Ihre Organisation sammelt Daten als Entscheidungsgrundlage? Denken Sie über Ihre Datenarchitektur nach und ziehen Sie einige bewährte Methoden in Betracht.
Die Erlangung eines Wettbewerbsvorteils, die größtmögliche Kundenorientierung und die Rationalisierung von Prozessen, um schnelle Ergebnisse zu erzielen, lassen sich auf die Fähigkeit eines Unternehmens zurückführen, eine zukunftsfähige Datenarchitektur aufzubauen.
Im Folgenden geben wir einen kurzen Überblick über die übergreifenden Fähigkeiten einer modernen Datenarchitektur. Dazu gehören Nutzerorientierung, Elastizität, Robustheit und die Fähigkeit, jederzeit einen reibungslosen Datenfluss sicherzustellen. Hinzu kommen die Aktivierung der Automatisierung sowie Überlegungen zu Sicherheit und Datenverwaltung. Diese Punkte bilden unsere Checkliste für das, was wir als vorausschauendes Analytics-Ökosystem betrachten.
Sie müssen ein Datenanalyse-Ökosystem aufbauen, das auf die Geschäftsstrategie Ihres Unternehmens abgestimmt ist. Es muss auch vollständig auf Ihre spezifischen Anforderungen abgestimmt sein, wenn es um die Verwaltung großer Datenmengen geht. Denken Sie an Ihre Datenarchitektur als Schnittstelle zwischen Geschäftszielen und technischen Prozessen innerhalb einer Organisation. Sie verfügen über eine Reihe von Tools und Verfahren, mit denen Sie Ihre Datenpipeline verwalten können. Anschließend ergänzen Sie diese durch Prozesse, die auf die Transformation großer Datenmengen abzielen. Und Sie stellen es denjenigen zur Verfügung, die die Ergebnisse konsumieren werden, in einer erkenntnisbereiten Form.
Datenarchitekturen müssen daher bei den Datenkonsumenten beginnen und deren Perspektive priorisieren. Sie müssen sich über die spezifischen Kundenanforderungen wie Geschwindigkeit und Verfügbarkeit im Klaren sein. Sie müssen über die Größenordnung nachdenken — das Datenvolumen kann entscheidend für die Entscheidung über die endgültige Datenarchitektur des Unternehmens sein. Sie müssen sich aber auch der Skalierbarkeitsoptionen und des Automatisierungsgrades bewusst sein, die für Ihr spezielles Szenario erforderlich sind.
Ein Data Warehouse ist eine IT-zentrierte Formation. Obwohl ein Data Warehouse Teil der Datenarchitektur sein kann, bleibt es nur ein Bestandteil von etwas, das komplexer und umfangreicher ist als eine reine Warehousing-Lösung. Die heutigen Data Warehouses sind flexibler geworden und passen möglicherweise auch gut in die Anforderungen an ein zeitgemäßes Analytics-Ökosystem. Dieser übergreifende Begriff, laut Wayne Eckerson, verkörpert ein neuartiges Verständnis von Datenarchitekturen, wonach die „neue Datenumgebung ein lebender, atmender Organismus ist, der Veränderungen erkennt und darauf reagiert, kontinuierlich lernt und sich anpasst und jedem Einzelnen einen kontrollierten, maßgeschneiderten Zugang bietet“.
Eine Datenplattform fungiert als unterstützende Einheit. Sie baut auf den zugrunde liegenden Datenbank-Engines auf, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu kombinieren. Eine Datenplattform ist daher ein Knotenpunkt für die Integration heterogener Daten. Hier können Sie Transformationen und Analysen durchführen, Berichte und Visualisierungen erstellen. Eine Datenplattform erleichtert die komplexe Übertragung von Daten dank seiner eingebauten Funktionen. Dazu gehören beispielsweise Engines und eine Toolchain, die die Datenverarbeitung durchführen und die Daten in einer erkenntnisbereiten Form aufbereiten, die von den Entscheidungsträgern innerhalb des Unternehmens genutzt werden kann.
Aus Sicht der Unternehmensarchitektur sind Datenplattformen Teil eines Kontinuums. Dabei werden datenbezogene technische Prozesse mit betriebswirtschaftlichen Überlegungen verknüpft und umgekehrt. Das Konzept der Datenarchitektur bezieht zusätzlich die Geschäftsziele und die Werte der Stakeholder ein, die die Datenstrategie einer Organisation ausmachen.
