Unternehmen sind schon immer bestrebt gewesen, ihre geschäftlichen Entscheidungen und Weichenstellungen auf der Basis möglichst umfassender und fundierter Informationen zu treffen. Heute gilt dies mehr denn je, denn in Zeiten von Digitalisierung, (I)IoT, Social Media & Co. ist der schnelle Zugriff auf akkurate, umfassende Informationen eine notwendige Voraussetzung für den Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit.
Oftmals schränken jedoch historisch gewachsene Datensilos den Zugriff auf aktuelle und konsistente Daten im gesamten Unternehmen ein. Dies kann dazu führen, dass die richtigen Entscheidungen entweder zu spät oder gar nicht getroffen werden. Unternehmen benötigen daher einen Echtzeit-Zugriff auf alle ihre Daten für einen konsistenten unternehmensweiten Informationsüberblick. Den können z.B. Data Fabrics mit eingebetteten Analysen und etablierte Tools für Self-Service-BI (Business Intelligence) bieten.
Mithilfe von eingebetteten Analysen und Self-Service-BI in Kombination mit Data-Fabric-Architekturen ist ein wesentlich größerer Nutzerkreis in der Lage, Daten eigenständig zu erkunden. Damit können sich Mitarbeiter, Partner und Kunden ohne Rückgriff auf Datenwissenschaftler selbst mit aktuellen, präzisen Informationen versorgen.
Die unternehmerische Realität sieht indes noch anders aus: Laut von uns in Auftrag gegebener Marktstudien kann nur in 7 % der Unternehmen mehr als die Hälfte der Belegschaft auf eine Data Analytics Plattform zugreifen. Im Umkehrschluss bedeutet das, dass in über 90 % aller Unternehmen die Mehrheit der Mitarbeiter keinen Zugriff auf übergreifende Analyse-Tools hat. Entsprechend schwer fällt es daher den meisten Unternehmen, wichtige Kennzahlen und Analysen zeitnah bereitzustellen.
Datensilos überwinden
Um den größten Nutzen aus ihren Daten- und Analyseplattformen zu ziehen, sollten Unternehmen Daten innerhalb ihrer Organisation an zentraler Stelle zusammenführen. Das ist gerade deshalb wichtig, weil in der überwiegenden Mehrzahl der Fälle die Daten nicht zentral vorliegen, sondern in unterschiedlichen Datensilos gespeichert sind. Durch die übergreifende Verknüpfung von Datenquellen können Unternehmen die Zahl redundanter Daten deutlich reduzieren und die verfügbaren Daten bereinigen, harmonisieren und mittels einer gemeinsamen (Abfrage-)Sprache über alle Datenquellen hinweg nutzbar machen.
Die Implementierung einer Smart Data Fabric hilft ebenfalls, vorhandene Silos zu beseitigen und mittels eines einheitlichen semantischen Datenmodells einen allumfassenden Blick auf Daten zu bieten, selbst wenn diese Daten weiterhin dezentral abgelegt sind. Gerade Unternehmen, die durch Fusionen, Übernahmen und organische Expansionen stetig gewachsen sind, profitieren sowohl von lokaler als auch von organisationsweiter Transparenz. Ein einheitlicher semantischer Blick ermöglicht zudem Leistungsvergleiche im Laufe der Zeit – von Tag zu Tag oder von Jahr zu Jahr – und die detaillierte Analyse von Mustern und Trends.
