Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Die Modernisierung von Daten schafft echten Mehrwert, der über die Cloud-Migration hinausgeht. Sie ermöglicht KI im großen Maßstab, Governance, Kosteneffizienz und nachhaltige Geschäftserfolge.
- Warum die kontinuierliche Datenmodernisierung der eigentliche Treiber für langfristigen Geschäfts- und KI-Wert ist.
- Wie Metadaten und Observability kostspielige „Lift-and-Shift“-Fehler verhindern
- Wie eine einheitliche Daten-Governance die Grundlage für sichere, skalierbare KI und Unternehmensanalysen bildet.
In unserem vorherigen Blogbeitrag „ Migrieren und Modernisieren Sie Ihre Datenbestände “ haben wir die grundlegenden Unterschiede zwischen Datenmigration und -modernisierung untersucht und erläutert, warum ein einfacher Umzug in die Cloud nicht ausreicht.
Experten wie David LeGrand (Alliance Head, Polestar Analytics) meinen: Der Schlüssel liegt im Aufbau einer einheitlichen, intelligenten Datenplattform, die KI-Initiativen skalieren kann und gleichzeitig Governance und Sicherheit gewährleistet.
Rund 68 % der Institutionen geben an, dass sie sich aktuell in einem Prozess der Datenmodernisierung und -verwaltung befinden.
Wenn Sie also Ihre Modernisierungsreise noch nicht begonnen haben, riskieren Sie, gegenüber Wettbewerbern ins Hintertreffen zu geraten, die diese Möglichkeiten bereits zu ihrem Wettbewerbsvorteil nutzen!
Ansonsten herzlichen Glückwunsch zum Abschluss Ihrer Cloud-Migration! Die Infrastruktur ist eingerichtet und die Systeme laufen. Aber Sie haben erst die Startlinie überquert!
Der globale Markt für die Modernisierung von Datenarchitekturen wird bis 2035 voraussichtlich auf 30,61 Milliarden US-Dollar anwachsen, was einer geschätzten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 12 % von 2026 bis 2035 entspricht . Trotz dieser erheblichen Investitionen haben viele Unternehmen jedoch Schwierigkeiten, da sie die Modernisierung als Ziel und nicht als Prozess betrachten.
Wenn von Modernisierung die Rede ist, wird sie fast immer mit einer „Lift-and-Shift“-Lösung verglichen. Genau da liegt der Fehler.
Cloud-Migration und erste Modernisierung sind wichtige Meilensteine, aber noch lange nicht das Ende Ihrer Datenmodernisierungsstrategie . Die eigentliche Transformation beginnt nach der Migration, wenn Unternehmen überdenken müssen, wie sie ihre Datenbestände für Wettbewerbsvorteile nutzen.
Bevor wir uns damit befassen, wie Sie Ihr Datenmodernisierungs-Framework implementieren können, wollen wir den Unterschied zwischen Datenmigration und Datenmodernisierung verstehen.
Der entscheidende Unterschied zwischen Datenmigration und Datenmodernisierung besteht darin, dass sich die Migration mit dem Speicherort Ihrer Daten befasst; die Modernisierung hingegen verändert die Art und Weise, wie sie bereitgestellt werden.
Wissen Sie?
65 % der Unternehmen planen, ihre IT-Ausgaben im Jahr 2025 zu erhöhen, wobei KI/ML und die Modernisierung der Infrastruktur zu den wichtigsten Schwerpunkten zählen.
Viele Unternehmen verfolgen bei der Datenmodernisierung ein simples Ziel: Umstieg in die Cloud, Senkung der Infrastrukturkosten und Erfolg. Diese weit verbreitete Annahme führt jedoch häufig zu Projekten, die das Budget sprengen und die Erwartungen nicht erfüllen. Denn wahre Modernisierung ist weit mehr als ein einfacher Technologieaustausch.
Organisationen, die umfassende Datenmodernisierungsprogramme erfolgreich implementieren, erzielen transformative Ergebnisse:
- 45 % Verkürzung der Markteinführungszeit für neue digitale Dienstleistungen
- 65 % schnellere Anwendungsentwicklungszyklen
- 70% ige Verbesserung der Genauigkeit von Vorhersageanalysen durch integrierte maschinelle Lern- und KI-Fähigkeiten
In unserem kürzlich stattgefundenen Kamingespräch zum Thema Datenmigration und -modernisierung gab Fred Abood, Lead Solutions Architect bei Databricks, Einblicke in Best Practices der Branche. Hier sind fünf wichtige Erkenntnisse, die Ihr Datenmodernisierungskonzept prägen sollten:
Alles beginnt mit einer effektiven Datenmodernisierungsstrategie – Entdecken Sie Best Practices, um einen soliden Governance-Rahmen zu schaffen.
