Big Data ist längst mehr als die Verarbeitung großer Datenmengen. Unternehmen müssen Daten aus Anwendungen, Datenbanken, IoT-Systemen, Logdateien und externen Quellen zusammenführen, zuverlässig speichern, analysieren und daraus verwertbare Erkenntnisse gewinnen.
Für solche Szenarien gehören Microsoft Azure und Amazon Web Services (AWS) zu den wichtigsten Cloud-Plattformen. Beide bieten umfangreiche Services für Data Lakes, Data Warehouses, Datenintegration, Streaming, Machine Learning und künstliche Intelligenz.
Doch die Frage „Azure oder AWS – welche Plattform ist besser?“ lässt sich nicht pauschal beantworten.
Entscheidend ist vielmehr, welche Datenquellen vorhanden sind, welche Analysewerkzeuge benötigt werden, wie die bestehende IT-Landschaft aussieht und welche Anforderungen an Sicherheit, Governance, Skalierbarkeit und Kosten bestehen.
Dieser Vergleich zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen Azure und AWS für moderne Big-Data-Projekte und hilft dabei, die passende Architektur für den jeweiligen Anwendungsfall einzuordnen.
Was bedeutet Big Data im Unternehmensumfeld?
Big Data beschreibt Datenbestände, die aufgrund ihres Volumens, ihrer Geschwindigkeit, ihrer Vielfalt oder ihrer Komplexität mit klassischen Datenverarbeitungssystemen nur schwer effizient verarbeitet werden können.
Typische Datenquellen sind beispielsweise:
- ERP- und CRM-Systeme
- Webanwendungen und Onlineshops
- IoT-Sensoren und Maschinen
- Log- und Telemetriedaten
- Finanz- und Transaktionsdaten
- Social-Media- und Marketingdaten
- Dokumente, Bilder und andere unstrukturierte Daten
- Daten aus verschiedenen Cloud- und On-Premises-Systemen
Eine moderne Big-Data-Plattform muss deshalb mehr leisten als lediglich Daten zu speichern. Sie benötigt Komponenten für Datenaufnahme, Speicherung, Transformation, Analyse, Governance, Sicherheit und Visualisierung.
Genau hier unterscheiden sich die Ansätze von Azure und AWS.
Azure und AWS: Zwei unterschiedliche Ökosysteme für Daten und Analytics
Sowohl Azure als auch AWS bieten eine große Anzahl spezialisierter Daten- und Analytics-Dienste.
Bei Azure spielen unter anderem Microsoft Fabric, Azure Data Lake Storage, Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, Power BI und verschiedene Azure-Dienste für Datenintegration und Echtzeitverarbeitung eine Rolle.
Microsoft Fabric verfolgt dabei einen besonders integrierten Ansatz. Die Plattform verbindet Data Engineering, Data Factory, Data Science, Real-Time Intelligence, Data Warehouse und Power BI über eine gemeinsame Plattform und nutzt OneLake als zentralen logischen Data Lake.
AWS setzt dagegen auf ein umfangreiches Portfolio miteinander kombinierbarer Services. Dazu gehören unter anderem Amazon S3, Amazon Athena, AWS Glue, Amazon EMR, Amazon Redshift, Amazon Kinesis, AWS Lake Formation und Amazon SageMaker.
Damit verfolgen beide Anbieter ähnliche Ziele, unterscheiden sich aber in der Art, wie diese Bausteine zusammengesetzt und betrieben werden.
Die wichtigsten Big-Data-Dienste von Azure
Microsoft Fabric
Microsoft Fabric hat sich zu einem wichtigen Bestandteil der modernen Microsoft-Datenplattform entwickelt.
Die Plattform deckt den gesamten Weg von der Datenaufnahme bis zur Analyse und Berichterstellung ab. Dazu gehören unter anderem Data Factory, Data Engineering, Data Science, Real-Time Intelligence, Data Warehouse und Power BI.
Eine zentrale Komponente ist OneLake. Dabei handelt es sich um einen mandantenweiten logischen Data Lake, über den verschiedene Fabric-Workloads auf gemeinsame Daten zugreifen können.
Für Unternehmen kann dieser integrierte Ansatz insbesondere dann interessant sein, wenn bereits Microsoft 365, Power BI, Azure oder andere Microsoft-Technologien eingesetzt werden.
