Die Datenlandschaft bei großen Technologieunternehmen entwickelt sich stetig weiter, besonders wenn es um datengetriebene Entscheidungen und schnelle Innovationen geht. Netflix, als einer der führenden Streaming-Dienste weltweit, hat frühzeitig erkannt, dass die herkömmlichen Architekturen und Datenpipeline-Modelle den hohen Anforderungen nicht mehr genügen. Daraus entstand die Unified Data Architecture (UDA) – ein Konzept, das unter dem Motto „Model Once, Represent Everywhere“ steht und eine einheitliche, skalierbare und flexible Datenmodellierung ermöglicht. Die UDA von Netflix stellt dabei nicht nur eine technologische Innovation dar, sondern auch eine neue Herangehensweise an die Datenorganisation innerhalb eines riesigen, datenintensiven Unternehmens. Netflix verfügt über eine komplexe und vielfältige Dateninfrastruktur mit Tausenden von Datenquellen, unzähligen Datensätzen und massiven Volumina täglich generierter Daten.
Diese Daten sind essentiell für das Kernprodukt und den Geschäftserfolg, sei es zur Personalisierung von Empfehlungen, Analyse der Nutzerinteraktionen, Optimierung des Inhaltsangebots oder zur Verbesserung der Streaming-Qualität. Die Herausforderung lag darin, einen Weg zu finden, der es den Dateningenieuren und Analytikern erlaubt, ein einziges konsistentes Datenmodell zu erstellen, das dann über alle Systeme und Anwendungen hinweg genutzt werden kann. Traditionell entstehen in großen Unternehmen verschiedene, oft isolierte Datenmodelle, die jeweils für spezifische Anwendungsfälle angepasst und transformiert werden. Dieses Vorgehen führt zu Redundanzen, Inkonsistenzen und erhöhter Komplexität bei der Datenhaltung. An diesem Punkt setzt die Unified Data Architecture von Netflix an, indem sie „ein Modell einmal entwerfen“ und „überall darstellen“ propagiert.
Die Idee dahinter ist, ein zentrales, universell gültiges Datenmodell zu entwickeln, das als Single Source of Truth fungiert und sowohl für Streaming-Produktfunktionen als auch für Data Science, Reporting und Business Intelligence gleichermaßen genutzt wird. Das Herzstück der UDA ist eine robuste und fortschrittliche Metadatenplattform, die Datenmodelle mit ihren Definitionen, Beziehungen, Abhängigkeiten und Versionen zentral verwaltet. Diese Plattform stellt sicher, dass alle Stakeholder Zugriff auf einheitliche und aktuelle Daten haben. Die Datenmodelle erfolgen dabei in einem agilen, kollaborativen Rahmen, der Fachexperten, Dateningenieure und Entwickler zusammenbringt. Dank dieser Transparenz und Konsistenz wird die Datenqualität deutlich verbessert und die Entwicklungszeiten für neue Initiative enorm verkürzt.
Ein weiterer wesentlicher Aspekt der UDA ist die Unterstützung von verschiedenen Datenrepräsentationen und -endpunkten, die auf demselben zugrundeliegenden Modell basieren. Egal, ob es sich um Echtzeit-Streaming-Daten, historische Daten im Data Warehouse, APIs oder Data Lakes handelt – alle Repräsentationen bleiben synchron und widerspruchsfrei. Das erleichtert nicht nur die Wartbarkeit, sondern fördert auch ein breiteres Spektrum an Nutzungsmöglichkeiten, da Teams flexibel auf die Daten zugreifen können, ohne zusätzliche Modellduplikate erstellen zu müssen. Durch die konsequente Umsetzung dieser Architektur konnte Netflix signifikante Fortschritte in puncto Skalierbarkeit und Flexibilität erzielen. Neue Datenquellen und Anwendungen können schneller integriert werden, da sie direkt auf das existierende Modell aufsetzen.
Gleichzeitig wird das Risiko von Inkonsistenzen minimiert, was wiederum die Zuverlässigkeit von datengetriebenen Entscheidungen nachhaltig erhöht. Durch die einheitliche Datenbasis können Algorithmen und Anwendungen präziser arbeiten, was unmittelbar in verbesserten Nutzererfahrungen und betrieblicher Effizienz resultiert. Die technische Umsetzung von UDA erfolgt bei Netflix meist in einer cloud-nativen Umgebung unter Einsatz von Big-Data-Technologien, verteilten Datenbanken und modernen Orchestrierungssystemen. Die Architektur unterstützt dabei sowohl Batch- als auch Streaming-Verarbeitung und sorgt mit smarten Governance-Mechanismen für Datensicherheit und Compliance. Zudem ermöglicht die Trennung von Modell und Repräsentation eine hohe Wiederverwendbarkeit und eine flexible Anpassbarkeit bei sich ändernden Geschäftsanfordernissen.
