So wird eine Datenarchitektur zum Motor Ihres Geschäftserfolgs

Big Data ist Big Business. Es ist ein regelrechtes Wettrennen entbrannt: In nahezu allen Branchen versuchen Unternehmen, mithilfe von Daten mehr Wachstum zu generieren. Viele Entscheidungsträger fragen sich, wie sie in den Big-Data-Pool eintauchen können, ohne darin zu ertrinken.

Wenn man das Potenzial von Big Data voll ausschöpfen möchte, empfiehlt es sich, zunächst einen Schritt zurückzugehen, sich die wichtigsten Funktionen einer modernen Architektur anzusehen und zu verstehen, wie diese Architektur Daten in verlässliche, verwertbare Erkenntnisse umwandeln kann. Es ist außerdem gut, zu wissen, was ein Datenarchitekt ist und was ein Datenarchitekt macht, um aus Daten nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Was ist Datenarchitektur?

Datenarchitektur ist der Standardisierungsprozess, in dem Unternehmen definieren, wie sie Daten erfassen, speichern, transformieren, verteilen und nutzen. Das Ziel dabei: relevante Daten für die Personen bereitstellen, die sie benötigen – und das genau dann, wenn sie sie benötigen –, und ihnen helfen, sie sinnvoll zu nutzen.

Jahrzehntelang lief das so ab: Wenn ein Unternehmensstratege Daten benötigte, forderte er sie bei der IT an. Die IT entwickelte dann ein System, um die Daten bereitzustellen. Dieser langwierige, zeitaufwendige Prozess lieferte dem Strategen oft etwas anderes, als er erwartet hatte oder brauchte. In diesem Umfeld wurde die Entwicklung von Strategien durch die Schwierigkeit behindert, im richtigen Moment auf die richtigen Daten zuzugreifen.

Da immer mehr Daten aus internen und externen Quellen in Echtzeit verfügbar sind, haben die Unternehmensstrategen darauf gedrängt, mehr und schnellere Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Moderne Datenarchitektur-Designs versprechen, dass ein gut durchdachter Prozess Unternehmensstrategen und technisches Know-how an einen Tisch bringe. Gemeinsam können sie entscheiden, welche Daten benötigt werden, um das Unternehmen voranzubringen, und wie diese Daten beschafft und verteilt werden können, um Entscheidungsträgern verwertbare Informationen zu liefern.

Der wachsende Einfluss der Cloud, die die schnelle, einfache und kostengünstige Skalierung ermöglicht, die eine moderne Datenarchitektur benötigt, hat Big Data in die reale Welt gedrängt. Die Cloud ermöglicht es Unternehmen darüber hinaus, einen Großteil oder alle ihrer Daten an einem Ort zu zentralisieren. Dort steht idealerweise eine Master-Version der Daten für alle bereitsteht, die sie benötigen.

Was ist ein Datenarchitekt?

Ein Datenarchitekt ist das Mastermind hinter der Datenarchitektur. Datenarchitekten übersetzen die geschäftlichen Bedürfnisse verschiedener Geschäftsbereiche in Anforderungen an die Daten und Systeme. Ausgehend von den geschäftlichen Bedürfnissen und Zielen entwickeln Datenarchitekten einen Technologiefahrplan, der es dem Unternehmen ermöglicht, seine Ziele zu erreichen. Sie entwerfen Datenströme und Prozesse, die Daten aus verschiedenen Quellen speichern und an die Personen verteilen, die sie benötigen.

Datenarchitekten sind die leitenden Koordinatoren, die interne Stakeholder aus verschiedenen Unternehmensbereichen, Geschäftspartner und externe Anbieter mit Blick auf die Ziele des Unternehmens koordinieren, um eine Datenstrategie zu definieren. Sie machen das, indem sie:

• Eine Datenvision definieren. Dazu übersetzen sie geschäftliche Anforderungen in technische Anforderungen, die zur Grundlage interner Datenstandards und -richtlinien werden.
• Die Datenarchitektur definieren. Dazu gehört auch die Entwicklung von Standards für Datenmodelle, Metadaten, Sicherheit, Referenzdaten wie Produktkataloge und Masterdaten wie Bestand und Lieferanten.
• Eine Struktur definieren, die Entscheidungsträger nutzen können, um Datensysteme zu entwickeln oder zu optimieren.
• Datenströme definieren, die vorgeben, welche Bereiche des Unternehmens Daten erzeugen, welche Bereiche Daten verwenden und wie Datenströme verwaltet werden.

Eigenschaften einer effektiven Datenarchitektur.

