Während Daten früher hauptsächlich für die Erstellung von Reports verwendet wurden, müssen sie heute schneller, in größeren Mengen und für verschiedene Zwecke verfügbar sein. Die Notwendigkeit, die Investitionen in Daten innerhalb von Unternehmen zu nutzen, wächst. Neue Formen der Datennutzung werden immer beliebter, zum Beispiel Data Science, Edge Analytics und kundenorientierte BI. Aufgrund des Durchbruchs der künstlichen Intelligenz (KI) im vergangenen Jahr werden erhebliche Anforderungen an die Verarbeitung und Strukturierung von Daten gestellt.
Nicht mehr zukunftsfähig
Diese Möglichkeiten der Datennutzung sollten von Unternehmen angemessen gefördert werden. Wie machen Unternehmen das? In der Vergangenheit sammelten die Unternehmen Daten aus einem oder mehreren Quellsystemen in einem betrieblichen Datenspeicher. Die Daten wurden dann physisch in ein Data Warehouse kopiert, um die Informationen zu organisieren und sie für Berichte verfügbar zu machen. Dieser Prozess der „Datenverwaltung“ ist sehr zeit- und arbeitsaufwändig und im digitalen Zeitalter nicht mehr tragbar. Die Datenmenge ist erheblich gestiegen, ihre Vielfalt hat sich vergrößert, und der dringende Bedarf an schnellem Zugriff auf datengestützte Erkenntnisse ist dringender als je zuvor.
Viele Unternehmen stoßen an die Grenzen ihrer Data-Warehouse-Lösung und suchen nach Möglichkeiten, Informationen aus verschiedenen Datenquellen für die Endbenutzer reibungslos und einheitlich zu präsentieren. Aber wie sieht das in der Praxis aus? Welche Elemente sind notwendig? Und welche Vorteile können erzielt werden?
Der Schritt zu Data Management 2.0
Laut Jack Klaassen, Director of Innovations & Technology bei Macaw, werden wir in den kommenden Jahren einen Wechsel zu anderen Methoden der Datenverwaltung erleben. „Die großen Software-Anbieter reagieren bereits auf diese Entwicklung. Nehmen Sie zum Beispiel Microsoft mit Fabric. In Fabric werden die Daten nicht mehr physisch kopiert. Das Tool nutzt OneLake, um eine virtuelle Umgebung zu schaffen, in der verschiedene Datenquellen zusammenkommen, ohne dass die Daten repliziert werden. Dabei spielt es keine Rolle, wo sich die Daten befinden, welche Struktur sie haben oder welche Technologie das Quellsystem verwendet. Alle traditionellen Schritte zur Anreicherung von Daten werden somit übersprungen.“
„Das heißt aber nicht, dass man kein Datenmanagement mehr braucht“, sagt Klaassen. Dieser entscheidende Prozess findet jetzt in einer virtuellen Umgebung (wie OneLake) statt, in der man Regeln festlegt, wie die Benutzer die Daten logisch betrachten können. Dadurch wird es viel einfacher, Dinge wie Datensicherheit, Data Governance und Datenqualität zu gewährleisten. Harry Boers, Business Developer: „OneLake und Fabric ermöglichen die Skalierung von traditionellen Berichten auf neue Formen der Datennutzung. Sowohl in der jetzigen als auch in der zukünftigen Situation.“
Was ist, wenn Sie schon angefangen haben?
Was ist zu tun, wenn Sie sich mitten in einem Projekt zur Ablösung oder Migration Ihrer alten Datenumgebung in die Cloud befinden? Klaassen: „Das ist kein Problem. Ihr neues Data Warehouse, aber auch bestehende Data Lakes, Data Marts und andere Lösungen können virtualisiert und zum Beispiel mit Fabric verbunden werden. Das Wichtigste ist, dass Sie bereits damit begonnen haben, einen Mehrwert aus den Daten zu ziehen und mit neuen Formen der Datennutzung zu experimentieren. Unternehmen gehen diesen Schritt in ihrem eigenen Tempo, weil sie an die Grenzen ihrer aktuellen Datenumgebung stoßen. Ich empfehle den Unternehmen, das Datenmanagement nicht nur aus finanzieller Sicht zu betrachten. Natürlich ist die finanzielle Seite wichtig, um einen soliden Business Case zu erstellen, aber auch Dinge wie eine bessere Entscheidungsfindung und eine schnellere Anpassung an Veränderungen sollten berücksichtigt werden.“
Ihr aktuelles Datenmanagement abbilden
Welche Schritte können Unternehmen selbst unternehmen, um sich auf die moderne Form des Datenmanagements einzulassen? Boers: „Beginnen Sie damit, wichtige Datenquellen und -systeme in Ihrem Unternehmen zu identifizieren. Analysieren Sie die Qualität Ihrer Daten und stellen Sie Anwendungsfälle und Geschäftsanforderungen dar. Sie können dies tun, indem Sie die Auswirkungen Ihres derzeitigen Datenmanagements auf verschiedene Aspekte wie Kundenzufriedenheit und Effizienz bewerten. So erhalten Sie einen besseren Einblick in die Datenherausforderungen innerhalb des Unternehmens und helfen der Geschäftsleitung und anderen Beteiligten, die Notwendigkeit eines verbesserten Datenmanagements zu verstehen.“
In dem Whitepaper gehen wir näher auf diese Schritte ein und geben Tipps, wie Sie mit dem („Master“) Data Management beginnen können.