Azure Data Lake Storage
Azure Data Lake Storage Gen2 dient als skalierbare Speicherbasis für große Datenbestände.
Strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten können in einem gemeinsamen Data-Lake-Ansatz gespeichert und anschließend von verschiedenen Analysewerkzeugen verarbeitet werden.
Azure Databricks
Azure Databricks basiert auf Apache Spark und eignet sich für umfangreiche Datenverarbeitung, Data Engineering, Machine Learning und Analytics.
Es kann insbesondere dann sinnvoll sein, wenn Teams bereits mit Spark arbeiten oder komplexe Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Workloads benötigen.
Azure Synapse Analytics
Azure Synapse verbindet SQL-basierte Analyse mit Big-Data-Funktionen und integriert Datenintegration sowie weitere Azure-Dienste. Microsoft beschreibt Synapse als Analytics-Service für Data-Warehouse- und Big-Data-Szenarien.
In neuen Architekturen sollte Synapse allerdings nicht isoliert betrachtet werden. Je nach Anwendungsfall können Microsoft Fabric, Azure Databricks und weitere Azure-Dienste eine wichtige Rolle spielen.
Power BI
Power BI ist für viele Unternehmen die Schnittstelle zwischen Datenplattform und Fachbereich.
Daten aus unterschiedlichen Quellen können aufbereitet, modelliert und in interaktiven Berichten und Dashboards dargestellt werden.
Gerade wenn Power BI bereits im Unternehmen etabliert ist, kann die Integration in eine Microsoft-basierte Datenarchitektur ein wichtiger Faktor bei der Plattformentscheidung sein.
Die wichtigsten Big-Data-Dienste von AWS
Amazon S3
Amazon S3 bildet in vielen AWS-Datenarchitekturen die Grundlage für einen Data Lake.
Daten unterschiedlicher Formate können zentral gespeichert und anschließend von verschiedenen AWS-Analyse- und Verarbeitungsdiensten genutzt werden.
Amazon Athena
Amazon Athena ermöglicht SQL-Abfragen direkt auf Daten, die beispielsweise in Amazon S3 gespeichert sind.
Der Dienst ist serverless und eignet sich unter anderem für Ad-hoc-Analysen, ohne dass für die Abfragen eine klassische Serverinfrastruktur verwaltet werden muss. Athena integriert sich außerdem mit dem AWS Glue Data Catalog.
AWS Glue
AWS Glue stellt Funktionen für Datenintegration, ETL und Datenkatalogisierung bereit.
Der Glue Data Catalog kann Metadaten zentral verwalten und wird unter anderem von Athena, EMR und Redshift verwendet. AWS beschreibt Glue außerdem als Plattform zur Verbindung zahlreicher Datenquellen und zur Erstellung von ETL-Pipelines.
Amazon EMR
Amazon EMR ist eine verwaltete Plattform für Big-Data-Frameworks wie Apache Spark und Hadoop.
Sie eignet sich insbesondere für Szenarien, in denen Unternehmen mehr Kontrolle über die Verarbeitung, Clusterkonfiguration und eingesetzten Frameworks benötigen.
Amazon Redshift
Amazon Redshift ist das Data Warehouse innerhalb des AWS-Portfolios.
Es kann strukturierte und semi-strukturierte Daten analysieren und mit Data-Lake-Architekturen auf Basis von Amazon S3 kombiniert werden. Redshift unterstützt außerdem Integrationen mit weiteren AWS-Diensten für Datenverarbeitung, Streaming, Analytics und Machine Learning.
AWS Lake Formation
Lake Formation ergänzt AWS-Datenplattformen um Funktionen für zentrale Governance und detaillierte Zugriffskontrollen.
Berechtigungen können unter anderem auf Datenbank-, Tabellen-, Spalten-, Zeilen- und Zellenebene verwaltet werden. Lake Formation arbeitet dabei mit Diensten wie Glue, Athena, EMR und Redshift zusammen.