Eine Datenarchitektur gilt als „modern“, wenn sie die folgenden Eigenschaften aufweist:

1. Anwendergesteuert: In der Vergangenheit waren Daten statisch und der Zugriff darauf begrenzt. Entscheidungsträger bekamen nicht unbedingt das, was sie wollten oder brauchten, sondern ganz einfach das, was verfügbar war. Eine moderne Architektur ermöglicht es Business-Anwendern, ihre Forderungen ganz selbstbewusst zu formulieren, weil Datenarchitekten Daten zentralisieren und Lösungen erstellen können, auf die so zugegriffen werden kann, dass die Geschäftsziele erfüllt werden können.
2. Baut auf gemeinsamen Daten auf: Eine sinnvolle Datenarchitektur baut auf Datenstrukturen auf, die die Zusammenarbeit fördern. Eine gute Datenarchitektur eliminiert Silos, indem sie Daten aus allen Bereichen des Unternehmens – sowie bei Bedarf auch externen Quellen – zusammenführt. So wird vermieden, dass von ein und denselben Daten konkurrierende Versionen existieren. Daten werden also nicht gehortet oder unter Geschäftsbereichen ausgetauscht, sondern als gemeinsames Gut betrachtet, das dem gesamten Unternehmen gehört.
3. Automatisiert: Herkömmliche Datensysteme waren schwer zu konfigurieren. Das entfällt dank Automatisierung, sodass es zu weniger Reibungen kommt. Prozesse, deren Aufbau früher Monate gedauert hat, können mithilfe cloud-basierter Tools jetzt in wenigen Stunden oder Tagen abgeschlossen werden. Möchte ein Benutzer auf verschiedene Daten zugreifen, ermöglicht die Automatisierung dem Architekten, schnell eine Pipeline zu entwerfen, über die die Daten bereitgestellt werden können. Werden neue Daten beschafft, können Datenarchitekten diese schnell in die Architektur integrieren.
4. KI-gesteuert: Eine intelligente Datenarchitektur ermöglicht eine neue Dimension der Automatisierung, die maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Lösungen anzupassen, zu warnen und Lösungen für neue Umstände zu empfehlen. ML und KI können Datentypen identifizieren, Probleme mit der Datenqualität erkennen und beheben, Strukturen für eingehende Daten schaffen, Beziehungen identifizieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, und zugehörige Datensätze und Analysen empfehlen.
5. Elastisch: Elastizität ermöglicht es Unternehmen, nach Bedarf nach oben oder unten zu skalieren. Hier ist die Cloud Ihr bester Freund, da sie schnell und preisgünstig eine On-Demand-Skalierbarkeit ermöglicht. Elastizität ermöglicht es den Administratoren, sich eher auf die Behebung von Fehlern und Problemen zu konzentrieren als auf die Kapazitätskalibrierung und die übermäßige Beschaffung von Hardware, um mit der Nachfrage Schritt halten zu können.
6. Einfach: Einfachheit übertrumpft Komplexität in einer effizienten Datenarchitektur. Brauchen Sie einen Schauhund oder ein Arbeitspferd? Setzen Sie in puncto Datenbewegung, Datenplattformen, Datenzusammenstellung und Analyseplattformen auf Einfachheit.
7. Sicher: Sicherheit ist in eine moderne Datenarchitektur integriert. So wird dafür gesorgt, dass Daten wie vom Unternehmen definiert nach dem Need-to-know-Prinzip abgerufen werden können. Eine gute Datenarchitektur erkennt außerdem bestehende und neue Bedrohungen für die Datensicherheit und gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften wie dem HIPAA und der DSGVO.

Datenarchitektur und die Cloud.

Aufgrund von Big Data und variablen Workloads brauchen Unternehmen eine skalierbare, elastische Architektur, um sich bei Bedarf an neue Anforderungen anzupassen. Erfreulicherweise bietet die Cloud diese Skalierbarkeit zu erschwinglichen Preisen. Die Cloud ermöglicht es Administratoren, effizient nach oben oder unten zu skalieren. Das hat zur Entwicklung neuer Anwendungen und zu neuen Anwendungsfällen geführt, z. B. On-Demand-Entwicklung und Testumgebungen, sowie Möglichkeiten für das Prototyping und Analysen eröffnet.

Ein weiterer Vorteil der Cloud ist, dass sie Systemstabilität erschwinglich macht. Ein Großteil der modernen Datenarchitektur läuft auf großen Serverfarmen in der Cloud und moderne Cloud-Anbieter bieten Redundanz, Ausfallsicherheit und gute Serviceverträge. Die Cloud ermöglicht es Administratoren auch, für eine kostengünstige Notfallwiederherstellung Spiegelbilder an verschiedenen geografischen Standorten zu erstellen.

Datenarchitektur vs. Informationsarchitektur.

Bei der Datenarchitektur dreht sich alles um die Beschaffung und die Bereitstellung von Rohdaten in einem Format, das von allen genutzt werden kann. Bei der Informationsarchitektur hingegen handelt es sich um den Prozess, bei dem Daten in Business-Intelligence umwandelt werden. Erst wenn Daten kombiniert, in einen Zusammenhang gebracht und analysiert werden, bringt die Informationsstruktur Licht ins Dunkel. Stellen wir uns vor, die Datenarchitektur ist ein Kraftwerk – dann ist die Informationsarchitektur die Glühbirne.

