Unified Data Management (UDM) bezeichnet den Prozess der Zusammenführung heterogener Datenquellen zu einer einzigen Informationsquelle, die in einem Data Warehouse gespeichert wird. Es kombiniert Menschen, Prozesse und Technologie, um sowohl dem im Laufe der Zeit entstandenen Datensilo-Modell als auch den enormen Datenmengen, die Unternehmen verarbeiten, zu begegnen.
Unternehmen haben ihre Softwaresysteme in der Vergangenheit ad hoc erweitert und mit ihrem Wachstum unterschiedliche Programme und Datenmanagementtechniken implementiert. Dies führt zu einer heterogenen Struktur mit redundanten Tools und Daten, die denselben Zweck erfüllen. Daten sind isoliert, über Teams und Bereiche verteilt und kaum oder gar nicht austauschbar. Infolgedessen verlieren Unternehmen wichtige Geschäftseinblicke und Trendanalysen , und die Kosten steigen.
UDM umfasst sowohl strategische als auch technische Aspekte. Damit UDM erfolgreich sein kann, muss die Modernisierung des organisatorischen Datenmanagement-Frameworks mit den Geschäftszielen in Einklang gebracht werden.
UDM muss zwei Anforderungen erfüllen:
1. Sicherstellen, dass unterschiedliche Datenmanagementprinzipien koordiniert werden:
Datenmanagement- Teams arbeiten zusammen und integrieren Entwicklungsbemühungen. Server-, Netzwerk- und Code-Artefakte sind interoperabel. Verschiedene Teams können zudem Architektur- und Infrastrukturkomponenten des Datenmanagements gemeinsam nutzen. Ein einheitliches, zentrales Datenrepository erfordert die Zusammenführung der einzelnen Datenmanagement-Teams für die unterschiedlichen Quellsysteme/Anwendungen zu einem einzigen, schlanken Team, das Datenqualität, Integration , Management und Governance übernehmen kann.
2. Beitrag zur Erreichung strategischer Geschäftsziele:
Eine Organisation sollte in der Lage sein, ihre Unternehmensdatenbestände zu nutzen, um Geschäftseinblicke zu gewinnen und diese Informationen mithilfe von UDM (Uniform Data Management) zur Unterstützung ihrer Ziele zu kanalisieren. Ein Unternehmen sollte zunächst seine Ziele identifizieren und priorisieren und anschließend die datengetriebenen Anforderungen zur Zielerreichung an das technische Datenmanagement-Team kommunizieren. Folglich hat sich UDM von einem technischen Datenintegrationsframework für unternehmensweite Daten zu einem Framework entwickelt, das Datenmanagement und informationsgetriebene Geschäftsstrategien aufeinander abstimmt. Das einheitliche Datenframework ist nur dann erfolgreich, wenn es die strategischen Geschäftsziele der Organisation unterstützt.
1. Reduziert die Informationsflut: Daten sind allgegenwärtig. Von sozialen Medien, Rezensionen, Videos und externen Informationsquellen bis hin zu internen Kaufdaten und Kundendaten – Unternehmen generieren und nutzen riesige Datenmengen. Täglich verarbeiten Firmen Terabytes an Daten, was sowohl für Menschen als auch für Systeme eine enorme Belastung darstellen kann.
2. Erkenntnisse und Trends: Ein Hauptziel des einheitlichen Datenmanagements ist die Bereitstellung präziser Trendanalysen und Business Insights. Durch einheitliches Datenmanagement werden Daten transformiert, bereinigt und für die Gewinnung von Erkenntnissen nutzbar gemacht. Darüber hinaus werden die Daten so strukturiert, dass sie leichter zugänglich und nutzbar sind. Mithilfe von Daten und Business Insights wird agile Innovation ermöglicht, die andernfalls nicht möglich gewesen wäre.
3. Kostensenkung: Die folgenden Maßnahmen tragen dazu bei, die betrieblichen Gemeinkosten zu senken:
- Datenredundanz und Datensilos beseitigen; Fehler und Informationslücken reduzieren.
- Durch die Cloud-basierte Natur des einheitlichen Datenmanagements entfällt die Notwendigkeit, in teure Hardware und Server zu investieren.
- Fundierte Entscheidungen auf Basis besserer Geschäftsanalysen und Prognosen führen zu höheren Wachstumsraten.
- Dadurch verbringen Datenwissenschaftler und andere wertvolle Ressourcen weniger Zeit mit der Datenbereinigung.