Unternehmen, die einen schnellen Zugang zu neuen Erkenntnissen benötigen, um ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen, benötigen innovative Datenlösungen.
Im Ergebnis fragen sich viele Unternehmen aktuell, wie sie einen größeren Wert aus Daten ziehen und zusätzliche Funktionen hinzufügen können, ohne dabei bestehende Systeme in Mitleidenschaft zu ziehen. Es gab einmal eine Zeit, in der ein Produktivsystem zusammen mit monatealten Daten aus einem Data Warehouse ausreichte, um wettbewerbsfähig zu sein. In den meisten Branchen sind diese Zeiten schon länger vorbei.
Heute braucht man bessere Erkenntnisse, die auf aktuellen Daten beruhen, um bessere Entscheidungen treffen und auf unvorhergesehene Ereignisse und Gelegenheiten sofort reagieren zu können. Unternehmen, die dazu in der Lage sind, haben einen enormen Wettbewerbsvorteil.
Einfach nur mehr Daten zu haben, hilft nicht wirklich weiter
Dies führt zu zahlreichen Diskussionen darüber, wie die Vorteile der Datenanalyse maximiert werden können. Dabei sollte aber der wichtigste Punkt nicht außer Acht gelassen werden, nämlich die Frage, welche Erkenntnisse man eigentlich gewinnen will und kann. Wir müssen uns immer vor Augen halten, dass der Zweck der Datenverarbeitung in der Gewinnung von wichtigen Erkenntnissen und nicht in der Erhebung von Zahlen besteht. Die höhere Leistungsfähigkeit moderner Prozessoren und die niedrigeren Kosten der Datenverarbeitung haben es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen anzuhäufen. Doch das ist nur ein erster Schritt. Die entscheidende Frage lautet: Welche dieser Daten sind wirklich nützlich? Und daraus ergeben sich automatisch weitere Fragen: Wie verarbeiten und organisieren Unternehmen ihre Daten möglichst sinnvoll? Und wie können sie den technologischen Fortschritt nutzen, um neue Geschäftschancen und Mehrwerte zu schaffen, ohne die etablierten Systeme und Prozesse zu beeinträchtigen?
Zur Beantwortung dieser Fragestellungen müssen wir uns daran erinnern, dass die Analytik der wissenschaftliche Prozess der Entdeckung und Übermittlung bedeutsamer Muster in Daten ist. In der Geschäftswelt denken jedoch viele Anwender, dass sich Analytik auf Abfragen und Berichte bezieht, die lediglich mit einigen wenigen statistischen Ergebnissen angereichert sind.
Die vielfältige Welt der Analytik
Tatsächlich gibt es viele unterschiedliche Formen der Analytik. Einfache SQL-Abfragen und Berichte ermöglichen es uns zu verstehen, was passiert ist. Für ein tieferes Verständnis greifen wir auf Business-Intelligence-Werkzeuge zurück. Die prädiktive Analytik gibt Aufschluss über Wahrscheinlichkeiten, während die präskriptive Analytik mithilfe von Vorhersagemodellen zudem geeignete Maßnahmen empfiehlt, die zu guten Ergebnissen führen oder uns helfen, schlechte zu vermeiden. Auf diese Weise können Unternehmen über den Tellerrand hinausblicken und sich bestens auf die Zukunft einstellen.
Es ist also wichtig, diese neuen Analysemöglichkeiten zu nutzen. Viele Unternehmen sind jedoch nicht in der Lage, diese wertvollen Erkenntnisse zu gewinnen, weil die benötigten Daten in verteilten und kaum zugänglichen Datensilos liegen. Was unmittelbar die Frage aufwirft: "Wie lässt sich eine IT-Umgebung schaffen, in der diese Analysemöglichkeiten heute und auch morgen zur Geltung kommen können?"