Wenn Sie sich allein den gestrigen Umsatz anschauen, verrät Ihnen das nicht viel. Betrachten Sie ihn allerdings in einem historischen Kontext – und im Vergleich zu Kosten und Kundenbindungsraten –, können Sie nicht nur sehen, wie sich diese Daten im Lauf der Zeit entwickelt haben, sondern auch erfahren, warum sie sich im Lauf der Zeit verändert haben.

Ein Beispiel: Als Marketing-Führungskraft möchten Sie wissen, ob der jüngste Anstieg der Verkaufszahlen auf eine Werbeaktion zurückzuführen ist oder lediglich ein Zufall war. Hing der Anstieg der Nachfrage eventuell überhaupt nicht mit der Werbeanzeige zusammen? Hat das Vertriebsteam vielleicht nervös versucht, seine Zielvorgaben zu erfüllen? War die Werbeaktion wirklich erfolgreich? Die Informationsarchitektur liefert die umfassenden Erkenntnisse, die Manager und Führungskräfte benötigen, um im nächsten Schritt sichere Entscheidungen treffen zu können, z. B., ob sie den aktuellen Plan weiter vorantreiben oder auf einen neuen Plan setzen möchten.

Drei Best Practices für den Anfang.

Bei der Entwicklung einer Strategie für die Datenarchitektur des Unternehmens, sollten Entscheidungsträger unbedingt die folgenden Überlegungen berücksichtigen:

1. Zusammenarbeit kurbelt den Prozess an. Eine gute Datenarchitektur sorgt dafür, dass Business und IT eines Unternehmens zusammen an gemeinsamen Zielen und Ergebnissen arbeiten. Entscheidungsträger definieren, welche Daten die größten Auswirkungen auf das Geschäft haben, und Datenarchitekten ebnen einen Weg, um diese Daten zu beschaffen und zugänglich zu machen.
2. Machen Sie Data-Governance zur Priorität. Ihre Daten müssen qualitativ hochwertig, von hoher Relevanz und auf spezifische Geschäftsanforderungen ausgerichtet sein. Setzen Sie Ihre internen Experten als Datenverantwortliche ein, um die Daten des Unternehmens zu prüfen und zu bereinigen. Bauen Sie eine Community aus Datenverantwortlichen auf, die die Datenqualität für alle verbessern können.
3. Anpassungsfähigkeit ermöglicht Agilität. Am besten ist es, sich nicht an eine bestimmte Technologie oder Lösung zu binden. Wenn neue Technologien auf den Markt kommen, sollte die Architektur diese integrieren und sich an sie anpassen können. Datentypen können sich ändern. Tools können sich ändern. Plattformen können sich ändern. Eine gute Datenarchitektur muss sich also an diese unvermeidlichen Änderungen anpassen lassen.

Datenarchitektur und Unternehmen.

Big Data hat im letzten Jahrzehnt einen Boom erfahren – und die Menge und der Anteil neuer Daten werden weiterwachsen. Herkömmliche Methoden zur Beschaffung, Speicherung, Verteilung und Nutzung von Daten sind überholt. Sie sind zu umständlich und langsam, um modernen Geschäfts- und Kundenanforderungen gerecht werden zu können. Allerdings wurden die Tools und Methoden weiterentwickelt, um Unternehmen bei der Erfassung und Nutzung von für sie relevanten Daten einen Vorsprung zu verschaffen.

Die Datenarchitektur ist die Designplattform, über die die Datenerfassung und -nutzung unternehmensweit vereinheitlicht werden. Sie bietet allen Datennutzern schnell und relativ kostengünstig Zugriff auf qualitativ hochwertige, relevante Daten. Die Datenarchitektur überbrückt die traditionelle Kluft zwischen Entscheidungsträgern und IT. Sie stimmt Technologie- und Geschäftsstrategie aufeinander ab, um das Unternehmen voranzubringen.

Talend hilft datengetriebenen Unternehmen, riesige Datenmengen auf Cloud-Ebene in vertrauenswürdige Erkenntnisse umzuwandeln. Unsere Tools helfen Ihnen, innerhalb kürzester Zeit alle Ihre Daten in der Cloud zu laden, transformieren und bereinigen. Auf diese Weise können sie Stakeholdern zeitnah korrekte Erkenntnisse liefern. Mit Talend profitieren Sie von der umfassenden Elastizität und den kompletten Kostenvorteilen der Cloud. So können IT-Abteilungen die Kosten für das Cloud Data Warehousing besser im Blick behalten und gleichzeitig die Produktivität und Agilität verbessern.

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