Fünf Schritte für eine erfolgreiche Datenmodernisierung

By Pierre Fricke -

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Um Ihr Unternehmen an die Spitze Ihrer Branche zu bringen, müssen Sie überragende Kundenerlebnisse bieten, neue Einnahmequellen erschließen und schnelle, strategische Entscheidungen treffen. Und die modernen Datenfunktionen von heute machen dies möglich: So können Sie geschäftliche Erkenntnisse liefern, die echte Innovation, Geschwindigkeit und Flexibilität fördern.

Aber nur wenige Unternehmen waren in der Lage, die grundlegenden Veränderungen vorzunehmen, die notwendig sind, um solche Ergebnisse zu erzielen. Einem Bericht von McKinsey Digital zufolge verfügen zwar 70 % der Finanzinstitute seit 18 bis 24 Monaten über eine Roadmap für eine moderne Datenarchitektur, aber fast die Hälfte hat immer noch heterogene Datenmodelle. Und die meisten haben bislang nur ein Viertel ihrer kritischen Daten in ihre Zielarchitektur integriert.

Für eine erfolgreiche Datenmodernisierung müssen Sie die richtigen Daten zum richtigen geschäftlichen Zeitpunkt in die richtige Anwendung bringen und Erkenntnisse über Ihr Unternehmen in einer völlig neuen Größenordnung liefern. Wenn Sie sich auf heterogene Datenmodelle und veraltete Datenarchitekturen verlassen, schaffen Sie sich selbst Probleme mit der Datenqualität. Dies erhöht letztendlich die Komplexität und die Kosten und hält Sie davon ab, Ihre Zielvorgaben zu erreichen.

Aber durch die Einhaltung von fünf wichtigen Schritten können Sie Ihre moderne Datenarchitektur bereitstellen und kontinuierlich optimieren. Dies bildet die Grundlage für Innovation, überragende Kundenerlebnisse, geschäftliche Erkenntnisse, Echtzeit-Agilität und die Fähigkeit, das Beste aus modernen Cloud-nativen Anwendungen herauszuholen.

 

Schritt 1: Datenermittlung

Beginnen Sie damit, Ihr Team einzubeziehen. Konzentrieren Sie sich darauf, die wichtigsten Datenprobleme und -ziele zu verstehen und erarbeiten Sie in einem Brainstorming Ideen für eine bessere Datenarchitektur, welche die geschäftlichen und anwendungsspezifischen Anforderungen sowohl jetzt als auch in Zukunft erfüllt.

 

Schritt 2: Datenarchitekturbewertung

Verschaffen Sie sich ein tiefgreifendes Verständnis Ihrer aktuellen Datenarchitektur, einschließlich der Frage, welche Daten zur Verfügung stehen und welche für Geschäftsprozesse und Anwendungen benötigt werden. Identifizieren Sie Anwendungsfälle, auf die Sie sich konzentrieren möchten, sowie deren High-Level-Architektur. Legen Sie die Strategie fest und erstellen Sie eine Roadmap.

 

Schritt 3: Datenarchitektur und Engineering

In diesem Schritt werden die Strategie und die Roadmap implementiert. Entwerfen Sie die Gesamtarchitektur – einschließlich der zu verwendenden Clouds, Technologien und Plattformen. Entwickeln Sie Pipelines zur Aufnahme, Umwandlung und Speicherung von Daten. Bauen Sie Data Lakes, Marts und Plattformen in dem Maße aus, wie es für die Implementierung der modernen Datenarchitektur erforderlich ist. Arbeiten Sie mit Teams für die Entwicklung und den Betrieb von Cloud-nativen Anwendungen zusammen.

 

Schritt 4: Business Intelligence und Reporting

Jetzt ist es an der Zeit, Ihre Daten in nützliche Ergebnisse zu verwandeln. Definieren Sie Ihre Datenmodelle, erstellen Sie Dashboards mit Echtzeitaktualisierungen und automatisieren Sie das Reporting.

