Datendemokratisierung: Mit Self-Service Datenprodukten das volle Potenzial der Unternehmensdaten entfesseln
Schritt 1: Datendemokratisierung – Daten allen Mitarbeitern zugänglich machen
Unternehmensverantwortlichen ist durchaus bewusst, dass sie das Potenzial ihrer Daten nur dann wirklich erschließen können, wenn die Mitarbeiter zu allen Daten einfachen Zugang haben, die sie für ihre Arbeit benötigen. In dem kürzlich von Denodo veröffentlichten „Data Gap Report 2023“ stimmten in Deutschland drei Viertel der befragten Führungskräfte großer Unternehmen (75 Prozent) dieser Aussage zu. Die Realität gestaltet sich jedoch anders. So ist es den Mitarbeitern nicht einmal in jedem fünften dieser Unternehmen (19 Prozent) möglich, selbstständig und ohne die Unterstützung anderer Kollegen und Teams auf Daten zuzugreifen.
Wenn Organisationen diese Problematik lösen wollen, müssen Verantwortliche zwei zusammenhängende Faktoren beachten:
- Daten sind über verschiedene Systeme verteilt: Allein jedes zweite große Unternehmen in Deutschland (56 Prozent) speichert seine Daten in einer hybriden Umgebung mit einer Mischung aus On-Premises-, Private-Cloud und Public-Cloud-Systemen.
- Zentrale Datenarchitekturen haben Nachteile: Um all diese Daten zugänglich zu machen, erscheint ein zentrales Data Repository wie ein Data Lake naheliegend. Doch Datenduplikate, die in diesem gespeichert werden, gehen oft mit einer minderen Datenqualität einher. Zudem entstehen im Laufe der Zeit immer mehr solcher Repositories und man befindet sich dann wieder an demselben Punkt wie zuvor.
Sinnvoller ist es daher, die Daten an Ort und Stelle zu belassen und sie stattdessen in virtualisierter Form in einer logischen Schicht darzustellen. Die Vorteile hierbei: Daten werden nicht bewegt, was Qualitätsverluste verhindert, es entstehen keine Kosten für zusätzliche Speicher und sie stehen den Nutzern in Echtzeit und ihrer neusten Version zur Verfügung. Und um den Zugang zu den Daten zu vereinfachen, bietet es sich an, eine Virtualisierungsplattform zu nutzen, die zum Beispiel mit ChatGPT und Azure OpenAI integriert ist. Denn der Chatbot kann natürliche Sprache in eine Search Query Language (SQL)-Anfrage umwandeln und so die gewünschten Daten finden. Damit ist jeder Mitarbeiter in der Lage, Daten zu finden, unabhängig davon, wie technisch versiert er ist. Doch um tatsächlich das Optimum aus ihren Daten rauszuholen, sollten Unternehmen noch einen Schritt weitergehen.
Schritt 2: Datenprodukte per Self-Service erstellen und bereitstellen
Denn diese Geschäftsanwender sind auch diejenigen, die am besten wissen, wofür die Daten, die sie für ihre Arbeit nutzen, optimalerweise eingesetzt werden können. Deshalb sollten Unternehmen es ihnen ermöglichen, eigene Datenprodukte zu erstellen, die dann wiederum den anderen Mitarbeitern zur Verfügung stehen.
Bislang werden dafür oft Experten wie Data Scientists oder Data Engineers benötigt, die sind jedoch rar gesät. Das Fehlen von solchen qualifizierten Fachkräften wird entsprechend von den im Data Report befragten Führungskräften in Deutschland als eine der größten Herausforderungen betrachtet (20 Prozent). Doch Self-Service-Datenprodukte können Abhilfe schaffen. Hierfür ist jedoch ein Datenkatalog dringend erforderlich, damit die Geschäftsnutzer zum einen eine Übersicht haben, welche Daten grundsätzlich im Unternehmen vorhanden sind. Zum anderen kann dieser Datenkatalog bei manchen Datenmanagement-Plattformen auch genutzt werden, um dort die Datenprodukte per Drag-and-Drop-Prinzip zu erstellen, bereitzustellen und mit anderen zu teilen.
