Der Stand der datengetriebenen digitalen Transformation
Während Organisationen im Zuge der COVID-19-Pandemie ihre digitale Transformation beschleunigen, war der Einsatz von Daten, Machine Learning und Analytics noch nie so wichtig wie heute.
Die McKinsey Global Survey 2020 zum Status der Künstlichen Intelligenz berichtet, dass 50% der Unternehmen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzen und 22% der Organisationen mindestens 5% ihres Ergebnisses vor Zinsen und Steuern auf KI-Initiativen zurückführen.
Um den Wert von Daten und KI in der Breite zu erschließen, müssen Unternehmen jedoch ihre Daten demokratisieren und unternehmensweite Datenkompetenz freisetzen. Ein Weg dorthin ist, allen Teams und Kompetenzstufen Zugriff auf verlässliche, nutzbare Daten zu geben, damit jede und jeder fundierte, datenbasierte Entscheidungen treffen kann.
Dateninfrastruktur als Kern der Datendemokratisierung
Bevor Datenkompetenz entstehen kann, müssen die Grundlagen stimmen. Das beginnt mit dem Verständnis, wie Daten durchs Unternehmen fließen, und führt dann zum Aufbau einer organisierten, einheitlichen Dateninfrastruktur.
In einem Webinar zu Datentrends und -prognosen 2021 beschrieb Ramnath Vaidyanathan, Vice President of Product Research bei DataCamp, wie Daten typischerweise durch eine Organisation fließen. Dieser Fluss erfordert Data-Engineering-Tools, die Rohdaten aufnehmen, integrieren und transformieren, sie zentral speichern und daraus Erkenntnisse in Form von Dashboards und Berichten, Machine-Learning-Ergebnissen und mehr erzeugen.
Der skalierte Zugang zu Daten im Unternehmen hängt stark von einer soliden Datenarchitektur und dem Einsatz moderner Dateninfrastruktur-Tools ab. Sie ermöglichen es, Rohdaten in zugängliche, wertvolle Insights zu verwandeln.
Der Stand der Dateninfrastruktur-Tools
Die Bedeutung von Dateninfrastruktur und Tooling zeigt sich am rasanten Wachstum und der schnellen Weiterentwicklung des Marktes. Viele Lösungen fokussieren sich darauf, die Arbeit an einem bestimmten Element der Dateninfrastruktur zu vereinfachen. Das hat zu einer immer stärker fragmentierten Tool-Landschaft geführt, die schwer zu überblicken ist.
Die folgende Grafik von Dataiku zeigt treffend, wie der Markt für Dateninfrastruktur in zahlreiche, sehr feine Kategorien zerlegt ist – mit einer wachsenden Zahl konkurrierender Lösungen in jedem Segment.
Quelle: Dataiku
Die Zukunft der Dateninfrastruktur-Tools
Ende letzten Jahres hat Andreessen Horowitz versucht, in diese unübersichtliche Landschaft Klarheit zu bringen – mit einem einheitlichen Architektur-Framework. Angesichts wachsender Datenmengen und einer Fülle an Lösungen bietet dieses Framework eine praktische Referenz für die Modernisierung, das Mapping und den Aufbau des Data Stacks einer Organisation.
Quelle: Andreessen Horowitz
Mit der weiteren Entwicklung dieses Felds werden sich Tools im Dateninfrastruktur-Stack konsolidieren und standardisieren. Zusammen mit Cloud-Einführung, Data-Discovery-Tools und zentralen Data-Governance-Plattformen ermöglicht das, den Datenzugang team- und funktionsübergreifend zu skalieren.
Was liefert also eine ideale Dateninfrastruktur der Zukunft? Laut Maksim Pecherskiy, Data Engineer bei der World Bank und ehemals CDO der Stadt San Diego, müssen Daten erfasst, auffindbar, verlässlich, verstanden, regelkonform und nutzbar sein. Am Ende geht es darum, Daten nutzbar und vertrauenswürdig zu machen – das treibt unternehmensweite Datenkompetenz.
Ausgereifte Dateninfrastruktur umfasst Cloud-Einführung, Data-Discovery-Tools und zentrale Data-Governance-Plattformen
Mit der Reifung des Tooling rund um Datendemokratisierung in 2021 und darüber hinaus steigt auch die Verbreitung folgender Technologien:
1. Cloud-Einführung
Der Einsatz von Cloud-Technologien wird zum Standard – nicht zuletzt durch die beschleunigte, datengetriebene digitale Transformation, die wir 2020 erlebt haben.
Neben verbessertem Speichern und Zugreifen auf Daten bieten Cloud-Lösungen zahlreiche benutzerfreundliche Produkte, um Daten zu erfassen, zu integrieren, zu transformieren, zu speichern und daraus Insights zu gewinnen.
Es gibt viele Anbieter im Bereich Cloud-Plattformen. Einer der wichtigsten Player ist Amazon Web Services (AWS) mit mehr als 100 Produkten, die es Unternehmen ermöglichen, das Maximum aus ihren Daten herauszuholen – schnell, skalierbar und kosteneffizient.
2. Data-Discovery-Tools
Die Skalierung der Dateninfrastruktur wird entscheidend, wenn Datentabellen, Berichte und Modelle die Datenlandschaft eines Unternehmens erweitern. Stakeholder müssen verlässliche, verständliche, regelkonforme und nutzbare Daten sowie Insights schnell finden können, um bestmöglich zu arbeiten.
Um diese Herausforderung zu lösen, können Data-Discovery-Tools (auch bekannt als Metadaten-Management-Tools oder Data Catalogs) als vielseitige Suchmaschinen für die Datenschätze im Unternehmen dienen. Metadaten beschreiben Daten und sind unverzichtbar, um die große Vielfalt verfügbarer Daten zu indexieren.
Lyft hat sein eigenes Data-Discovery-Tool Amundsen als Open Source veröffentlicht. Es bietet einen Metadaten-Engine-Ansatz, der Organisationen hilft, die Daten für ihre Analysen zu entdecken, zu verstehen, zu teilen und ihnen zu vertrauen. Diese Fähigkeit ist zentral für alle, die ihre Datenkompetenzen skalieren möchten.
3. Zentrale Data-Governance-Plattformen
Wie bereits erwähnt, ist Vertrauen in Daten entscheidend für Datendemokratisierung. Hier spielt Data Governance eine Schlüsselrolle. Angesichts stetig wachsender Datenmengen und -vielfalt ist zentrale Aufsicht über Datenqualität, Konsistenz und Relevanz unerlässlich.
Zentrale Data-Governance-Services von Anbietern wie Collibra und Alation unterstützen Unternehmen dabei, Verfügbarkeit, Konsistenz und Integrität ihrer Daten effektiv zu steuern. So können alle Stakeholder auf Basis einer verlässlichen Single Source of Truth arbeiten.
Eine reifende Dateninfrastruktur ist nur einer der Datentrends, die wir für 2021 und darüber hinaus sehen. Mehr dazu findest du im Whitepaper Data Trends and Predictions 2021: The Year of Data Fluency oder im zugehörigen Webinar.