Azure vs. AWS: Big-Data-Dienste im direkten Vergleich
| Bereich | Microsoft Azure | AWS |
|---|---|---|
| Data Lake | Azure Data Lake Storage / OneLake | Amazon S3 |
| Datenintegration | Microsoft Fabric Data Factory, Azure-Dienste | AWS Glue, weitere Integrationsdienste |
| Big-Data-Verarbeitung | Azure Databricks, Fabric | Amazon EMR, Spark |
| Data Warehouse | Fabric Data Warehouse, Azure Synapse | Amazon Redshift |
| SQL-Abfragen im Data Lake | Je nach Architektur und Dienst | Amazon Athena |
| Streaming | Azure Event Hubs, Fabric Real-Time Intelligence und weitere Dienste | Amazon Kinesis, Amazon MSK, Flink |
| Data Governance | Microsoft Purview / Fabric Governance | AWS Lake Formation / DataZone |
| Business Intelligence | Power BI | Amazon Quick |
| Machine Learning / KI | Azure Machine Learning, Microsoft Foundry und weitere Azure-Dienste | Amazon SageMaker und weitere AWS-Dienste |
| Zentrale Datenplattform | Microsoft Fabric / OneLake | Kombination verschiedener AWS-Dienste |
Die Tabelle zeigt vor allem eines: Ein sinnvoller Vergleich sollte nicht auf einzelne Produkte reduziert werden. Beide Anbieter ermöglichen komplette Datenplattformen, verwenden dafür aber unterschiedliche Servicekombinationen.
Azure oder AWS für Data Lakes?
Ein Data Lake bildet häufig das Fundament einer Big-Data-Architektur.
Bei AWS übernimmt Amazon S3 diese Rolle in vielen Szenarien. Darauf können beispielsweise Athena, EMR, Glue und Redshift aufbauen. AWS ermöglicht damit eine stark modular aufgebaute Architektur.
Microsoft verfolgt mit OneLake in Fabric einen stärker integrierten Ansatz. Die verschiedenen Fabric-Workloads greifen auf einen gemeinsamen logischen Datenbestand zu. Darüber hinaus können in Fabric auch externe Speicherquellen wie Azure Data Lake Storage, Amazon S3 oder Google Cloud Storage über Shortcuts eingebunden werden.
Für die Entscheidung ist daher weniger die Frage „Welcher Data Lake ist besser?“ entscheidend, sondern welche Datenplattform und welches Betriebsmodell zum Unternehmen passen.
Datenverarbeitung und Apache Spark
Apache Spark spielt bei vielen Big-Data-Projekten eine zentrale Rolle.
Auf AWS kann Spark beispielsweise über Amazon EMR eingesetzt werden. EMR ermöglicht die Nutzung von Spark und weiteren Frameworks mit umfangreichen Konfigurationsmöglichkeiten für die jeweilige Verarbeitung.
Auf Azure ist Azure Databricks eine wichtige Option für Spark-basierte Datenverarbeitung.
Beide Ansätze können leistungsfähige Datenverarbeitung ermöglichen. Die tatsächliche Performance hängt jedoch von Faktoren wie Datenformaten, Partitionierung, Abfragen, Clustergröße, Speicherarchitektur, Netzwerk, Parallelisierung und Workload ab.
Deshalb sind pauschale Aussagen wie „AWS ist schneller“ oder „Azure hat die bessere Performance“ für eine seriöse Architekturentscheidung nicht ausreichend.
Echtzeitdaten und Streaming
Viele moderne Anwendungen erzeugen kontinuierlich neue Daten.
Beispiele sind:
- IoT-Sensoren
- Maschinen- und Produktionsdaten
- Web- und Clickstream-Daten
- Finanztransaktionen
- Sicherheits- und Logdaten
- Telemetrie
- Anwendungen mit Echtzeitinformationen
AWS bietet hierfür unter anderem Amazon Kinesis, Amazon Managed Streaming for Apache Kafka und Managed Service for Apache Flink.
Microsoft bietet mit Azure und Fabric ebenfalls verschiedene Möglichkeiten für Streaming- und Echtzeitanalysen. Fabric verfügt beispielsweise über einen Real-Time Hub, der Datenströme aus unterschiedlichen Quellen zusammenführt und für Echtzeitszenarien bereitstellt.
Welche Architektur geeignet ist, hängt dabei stark davon ab, ob lediglich Streaming-Daten aufgenommen, kontinuierlich verarbeitet oder unmittelbar für operative Entscheidungen genutzt werden sollen.
Azure vs. AWS für KI und Machine Learning
Big Data und künstliche Intelligenz sind zunehmend eng miteinander verbunden.