 

Schritt 5: DataOps

Schaffen Sie einen positiven Kreislauf der kontinuierlichen Verbesserung und Innovation. Dies umfasst eine Orchestrierung von Menschen, Prozessen und Technologie, um vertrauenswürdige, hochwertige Daten zu liefern. Mit einem DataOps-Ansatz können Sie eine vorhersehbare Bereitstellung und Änderungsverwaltung von Daten, Datenmodellen und zugehörigen Artefakten schaffen.​ Hierzu gehört Folgendes:

  • Prozess-Framework für den Daten-Lebenszyklus – Bindet DevOps, agile Entwicklung und statistische Prozesskontrollen ein.
  • Kollaborative Datenmanagementpraktik – Verbessert Kommunikation, Integration und Automatisierung.
  • Cloud-Plattform und -Tools – Orchestriert und automatisiert Sicherheit, Qualität und Metadaten.

 

Fachkundige Beratung für Ihre Datenmodernisierung

Mit Rackspace Data Modernization können Sie intelligente Anwendungen und Erlebnisse entwickeln, zielgerichtete Aktionen in Echtzeit fördern und vorausschauende, datengesteuerte Entscheidungen treffen, welche die Innovation beschleunigen und den ROI steigern.

Unsere Datenexperten helfen Ihnen dabei, die Möglichkeiten einer modernen Datenarchitektur und KI zu nutzen – so können Sie Ihre Daten durch das Aufdecken neuer Anwendungsfälle monetarisieren, dabei die geschäftlichen Effizienzen und die Kundenbindung steigern und gleichzeitig von einem Rückgang der Implementierungsdauer und -kosten von bis zu 70 % profitieren. Die Data-Modernization-Lösung von Rackspace umfasst die fünf oben beschriebenen zentralen Schritte und kommt Ihnen bei Ihrer Datenmodernisierung entgegen, egal wie weit Sie sind.

Und wenn Sie bereit für Prozessreife und agile Bereitstellung in Verbindung mit erstklassig verwaltetem Support mit Schwerpunkt auf dem Datenlebenszyklusmanagement sind, setzen Sie auf Rackspace DataOps. Rackspace DataOps wird in zwei Teilen bereitgestellt: Rackspace Elastic Engineering for Data, ergänzt durch Rackspace Data Pipeline Management.

 

Rackspace Elastic Engineering for Data

Unsere Experten arbeiten eng mit Ihrem Unternehmen in einem gemeinsamen, agilen Team zusammen, um gemeinsam Dateninitiativen zu beschleunigen und gleichzeitig das kollektive Wissen zahlreicher Kunden von Rackspace Technology an Ihr internes Team weiterzugeben.

Rackspace DataOps Elastic Engineering Pod

Rackspace Elastic Engineering for Data bietet Zugang zu einem wahrhaft innovativen Managed Service, der das Datenlebenszyklusmanagement ermöglicht, um die betriebliche Effizienz zu steigern und Innovationen zu beschleunigen.

  • Kollaborativer Ansatz: Unser Elastic Engineering Pod arbeitet in einem agilen, sprintbasierten Modell Seite an Seite mit Ihrem Team
  • Beständiges Team: Unabhängig davon, welches Stundenkontingent Sie jeden Monat in Anspruch nehmen, arbeiten Sie immer mit demselben Pod, der Sie, Ihre Umgebung und Ihr Geschäftsgebiet kennt.
  • Flexible, gestaffelte Preisgestaltung: Erwerben Sie „Teilzugriff“ auf Ihren Pod über ein unkompliziertes Stufensystem und weiten Sie diesen aus oder verringern Sie ihn, wenn sich Ihre Unternehmensanforderungen ändern.
  • Breit gefächerte Fähigkeiten: Der Rackspace Elastic Engineering Pod for Data besteht aus einem Engagement Manager, Systemarchitekten und Engineers, die als Einheit zusammenarbeiten.
  • Fortwährende Innovation: Rackspace Technology nutzt führende Cloud-Plattformen, Tools und Frameworks, um fortlaufende Verbesserung, Befähigung und Transformation zu bieten.

 

Rackspace Data Pipeline Management

Mit Data Pipeline Management für Rackspace DataOps können Sie sich auf Ergebnisse und Innovation konzentrieren und vielleicht sogar nachts wieder zur Ruhe kommen. Unser automatisiertes Pipeline-Monitoringsystem wird von unserem globalen Rackspace DataOps-Team mit einer reaktiven 24x7-Reaktion unterstützt. Zusätzlich zu Monitoring, Benachrichtigung und Vorfallmanagement erhalten Sie Fehlerdiagnose, Plattformeskalationen, Runbook-basierte Problembehebung und operativen Support.

Data Pipeline Management

 

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