Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Mehr als die Hälfte der Fortune-500-Unternehmen, die seit dem Jahr 2000 gelistet sind, existieren nicht mehr. Alle Branchen weltweit erleben einen digitalen Wandel, und eine Cloud-Datenmanagementstrategie etabliert sich als bevorzugte Option für Unternehmen rund um den Globus.
Einem Bericht von Gartner zufolge geben zwar 87 Prozent der leitenden Angestellten an, dass die Digitalisierung für ihr Unternehmen Priorität hat, aber nur 40 Prozent der Unternehmen haben ihre digitalen Initiativen bereits flächendeckend umgesetzt.
Als einer der Hauptgründe dafür, dass Initiativen zur digitalen Transformation die gewünschten Verbesserungen bei Prozessen und Arbeitsabläufen nicht erzielen, wird häufig ein Mangel an flexiblen, skalierbaren und robusten Datenmanagementfähigkeiten genannt.
In diesem Blogbeitrag werden wir sehen, wie Cloud-Datenmanagementmethoden Unternehmen heute einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bieten und sich branchen- und wirtschaftsübergreifend, auf Wertschöpfungsketten und ganze Wertschöpfungssysteme auswirken.
„George Moore sagte bekanntlich, dass Unternehmen ohne Big Data wie ein gestrandetes Reh seien, blind und taub mitten auf der Autobahn des Marktes im 21. Jahrhundert. Betrachten wir die Analogie zum Auto genauer: Man muss den Motor so konstruieren und feinabstimmen, dass er eine überlegene Laufleistung, mehr Leistung, ein effizientes Wärmedesign und einen niedrigen Kraftstoffverbrauch bietet und ihn mit hochwertigem Kraftstoff versorgt, damit er auf der Autobahn rasant vorankommt.“
Ebenso müssen Sie bei der Einrichtung Ihres Enterprise Data Warehouse sicherstellen, dass Ihre gesamte Datenverarbeitungs-Engine auf dem neuesten Stand der Technik ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Dafür benötigen Sie eine Datenmanagementplattform, die die Regeln für Datenspeicherung und -zugriff vereinfacht. Eine solide Datenmanagementstrategie ist ein wertvolles Gut, mit dem Unternehmen den Wert ihrer Investitionen in Analytik voll ausschöpfen können. Sie ist der entscheidende Faktor für ein schlankes, modernes, proaktives und produktives Unternehmen des 21. Jahrhunderts, senkt Kosten, steigert Umsätze und hilft, Marktchancen frühzeitig zu erkennen.
In diesem Blogbeitrag werden wir uns eingehend mit den Bestandteilen eines modernen, erfolgreichen Datenmanagementsystems befassen.
Unternehmen setzen heute zahlreiche Anwendungsfälle ein, darunter Textanalyse, Streaming-Analyse , Echtzeit-Monitoring sozialer Medien sowie die Verarbeitung technischer und funktionaler Anwendungsfälle. Darüber hinaus wird die Echtzeit-Datenerfassung zunehmend zur Unterstützung geschäftskritischer Workloads genutzt.
Traditionelle Data Warehouses, die lange IT-Zyklen für Design und Aktualisierung erfordern, sind nicht für diese Anforderungen ausgelegt, da sie nicht schnell genug skalieren können, um unvorhersehbare Spitzen im Datenvolumen zu bewältigen, eine beispiellose Vielfalt an strukturierten und unstrukturierten Daten aus einer ständig wachsenden Anzahl von Quellsystemen zu verarbeiten, Big Data und massiv parallele Verarbeitungssysteme zu unterstützen und Echtzeit-Datenanalyse-Anwendungsfälle auf diesem massiven Volumen (Streaming-Daten) zu unterstützen.
Die Anwendungsfälle mögen je nach Branche und Unternehmen variieren, doch das Ergebnis ist einhellig: Eine traditionelle Datenmanagementstrategie ist nicht darauf ausgelegt, die modernen Anforderungen von Unternehmen an ihre Daten zu erfüllen. Organisationen benötigen heute einen offenen Umgang mit ihren Daten.
Unternehmen automatisieren ihre Datenpipelines, um das Enterprise Data Management , einschließlich Master Data Management (MDM), zu optimieren. Der globale Markt für Enterprise Data Management wird voraussichtlich von 77,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf 122,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 9,5 % im Prognosezeitraum 2020 entspricht.
Uneinheitliche und unzureichende Dateneingabe kann die Qualität von Entscheidungen beeinträchtigen. Daher müssen Unternehmen Datensilos aufbrechen und die Datenformatierung und -standardisierung sicherstellen, um Dateninkonsistenzen zu beseitigen.
