Was ist Datenagilität?

Ihr Unternehmen – jedes Unternehmen – ist auf Daten angewiesen. Sie sind das wertvollste Asset eines Unternehmens , das jedoch zu oft nicht ausgeschöpft wird. Theoretisch ist das Potenzial von Daten grenzenlos, leider sieht die Praxis in der Regel sehr viel weniger rosig aus. Tatsächlich sind Datenintegrationsspezialisten und Dateningenieure nicht in der Lage, die immer dringenderen und komplexeren Anforderungen an Daten innerhalb des Unternehmens und von Partnern zu erfüllen.

Dies ist teilweise auf die Fragmentierung der typischen Dateninfrastruktur zurückzuführen. Das durchschnittliche Unternehmen nutzt Daten aus über 400 Datenquellen. 41 % der Support-Teams beschweren sich, dass sie durch voneinander getrennte Datenbestände ausgebremst werden. Und die meisten Unternehmen verbringen mehr Zeit damit, nach Daten zu suchen und diese aufzubereiten, als sie zu verwenden, sodass Mitarbeiter nicht wirklich wissen, wie sie selbst die grundlegendsten Daten erhalten können.

Das Problem ist nicht, dass Unternehmen nicht über genügend Daten, Qualitätsdaten oder sogar die richtigen Daten verfügen – meistens haben sie all diese Dinge. Was sie nicht haben, ist Datenagilität.

Definition der Datenagilität

Datenagilität ist die Geschwindigkeit und Flexibilität, um die Datenanforderungen eines Unternehmens schnell, zuverlässig und in großem Maßstab zu erfüllen, unabhängig von der zugrunde liegenden Dateninfrastruktur (z. B. Hybrid- oder Multi-Cloud).

Agilität ist eine Kernkomponente der gesamten Datenintegrität – das heißt, wie gut die Daten eines Unternehmens seine Geschäftsziele unterstützen. Daten können dann als gesund angesehen werden, wenn sie leicht auffindbar, verständlich und für die Menschen, die sie verwenden, von Wert sind. Diese Merkmale bleiben während des gesamten Datenlebenszyklus erhalten.

Um echte Datenflexibilität zu unterstützen, muss ein Unternehmen über ein flexibles, skalierbares Ökosystem mit durchgängigem Datenmanagement verfügen. Nur dann wird es in der Lage sein, den sich ändernden Anforderungen des Geschäfts gerecht zu werden.

Die Risiken fragmentierter Daten

Daten- und IT-Teams, die sich darauf konzentrieren, Daten zu verschieben, ohne Rücksicht auf die Datengesundheit zu nehmen, stecken letztendlich in einer Datenmüllhalde fest – einer verwirrenden Deponie aus langsamen und isolierten Daten mit spröden Datenpipelines und ohne die Fähigkeit zur effizienten Skalierung. Dies wurde in den letzten Jahren mit dem Aufkommen von Cloud Data Warehouses zusätzlich verschärft.

Datenintegrations- und Datenwissenschafts-Experten spüren diesen Schmerz am stärksten. Sie sind überwältigt von der Nachfrage nach Daten und frustriert über das langsame Tempo der Datenbereitstellung. Bestehende Lösungen, die auf Handcodierung oder einer Kombination von Einzellösungen basieren, sind zeitaufwändig in der Erstellung, stützen sich auf institutionelles Wissen und müssen für jede neue Integration und jedes neue Projekt neu erfunden werden. Anfragen stapeln sich, was wiederum die Datenbereitstellung, Datenzuverlässigkeit und Skalierbarkeit gefährdet.

Daten- und IT-Führungskräfte wie Chief Information Officers (CIO) oder Chief Data Officers (CDO) haben ebenfalls Schwierigkeiten, weil starre, spröde oder isolierte Datenströme verhindern, dass ein Unternehmen die Vorteile der digitalen Transformation voll ausschöpft. Ohne eine klare, ganzheitliche Sicht auf unternehmensweite Daten ist die zentrale IT-Führung nicht in der Lage, unternehmensweite Datenrichtlinien sinnvoll umzusetzen. Langsame und isolierte Daten behindern auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Das birgt große Risiken für jedes Unternehmen.

Gleichzeitig erhalten Geschäftsdatenexperten nicht die Rohdaten, die sie für eine fundierte, zeitnahe Entscheidungsfindung benötigen. Langsame und isolierte Daten behindern das Potenzial von Datenanalysen und errichten Barrieren, die Fristen zunichte machen, die Projektkosten in die Höhe treiben, oder zu Doppelaufwänden in den verschiedenen Geschäftsbereichen führen. Technische Qualifikationslücken verhindern auch, dass Geschäftsdatenexperten den Wert ihrer Daten schnell maximieren können.