Der Ansatz „Lift and Shift“ beinhaltet die Übertragung bestehender Systeme, Architekturen und Codes auf eine neue Plattform, die sich von denen eines modernen Lakehouse unterscheidet. Diese Entwicklung zu ignorieren, ist ein Rezept für Misserfolg.
Der traditionelle Ansatz für ein großes Datenprojekt besteht darin, eine umfassende, unternehmensweite Strategie von oben nach unten zu entwickeln. Dies erfordert oft monatelange Planung, abteilungsübergreifende Gremien und komplexe Roadmaps, die ins Stocken geraten können, bevor die erste Codezeile migriert wurde.
Fred plädiert für die Umkehrung dieses Modells!
Der effektivste Ausgangspunkt ist, einen überschaubaren Teilbereich des Unternehmens zu identifizieren. Beginnen Sie dort, wo Sie über gute Beziehungen und ein Team verfügen, das zur Zusammenarbeit bereit ist. Diese Fokussierung auf schnelle, greifbare Erfolge schafft Dynamik und demonstriert frühzeitig den Wert des Unternehmens.
Eine der häufigsten Fallstricke bei der Modernisierung ist die überstürzte Migration von Datenbeständen ohne ein klares Inventar ihrer Inhalte. Organisationen verfügen oft nicht über einen zentralen Überblick darüber, welche Datenbestände existieren, welche aktiv genutzt werden und welche redundant oder veraltet sind.
Wissen Sie?
Bei jedem der befragten Unternehmen scheiterte, verzögerte oder reduzierte sich mindestens ein Modernisierungsprojekt, was im Durchschnitt einen Verlust von 4 Millionen Dollar pro gescheiterter IT-Modernisierungsinitiative bedeutete.
Laut Fred ist der wichtigste erste Schritt die Implementierung von Observability und die Erfassung von Metadaten vor Beginn einer Migration. Dieser Prozess ermöglicht es Teams, doppelte, ungenutzte oder minderwertige Assets zu identifizieren, die gar nicht erst verschoben werden sollten.
Genau dieses Problem soll der Unity Catalog von Databricks lösen.
Machen Sie den nächsten Schritt auf Ihrem Modernisierungsweg!
Entdecken Sie das E-Book „ Modernisieren Sie, bevor Sie abgehängt werden “ und erfahren Sie, wie Sie Ihre Datenbestände in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln können!
Quelle: Unity-Katalog
Nahezu jedes Unternehmen möchte KI nutzen, um einen Mehrwert zu generieren. Die größte Hürde ist jedoch das immense Sicherheits- und Compliance-Risiko, das mit dem umfassenden Zugriff von KI-Systemen auf isolierte, unkontrollierte und inkonsistente Daten einhergeht.
Voraussetzung für den sicheren und skalierbaren Einsatz von KI ist eine zentrale Steuerungsebene. Eine einheitliche Governance-Grundlage bietet die notwendigen Sicherheitskontrollen und die Gewissheit, dass Daten für KI-Systeme freigegeben werden können.
Quelle: Databricks Diese grundlegende Schicht, bereitgestellt von Unity Catalog, ermöglicht die Erstellung unternehmensweiter Wissensgraphen, des „digitalen Fadens“, der intelligente Anwendungen antreibt.
Bei der Bewertung von Serverless-Computing unterlaufen Teams oft ein einfacher Fehler. Sie vergleichen die Kosten pro Stunde einer Serverless-Option mit ihren bestehenden, selbstverwalteten Rechenclustern und schließen daraus, dass diese teurer sei. Dieser Vergleich verkennt jedoch das Gesamtbild.
Fred nennt zwei Faktoren:
- Der Serverless-Preis beinhaltet die zugrunde liegenden Cloud-Computing-Kosten, die bei jedem fairen Vergleich berücksichtigt werden müssen.
- Die hochoptimierte serverlose Umgebung führt Workloads deutlich schneller aus und reduziert so die Gesamtlaufzeit.
Sie geben zwar möglicherweise mehr pro Stunde für Rechenleistung aus, aber wahrscheinlich weniger für die gleiche Arbeitslast, die in der Umgebung ausgeführt werden muss!
Dies erfordert einen entscheidenden Perspektivwechsel: von einem ressourcenbasierten Kostenmodell (Preis pro Stunde) hin zu einem ergebnisorientierten Kostenmodell (Gesamtpreis pro Arbeitslast). Ein höherer Stundensatz kann zu geringeren Gesamtbetriebskosten führen, wenn die Arbeit schneller und effizienter erledigt wird.