Eine moderne Cloud-Datenmanagementplattform muss agil genug sein, um geeignete Datenübertragungsmechanismen zu nutzen und geringe Latenzzeiten zu gewährleisten, da die Nutzer ihre Analysen schnell benötigen. Eines der berühmten Aphorismen von Marissa Mayer, der ehemaligen CEO von Yahoo, für ihre IT-Abteilung lautete: „Bei der Datenerfassung gilt immer: ‚Je früher, desto besser‘.“
Zusammenfassend benötigen Unternehmen ein anpassungsfähiges Data-Warehouse-Design, das die folgenden modernen Anwendungsfälle unterstützt.
1) Speicherung großer Mengen an Unternehmensdaten – kosteneffiziente Speicherung von Daten in Dumps, um sie später zur Analyse abrufen zu können. Dies erfordert einen erhöhten Umfang der Datenerfassung und -vorverarbeitung.
2) Echtzeitanalysen – Die Lösung muss schnelle Datenpipelines unterstützen und ermöglichen; die Erfassung von Echtzeitdaten wird immer wichtiger und reduziert die Latenz für Analyseanwendungen.
3) Unstrukturierte und strukturierte Daten zusammenführen - Die Datenmanagementplattform muss so funktionieren, dass sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten miteinander verbindet.
4) Automatisierte Datenpipeline – zur Minimierung menschlicher Fehler und zur Gewährleistung minimaler Datenredundanz bei gleichzeitiger Unterstützung agiler Anwendungsfälle
5) Daten-Governance – Ein geregeltes Daten-Governance-, Zugriffs- und Freigabe-Framework, damit die IT sicherstellen kann, dass die Daten angemessen verwendet werden.
6) Unterstützung fortgeschrittener Analyseanwendungen - Integration von ML/KI-Funktionen mit starken Daten-Governance-Mechanismen zur Überwachung der Leistungsfähigkeit der Modelle.
7) Unterstützung von Ad-hoc-Anforderungen – Da verschiedene Benutzer Zugriff auf die Daten benötigen, um spezifische Anwendungsfälle für sich selbst zu lösen
Der Chief Data Officer muss für eine bessere Abstimmung zwischen den IT-Mitarbeitern, die die Daten kontrollieren, und dem Business-Team sorgen.
Letztendlich muss das IT-Team die spezifischen Herausforderungen in Bezug auf die Daten verstehen, mit denen das Business-Team konfrontiert ist, und die richtigen Lösungen entwickeln sowie eine hochmoderne Datenmanagement-Infrastruktur implementieren, um moderne Workloads zu unterstützen, die einen Wettbewerbsvorteil bieten, die betriebliche Effizienz steigern, neue Einnahmequellen erschließen und Kosten senken.
Herkömmliche Datenmanagementmethoden reichen nicht aus, um die bestehenden Anwendungsfälle abzudecken. Moderne, elegante Datenlösungen, die auf Cloud-Computing-Lösungen basieren, begegnen diesen Herausforderungen effizient.
Cloud-Datenmanagement nutzt ein vernetztes System aus im Internet gehosteten, entfernten Servern zur Speicherung und Verarbeitung von Informationen. Der größte Vorteil der Cloud liegt in ihrer Fähigkeit, neue Datentypen schnell und in großem Umfang zu verarbeiten und so neue Anwendungsfälle, höhere Parallelität und ein schnelleres Verarbeitungstempo zu ermöglichen.
Die großen Cloud-Computing-Dienstleister wie Azure , AWS, GCP und Snowflake versprechen, das vorherrschende Geschäftsmodell grundlegend zu verändern.
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Anstatt alle Aufgaben selbst erledigen zu müssen – wie die Einrichtung der Infrastruktur, den Kauf von Servern, die Aufrüstung von Kapazität und Betriebssystem, die Überprüfung durch Audits, die Installation von Sicherheitspatches und die Einstellung von Spezialisten wie Systemingenieuren, Netzwerktechnikern und Sicherheitsberatern –, können Unternehmen mit Cloud Computing schnell Speicher und Rechenleistung bereitstellen, indem sie sich innerhalb von Minuten bei einem Dienstanbieter anmelden, ohne sich um Betriebsaufgaben und Wartung kümmern zu müssen.
Lokale Lösungen sind oft teuer in Verwaltung und Wartung. Mit Cloud Computing zahlen Sie nur für das, was Sie benötigen.