Große Datenbestände bilden häufig die Grundlage für Machine-Learning-Modelle, Prognosen und generative KI-Anwendungen.
Auf Azure können unter anderem Azure Databricks, Azure Machine Learning, Microsoft Fabric und weitere Azure-KI-Dienste miteinander kombiniert werden.
AWS bietet unter anderem Amazon SageMaker und zahlreiche Integrationen in seine Daten- und Analytics-Dienste. Die AWS-Datenplattform kann beispielsweise Daten aus S3, Redshift und weiteren Quellen für Analytics- und Machine-Learning-Szenarien bereitstellen.
Auch hier gibt es keinen universell besten Ansatz. Entscheidend ist, welche Modelle, Datenquellen, Entwicklungswerkzeuge und Governance-Anforderungen im konkreten Projekt benötigt werden.
Sicherheit und Data Governance
Bei großen Datenmengen wird Governance genauso wichtig wie die eigentliche Datenverarbeitung.
Unternehmen müssen beispielsweise festlegen:
- Wer darf auf bestimmte Daten zugreifen?
- Welche Daten enthalten personenbezogene Informationen?
- Welche Daten dürfen verarbeitet werden?
- Wo werden Daten gespeichert?
- Wie werden Zugriffe protokolliert?
- Wie lassen sich Daten klassifizieren und schützen?
- Welche Anforderungen gelten für Aufbewahrung und Compliance?
Microsoft setzt unter anderem auf Microsoft Purview und integrierte Governance-Funktionen innerhalb von Fabric.
AWS bietet mit Lake Formation und weiteren Diensten Funktionen für zentrale Datenverwaltung und feingranulare Zugriffskontrolle. Lake Formation kann Berechtigungen bis auf Tabellen-, Spalten-, Zeilen- und Zellenebene anwenden.
Die technische Möglichkeit allein entscheidet jedoch nicht über die Sicherheit. Eine sichere Datenplattform benötigt zusätzlich ein sauberes Berechtigungsmodell, Datenklassifizierung, Monitoring, Verschlüsselung und klar definierte Verantwortlichkeiten.
Kosten: Warum ein einfacher Preisvergleich nicht ausreicht
Die Aussage „Azure ist günstiger“ oder „AWS ist günstiger“ ist ohne konkretes Szenario wenig aussagekräftig.
Bei Big-Data-Plattformen entstehen Kosten unter anderem durch:
- Speicher
- Rechenleistung
- Datenbank- und Warehouse-Nutzung
- Datenübertragung
- Streaming
- ETL- und Datenintegrationsprozesse
- Clusterlaufzeiten
- Analyseabfragen
- Backup und Redundanz
- Monitoring
- zusätzliche Sicherheits- und Governance-Dienste
Hinzu kommt, dass unterschiedliche Architekturen zu völlig unterschiedlichen Kosten führen können.
Ein Unternehmen sollte deshalb nicht nur den Preis einzelner Services vergleichen. Sinnvoller ist eine Betrachtung der gesamten Architektur und der erwarteten Nutzung.
Für ein konkretes Projekt können beispielsweise die folgenden Werte modelliert werden:
- Datenvolumen pro Monat
- tägliche Datenaufnahme
- durchschnittliche und maximale Rechenlast
- Anzahl der Analyseabfragen
- benötigte Speicherklassen
- Datenübertragung zwischen Regionen oder Clouds
- Anzahl der Benutzer
- benötigte Hochverfügbarkeit
- Backup- und Aufbewahrungsanforderungen
- Wachstum des Datenvolumens
Erst daraus lässt sich eine belastbare Kostenbetrachtung entwickeln.
Integration in bestehende Unternehmens-IT
Ein entscheidender Faktor ist die vorhandene IT-Landschaft.
Unternehmen, die bereits stark auf Microsoft-Technologien setzen, können von der Integration zwischen Azure, Microsoft Fabric, Microsoft 365, Power BI, Entra ID und weiteren Microsoft-Diensten profitieren.
Microsoft Fabric integriert sich beispielsweise mit Microsoft 365 und ermöglicht unter anderem die Nutzung von Daten in Excel und die Zusammenarbeit über Microsoft Teams.
AWS bietet dagegen eine sehr umfangreiche eigene Service-Landschaft und zahlreiche Integrationsmöglichkeiten für unterschiedliche Datenquellen, Open-Source-Technologien und externe Systeme.