Gleichzeitig lassen sich mithilfe eines Datenkatalogs Data-Governance-Richtlinien durchsetzen, damit Daten, die beispielsweise sensibel sind, und ihre Datenprodukte nur von berechtigten Nutzern eingesehen und verwendet werden können. So können Unternehmen die Balance zwischen dem größtmöglichen Datenzugriff für ihre Mitarbeiter und etwaigen Compliance-Richtlinien wahren.
Denodo ist führender Anbieter im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die überlegene Lösung für Datenintegration, -management und -bereitstellung, die einen logischen Ansatz verfolgt, um Self-Service-BI, Data Science, hybride/multi-Cloud-Datenintegration und Daten-Services zu ermöglichen. Mit einem ROI von mehr als 400% haben mittelständische und große Kunden von Denodo in über 30 Branchen eine Amortisierung in weniger als sechs Monaten erreicht. Weitere Informationen finden Sie unter www.denodo.com/de
Denodo Technologies GmbH
Oberanger 28
80331 München
Telefon: +49 (89) 59990450
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Datenmanagement 2024: 5 Trends, die auf Unternehmen zukommen
1. Anti-Datengravitation setzt sich durch
Daten haben eine Art Anziehungskraft – neue Daten sowie begleitende Dienste hängen sich oft an bestehende große Datenbestände an. Doch Unternehmen erkennen zunehmend, dass zentrale Repositories wie Data Warehouses und Data Lakes, in denen dies geschieht, mehr neue Probleme schaffen, als sie alte lösen. Denn die meisten Datenlandschaften bestehen aus lokalen als auch Cloud-Systemen verschiedener Anbieter, die zudem oft geografisch verteilt sind.
Aus diesem Grund, aber auch wegen steigender Kosten für die Replikation von Daten, Fragen der Datenhoheit, lokaler Gesetze und Vorschriften zum Datenmanagement sowie der Notwendigkeit schneller Insights, wird Anti-Datengravitation im Jahr 2024 und darüber hinaus die Norm werden. IT-Verantwortliche sollten daher in Technologien investieren, die auf der Prämisse des verteilten Datenmanagements aufbauen.
2. Datenprodukte gewinnen an Bedeutung
2024 bringt außerdem den Durchbruch für Data Mesh, bei dem die verteilte Natur von Daten von vornherein berücksichtigt wird. Ein Data Mesh ist um verschiedene Datendomänen herum organisiert, deren Daten von den jeweiligen primären Business Usern verwaltet werden. Das heißt, die IT muss künftig vor allem die Grundlagen für die Arbeit der Datendomänen – der Erstellung und Verteilung von Datenprodukten – bereitstellen.
Entscheidend sind hierbei Datenkataloge, die Rohdaten in Form von verlässlichen, konsumierbaren Data-Assets bereitstellen. Im Sinne der Nutzererfahrung werden Anbieter von Datenplattformen außerdem Funktionen wie personalisierte Empfehlungen und beliebte Produkthighlights bieten und gleichzeitig durch Nutzerempfehlungen sowie Transparenz hinsichtlich der Datenherkunft Vertrauen schaffen. Darüber hinaus werden diese Plattform Echtzeitabfragen direkt aus dem Datenkatalog ermöglichen und interaktive Feedbackschleifen für Nutzeranfragen, Datenanforderungen und Änderungen einrichten.
3. Der Erfolg von GenAI wird von der Datenarchitektur abhängen
Unternehmen werden sich bei der Implementierung von generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) und Large Language Models (LLMs) mit zahlreichen Herausforderungen konfrontiert sehen, etwa mit Blick auf die Datenqualität, der Governance, der Einhaltung ethischer Grundsätze und des Kostenmanagements. Jedes Hindernis steht in direktem oder indirektem Zusammenhang mit der übergreifenden Datenmanagementstrategie der Unternehmen – ob es darum geht, die Integrität der in KI-Modelle eingespeisten Daten zu gewährleisten oder eine reibungslose Integration in bestehende Systeme zu ermöglichen.
Vor diesem Hintergrund ist eine robuste Datenarchitektur eine Notwendigkeit. Qualitativ hochwertige, gut verwaltete Daten bilden das Fundament, auf dem diese fortschrittlichen Modelle arbeiten und haben erheblichen Einfluss auf die Zuverlässigkeit und ethische Compliance der Ergebnisse. Unternehmen, die proaktiv in ein starkes Datenmanagement-Framework investieren, sind 2024 deshalb besser positioniert, um das volle Potenzial dieser Technologie zu erschließen.