Die Cloud erfüllt wichtige Anwendungsfälle für das Big-Data-Management und die Erfüllung organisatorischer Prioritäten, da Speicher und Rechenleistung sofort verkleinert oder vergrößert werden können.
Rechenintensive Aufgaben wie die Anwendung fortgeschrittener Modelle des maschinellen Lernens erfordern große Ressourcen in Bezug auf Rechen- und Speicherkapazität.
Daher ist die Auslagerung dieser Aufgaben in die Cloud, deren Kapazität je nach Bedarf flexibel skaliert werden kann, ein entscheidender Bestandteil der Strategie. Die Cloud bietet enorme Skalierbarkeit, da die Kontoeröffnung und die Nutzung von Data-Warehouse-Funktionen unkompliziert sind.
Wir gehen davon aus, dass in Zukunft immer mehr Organisationen auf das Hybridmodell umsteigen werden – die öffentliche Cloud würde genutzt, um Daten zu speichern, eine Reihe von Batch-Prozessen auszuführen, Benutzer außerhalb des Unternehmens zu bedienen und die gesamte IT zu verwalten.
Die „On-Premise“-Cloud, die heute von den meisten großen Anbietern angeboten wird, hat hingegen die gleichen Einsatzmöglichkeiten wie die öffentliche Cloud, jedoch für alles, was Bedenken hinsichtlich Sicherheit (und Konnektivität) oder Leistung aufwirft.
Während der Schwerpunkt für die meisten Unternehmen anfänglich auf der Migration relativ einfacher Anwendungen und Workloads lag , können sie jetzt komplexe und unternehmenskritische Anwendungen in der Public Cloud migrieren, modernisieren und erstellen.
Durch die Nutzung sicherer und ausfallsicherer Rechenlösungen für Ihre Workloads können Sie Cloud Computing einsetzen, um Ihre digitale Belegschaft optimal zu nutzen und Prozesse zu beschleunigen. Doch wie finden Sie angesichts der vielen Cloud-Anbieter die richtige Cloud für Ihre Unternehmens-Workloads und vermeiden gleichzeitig Komplexität und unkontrolliertes Wachstum?
Cloud-Datenmanagement ermöglicht die einfache Anmietung von Clustern oder Knoten. Google und Snowflake nutzen Serverless-Technologie, sodass Sie nur für die tatsächlich genutzte Rechenleistung und den Speicherplatz bezahlen. Bei größeren Unternehmen kann die Bedarfsschätzung jedoch schwierig werden und der Speicherbedarf deutlich ansteigen.
Der Wechsel von einer On-Premise-Konfiguration zu einem Cloud-Data-Warehouse ist kein einfacher Prozess und sollte nur mit einem ausgearbeiteten Fahrplan durchgeführt werden.
Ein solches Enterprise-Datenmanagement erfordert ein Verständnis dafür, wie die alte Konfiguration die Workloads des Unternehmens verwaltet und wie die neue Konfiguration diese Aktivitäten replizieren/verbessern wird.
Sie müssen der Sicherheit höchste Priorität einräumen, den Datenzugriff maximieren, das Data-Warehouse-Design optimieren und die Ressourcennutzung verbessern. Entwickeln Sie eine fundierte Umsetzungsstrategie und stellen Sie das richtige Team zusammen.
Wenn beispielsweise die Nachfrage sprunghaft ansteigt, müssen IT-Teams weiterhin ein konsistentes Nutzererlebnis gewährleisten und die durchgängige Sicherheit sicherstellen sowie die Einhaltung der Vorschriften protokollieren.
Hierbei kommt es auf die Bedeutung eines engagierten Technologiepartners an, der über das notwendige Fachwissen verfügt, um Strategien zu entwickeln und Sicherheit zu gewährleisten, Kosten zu senken, die Flexibilität zu erhöhen und die Produktivität der Anwendungsentwicklung zu steigern, um den Anforderungen moderner Unternehmen gerecht zu werden.
Bei Polestar Analytics bieten wir modernste Cloud-Computing-Services. Als führender Anbieter von Cloud-Lösungen arbeiten wir mit führenden Cloud-Anbietern wie Amazon Cloud Computing, Azure Data Warehouse, Cloudera und Snowflake zusammen. Wir bringen unsere Technologie- und Fachkompetenz ein, um Sie nicht nur bei innovativen Implementierungen zu unterstützen, sondern Sie auch hinsichtlich des passenden Technologie-Stacks zu beraten – abgestimmt auf Ihre individuellen Bedürfnisse, Ihre bestehende Infrastruktur und Ihre zukünftigen Strategien.