Sehen Sie sich die vollständige Expertenrunde mit Fred Abood an.
Um den Fortschritt zu überprüfen und den ROI Ihres Datenmodernisierungs-Frameworks nachzuweisen, sollten Sie folgende wichtige Kennzahlen verfolgen:
| Kategorie | Wichtige Kennzahlen |
|---|
| Operative Exzellenz | Zeit bis zur Erkenntnis (Antwortzeiten auf Anfragen) |
| Datenqualitätsbewertungen (Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz) |
| Systemverfügbarkeit und -leistung |
| Infrastrukturkosten pro Arbeitslast |
| Auswirkungen auf das Geschäft | Einnahmen aus neuen datengesteuerten Fähigkeiten |
| Einsparungen bei den Betriebskosten (Infrastruktur, Prozesse) |
| Effizienzsteigerung von Geschäftsprozessen |
| Nutzerakzeptanz und -zufriedenheit (NPS/CSAT) |
| Governance & Compliance | Datenbestände mit dokumentierter Herkunft |
| Zugriffsbereitstellungszeit (Gewährung/Widerruf) |
| Bestehensquote der Compliance-Prüfung |
| Sicherheitsvorfälle und Reaktionszeiten |
| KI- und Analyse-Aktivierung | KI/ML-Modelle in der Produktion |
| Kontrollierte, zugängliche Daten (% der Unternehmensdaten) |
| Einführung fortgeschrittener Analysemethoden (prädiktiv/präskriptiv) |
| Zeit für die Einführung neuer Datenprodukte |
Data Nexus von Polestar Analytics wurde speziell für die in diesem Artikel beschriebenen Herausforderungen der Datenmodernisierung entwickelt. Es handelt sich um ein Daten-Engineering-Tool, das die Bereitstellung von zusammensetzbaren Datenmodellen beschleunigt – der Grundlage aller Nutzungsschichten, einschließlich Visualisierung, maschinellem Lernen und generativen KI-Agenten.
- Unified Governance at Scale Data Nexus bietet unternehmensweite Governance, automatisierte Compliance-Frameworks und eine Datenklassifizierung, die sich über Ihre gesamte IT-Infrastruktur skalieren lässt.
- KI-fähige Architektur – Sie schafft die notwendige Infrastruktur für KI-gestützte Datenmigration und -analyse. Die zusammensetzbaren Datenmodelle bilden die Grundlage sowohl für traditionelle Business Intelligence als auch für innovative KI-Anwendungen.
- Der beschleunigte Time-to-Value -Daten-Nexus umfasst vorkonfigurierte Konnektoren für über 150 Datenquellen, Workflow-Vorlagen und automatisierte Tests zur Datenmodernisierung . Er ermöglicht eine um 50 % schnellere Entwicklungszeit mit flexiblen, geschäftsorientierten Datenmodellen im Modernisierungsprozess.
- Kostenoptimierung durch effiziente Datenmodellierung und Vermeidung von Doppelarbeit. Es hilft Unternehmen, die Falle unnötig teurer Lift-and-Shift-Architekturen zu vermeiden . Die automatisierte Codegenerierung reduziert den Entwicklungsaufwand um ca. 68 %. (Die intelligente Orchestrierung stellt sicher, dass Sie in Wertschöpfung und nicht in technische Schulden investieren!)
- Weniger Abhängigkeit von Experten – Die No-Code/Low-Code-Schnittstellen und automatisierten Workflows von Data Nexus helfen, die Qualifikationslücke zu schließen und ermöglichen es Anwendern aus dem Geschäftsleben, sich an Initiativen zur Modernisierung von Data Lakes zu beteiligen.
Data Nexus fungiert als Grundlage, die Struktur, Vertrauen und Orchestrierung für Unternehmensdaten schafft, sodass KI-Initiativen nicht nur laufen, sondern auch skalieren!
Der rote Faden dieser Erkenntnisse ist, dass erfolgreiche Modernisierung einen Paradigmenwechsel im Denken erfordert, nicht nur einen Technologieaustausch. Sie setzt eine klare Ausrichtung auf Geschäftsergebnisse anstelle veralteter Prozesse voraus, ein tiefes Verständnis Ihres aktuellen Datenbestands vor der Umstellung sowie die Verpflichtung, eine solide Grundlage für Governance und Performance zu schaffen. Für den richtigen Partner auf diesem Weg wenden Sie sich an Polestar Analytics, Databricks-Implementierungspartner .
Bei der Planung Ihrer nächsten Dateninitiative sollten Sie sich fragen: Verlagern Sie lediglich alte Probleme auf eine neue Plattform oder bauen Sie wirklich für die Zukunft?