4. Organisationen nehmen ihre Cloud-Kosten stärker in den Fokus
Im kommenden Jahr wird es für Unternehmen darum gehen, sowohl ihre steigenden Cloud-Kosten einzudämmen als auch einen hochwertigen Service und eine wettbewerbsfähige Performance zu gewährleisten. Steigen Kosten für Cloud-Hosting und -Datenmanagement hindern sie an einer effektiven Vorhersage und Budgetierung und die ehemals verlässlichen Kosten für die On-Premises-Datenspeicherung werden durch die volatilen Preisstrukturen der Cloud in den Hintergrund gedrängt.
Um dieser finanziellen Belastung zu begegnen, werden Unternehmen ihre Cloud-Ausgaben gründlich analysieren. Sie müssen dabei etwa die von Querys beanspruchte Rechenleistung und die damit verbundenen Datenausgangsvolumina in den Blick nehmen, die Nutzung von Datensätzen erfassen und ihre Speicherlösungen optimieren. Diese Bemühungen werden durch die Einführung von Financial Operations (FinOps)-Prinzipien unterstützt, die finanzielle Rechenschaftspflicht mit dem flexiblen Kostenmodell der Cloud verbinden. Durch das kontinuierliche Monitoring ihrer Ausgaben, die zuverlässige Vorhersage von Kosten und die Implementierung von Best Practices bei der Cloud-Verwaltung erreichen Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen Kosteneinsparungen und betrieblicher Effizienz.
5. Datensicherheit und Data Governance werden vereinfacht
Schlecht integrierte Daten beeinträchtigen die Agilität eines Unternehmens auf vielen Ebenen, aber vielleicht am stärksten wirken sie sich auf die Datensicherheit und die Data Governance aus. Da es Zeit kostet, unzählige isolierte Systeme einzeln zu aktualisieren, ist es unmöglich, alle Unternehmenssysteme gleichzeitig abzusichern und zu verwalten.
Um diese Herausforderung zu meistern, werden Unternehmen in 2024 verstärkt auf globale Richtlinien für diese Aspekte setzen. Entsprechende Sicherheitsrichtlinien können nicht auf Nutzerrollen angewendet werden, sondern auch auf Standorte, während sich mithilfe von Data-Governance-Richtlinien beispielsweise die Schreibweise bestimmter Wörter in den verschiedenen Systemen des Unternehmens standardisieren lässt.
Denodo ist führender Anbieter im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die überlegene Lösung für Datenintegration, -management und -bereitstellung, die einen logischen Ansatz verfolgt, um Self-Service-BI, Data Science, hybride/multi-Cloud-Datenintegration und Daten-Services zu ermöglichen. Mit einem ROI von mehr als 400% haben mittelständische und große Kunden von Denodo in über 30 Branchen eine Amortisierung in weniger als sechs Monaten erreicht. Weitere Informationen finden Sie unter www.denodo.com/de
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Demokratisierung von Daten: Wenn generative KI auf Data Fabric trifft
Derzeit vergeht kaum ein Tag, an dem nicht ein weiteres Unternehmen neue KI-Fähigkeiten für seine Produkte vorstellt. Zuletzt gehörten dazu auch die beiden Vorreiter im Bereich generative KI, Microsoft und Google. Diese Fortschritte werden die Art und Weise verändern, wie wir mit Technologien interagieren und uns gerade im Arbeitsalltag viele langweilige oder monotone Aufgaben abnehmen. Bekannte Use Cases sind derzeit etwa Zusammenfassungen von Texten oder Meetings, das Schreiben von Texten aller Art – inklusive E-Mails – oder die Erstellung von Bildern beispielsweise für Präsentationen.
Ohne Frage, solche Funktionen sind sicherlich praktisch und nützlich. Es gibt aber einen weiteren Anwendungsfall, der bislang noch weitgehend unbeachtet bleibt, aber das Potenzial hat, den Umgang mit Unternehmensdaten zu revolutionieren.
