Alle 14 Tage aktuelle News aus der IT-Szene   >   
SmartMeeting: Kürzer „meeten“ und trotzdem mehr schaffen 21. 09. 2023
Philips spendiert seiner Dokumentationslösung für Meetings „SmartMeeting“ neue KI-Funktionen, um den Overhead bei Meetings weiter zu reduzieren.
„Hacking the Hackers“ 18. 09. 2023
Ein Profiler erzählt auf der diesjährigen it-sa gewissermaßen direkt aus dem Nähkästchen krimineller Hacker.
Atos unterstützt FH Technikum Wien mit moderner Serverinfrastruktur 12. 09. 2023
Die FH Technikum Wien hat kürzlich 32 Server von Atos entgegengenommen. Die modernen Geräte unterstützen künftig Forschung und Lehre der Bildungseinrichtung mit ausreichend Rechenkapazität.
Neue Generation von Relations CRM angekündigt 07. 09. 2023
Version 8 bringt eine Reihe an Neuerungen und Verbesserungen in die Business-Lösung von Sunrise Software.
Disruptionspotenzial von KI-Anwendungen in vielen Branchen unterschätzt 23. 08. 2023
Gesundheitssektor und Handel prognostizieren die stärksten Umwälzungen für ihre Branchen. Die Mehrheit der Dienstleister glaubt nicht, dass Geschäftsmodelle und Angebote sich durch ChatGPT und Co. verändern – Banken sind besonders defensiv.
Bericht zeigt: Passwörter sind nach wie vor das schwächste Glied 22. 08. 2023
Der Specops Weak Password Report zeigt auf, welche gravierenden Sicherheitsmängel weiterhin bei Passwörtern herrschen und warum eine stärkere Durchsetzung von Passwortrichtlinien die beste Verteidigung sein kann.
Nutanix bringt "GPT-in-a-Box" 21. 08. 2023
Das Komplettpaket vereinfacht den Betrieb von neuralen Netzwerkmodellen in Unternehmen.
accompio Unternehmensgruppe geht an den Start 18. 08. 2023
Die neue Dachmarke bündelt die Kompetenzen von fünf IT-Unternehmen.
Arbeitsmarkt: Nachfragerückgang auf hohem Niveau 17. 08. 2023
Der Spezialisten-Index von Hays verzeichnet einen Nachfragerückgang quer durch alle Fachbereichen. In der IT-Branche wurden vor allem weniger IT-Security-Spezialist:innen, IT-Architekt:innen sowie IT-Supporter:innen gesucht.
Yealink intensiviert Präsenz im DACH-Raum 16. 08. 2023
Littlebit Technology vertreibt die Video Conferencing-Produkte des UCC-Herstellers ab sofort in Deutschland, Österreich und der Schweiz.
Einfach digital telefonieren 04. 08. 2023
Die Cloud-Telefonanlage von Easybell jetzt auch in Österreich verfügbar.
Neue Dell-Lösungen beschleunigen Einführung von generativer KI 04. 08. 2023
„Validated Design für Generative AI“ bietet getestete und validierte Kombinationen aus Infrastruktur, Software und Services.
WiFi 6 für KMU 03. 08. 2023
Ein neuer WiFi 6 Access Point von Cambium Networks erleichtert den Einstieg in die WLAN-Technologie der nächsten Generation.
Kyndryl erweitert sein Managed-Security-Services-Portfolio 02. 08. 2023
Der IKT-Dienstleister bietet seinen Kunden ab sofort neue Services zur Bekämpfung von Cyber-Bedrohungen und zur Stärkung der Resilienz nach Angriffen.
Größere Unternehmen digitalisieren besser 01. 08. 2023
Die Bereitschaft, in Digitalisierungsmaßnahmen zu investieren, steigt trotz der aktuellen Krisen – jedoch vor allem im gehobenen Mittelstand. Kleinere Betriebe haben Nachholbedarf.
Riverbed zeichnet Infinigate als „Distributor of the Year“ aus. 31. 07. 2023
Die Infinigate-Gruppe wurde von Riverbed als europäischer Distributor des Jahres ausgezeichnet.
AWS fördert österreichisches Start-up 28. 07. 2023
Das Team von Blackshark.ai wurde als eines von 13 Start-ups für den AWS European Defence Accelerator ausgewählt. 
MP2 erhält Gütezeichen zum Österreichischen Musterbetrieb 26. 07. 2023
Das österreichische IT-Unternehmen überzeugte die ÖQA mit Qualität und Innovation.
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Der Weg zum datengetriebenen Unternehmen