Daher sollte bei der Entscheidung nicht nur der neue Big-Data-Workload betrachtet werden. Die bestehende IT-Architektur ist mindestens genauso wichtig.
Was ist mit Microsoft Azure HDInsight?
In älteren Big-Data-Artikeln wird häufig Azure HDInsight als zentrale Azure-Lösung für Hadoop, Spark und weitere Big-Data-Frameworks genannt.
Diese Darstellung sollte heute differenzierter betrachtet werden.
Microsoft führt weiterhin HDInsight 5.1 als unterstützte Version, weist gleichzeitig aber auf verschiedene Retirement- und Migrationsszenarien hin. Für bestimmte ältere Komponenten und Versionen sind Migrationen erforderlich. Microsoft nennt zudem Microsoft Fabric als mögliche Alternative für bestimmte Szenarien.
Deshalb sollte eine neue Azure-Datenplattform nicht automatisch auf ältere HDInsight-Architekturen ausgerichtet werden. Je nach Anforderung sind heute unter anderem Microsoft Fabric, Azure Databricks, Azure Synapse und weitere Azure-Dienste zu prüfen.
Azure oder AWS bei Multi-Cloud?
Ein Unternehmen muss sich nicht zwingend für nur eine Cloud entscheiden.
Multi-Cloud-Architekturen können sinnvoll sein, wenn unterschiedliche Anwendungen bereits auf verschiedenen Plattformen betrieben werden oder bestimmte Anforderungen eine Kombination verschiedener Cloud-Dienste rechtfertigen.
Gleichzeitig steigt mit jeder zusätzlichen Plattform die Komplexität.
Zu berücksichtigen sind unter anderem:
- Identitätsmanagement
- Netzwerkverbindungen
- Datenübertragung
- Monitoring
- Governance
- Sicherheitsrichtlinien
- Kostenkontrolle
- Qualifikation der Mitarbeiter
- Datenreplikation
- Backup und Disaster Recovery
Besonders bei großen Datenmengen sollte geprüft werden, wie häufig Daten zwischen Clouds bewegt werden müssen. Datenübertragungen können nicht nur Kosten verursachen, sondern auch die Architektur und Performance beeinflussen.
Welche Plattform passt zu welchem Szenario?
Statt einen allgemeinen Sieger zu bestimmen, ist eine Zuordnung nach Anforderungen sinnvoll.
Azure kann besonders interessant sein, wenn …
- Microsoft 365 bereits intensiv genutzt wird
- Power BI ein zentraler Bestandteil der BI-Landschaft ist
- Microsoft Fabric als integrierte Datenplattform gewünscht wird
- Microsoft-Technologien wie Entra ID und Azure bereits etabliert sind
- Azure Databricks oder Azure-Dienste in die bestehende Architektur integriert werden sollen
- eine enge Verbindung zwischen Microsoft-Anwendungen und Analytics wichtig ist
AWS kann besonders interessant sein, wenn …
- eine stark modulare Cloud-Datenplattform aufgebaut werden soll
- Amazon S3 als zentraler Data Lake genutzt werden soll
- AWS-Dienste wie Athena, Glue, EMR und Redshift bereits vorhanden sind
- umfangreiche Open-Source- und Spark-Workloads betrieben werden
- AWS bereits die zentrale Cloud-Plattform des Unternehmens ist
- bestimmte Daten- und Streaming-Dienste aus dem AWS-Ökosystem benötigt werden
Diese Punkte sind keine allgemeingültige Empfehlung, sondern typische Architekturmerkmale. Die konkrete Entscheidung sollte auf Basis der vorhandenen Systeme und des tatsächlichen Workloads getroffen werden.
Was sollte vor der Entscheidung geprüft werden?
Vor einer Migration oder dem Aufbau einer neuen Big-Data-Plattform sollten Unternehmen mindestens diese Fragen beantworten:
1. Wo entstehen die Daten?
Liegen die Daten in SQL-Datenbanken, ERP-Systemen, IoT-Plattformen, Dateien, APIs oder bereits in einer Cloud?
2. Wie schnell müssen Daten verarbeitet werden?
Benötigt das Unternehmen Batch-Verarbeitung, Near-Real-Time-Analysen oder echte Echtzeitverarbeitung?
