Kshitij GuptaDatenstratege
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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.
In unserem vorherigen Blogbeitrag hieß es:Migrieren und modernisieren Sie Ihre DatenbeständeWir haben die grundlegenden Unterschiede zwischen Datenmigration und Modernisierung untersucht und erläutert, warum ein einfacher Umzug in die Cloud nicht ausreicht.
Experts like Prachurya K Bhuyan (Alliance Head, Polestar Analytics) suggests: the key lies in building a unified, intelligent data platform that can scale AI initiatives while maintaining governance and security.
~ 68 %Die Institutionen berichten, dass sie sich derzeit 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 der Datenarchitektur wird voraussichtlich auf bis zu30,61 Milliarden US-Dollar bis 2035 bei einer geschätzten durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 12 % von 2026 bis 2035Doch trotz dieser beträchtlichen Investitionen tun sich viele Organisationen schwer, weil sie die Modernisierung als Ziel und nicht als einen Weg 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 die erste Modernisierung sind wichtige Meilensteine, aber noch lange nicht die Endpunkte Ihrer Entwicklung.DatenmodernisierungsstrategieDie eigentliche Transformation beginnt nach der Migration, wenn Unternehmen überdenken müssen, wie sie ihre Datenbestände für Wettbewerbsvorteile nutzen können.
Bevor wir uns damit befassen, wie Sie IhreRahmenwerk zur DatenmodernisierungLassen Sie uns den Unterschied zwischen Datenmigration und Modernisierung verstehen.
Die entscheidende UnterscheidungzwischenDatenmigrationUndDatenmodernisierungMigration befasst sich damit, wo Ihre Daten gespeichert sind; Modernisierung verändert die Art und Weise, wie sie bereitgestellt werden.
65 % der OrganisationenPlan ist es, die IT-Finanzierung im Jahr 2025 zu erhöhen, wobei KI/ML und die Modernisierung der Infrastruktur zu den wichtigsten Schwerpunkten gehören.
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 erfolgreich umfassendeDatenmodernisierungsprogrammeSehen Sie die transformativen Ergebnisse:
In unserem kürzlichen KamingesprächDatenmigration und ModernisierungFred Abood, Lead Solutions Architect bei Databricks, gab Einblicke in Best Practices der Branche. Hier sind fünf wichtige Erkenntnisse, die Ihr Datenmodernisierungs-Framework prägen sollten:
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.
Bei jedem der befragten Unternehmen scheiterte, verzögerte oder reduzierte mindestens ein Modernisierungsprojekt, was im Durchschnitt …4 Millionen Dollar verschwendete Ausgabenaufgrund einer gescheiterten IT-Modernisierungsinitiative.
Laut Fred ist der „wichtigste“ erste Schritt die Umsetzung.Beobachtbarkeitund erfassen Sie Metadaten, bevor Sie mit einer Migration beginnen. 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.
E-Book entdeckenModernisieren Sie, bevor Sie abgehängt werden!„und erfahren Sie, wie Sie Ihre Datenbestände in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln können!“
62 % der Organisationen geben an, dass es an Daten-Governance mangelt.als Hauptproblem, das KI-Initiativen behindert, die Verhinderung eines skalierbaren und vertrauenswürdigen KI-Einsatzes ohne einheitliche Datenbestandskontrolle.
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.
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:
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.
Um den Fortschritt zu bestätigen und den ROI Ihrer Investition nachzuweisenRahmenwerk zur DatenmodernisierungVerfolgen Sie diese wichtigen Kennzahlen:
| 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 |
Polestar Analytics ist ein zertifizierter Databricks-Beratungspartner, der Unternehmen bei der Modernisierung ihrer Datenbestände und beim Aufbau produktionsreifer Daten-, KI- und Analyselösungen auf Basis von Databricks unterstützt.
Data NexusvonPolestar Analyticswurde speziell entwickelt, um folgende Probleme zu lösen:DatenmodernisierungDie in diesem Artikel hervorgehobenen Herausforderungen. Es handelt sich um ein Datenverarbeitungstool, das die Bereitstellung von zusammensetzbaren Datenmodellen beschleunigt – die Grundlage aller Nutzungsschichten, einschließlich Visualisierung, maschinellem Lernen und generativen KI-Agenten.
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 und die Verpflichtung, eine solide Grundlage für Governance und Performance zu schaffen. Für den richtigen Partner auf diesem Weg – kontaktieren Sie uns.Polestar Analytics, Databricks-ImplementierungspartnerDie
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?
Über den Autor
Datenstratege
Die meisten Daten beantworten Fragen. Die richtigen Daten ändern die Richtung.
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