Intelligente Entscheidungen mit effizientem Data Management

Data Management ermöglicht intelligente Businessentscheidungen und eine effiziente Dateninfrastruktur in Unternehmen. Daten sind in nahezu jedem Unternehmen in ausreichender Menge vorhanden. Häufig sogar mehr, als der Betrieb steuern und sichern kann.

Die digitale Transformation schließt eine umfassende Datenstrategie ein. Denn stärker denn je müssen Anwender schnellen Zugriff auf Daten in Echtzeit haben und diese bearbeiten, auswerten und sichern können. Um Erkenntnisse aus Daten ableiten zu können, muss zunächst ihre Komplexität vereinfacht werden. Das schließt die Transformation von Big Data zu entscheidungsbasierten Datenstrukturen ein.

Um auf neue Technologie- und Geschäftsanforderungen reagieren zu können sind Data-Warehouse-Systeme notwendig. Die Auslagerung der Datenarchitektur in eine Cloud ist zudem immer dann empfehlenswert, wenn diese intelligent verwaltet, ausgebaut und erweitert werden soll. Mit einer agilen Datenverwaltung schöpfen Unternehmen den geschäftlichen Nutzen ihrer Daten voll aus.

Aufbau von Data Lakes aus Datengrundlage für Data Warehouse Systeme

Data Lakes sind große Datenspeicher, die die Daten aus unterschiedlichsten Quellen im Rohformat aufnimmt. Das können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Date sein. Mit Data Lakes lassen sich Big Data Analysen durchführen. Normalerweise liegen unternehmerische Daten im sogenannten Data Warehouse vor. Dort werden zwar ebenfalls die Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, doch gilt dies nur für strukturierte Daten. Unstrukturierte Daten wie Bilder oder Audiodaten nimmt ein Data Warehouse nicht auf. Im Data Lake können die Daten in ihrem Rohformat belassen werden. Es ist für die späteren Analysen unerheblich, ob sie strukturiert oder unstrukturiert vorliegen.

Die Datenkonsolidierung, also die Verschmelzung von Daten aus mehreren Quellen, bietet viele Vorteile. Bei sich verändernden Anforderungen kann dieses System viel flexibler eingesetzt werden als das Data Warehouse. Die Daten können in neue Strukturen überführt werden, was sie dann für eine Vielzahl von Analysen einsetzbar macht. Redundanzen und Ungenauigkeiten lassen sich leicht beseitigen. Zudem benötigt der Data Lake weniger Rechenleistung und schränkt die Analysemethoden nicht bereits bei der Datenspeicherung ein. Grundlage muss aber ein durchdachtes Datenschutzkonzept sein, sowie ein ausgereiftes Zugriffssystem mit unterschiedlichen Berechtigungen.

Prozesse der Datenintegration

Über eine benutzerfreundliche Integration kann die vollständig verwaltete, serverlose Lösung in Unternehmen für die bedarfsgerechte Erfassung, Vorbereitung und Transformation von betrieblichen Daten sorgen. Die Benutzeroberfläche ohne Code basiert auf der intuitiven Steuerung und die zentrale Konsole überwacht und verwaltet die Datenintegration.

In Zeiten von Big Data liegen die Rohdaten häufig unorganisiert vor. Es mangelt ihnen dabei nicht nur an Kontext, sondern vielmehr an spezifischer Aussagekraft für sinnvolle Analysen. Entscheidungsträgern und Datenspezialisten sind so die Grundlage für weitere Entscheidungen und Ableitungen genommen.

Zunächst steht die Sammlung von Daten im Vordergrund. Dafür muss eine Verbindung mit allen erforderlichen Daten- und Verarbeitungsquellen erfolgen. Anschließend werden die Daten an einen zentralen Ort für die weitere Verarbeitung abgespeichert. Das Integrieren und Verwalten erfolgt mit intelligenten Systemen wie Microsoft Azure Data Factory über die Kopieraktivität von Datenpipelines. Damit stehen die Daten sowohl aus lokalen als auch als cloudbasierten Quelldatenspeichern zur weiteren Analyse bereit.

Durch das Verschieben von vorhandenen Workloads, Anwendungen oder Rechenzentren in die Cloud können Unternehmen Kosten senken und die Agilität erhöhen.

Verwaltung digitaler Daten mit umfassendem Data Management

Unternehmen sind heutzutage darauf angewiesen, immaterielle Vermögenswerte zu generieren, um Wert zu schaffen. Eine robuste Datenmanagementstrategie ist daher unerlässlich für den erfolgreichen Fortbestand. Datenkapital ist Geschäftskapital, denn die Daten gelten als wirtschaftlicher Produktionsfaktoren für jede Form von digitalen Gütern und Services.

Data Management umfasst ein breit gefächertes Angebot und erleichtert die Vorgehensweise beim Erstellen, Aktualisierung und Zugreifen auf Daten über verschiedene Datenebenen hinweg. IN der wachsenden Vielzahl von Apps, Analysen und Algorithmen können diese Daten anschließend wertschöpfend verwendet werden. Compliance-Anforderungen werden sowohl beim Archivieren als auch beim Vernichten von Daten vollständig eingehalten.

Mit einem Datendienstprogramm arbeiten alle Komponenten für das Data Management auf einer Plattform zusammen. Unabhängig von ihrer Größe und Komplexität stehen sie für Analysen und Algorithmen zur Verfügung. Eine Reduzierung des manuellen Datenmanagements gilt als zentrales Ziel des technologisch fortschrittlichen Data Managements.

Daten sind eine wertvolle Ressource. Mit ihnen lassen sich Trends erkennen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen. Daten sind Teil der Wertschöpfungskette und gelten als Kapitel im Unternehmen.