3. Wie groß ist das Datenvolumen?
Neben dem heutigen Datenbestand muss auch das erwartete Wachstum berücksichtigt werden.
4. Welche Benutzer arbeiten mit den Daten?
Data Engineers, Data Scientists, Entwickler, Analysten und Fachabteilungen benötigen unterschiedliche Werkzeuge.
5. Welche BI-Plattform wird verwendet?
Wenn Power BI oder ein anderes BI-System bereits fest etabliert ist, sollte dessen Integration in die Zielarchitektur berücksichtigt werden.
6. Welche Sicherheits- und Compliance-Anforderungen gelten?
Datenschutz, Datenresidenz, Zugriffsrechte, Protokollierung und Aufbewahrungsfristen können die Architektur wesentlich beeinflussen.
7. Welche Cloud-Erfahrung besitzt das Unternehmen?
Eine technisch mögliche Architektur ist nicht automatisch eine wirtschaftlich sinnvolle Architektur, wenn dafür intern kaum Know-how vorhanden ist.
Häufige Fragen zu Azure und AWS für Big Data
Ist Azure oder AWS besser für Big Data?
Beide Plattformen bieten umfangreiche Funktionen für Data Lakes, Data Warehouses, Datenintegration, Streaming und Machine Learning. Eine pauschale Aussage, dass eine Plattform für alle Big-Data-Szenarien besser geeignet ist, wäre technisch nicht belastbar.
Ist Azure günstiger als AWS?
Das lässt sich nicht pauschal beantworten. Die Kosten hängen unter anderem von Datenvolumen, Rechenleistung, Speicher, Abfragen, Datenübertragung und Architektur ab.
Kann man Azure und AWS gleichzeitig verwenden?
Ja. Eine Multi-Cloud-Architektur ist technisch möglich. Sie erhöht allerdings häufig den Aufwand für Betrieb, Governance, Netzwerk, Sicherheit und Datenintegration.
Welche Plattform eignet sich für Data Lakes?
Sowohl Azure als auch AWS bieten leistungsfähige Data-Lake-Architekturen. Bei AWS spielt Amazon S3 eine zentrale Rolle. Im Microsoft-Ökosystem sind Azure Data Lake Storage und Microsoft Fabric mit OneLake wichtige Bausteine.
Welche Plattform eignet sich für Apache Spark?
AWS bietet mit Amazon EMR eine verwaltete Plattform für Spark und weitere Big-Data-Frameworks. Auf Azure ist Azure Databricks eine wichtige Option für Spark-basierte Datenverarbeitung.
Ist Microsoft Fabric eine Alternative zu klassischen Azure-Big-Data-Diensten?
Für viele moderne Analytics-Szenarien kann Fabric eine zentrale Plattform darstellen. Fabric verbindet Datenintegration, Data Engineering, Data Science, Echtzeitanalyse, Data Warehouse und Power BI innerhalb einer gemeinsamen Plattform. Ob Fabric die passende Lösung ist, hängt jedoch vom konkreten Workload und der vorhandenen Architektur ab.
Fazit: Azure vs. AWS für Big Data
Azure und AWS bieten beide umfassende Bausteine für moderne Big-Data-Architekturen.
Der wichtigste Unterschied liegt weniger in der grundsätzlichen Fähigkeit, große Datenmengen zu verarbeiten, sondern in den jeweiligen Ökosystemen, Integrationsmöglichkeiten und Betriebsmodellen.
Azure bietet mit Microsoft Fabric, OneLake, Azure Databricks, Synapse, Power BI und weiteren Diensten einen stark integrierten Microsoft-Ansatz.
AWS setzt auf eine umfangreiche Kombination spezialisierter Services wie Amazon S3, Athena, Glue, EMR, Redshift, Kinesis und Lake Formation. Diese Bausteine lassen sich zu unterschiedlichen Data-Lake-, Data-Warehouse- und Analytics-Architekturen kombinieren.
Für Unternehmen sollte deshalb nicht die Frage „Azure oder AWS – wer ist besser?“ am Anfang stehen.
Die sinnvollere Frage lautet:
Welche Datenplattform passt zu unseren Datenquellen, Anwendungen, Mitarbeitern, Sicherheitsanforderungen, bestehenden Systemen und zukünftigen Analytics- und KI-Projekten?
Genau diese Anforderungen sollten die Grundlage für die Architekturentscheidung bilden.
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