Die vier größten Hindernisse und ihre Lösungen für nützliche Daten-Insights

Laut IDC wird die Datenmenge, die in den nächsten drei Jahren erzeugt wird, die in den letzten 30 Jahren generierte Datenmenge übersteigen. Zudem wird die Welt in den nächsten fünf Jahren dreimal mehr Daten als in den vergangenen fünf Jahren erzeugen.

Das Datenvolumen und die Datenvielfalt werden immer größer und es entstehen zunehmend mehr Datenquellen. So ergeben sich auch neue Chancen – Möglichkeiten, hochwertige Kundenerlebnisse zu bieten, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und mehr Agilität und Resilienz zu gewährleisten. Neue Technologien und Ansätze wie das Internet der Dinge (IoT), cloudnative Entwicklung, KI und Machine Learning sowie die moderne Datenstruktur ebnen den Weg zu dieser intelligenten Geschäftsvision.

Trotz dieser Möglichkeiten und neuen Ansätze haben Unternehmen Mühe, Daten zu verwalten und aussagekräftige Analysen zu generieren. Sie haben mit Problemen wie fehlerhaften Daten und unpassenden Richtlinien zur Datenerfassung und -verwaltung zu kämpfen. Diese Unternehmen riskieren, gegenüber Wettbewerbern ins Hintertreffen zu geraten, die Datenintelligenz nutzen und sich so schnell und proaktiv an die Bedürfnisse ihrer Kunden anpassen.

Um nützliche Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen, müssen Sie sich zuerst mit einigen häufigen Hindernissen befassen. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die einzelnen Hürden sowie über Tipps, um sie zu überwinden.

Problemlösungen für ein intelligenteres und schnelleres Unternehmen

Wir haben kürzlich eine Studie unter mehr als 1.800 IT-Führungskräften durchgeführt und dabei untersucht, warum manche Unternehmen es nicht schaffen, ihre Datenanalyseprojekte auszuführen, oder Verfügbarkeitsprobleme haben, wenn sie es tun. Die Ergebnisse der Studie zeigen einige zentrale Hindernisse, mit denen die meisten Unternehmen kämpfen:

1. Herausforderungen bei der Datenermittlung

Datenermittlung mit unbekannten Datenquellen, minderwertiger Datenqualität, Datensilos und Compliance-Einschränkungen ist schwierig. Diese Probleme können ihren Ursprung in Daten haben, die von einer bestimmten Anwendung verwendet oder erzeugt werden und auf einer isolierten Datenplattform gespeichert sind, die typisch für die Webanwendungsarchitektur der frühen 2000er Jahre oder UNIX-Anwendungen der 1990er Jahre ist.

Darüber hinaus führen eine unvollständige Sicht auf Kunden und andere Geschäftseinheiten, Datenduplikate und mangelndes Wissen darüber, welche Daten verfügbar sind (um neue Anwendungen zu erstellen oder vorhandene zu aktualisieren), zu weniger effektiven Services, Erkenntnissen und Kundenerlebnissen.

Lösung:

Schaffen Sie eine ganzheitliche, verständliche Sicht auf Ihren Datenbestand sowie eine moderne Datenarchitektur, die Ihre Daten zugänglich macht. So fügt sich die Datenermittlung und -nutzung besser in Ihre DevOps-Prozesse und -Kultur ein. DevOps erhöht die Geschwindigkeit und verkürzt die Bearbeitungszeiten. So können Ihre Daten – sofern sie bekannt sind und in einem nutzbaren Format vorliegen – vollständig in Ihre DevOps-Prozesse in Bezug auf Kultur, Entwicklung und Bereitstellung integriert werden.

2. Überhöhte Kosten

Wenn Ihre Infrastruktur nicht nutzbringend und elastisch strukturiert ist, Ihre Mitarbeiter teuer sind und Ihre laufenden Großinvestitionen keine Rendite garantieren, können die Kosten außer Kontrolle geraten.

Die Kosten ufern ebenfalls aus, wenn Sie sich für Ihre Worst-Case-Szenarien weiterhin auf lokale Datenlösungen verlassen, da Sie so ständig ältere virtualisierte Anwendungen und Dateninfrastrukturen warten müssen. Ihre lokalen Datenplattformen zur Verwaltung von cloudbasierten Anwendungen können außerdem höhere Gebühren für ein- und ausgehenden Daten-Traffic verursachen.

LÖSUNG:

Die Verlagerung von Datenplattformen in die richtigen Public- und Private-Clouds in einer Multi-Cloud-Architektur bringt Ihnen die Vorteile der Multi-Cloud – einschließlich Elastizität, Self-Service, optimierter Wirtschaftlichkeit und cloudnativer Services –, sodass Sie moderne Anwendungen entwickeln und eine moderne Datenarchitektur hosten können.

