Die Geschäftsinitiativen der letzten Jahre – wir beziehen uns hier natürlich auf die digitale Transformation – stehen einer Explosion des Datenvolumens und der Datenvielfalt gegenüber. In diesem Zusammenhang sind die Unternehmen auf der Suche nach mehr Flexibilität und Agilität im Datenmanagement.
Mit Cloud-Strategien scheinen sie die Lösung gefunden zu haben.
Definition des Begriffs Datenmanagement
Bevor wir starten, wollen wir definieren, was wir unter Datenmanagement verstehen und was es bezwecken soll. TechTarget beschreibt das Datenmanagement als „den Prozess der Erfassung, Speicherung, Organisation und Pflege von Daten, die von einer Organisation erstellt und gesammelt werden“ . Das Datenmanagement ist ein zentraler Aspekt der Geschäfts- und IT-Strategie eines Unternehmens und soll analytische Unterstützung und Orientierung für die Entscheidungen der Unternehmensleitung bieten.
Wie bereits erwähnt, werden Daten als Unternehmenswert betrachtet, der genutzt werden kann, um schneller bessere Entscheidungen zu treffen, Marketing-Kampagnen zu verbessern, die Einnahmen und den Gesamtgewinn zu steigern und vor allem Innovationen voranzutreiben.
Die zukünftigen Cloud-Architekturen des Datenmanagements
Genau wie wir haben Sie vermutlich bereits festgestellt, dass das Cloud-Hosting bei den meisten Anbietern zur Standardtechnologie für die Verwaltung von Datenbanken geworden ist. Warum? Diese Technologie scheint eindeutige Vorteile für die Datenmanagement-Teams zu bieten:
– Geringere Implementierungskosten: Größere Flexibilität und schnellere Einrichtung Ihrer Datenbank.
– Verbrauchsbasierte Kostenstruktur: Sie bezahlen nur, was Sie wirklich nutzen, und buchen keine zu großen Pakete.
– Einfachere Wartung: Bessere Kontrolle der Kosten und der damit verbundenen Investitionen im Laufe der Zeit.
Mit diesem Wissen nehmen immer mehr Datenverantwortliche die Cloud als kostengünstige und skalierbare Technologie wahr, wodurch sie noch stärker in diese Richtung tendieren.
In den kommenden Jahren oder vielleicht schon Monaten wird die Cloud ein fester Bestandteil der IT-Landschaft werden. Wir sind jedoch davon überzeugt, dass die Unternehmen, abhängig von ihrer Größe, unterschiedlich schnell in die Cloud umziehen werden. So werden kleine und mittlere Unternehmen die Migration schneller durchführen, während große Unternehmen aufgrund bestehender Systeme und technologischer Abhängigkeiten Monate oder sogar Jahre brauchen werden …
Innerhalb der Datenmanagement-Abteilungen wird sich diese neue Technologie in drei Hauptstrategien manifestieren:
- Hybrid Cloud: Besteht aus zwei oder mehr separaten Cloud-Infrastrukturen, die privat oder öffentlich sein können und als getrennte Einheiten nebeneinander existieren.
- Multi Cloud: Nutzt die Infrastruktur mehrerer Cloud-Anbieter sowie On-Premise-Lösungen.
Die Cloud stellt auch eine Chance für führende Datenanalysten dar
Die zunehmende Einführung von Cloud-Strategien im Bereich des Datenmanagements hat erhebliche Auswirkungen auf die Datenanalyse-Strategien. Da sich die Daten zunehmend in die Cloud verlagern, müssen auch die verwendeten Daten- und Analyseanwendungen diesen Schritt gehen.
Ihr Fokus auf einen schnellen Mehrwert hat die Cloud-Technologien zur ersten Wahl für die Entwicklung neuer Lösungen für die Datenverwaltung und -analyse durch die Anbieter und für die Bereitstellung für die Unternehmen gemacht. Unternehmen und Data Leader werden sich so für Datenmanagement-Lösungen der nächsten Generation als SaaS-Version entscheiden. Sie werden für die Migration ihrer Assets Anwendungen auswählen, die sich mit zukünftigen Cloud-Strategien verbinden lassen, und sie werden ihre Teams und ihr Budget auf die kommenden Herausforderungen vorbereiten, die sie umsetzen müssen.
Branchenführer im Datensektor, die Analytics-, Business Intelligence- und Data Science-Lösungen einsetzen, sehen in Cloud-Lösungen große Chancen für:
- Die Nutzung einer Sandbox-Umgebung in der Cloud zu Testzwecken, im Hinblick auf Integration, Nutzung und Konnektivität und den Aufbau einer Analyseumgebung für Prototypen, bevor Sie die Lösung kaufen.