Das Potenzial: Datenanfragen mit KI in SQL-Querys umwandeln
Dieser gestaltet sich in der Praxis – trotz aller Beschwörungen, dass „Daten das neue Öl“ sind – nämlich oft noch sehr mühselig. Das hat mehrere Gründe:
- Die Datenmengen: Bis 2027 soll das Volumen der digitalen Datenmengen weltweit auf über 284 Zettabyte steigen – fast eine Verdreifachung seit 2022. Neue Technologien wie generative KI treiben diese Entwicklung weiter voran. Auch Unternehmen bekommen dies zu spüren und fühlen sich zunehmend von ihren Datenmengen überfordert.
- Die fragmentierten IT-Landschaften: Hinzu kommt, dass diese riesigen Datenmengen über die gesamte IT-Landschaft hinweg verteilt liegen, in internen Repositories wie Datenbanken und Data Lakes sowie in der Cloud, zum Beispiel in SaaS-Anwendungen wie Salesforce oder Workday. Das heißt, die Suche nach ihnen kostet oft viel Zeit.
- Der Fachkräftemangel: Darüber hinaus brauchen Unternehmen Experten, die diese Daten suchen und in den Systemen anfragen. Doch solche Data Scientists oder Data Engineers sind auf dem Arbeitsmarkt rar und die im Unternehmen vorhandenen werden entsprechend mit Anfragen ihrer Kollegen nach Daten überhäuft.
Wie kann generative KI Unternehmen dabei helfen, diesen Herausforderungen zu begegnen?
Fortschrittliche KI-Systeme wie ChatGPT-basierte Engine-Bots sind in der Lage, natürliche Sprache in Query-Anfragen in Structured Query Language (SQL) umzuwandeln. Das bedeutet, dass jeder Mitarbeiter selbstständig nach benötigten Daten suchen kann – ohne tiefes technisches Wissen oder die Einbindung der Datenexperten.
Die Voraussetzung: Zugriff auf alle Unternehmensdaten
Damit dies möglich wird, müssen Unternehmen allerdings auch die technischen Voraussetzungen schaffen, damit nach der Umwandlung der Anfrage in eine SQL-Query die Daten überhaupt gesucht und gefunden werden können. An dieser Stelle kommt Data Fabric ins Spiel: Eine solche Plattform ermöglicht dank Schnittstellen den Zugriff auf praktisch alle Datenquellen, unabhängig davon, wo die Daten sich befinden. Zudem lassen sich mithilfe einer Data-Fabric-Plattform Richtlinien und Vorgaben für die Data Governance und Datensicherheit festlegen und implementieren, damit Mitarbeiter zum Beispiel keinen Zugang zu Daten erhalten, die nicht für ihre Augen gedacht sind.
Die Verknüpfung mit einer Data Fabric kann KI-Systemen außerdem beim „Lernen“ helfen: Durch die ständigen Nutzeranfragen und die Analyse dieser sind sie in der Lage, nicht nur zukünftige Abfrageausführungen zu optimieren, sondern auch selbstständig weitere potenziell relevante Daten vorzuschlagen.
Fazit
Unternehmen können durch die Verbindung von einer Data-Fabric-Plattform, die Zugang zu allen Unternehmensdaten bietet, und einem fortschrittlichen KI-System, das aus natürlicher Sprache SQL-Anfragen generiert, den Datenzugang demokratisieren. Dadurch werden zum einen Engpässe, die heute bei den Data Scientists und Data Engineers entstehen, aufgelöst. Zum anderen können wichtige Geschäftsentscheidungen künftig schneller und auf einer fundierten Datengrundlage getroffen werden.
Denodo ist führender Anbieter im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die überlegene Lösung für Datenintegration, -management und -bereitstellung, die einen logischen Ansatz verfolgt, um Self-Service-BI, Data Science, hybride/multi-Cloud-Datenintegration und Daten-Services zu ermöglichen. Mit einem ROI von mehr als 400% haben mittelständische und große Kunden von Denodo in über 30 Branchen eine Amortisierung in weniger als sechs Monaten erreicht. Weitere Informationen finden Sie unter www.denodo.com/de
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Neue Funktionen der Denodo-Plattform: Mehr Produktivität für Business-Anwender, Kostensenkungen bei Cloud und Data Lakes
Mit neuen Erweiterungen seiner Plattform unterstützt Denodo, führender Anbieter im Bereich Datenmanagement, Unternehmen bei der organisationsweiten Demokratisierung ihrer Daten mithilfe von generativer künstlicher Intelligenz (KI) sowie bei der Durchsetzung konsistenter Sicherheits- und Kostenmanagementrichtlinien. Darüber hinaus ermöglichen neue Funktionen Self-Service für Geschäftsanwender, damit diese ihre eigenen Datenprodukte entwickeln können.