So geht „data driven“

Gastbeitrag: Viele Unternehmen nennen sich „data driven“ oder wollen es werden. Dafür brauchen sie meist ein ganzes Team von Data Engineers, die Datenpipelines für die Datenzentralisierung bauen müssen und somit keine Zeit für wertschöpfende Arbeiten haben – sofern das Unternehmen überhaupt genug Daten-Experten hat. Dabei gibt es längst Lösungen, weiß Tobias Knieper von Fivetran.

Foto: Fivetran Tobias Knieper verantwortet als Marketing Lead DACH seit 2020 den Aufbau von Fivetran im deutschsprachigen Raum. Fivetran ist eine Plattform für automatisiertes Data Movement, die persönliche Daten anonymisiert und diese anschließend bereinigt, normalisiert und automatisiert in den Data Lake lädt. Dass sich aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen lassen, ist eine Binsenweisheit. Weniger einfach ist die Umsetzung. Auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen setzen immer mehr Unternehmen auf den sogenannten Modern Data Stack. Er kombiniert Tools unterschiedlicher Anbieter, die sich ideal ergänzen. Üblicherweise sind das:

  • Datenpipelines, um Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Google Ads, CRM-, HR-, ERP-Systemen, E-Mail etc.) auf eine zentrale Datenplattform zu bringen,
  • ein Data Warehouse oder Data Lake als zentrale Datenplattform,
  • ein Datentransformationstool, das die gesammelten Rohdaten für die Analyse aufbereitet,
  • eine Datenvisualisierungs- bzw. Business-Intelligence- (BI) Plattform zur Datenanalyse.

Zeit- und Ressourcenfresser Datenpipeline

Während Unternehmen bei den Plattformen und BI-Tools in der Regel fertige Lösungen nutzen, werden die Pipelines häufig selbst entwickelt. Die Folge: Data Engineers verbringen durchschnittlich 44 Prozent ihrer Zeit ausschließlich mit der Pflege von Datenpipelines, so ein Bericht von Wakefield Research. Drei von vier Data Engineers haben das Gefühl, dass Zeit und Potential ihres Teams durch die manuelle Verwaltung der Datenpipelines verschwendet werden.

Die Ergebnisse decken sich mit unseren Erfahrungen aus der Praxis. Denn klassische Tools zur Datenintegration, die viel manuelle Arbeit benötigen, sind für die heutigen Anforderungen kaum geeignet. So braucht ein Data Engineer meist Wochen oder gar Monate, um eine Pipeline, bzw. einen Konnektor, zu erstellen. Wenn man bedenkt, dass Unternehmen in der Regel Dutzende oder sogar Hunderte an Konnektoren benötigen, wird klar, dass ein solches Projekt die Arbeitszeit mehrerer Data Engineers für lange Zeit bindet.

Doch damit ist es nicht getan: Sind die Konnektoren konfiguriert, müssen zahlreiche Schemata und Tabellen einzeln manuell eingerichtet werden, sodass die Daten im gewünschten Format ankommen. Hinzu kommt die Wartung. Jedes Mal, wenn sich die API oder Datenstruktur einer Datenquelle ändert, müssen API-Endpunkte und unterstützte Felder sowie die Pipeline-Extraktionsskripte angepasst werden. Das sorgt dafür, dass ständig Ressourcen des Data Engineering Teams gebunden sind.

Trotz des enormen Zeitaufwands ist das Ergebnis oft nicht befriedigend, weil Daten in mangelhafter Qualität vorliegen und/oder nicht aktuell sind. Das Datenteam hat die Hoheit über die Daten und bildet damit oft einen Engpass, wenn Fachabteilungen Auswertungen anfragen. In der Folge werden Unternehmensentscheidungen auf einer fragwürdigen Datenbasis getroffen. Bei der Wakefield Research Befragung gaben 69 Prozent der Data- und Analytics-Verantwortlichen an, dass sich die Geschäftsergebnisse verbessern würden, wenn ihre Teams weniger Zeit für das Management der Pipelines aufwenden müssten.

