Astha ChadhaDie Datenflut
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Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
❒ Wie konvergierte Datenplattformen Integrationsschulden beseitigen und fragmentierte Datenökosysteme vereinheitlichen.
❒ Wie CDPs den Zugriff auf KI-fähige Daten ermöglichen und die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung beschleunigen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
❒ Wie die dreischichtige Architektur Governance, Intelligenz und ein nahtloses Benutzererlebnis ermöglicht.
❒ Wie Unternehmen konvergierte Plattformen mithilfe eines praktischen 5-Phasen-Implementierungsrahmens einführen können.
Ihre Daten sind auf mehrere Cloud-Dienste verteilt, darunter Azure, AWS, GCP, Snowflake und Databricks. Dies führt zu Verwirrung, da viele verschiedene Datenverwaltungssysteme involviert sind.
Die meisten Unternehmen verwalten über ein Dutzend sich überschneidende ETL-, Qualitäts-, Governance-, Katalog- und Pipeline-Tools, die nicht gut integriert sind. Dies führt zu steigenden Kosten, Komplexität und einem erhöhten Aufwand für das Lieferantenmanagement, während gleichzeitig Datensilos entstehen.81 %der IT-Leiter berichten, dass diese Silos die digitale Transformation behindern und die Bereitstellung kritischer, KI-fähiger Daten verzögern – insbesondere für agentenbasierte KI, die einen umfassenden, konsistenten und bedarfsgerechten Zugriff auf alle Datenquellen erfordert. Teams verbringen mehr Zeit mit der Fehlerbehebung bei Integrationen als mit der Schaffung von Mehrwert für das Unternehmen.
Die Lösung? Konvergierte Datenplattformen, die den gesamten Daten-Stack für skalierbare KI vereinheitlichen und Integrationsschulden an der Wurzel beseitigen.
Konvergierte Datenmanagementplattformenermöglichen es Ihnen, den gesamten Daten-Stack, einschließlich Speicherung, Integration, Governance, Qualität und KI, in einer einheitlichen Infrastruktur zu kombinieren, anstatt mehrere voneinander unabhängige Anwendungen miteinander zu verbinden, wie es viele Organisationen heute tun.
Da die Dringlichkeit der Einführung konvergierter Datenplattformen (CDPs) immer größer wird, wird für den Zeitraum von 2025 bis 2032 ein Anstieg der CDP-Nutzung auf eine durchschnittliche jährliche Wachstumsratevon 14 %prognostiziert.
Vertrauenslücken durch unsichtbare Daten
Datenverantwortliche behaupten, vollständige Transparenz über den Lagerbestand zu haben, doch die Unternehmensleitung widerspricht dem. Dadurch entstehen Wahrnehmungslücken, die das grundlegende Vertrauen untergraben, egal wie viele Governance-Dokumente existieren.
Integrationsschulden beschleunigen die Komplexität
Mehrere sich überschneidende Tools führen zu „Integrationsschulden“ – den steigenden Kosten für die Verknüpfung inkompatibler Systeme. Jede zusätzliche Lösung vervielfacht die Lizenzgebühren, den Bedarf an benutzerdefinierten Konnektoren, den Schulungsaufwand und die Koordination mit den Anbietern.
Geschwindigkeit tötet Chancen
66 %verpassen Chancen aufgrund verzögerten Zugriffs, 54 % verschwenden täglich mehr als zwei Stunden allein mit der Informationssuche. Wettbewerber, die innerhalb von Stunden Entscheidungen treffen, sind Teams, die Daten tagelang validieren, einen Schritt voraus.
Diese Herausforderungen sind nicht nur operative Unannehmlichkeiten – sie wandeln sich in einen greifbaren Geschäftsnutzen um, wenn sie durch konvergente Plattformen angegangen werden.
Bei sachgemäßer Nutzung bieten konvergente Datenplattformen erhebliche Vorteile für Ihr gesamtes Unternehmen:
➣ Ermöglicht intelligentere KI-Ergebnisse durch kontrollierten, umfassenden Datenzugriff.Laut einer Gartner-Umfrageentwickeln 61 % der Unternehmen ihr Daten- und Analysebetriebsmodell speziell für KI weiter. Konvergierte Plattformen bieten KI-Systemen Folgendes:
➣ Operative Effizienz im großen Maßstab
➣ CDPs beschleunigen die Daten-zu-Wert-Umwandlung durch sicheren, kontrollierten Zugriff
Sichere Plattformen beschleunigen den Zugriff auf vertrauenswürdige Daten. Sie verkürzen die Zeit, die für die Gewinnung von Erkenntnissen benötigt wird, und unterstützen schnelle, praxisorientierte Entscheidungen. Diese Methode versetzt Unternehmen in die Lage, Probleme nicht nur zu erkennen, sondern auch Lösungen umzusetzen.