Wenn Firmen sich jedoch auf Datenflexibilität konzentrieren, erhalten Data Engineering-Teams die Geschwindigkeit und Flexibilität, um mit den Datenanforderungen des Unternehmens Schritt zu halten und um ihren Betrieb zu skalieren, ohne sich um Kontinuität oder Kompatibilität sorgen zu müssen.

Datenagilität in Aktion: Kundenberichte

AB InBev – Datenagilität war noch nie so attraktiv

Das globale Getränke- und Brauunternehmen AB InBev verfügt über ein vielfältiges Portfolio von weit über 500 Biermarken, darunter Budweiser, Corona, Stella Artois, Beck's, Hoegaarden und Leffe. Da viele dieser Brauereien als unabhängige Einheiten mit eigenen internen Systemen arbeiten, war die Integration der Systeme und Daten der übernommenen Unternehmen eine große Herausforderung.

„Unsere internen Kunden – Datenwissenschaftler, Betriebsteams und Geschäftsteams – hatten Schwierigkeiten, Daten aus über 100 Quellsystemen zusammenzuführen, zu analysieren und zeitnah Entscheidungen über Produktentwicklung, Lieferketten, Marketingkampagnen und mehr zu treffen“, erklärt Harinder Singh, Global Director of Data Strategy & Solution Architecture bei AB InBev.

Alle Datenverwaltungsarbeiten müssten unter dem Dach von AB InBev durchgeführt werden. Talend konnte Daten aus über 100 Datenquellen extrahieren – in Echtzeit, Batch, Cloud und vor Ort. Inzwischen verbringen interne Benutzer nur etwa 30 Prozent ihrer Zeit mit dem Erfassen von Daten und können die restlichen 70 Prozent damit verbringen, diese zu analysieren.

Daten helfen dabei, den Geschmack der Konsumenten zu verstehen und neue Anforderungen der Verbraucher nach beispielsweise kalorienarmen Bieren zu analysieren oder jahreszeitliche Präferenzen für Biere zu bestimmen. Daten tragen auch dazu bei, das Kundenerlebnis im Ladengeschäft und in der Bar zu verbessern, und die Lieferkette und Produktentwicklung zu optimieren.

MeDirect Bank: Vorausschauendes Denken für einen nahtlosen Umstieg in die Cloud

Die MeDirect Bank ist ein in Malta ansässiges Bank- und Finanzdienstleistungshaus, dessen Serviceportfolio von Einlagenkonten über Investmentfonds bis hin zur Vermögensverwaltung reicht. Der Umstieg zum digitalen Banking ist eine Aufgabe, mit der sich jedes Finanzdienstleistungsunternehmen früher oder später konfrontiert sieht. Dabei spielen Daten eine zentrale Rolle.

Bislang hatte MeDirect seine Daten auf einer on-premise PostgreSQL-Plattform abgelegt. Nun setzt das Unternehmen auf Snowflake als Cloud-Plattform und nutzt Talend für die Datenreplikation vom On-Premises-System in die Cloud.

„Alle unsere Prozesse – vom Laden der Daten bis hin zu ihrer Integration – waren bereits in Talend entwickelt worden“, beschreibt Kurt Zahra, Data Architect bei MeDirect. „Die beste Lösung für eine nahtlose Transition in die Cloud bestand unserer Einschätzung nach darin, diese Investition weiterhin zu nutzen, unsere bestehenden Jobs beizubehalten und sie in einer Weise zu erweitern, die es uns ermöglicht, Daten auf die neue Datenplattform zu laden. Wir haben ca. 40 bis 50 teils interne, teils externe Datenquellen, die wir mit Talend integrieren.“

Weil die Migration mithilfe von Talend – trotz der Vielzahl der beteiligten Systeme – absolut problemlos verlief, konnte sich Zahra sicher sein, dass die Daten im neuen System fehlerfrei waren.

Wie können Sie Ihre Datenagilität verbessern?

Die Cloud-unabhängige Low-Code-Plattform von Talend beseitigt die finanziellen und technischen Hindernisse für die umfassende Verwaltung von Daten. Mit Talend können Sie sämtliche Aspekte des Datenlebenszyklus in jeder Umgebung beschleunigen, ohne dass eine manuelle Kodierung erforderlich ist.

Daten-APIs und API-Services erleichtern das schnelle und sichere Teilen von Daten sowohl intern als auch mit Partnern und reduzieren so die Belastung von Datenintegratoren und -ingenieuren. Und Pipeline Designer und Stitch von Talend ermöglichen die schnelle Bereitstellung robuster Datenflüsse in kürzerer Zeit und mit wenig technischem Fachwissen.

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