Datenautomatisierung und vorkonfigurierte Datenpipelines spielen Data Engineers frei für wertschöpfende Tätigkeiten. Talente und Ressourcen von Data Engineers gezielt einsetzen

Eine Alternative ist ein automatisierter Ansatz. Er basiert auf vorkonfigurierten Datenpipelines, die sofort einsetzbar sind und vom Anbieter verwaltet und aktualisiert werden. Mit diesen Konnektoren können Unternehmen den Prozess der Datenintegration in ihr Data Warehouse oder Data Lake automatisieren und verbessern. Somit werden die Data Engineers von der laufende Pipeline-Pflege entlastet und können ihre wertvolle Zeit für die tatsächliche Datenanalyse einsetzen.

Zum Beispiel hat die Parfümeriekette Douglas im Rahmen der Modernisierung ihrer Infrastruktur und BI-relevanter Prozesse auch das Data Movement automatisiert. Rund 200 vorkonfigurierte Konnektoren zentralisieren jetzt die Daten aus unterschiedlichen Bereichen und Datenquellen. Durch die vollständige Automatisierung von Datenintegrationsprozessen konnte Douglas den Arbeitsaufwand eines Vollzeit-Data-Engineers einsparen, der zuvor für die manuelle Berichterstellung anhand von Tabellen investiert werden musste. Zudem stehen aktuelle und vollständige Daten aus den verstreuten Systemen zeitnah für Market-Intelligence-Analysen zur Verfügung. Neben der Zeitersparnis profitiert das Unternehmen zudem von der Möglichkeit umfangreicher Auswertung von digitalen Kampagnen und detaillierteren Einblicken in Produkt- und Preistrends.

Treiber für automatisiertes Data Movement

Die Automatisierung der Datenintegration wird immer wichtiger aufgrund von verschiedenen Entwicklungen:

  1. Die Anzahl der Datenquellen und der Datenmenge nimmt bei den meisten Unternehmen weiter deutlich zu. Damit kommen sie häufig an die Grenzen der Leistungsfähigkeit ihres Datenteams. Eine automatisierte Lösung spart nicht nur Ressourcen, sondern ist auch mit dem Bedarf skalierbar.
  2. Zunehmend dynamische Entwicklungen am Markt, in den Lieferketten und beim Kundenverhalten machen es immer wichtiger, dass sich Unternehmen bei Entscheidungen schnell auf belastbare Einsichten stützen können – also wirklich „data driven“ sind.
  3. Datenspezialisten zu finden und zu halten ist eine große Herausforderung. Vor allem kleinere und mittlere Unternehmen sowie Start-ups können sich Datenspezialisten kaum leisten bzw. beim Gehaltspoker nur schwer mithalten. Mit vorkonfigurierten und verwalteten Konnektoren benötigen sie nur ein Minimum an eigener Manpower.
  4. Neben dem Gehalt entscheiden jedoch auch die Aufgaben darüber, ob sich Kandidaten für ein Unternehmen entscheiden. Die Entlastung der Datenspezialisten von Routineaufgaben ist deshalb ein wichtiger Aspekt – nicht nur, um Mitarbeitende zu gewinnen, sondern auch, um diese zu halten.

Demokratisierung von Daten

Mit der Automatisierung geht meist Datendemokratisierung im Unternehmen einher. Denn Daten sind damit jederzeit in nutzbarer Form verfügbar und mit modernen BI-Tools lassen sich relativ einfach Analysen jeglicher Art durchführen. Dadurch können Fachabteilungen diese in der Regel selbst erstellen, ohne auf die Unterstützung durch das Datenteam angewiesen zu sein. Sie haben schnellere Ergebnisse und das Datenteam wird zusätzlich entlastet – eine klassische Win-win-Situation.

So ist es zum Beispiel auch beim Immobilienmakler-Unternehmen Engel & Völkers. Hier ist der Anteil der Mitarbeitenden, die mit Reports arbeiten, innerhalb von sechs Monaten um über 100 Prozent angestiegen. Gleichzeitig führten die Echtzeit-Einsichten in allen Teams zu einer höheren Produktivität.

 

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