Belastbare Antworten auf geschäftskritische Fragen
Nachdem sie die ersten Schritte zur Vereinheitlichung ihrer Daten ergriffen haben, können Unternehmen eine detaillierte Analyse ihrer geschäftlichen Problemstellungen vornehmen und spezifizieren, welche Antworten sie darauf finden müssen. In aller Regel beginnt man auch bei der dergestalt datengestützten Auswertung damit, die wichtigsten Herausforderungen der Unternehmensführung (CEO, CIO, COO usw.) zu bestimmen und Wege aufzuzeigen, mögliche Verbesserungen der zugrundeliegenden Prozesse durchführen und messen zu können. Davon ausgehend können die IT-Teams, die die Implementierungen vornehmen, rückblickend verstehen, welche Daten und Erkenntnisse nötig sind, um zielgerechte Antworten auf die Fragen der Geschäftsführung zu liefern. So kann das Unternehmen genau herausfinden, wo Analysen angewendet werden müssen, um den größten Nutzen abzuleiten und die größte Veränderung zu bewirken. Anschließend können die dabei skizzierten Funktionen auf die gleiche Art und Weise auf weitere Teile der Organisation ausgeweitet werden.
Erfolg durch Zusammenarbeit
Auch wenn oft IT-Teams die Projektführung übernehmen – die Implementierung einer Analyse-Plattform ist keine reine IT-Initiative. Stattdessen müssen Personen aus jedem Bereich des Unternehmens intensiv zusammenarbeiten.
Für eine erfolgreiche Implementierung sollten verschiedene Teams iterativ zusammenarbeiten und konstant evaluieren, welchen Nutzen die Einführung von Analyseplattformen bietet. Zudem müssen die Anwendungsfälle und erforderlichen Kennzahlen kontinuierlich weiterentwickelt werden, um herauszufinden, ob sie einen Mehrwert bieten und welche Änderungen für die Messung des Fortschritts erforderlich sein könnten.
Auf diese Weise können Probleme gelöst werden, sobald sie auftreten. Gleichzeitig ist sichergestellt, dass alle Benutzer wirklich von der Plattform profitieren.
Komplexe Strukturen vereinfachen
Für die meisten Unternehmen kann es äußerst schwierig sein, eine zentrale Datenquelle zu schaffen, die ihnen Erkenntnisse liefert. Neben einer großen Anzahl an Datensilos verfügen viele Organisationen bereits über verschiedene Technologien – von Data Warehouses, Data Lakes und Data Marts über Integrationsplattformen bis hin zu BI-Tools. Dementsprechend sind die meisten bestrebt, ihre Technologieinfrastruktur zu vereinfachen, ohne diese jedoch ganz auswechseln zu müssen.
Smart Data Fabrics machen es möglich. Sie helfen Unternehmen, das Potenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen, indem sie schnelleren und einfacheren Zugriff auf Datenbestände im gesamten Unternehmen ermöglichen. Gleichzeitig können vorhandene Legacy-Anwendungen und Daten weiterhin genutzt werden, sodass Unternehmen maximal von ihren früheren Technologieinvestitionen profitieren.
Den Wert von eingebetteten Analysen realisieren
Eingebettete Analysefunktionen bieten Vorteile für alle Branchen. Eine Datenplattform wie InterSystems IRIS, die eingebettete Analysen und Tools für Ad-hoc-Analysen umfasst, bildet den integralen Bestandteil einer Smart-Data-Fabric-Architektur. InterSystems IRIS bietet Unternehmen On-Demand-Zugriff auf integrierte Live-Daten aus verschiedenen Bereichen, zum Beispiel Handelsgeschäfte, Aktien und Anleihen oder Treasury.
Diese Technologie stellt sicher, dass Unternehmen in der Lage sind, Entscheidungen auf Basis aktueller Daten, einschließlich Live-Transaktionsdaten, zu treffen, und eliminiert Latenzzeiten von Quellsystemen. Zudem unterstützt sie Self-Service-Analysen für Geschäftsanwender dank Drilldown- und Ad-hoc-Funktionen, und kann helfen, zeitaufwendige Aufgaben, wie laufende Integration und Interoperabilität, zu automatisieren – sodass IT-Teams entlastet werden und mehr Zeit in wertschöpfende Aufgaben investieren können.
Mit Zugriff auf umfassendere, genauere und aktuellere Informationen sind Mitarbeiter besser und schneller in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und den Erfolg neuer Initiativen zu quantifizieren.
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