Ein neuer Lösungsansatz für bessere Erkenntnisse – heute und in Zukunft
Ein erfolgversprechender Ansatz besteht darin, Echtzeit-Datenfeeds von Transaktionen aus operativen Systemen, Daten- und Anwendungssilos und anderen Quellen bereitzustellen, um eine übergeordnete Datenstruktur zu schaffen. Dies ermöglicht einen genauen und umfassenden Überblick über das gesamte Unternehmen, ohne die mit der Nutzung von Data Warehouses und Data Lakes verbundenen Probleme. Dieser Ansatz ist unter dem Namen Data Fabric bekannt. Data Fabrics können Daten aus verschiedenen Quellen bei Bedarf umwandeln und harmonisieren, um sie nutzbar und verwertbar zu machen.
Die Smart Data Fabric geht noch einen entscheidenden Schritt weiter, indem sie das gesamte Arsenal an Analysefunktionen von Grund auf einbezieht, einschließlich Datenexploration, Business Intelligence, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Machine Learning.
Auf den ersten Blick mag das einfach aussehen, ist es in der Praxis aber in der Regel nicht. Denn Unternehmen verfügen über Daten an vielen Orten, eine Altlast früherer Ansätze, ein effektives Datenmanagement zu etablieren. Die Daten befinden sich daher oft in Data Lakes, Data Warehouses oder Data Marts. Data Lakes sind zwar kostengünstig, erfordern jedoch datenwissenschaftliche Fachkenntnisse und sind unzureichend, wenn Unternehmen Erkenntnisse aus Live- oder Betriebsdaten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit gewinnen möchten. Data Warehouses stellen eine Verbesserung dar, da sie eine strukturierte Version von Data Lakes sind, sind aber kostspielig und erfordern nach wie vor ein hohes Maß an Datenkenntnis. Data Marts sind schneller und einfacher zu pflegen, dienen aber nur einer ganz bestimmten Funktion und können nur schwer mehrere unterschiedliche Anwendungsfälle im Unternehmen unterstützen.
Diese bisherigen Ansätze lassen die Unternehmen folglich mit dem Problem veralteter Daten und hoher Latenz zurück, was die Genauigkeit der Daten und das Vertrauen der Anwender in die angebotenen Erkenntnisse untergräbt, so dass sie nicht in der Lage sind, den vollen Wert ihrer Datenanalysen zu realisieren.
Wie InterSystems hilft
InterSystems IRIS löst diese Beschränkungen auf und bietet eine ganzheitliche Datenmanagement-Plattform, die das Fundament der Smart Data Fabric bildet. Die Lösung vereinfacht die Datenarchitektur, indem sie Unternehmen alle benötigten Funktionen in einem einzigen Produkt bereitstellt und damit die Komplexität reduziert, die Entwicklung beschleunigt und Wartung und Betrieb vereinfacht. InterSystems IRIS macht die Integration verschiedener Technologien überflüssig und senkt so die Gesamtbetriebskosten nachhaltig.
Durch die Einbettung moderner Analysefunktionen direkt in die Plattform stellt InterSystems IRIS die für den Geschäftserfolg erforderlichen Funktionen für Machine Learning, Business Intelligence, Datenexploration und natürliche Sprachverarbeitung dort bereit, wo die Daten liegen, so dass diese nicht in andere IT-Umgebungen verschoben werden müssen, um Analysen durchführen zu können. Dies ermöglicht mittels einer hochleistungsfähigen transaktional-analytischen Datenmanagement-Engine präzise Echtzeit-Erkenntnisse und -aktionen aus stets aktuellen Daten. Die Lösung bietet die extreme Performance und Skalierbarkeit, die in den heutigen schnelllebigen Geschäftsumgebungen für Echtzeit- und Low-Latency-Anwendungen benötigt wird. InterSystems IRIS ermöglicht es Unternehmen, eine Smart-Data-Fabric-Architektur mit minimalen Anpassungen der bestehenden Infrastruktur zu implementieren, ohne dass bewährte Alt-Systeme ersetzt werden müssen.
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