartung aggregiert
    • Hochschulwesen: Universitäten kombinieren Studentendaten, Lernmanagementsysteme und Forschungsdaten, um den Studienerfolg zu verbessern und die Forschung zu beschleunigen.
    • Finanzen: Risikoteams führen anhand von Streaming-Marktdaten Stresstests für globale Portfolios durch.

    FAQs

    Wie unterscheidet sich eine Cloud-Datenplattform von einem herkömmlichen Data Warehouse? Herkömmliche Data Warehouses verfügen über einen festen Speicher und eine begrenzte Flexibilität. Cloud-Datenplattformen können je nach Bedarf erweitert oder reduziert werden, sind kosteneffizienter und verarbeiten viele verschiedene Datentypen.

    Ersetzen Cloud-Datenplattformen On-Premise-Systeme vollständig? Nicht immer. Viele Unternehmen führen hybride Modelle ein, bei denen sensible Workloads lokal bleiben, während skalierbare Analysen in die Cloud verlagert werden.

    Wie lässt sich Alteryx in Cloud-Datenplattformen integrieren? Alteryx verbindet sich nativ mit AWS, Snowflake, Azure und Google Cloud, sodass Benutzer:innen Workflows automatisieren, Prognosemodelle integrieren und Analysen unternehmensweit steuern können.

    Weitere Ressourcen

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Cloud Analytics-Plattform
    • Data-Lakehouse-Plattform
    • Cloud Data Warehouse

    Dazugehörige Begriffe

    Zuletzt überprüft:

    September 2025

     

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.