Die digitale Transformation steht auf der Agenda vieler Unternehmen weit oben. Wer dabei Erfolg haben will, braucht sehr gute Kenntnisse, wie er Daten speichert, verwaltet und analysiert.
Daten sind die Eintrittskarte in ein neues Zeitalter. Der rote Faden, der Unternehmen in die neue digitale Welt führt. Das gilt aber nur dann, wenn die Verantwortlichen wissen, wie sie Daten auswerten, speichern und verwalten, damit für sie am Ende ein Mehrwert herausspringt. Ein paar wenige Daten reichen dabei nicht aus. Für komplexe Datenökosysteme bedarf es Big Data, also sehr großer Mengen heterogener Daten, die in der Regel in unterschiedlichen Quellen und an verschiedenen Standorten lagern. Mittels moderner Business-Intelligence-Tools ist es möglich, sie an einem zentralen Ort zusammenzuführen und zu analysieren.
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Unternehmen, die erfolgreich sein wollen, müssen wissen, wie sie die riesige Datenflut in ein präzises Verständnis für ihre Kunden verwandeln. Letztlich sind Daten immer nur so brauchbar wie ihre Kuration. Firmen mit keinen oder wenigen Kenntnissen, wie sich ihre geschäftlichen Ziele technisch umsetzen lassen, werden es schwer haben. Unternehmen, die ihre Datenklaviatur beherrschen, werden hingegen am Markt bestehen.
IT-Lösungsarchitekten als Vermittler
Als Mittler zwischen geschäftlichen Interessen und technischer Umsetzung stellen viele Unternehmen Lösungsarchitekten ein. Diese Berufsgruppe hilft dem Management für ihre Business-Anforderungen den jeweils passenden technischen Ansatz zu finden. Dazu evaluieren diese Spezialisten vorhandene und neue Technologien und bewerten sie im Kontext der eigenen Geschäftsprozesse. Auf diese Weise tragen sie maßgeblich zur Schaffung einer innovativen agilen Infrastruktur bei, die sich kontinuierlich an neue Anforderungen anpasst.
In datengetriebenen Prozessen entwickeln sich manuelle, von Menschen ausgeführte Tätigkeiten zu Kostentreibern. Nur wenige Unternehmen können sich heutzutage noch leisten, ein Team von teuren Datenbank-Experten einzustellen, um zum Beispiel mehrere Wochen lang ein maßgeschneidertes SQL-Skript für ein Projekt zu schreiben. Effizienter und kostengünstiger ist es, zeitaufwändige, wiederholbare Prozesse zu automatisieren und mittels einer Automatisierungssoftware in eine Orchestrierungsschicht zu verlagern. Das verschafft IT-Teams die volle Kontrolle über ihre Anwendungen und verhindert, dass sie einfache Aufgaben manuell ausführen.
Machine Learning steuert den Datenfluss
Um ihre Datenströme zu steuern und instand zu halten, setzen Datenanalysten zunehmend auf Künstliche Intelligenz und Maschine Learning. Derartige Technologien helfen beispielsweise dabei, notwendige Kapazitäten bei der Datenhaltung selbst vorauszuberechnen oder bei Bedarf automatisch zusätzlichen Speicherplatz in der Cloud zu buchen.
Für viele Unternehmen mag das nach Science Fiction klingen. Immer noch mühen sich viel zu viele IT-Teams mit unübersichtlichen, historisch gewachsenen IT-Landschaften ab. Sie legen beispielsweise ihre Daten in fragmentierten Datenbanken oder Speichermedien ab und haben oft genug Schwierigkeiten, sie wieder zu finden. Ihnen fehlt der präzise Überblick darüber, welche Daten in ihrem Unternehmen vorhanden sind, auf welche Kunden sie sich beziehen oder an welchen Orten sie lagern. Eine derartige „Datenblindheit“ kann die Skalierbarkeit und Effizienz eines Unternehmens stark beeinträchtigen. Im Zeitalter hochentwickelter Technologien sollten Firmen wissen, ob ihre Daten im eigenen Rechenzentrum, in der Cloud oder irgendwo an der Edge liegen. Ohne diese Transparenz wird es für sie sehr schwer, Innovationen voranzutreiben und in einem datenbasierten Wettbewerbsumfeld für Kunden attraktiv zu bleiben. jf
Über den Autor
Thomas Heuer ist Datenexperte und Sales Director DACH bei WhereScape, einem Anbieter für Data-Warehouse-Automatisierungen.