- Eine Erleichterung desZugriffs auf Anwendungen von jedem Ort aus und eine Verbesserung der Zusammenarbeit von Teams, unabhängig davon, wo sie arbeiten.
- Einen einfachen Zugang zu neuen Funktionen durch Ansätze zur kontinuierlichen Bereitstellung.
- Die Unterstützung ihrer Bemühungen durch dieFlexibilität und Skalierbarkeit der Cloud während des gesamten Prozesses der Datenanalyse.
Data Catalogs sind die neuen, unverzichtbaren Lösungen für Datenverwaltungsstrategien
Data Leader gehen unweigerlich den Weg in die Cloud. Die Verwaltung, Steuerung und Integration von Daten wird jedoch komplexer werden als je zuvor. Daher müssen sich die Unternehmen mit neuen Lösungen für das Metadatenmanagement ausstatten, um die Suche und Inventarisierung von Daten zu erleichtern, die in einem Hybrid- und Multi-Cloud-Ökosystem verteilt sind. Andernfalls wird sich die Zahl der Datensilos vervielfachen, was zur Folge hat, dass Management-, Analyse- oder Data-Science-Projekte aus dem Ruder laufen.
Die Datenmanagement-Teams werden vor der Aufgabe stehen, sich für einen der zahlreichen auf dem Markt verfügbaren Datenkataloge zu entscheiden.
Wir definieren einen Datenkatalog gerne als Mittel, um durch Discovery, Beschreibung und Organisation von verteilten Datensätzen ein Inventar von Datenbeständen zu erstellen und zu pflegen.
Wenn Sie selbst am Datenkatalogprojekt Ihres Unternehmens arbeiten, werden Sie auf folgende Angebote stoßen:
- Zum einen von eher alten Akteuren, die ursprünglich auf dem Markt für Data Governance positioniert waren. Diese Akteure bieten On-Premise-Lösungen mit umfangreichen, aber komplexen Funktionen an, deren Implementierung und Wartung kostspielig, schwierig und zeitaufwändig ist und die für breichsübergreifende Governance-Teams konzipiert sind. Ihr Leistungsversprechen konzentriert sich auf die Kontrolle, das Risikomanagement und die Compliance.
- Zum anderen von Dateninfrastrukturanbietern (Amazon, Google, Microsoft, Cloudera usw.) oder Anbietern von Datenverarbeitungslösungen (Tableau, Talend, Qlik usw.), für die die Verwaltung von Metadaten ein wichtiger Block ist, um ihr Angebot zu vervollständigen. Sie bieten deutlich pragmatischere (und kostengünstigere) Lösungen an, die jedoch häufig sehr technisch ausgerichtet und auf ihr jeweiliges Ökosystem beschränkt sind.
Wir sind der Ansicht, dass diese Alternativen nicht ausreichen. Im Folgenden finden einige wichtige Tipps, um den richtigen Datenkatalog für Ihr Unternehmen zu finden. Dieser muss:
– in der Cloud gehostet sein, was wettbewerbsfähigere Preise und eine schnelle Investitionsrendite für Ihre Organisation verspricht.
– über eine universelle Konnektivität verfügen, die sich an alle Systeme und Datenstrategien (Edge, Cloud, Multi-Cloud, Cross-Cloud, Hybrid-Cloud) anpasst.
– die Automatisierung als grundlegendes Merkmal für die Sammlung und Anreicherung von Daten sowie deren Attributen und Verknüpfungen aufweisen, um den Katalog erweitern und ein zuverlässiges Daten-Repository pflegen zu können. Automatische Einspeisemechanismen sowie Vorschlags- und Korrekturalgorithmen senken die Gesamtkosten des Katalogs und sorgen dafür, dass die Qualität der enthaltenen Informationen gewährleistet ist.
– Lösungen vorschlagen, die eine hohe Benutzerfreundlichkeit bieten, insbesondere für sogenannte „Fachanwender“, um die Akzeptanz der Lösung zu erhöhen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenmanagement-Kapazitäten zunehmend Cloud-orientiert sind und in einigen Fällen sogar überwiegend in der Cloud arbeiten.
Datenverantwortliche, die Innovationen im Bereich der Datenanalyse vorantreiben möchten, müssen diese neue Technologie für ihre Datenressourcen nutzen. Sie müssen von der reinen Aufnahme zur Umwandlung von Daten übergehen und dabei in einen effizienten Datenkatalog investieren, um sich in einer immer komplexeren Datenwelt zurechtzufinden.
