Gastbeitrag: Unternehmen, deren Geschäftsmodelle datenbasiert sind, drängen in vielen Branchen an die Spitze und verdrängen teilweise sogar etablierte Firmen. Wer mithalten will, muss ebenfalls den datengetriebenen Weg gehen. Welche Herausforderungen es dabei gibt und wie die Transformation zum datengetriebenen Unternehmen gelingt, erklärt Siniša Mitrović.
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Der Autor Siniša Mitrovic ist Regional Director Eastern Europe and Austria bei Cloudera
Immer mehr Unternehmen gehen den datengetriebenen Weg, indem sie Prozesse und Anwendungen digitalisieren und Daten auswerten und für Neukundengeschäft, verbesserte Kundenbeziehung oder Kostenoptimierung nutzen, um sich gegenüber dem Wettbewerb zu behaupten. Der Begriff „datengetrieben“ ist nicht neu, aber seine Bedeutung wandelt sich: Daten aus Tabellen, Dashboards oder Datenbanken zu ziehen, war früher. Heute impliziert der Ausdruck, dass Führungskräfte jedes Bit an Daten zur Entscheidungsfindung nutzen – unabhängig davon, wo und in welcher Form sie liegen. Um möglichst einfach am datengetriebenen Ziel anzukommen, sollten die folgenden sechs Schritte beachtet werden.
Hatte früher nur die Führungskraft und das Management Zugang, stehen Daten heute optimalerweise allen Fachbereichen zur Verfügung. Für die IT in einem datengetriebenen Unternehmen bedeutet das, dass sie sich mit den unterschiedlichen Geschäftsbereichen über Verantwortungen, Sicherheit, Datenprozesse und -einsatz abstimmen muss. Dazu muss die IT-Abteilung aktuelle Tools und Lösungen zur Datenverwaltung und -steuerung auf dem Markt kennen. Denn diese ermöglichen eine Aufteilung auf Teams, ohne die Kontrolle über die Infrastruktur und die Daten zu verlieren.
Bei allgemeiner Datenverfügbarkeit muss darauf geachtet werden, dass Datenschutzbedingungen und Compliance-Anforderungen erfüllt bleiben. Die Aufgabe ist, die Kommunikation zwischen den Teams zu moderieren. Sie klären darüber auf, welche sensiblen Informationen, geistiges Eigentum sowie personenbezogenen Daten in den Datensätzen enthalten sind Aber auch über den Speicherort und die Zugriffsverwaltung.
Mit vollständig verwalteten und bedarfsgerechten Funktionen einer Public Cloud lässt sich eine flexible Datenarchitektur implementieren. Dies könnte Entwickler jedoch dazu bringen, auf Schatten-IT zur Lösung ihrer Anwendungsprobleme zurückzugreifen. Ein Multi-Cloud-Ansatz kann dem entgegenwirken.
Obwohl Public Clouds für Unternehmen durchaus attraktiv sind, wird davon ausgegangen, dass Daten noch lange On-Premises aufbewahrt werden und auf lokale Anwendungen gesetzt wird. Auch dürfen manche Daten aus Compliance Gründen nur On-Premises gespeichert werden. Auch unter diesen Umständen ist eine datengetriebene Organisation möglich, indem die physische Infrastruktur in eine agile und flexible Private Cloud umgewandelt wird, die mit allen notwendigen Kontrollen ausgestattet ist.
Ist die lokale Infrastruktur angepasst, wird die Private Cloud mit mehreren Public Clouds verbunden. Daraus ergibt sich ein hybrides Datenmodell, worüber sich Daten konsistent von überall verwalten und Echtzeiteindrücke aus allen Daten gewinnen lassen. Das System automatisiert die Verlagerung von Arbeitslasten und Daten an jedem Ort in jeder beliebigen Umgebung flexibel. Auf diese Weise optimieren Unternehmen Kosten und Sicherheit.
Damit Datenteams alle Zugriffe auch in vollem Umfang nutzen können, brauchen sie Governance- und Analyse-Tools. Diese müssen in der Lage sein, alle Analysearten und Datentypen in Bewegung und im Ruhezustand zu unterstützten. Über diese Tools lassen sich integrierte und speziell entwickelte Dienste nutzen, damit die Anforderungen unternehmensspezifischer Anwendungsfälle erfüllt werden können.
Der heutige Wettbewerb verlangt Unternehmen hinsichtlich Digitalisierung viel ab. Daher ist es wichtig, die richtigen Partner zu finden. Sie verstehen die Herausforderungen global verteilter Unternehmen mit Petabytes an Daten und sind es gewohnt, bei der Transformation der Infrastruktur mit minimalen Unterbrechungen zu unterstützen. Denn eine hybride Multi-Cloud-Infrastruktur zur Nutzung aller Daten kann selbst für die erfahrensten IT-Teams von Unternehmen ein herausfordernder Prozess sein.
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