➣ Der bedeutendste Wandel:Konvergierte Plattformen versetzen Datenteams von der reaktiven Fehlerbehebung hin zur proaktiven Wertschöpfung. Nachdem die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Zusammenführung von Daten, dem Abgleich von Berichten und den daraus resultierenden Problemen aufgrund mangelnder Governance bewältigt wurden, können die Teams mehr Zeit für die Entwicklung von Datenprodukten, die Umsetzung von KI-Initiativen und die Zusammenarbeit mit ihren Geschäftspartnern bei der Entwicklung neuer Ideen aufwenden.
Es ist also zwar gut, diese Vorteile zu verstehen, aber um sie voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen verstehen, wie konvergierte Plattformen funktionieren.
1. Governance- und Datenreferenzschicht (Grundlage)Diese grundlegende Schicht schafft Ihr Datenökosystem als „einzige Datenquelle“ durch:
2. Datenanreicherungsschicht (Intelligenz):Wandelt Rohdaten in geschäftsfertige Daten um durch:
3. Interaktions- und Engagement-Ebene (Erlebnis)Diese Ebene bietet:
Die Frage ist nun aber: Wie kann eine Organisation eine konvergente Datenplattform implementieren?
Phase 1. Beurteilung und Diagnose
Aktuelle Lage prüfen:
Prioritäten klären:
Technische Schulden quantifizieren:
Phase 2. Fundamente festigen
Datenpersistenz rationalisieren:
Polestar Analyticsbietet1Plattform, die Ihr gesamtes Datenökosystem – von Speicherung und Integration bis hin zu Governance und KI-Unterstützung – zusammenführt:
1. Eine einheitliche Dateninfrastruktur, die Azure, AWS, GCP, Databricks und Snowflake miteinander verbindet, ohne dass Daten verschoben werden müssen.
2. Low-Code- und No-Code-Optionen ermöglichen es Anwendern im Unternehmen, zu arbeiten und gleichzeitig die technische Flexibilität zu wahren.
3. Die integrierte Governance wendet Richtlinien einheitlich in allen Datenumgebungen an und berücksichtigt dabei folgende Faktoren vom ersten Tag an:
4. KI-fähige Architektur, die agentenbasierte KI mit umfassendem, kontrolliertem Datenzugriff unterstützt.
Phase 3 – Aufbau derDateninfrastrukturschicht
Sobald die Persistenz stabil ist, erweitern Sie die Entwicklung in:
Dadurch wird eine einheitliche Grundlage für einen vertrauenswürdigen, kontrollierten Zugang geschaffen.
Phase 4 – Skalierung fortgeschrittener Anwendungsfälle
Höherwertige Funktionen ermöglichen:
Phase 5 – Optimierung des Ökosystems
Immer weiter verbessern und wachsen:
Die Konvergenz führt Unternehmen durch die Schaffung einer einheitlichen Datengrundlage zu proaktiver Intelligenz. Vor allem ermöglicht sie die Mensch-KI-Kollaboration, die die nächste Ära der Business Intelligence einläutet. Wenn Menschen die Strategie entwickeln und Maschinen die Abläufe steuern, können beide mit denselben kontrollierten Echtzeitdaten arbeiten. Diese Zusammenarbeit eröffnet Möglichkeiten, die keiner von beiden allein realisieren könnte.
Konvergierte Plattformen vereinen Speicherung, Integration, Governance, Qualitätssicherung und KI für multimodale Daten jenseits strukturierter Data Warehouses oder Raw Lakes. Offene Standards wie Iceberg, Delta Lake und Hudi verhindern Datenstreuung und schaffen eine nahtlose Infrastruktur ohne Datenmigration.
Überschneidende Tools führen zu Integrationsschulden und Verzögerungen bei der KI-Entwicklung. Konvergierte Plattformen konsolidieren Abläufe, reduzieren das Anbieterchaos und schaffen Kapazitäten, die Teams für die Wertschöpfung anstatt für die Wartung freisetzen.
Konvergierte Datenplattformen bieten eine Datenarchitektur, die Echtzeitanalysen, KI-fähige Daten und KI-Assistenten durch integrierte Metadaten, Governance und Streaming unterstützt und so die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung für schnelle Entscheidungen verkürzt.
Über den Autor
Die Datenflut
Bei Daten, wie beim Schach, liegt die wahre Macht in der Voraussicht.
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