3. Komplexität

Die Auswahl des richtigen Technologie-Mix, die Ermittlung von Best Practices bei der Bereitstellung in Bezug auf Architektur und die Integration von Cloud-, lokalen und Edge-Umgebungen sind komplexe Aufgaben. Sie werden jedoch noch komplizierter, wenn Ihre Datenplattformen nicht optimal aufeinander abgestimmt sind.

Nehmen wir etwa an, Ihre Daten liegen in einem traditionellen relationalen Datenverwaltungssystem, oder schlimmer noch, in unstrukturierten Dateien – nicht gerade der optimale Ort für Datennutzung und -analyse. Das erschwert die Entwicklung von Anwendungen mit diesen Daten und macht sie weniger effektiv.Das IoT lässt die in Ihr Unternehmen eingehende Datenmenge stark ansteigen. Aber diese Daten müssen analysiert und auf intelligente Weise in Datenflüsse aufgeteilt werden, die das Geschäft unterstützen, sodass die erforderlichen Daten zum richtigen Zeitpunkt an Ihre Anwendungen geliefert werden. Viele Unternehmen nutzen das IoT entweder nicht oder auf eine Weise, die die Nutzung ihrer Daten aus dem IoT zu sehr einschränkt. Mit diesen Ansätzen lassen sich zwar eine Datenflut und die damit einhergehenden Zuverlässigkeits-, Security- und Verfügbarkeitsprobleme verhindern, doch die Unternehmen können so die Vorteile einer Nutzung aller geeigneten Daten in ihrem Geschäftssystem nicht in Anspruch nehmen.

LÖSUNG:

Der Umgang mit dem explosionsartigen Anstieg von Datenvielfalt, -Geschwindigkeit und -Menge ist komplex. Speisen Sie also Ihre Daten in die richtige Datenplattform in den richtigen Clouds ein, die in einer modernen Datenarchitektur konfiguriert sind. Dann können Ihre Daten einfacher genutzt werden, sind kosteneffizienter und bilden die Grundlage für moderne Analysen und hochwertigere geschäftliche Erkenntnisse.

4. Qualifikationslücken

Die meisten Unternehmen haben nicht die notwendigen In-House-Fähigkeiten, um ihre Datenarchitektur für moderne KI/ML-Anwendungsfälle und cloudnative Anwendungen zu optimieren. Um eine moderne Datenstruktur zu schaffen, sind spezielle Ausbildungen, Schulungen und Erfahrung nötig, über die IT-Teams üblicherweise nicht verfügen. Diese Qualifikationslücke führt außerdem zu einer zerstreuten und opportunistischen Datenintegrationsarchitektur. Anwendungen erhalten so nicht die richtigen Daten zur richtigen Zeit und Sie erzielen bloß unterdurchschnittliche Erlebnisse, Ergebnisse und Erkenntnisse.

LÖSUNG:

Arbeiten Sie mit einem Partner zusammen, dessen Team über die richtigen Fähigkeiten, Karrierewege und über durchgehende Berufserfahrung verfügt, um so in vielen verschiedenen Branchen bzw. Anwendungsfällen Probleme zu lösen und Expertise aufzubauen. So können die besten Datenexperten angeworben und beibehalten werden.

Nützliche Daten-Insights erhalten

Mithilfe einer modernen Datenarchitektur können Ihre Daten für bessere Geschäftsprozesse, -erlebnisse und -entscheidungen genutzt werden. Mit einer vollständig integrierten Datenumgebung, die von DataOps und MLOps unterstützt wird, können Ihre Geschäfts- und IT-Teams außerdem intelligente geschäftliche und IT-Entscheidungen treffen, die den größten Wert für Ihre Kunden schaffen und sich optimal auf den Gewinn Ihres Unternehmens auswirken.

Wenn Sie eine moderne Datenarchitektur mit KI und Machine Learning verknüpfen, erhält Ihr Unternehmen die richtigen Daten für die richtige Anwendung zu dem für Ihr Geschäft günstigsten Zeitpunkt. Gleichzeitig profitieren Sie von Zugriff auf Erkenntnisse über Ihr Unternehmen und intelligenten Anwendungen in einer völlig neuen Größenordnung.

In unserem Bericht „Datenmodernisierung: Die Beseitigung aller Hindernisse für KI und Machine Learning“ erfahren Sie mehr darüber, wie Unternehmen ihre Daten verwalten und modernisieren. Der Bericht enthält weitere Informationen über häufige Herausforderungen, mit denen Unternehmen in Bezug auf Datenqualität und -infrastruktur konfrontiert sind, sowie wichtige Einblicke in die Rolle der Mitarbeiter und des Betriebs bei der Modernisierung Ihrer Daten.