Die Implementierung einer durchgängigen digitalen Datenarchitektur erfordert in erster Linie eine Bewertung Ihrer wichtigsten Anwendungsfälle und einen sorgfältigen Blick auf zukünftige Geschäftsanforderungen. Im ersten Schritt müssen Sie Ihre bestehenden Best Practices überarbeiten. Untersuchen Sie Anwendungsfälle, um festzustellen, welche Prozesse und Werte zu ihrem Erfolg beigetragen haben. Überlegen Sie sich, wie Ihre Anwendungsfälle im breiteren Kontext Ihrer Marktstrategie und der Geschäftsanforderungen, die Sie verfolgen, funktionieren. Erst nachdem Sie diese geschäftsspezifischen Realitäten überprüft haben, können Sie sich auf den Aufbau Ihrer Datenarchitektur konzentrieren.
Schauen wir uns an, was die Hauptmerkmale einer tragfähigen, zukunftsfähigen und guten Datenarchitektur sind:
Datenarchitekturen müssen genau die Geschäftsanwender im Auge behalten. Die Daten selbst, die zugrunde liegende Technologie, die ETL-Prozesse, Datentransformationen, Analysen, Berichte und Visualisierungen ermöglicht, sind allesamt zweitrangig gegenüber den inhärenten Geschäftsanforderungen und den Benutzern, die dahinter stehen. Die Förderung der Nutzerorientierung ist für den Erfolg einer Datenarchitektur ebenso von zentraler Bedeutung wie die Fähigkeit, gemeinsam mit den Bedürfnissen der Geschäftsanwender zu wachsen und sich weiterzuentwickeln.
Datenarchitekturen müssen maximal flexibel bleiben, um sich an volatile Geschäftsanforderungen anpassen zu können. Da Datenarchitekturen eine Vielzahl von Benutzern bedienen müssen, müssen sie einen vielseitigen Katalog von Funktionen, Fähigkeiten und Integrationen bieten, mit denen sie sich an eine Vielzahl von Geschäftsfällen und Marktbedingungen anpassen können. Darüber hinaus müssen Architekturen elastisch und skalierbar sein. Sie müssen nicht nur mit den Geschäftsrealitäten Schritt halten, sondern auch mit den Anforderungen an die dynamische Datenverarbeitung.
Die Verwaltung und Aufrechterhaltung des konstanten Zustroms großer Datenmengen ist eine wichtige Anforderung an Datenarchitekturen. Ihr Datenfluss, von der Quelle, die erfasst wird, bis hin zu den Geschäftskunden muss reibungslos und maximal optimiert sein. Die Datenarchitektur überträgt und transformiert die Daten über verschiedene Pipelines. Die miteinander verbundenen Leitungen bestehen aus Datenobjekten, die neu angepasst und in einer Vielzahl neuer Szenarien wiederverwendet werden können. Auf diese Weise erfüllen sie die sich ändernden Bedürfnisse innerhalb des Unternehmens. Dies garantiert, dass die Benutzer am Ende des Tages ihre aussagekräftigen Daten erhalten.
Ein nahtloser Datenfluss kann durch automatisierte Prozesse mit integrierten Mechanismen zur Erkennung von Anomalien in Echtzeit und zur Auslösung von Alarmen erreicht werden. Zusätzlich zu Ihrer Datenarchitektur ist es daher am besten, maschinelles Lernen/KI zu verwenden, um die Datenbewegung aufrechtzuerhalten. KI erhöht die Elastizität von Datenarchitekturen, da sie die Lernfähigkeiten verbessert. Auf diese Weise verbessern Sie die Fähigkeit Ihrer Datenarchitektur, sich an veränderte Bedingungen anzupassen und darauf zu reagieren.
Eine Datenarchitektur muss vollständig den Datenschutzbestimmungen und Datenschutzgesetzen entsprechen, wie DSGVO. Alle Daten sollten vor der Erfassung verschlüsselt werden, und personenbezogene Daten (PII) sollten anonymisiert werden. Für die verschiedenen Datenelemente wird ein Datenkatalog erstellt, um ungewöhnliche Aktivitäten wie unbefugte Nutzung zu identifizieren. Er verwaltet auch die Lebenszyklen von Datenobjekten und stellt lediglich sicher, dass alle Datenspeicherorte und datenbezogenen Aktivitäten wie vorgesehen verlaufen. Darüber hinaus wird jedem Benutzer, abhängig von seiner Funktion und seinen Datenzugriffsanforderungen, ein benutzerspezifischer Zugangspunkt zur Datenarchitektur zugewiesen.