Das Update der Denodo-Plattform folgt auf die Bekanntgabe einer Finanzierung in Höhe von 336 Millionen US-Dollar. Diese wird zur Mission von Denodo beitragen, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen innovieren und ihre Geschäfte betreiben, indem sie von in Echtzeit vereinheitlichten Datenbeständen sowie allgegenwärtigen Daten profitieren, die sicher für alle Nutzer und Geschäftsanwendungen sind. Weitere Informationen sind hier verfügbar.
„Daten müssen für jedes Unternehmen, das im Zeitalter der digitalen Transformation datengesteuert arbeiten und wettbewerbsfähig sein will, im Mittelpunkt stehen“, erklärt Sanjeev Mohan, Principal, SanjMo und ehemaliger Gartner Research VP, Data and Analytics. „In den meisten Fällen sind die Daten jedoch tief vergraben, schwer zugänglich und für Geschäftsanwender fast unerreichbar. Dies schmälert ihren Wert und ihr Potenzial für die Optimierung von Geschäfts- und Entscheidungsprozessen sowie bei der Nutzung neuer Technologien wie generativer KI. Mit seinem logischen Ansatz erweitert Denodo die Grenzen der Datenintegration, -verwaltung und -bereitstellung, damit Unternehmen den maximalen Nutzen aus ihren Dateninitiativen ziehen können.“
Da Unternehmen den Einsatz von Datenprodukten und Data-Analytics-Produkten über verschiedene Plattformen und Cloud-Systeme hinweg ausbauen, stehen sie vor einer Reihe von Herausforderungen. Die neusten Funktionen der Denodo-Plattform bieten allen Nutzern eine fundierte Grundlage für zuverlässige, vertrauenswürdige Daten, um einen besseren Zugriff auf Cloud- und Data-Lake-Systeme zu ermöglichen und eine hohe Leistung sicherzustellen. Denodo verschiebt die Grenzen des Datenmanagement mit einem logischen Ansatz und ermöglicht dadurch Self-Service für Business Intelligence (BI), Data Science, Hybrid-/Multi-Cloud-Datenintegrationen und unternehmensweite Datendienste. So können Unternehmen den größtmöglichen Nutzen aus ihren strategischen Dateninitiativen ziehen.
Diese wichtigen Erweiterungen der Denodo-Plattform helfen Unternehmen dabei:
- Ihre Datennutzung mithilfe von generativer KI zu demokratisieren: Geschäftsanwender können in natürlicher Sprache mit Daten interagieren, ohne SQL-Kenntnisse oder Zugang zu BI-Tools zu benötigen. Zu den neusten Funktionen gehören vorgefertigte Integrationen mit ChatGPT und Azure OpenAI, die den Zugriff auf alle Datensätze in natürlicher Sprache ermöglichen, die von der Denodo-Plattform verwaltet und bereitgestellt werden.
- Self-Service-Datenprodukten zu entwickeln: Geschäftsteams sind in der Lage, ihre eigenen Datenprodukte für die Zusammenarbeit und den Datenaustausch sowohl innerhalb ihres Unternehmens als auch mit externen Parteien zu entwickeln und bereitzustellen. Datennutzer können ihre Datensätze direkt im Denodo Data Catalog mithilfe von Drag-and-Drop-Assistenten für die Erstellung von Views und einer eingebetteten SQL-Shell erstellen, bereitstellen und teilen. Workflows für Zugriffsanfragen können nun innerhalb des Denodo Data Catalog verwaltet werden. Das heißt, Data Owner können schnell auf Anfragen reagieren und erhalten Einblicke in die Nutzung sensibler Daten, um den Datenzugriff und die Data Governance zu optimieren
- Ihre Cloudkosten dank dem neuen FinOps-Dashboard zu optimieren: Damit lassen sich Kosten kontrollieren und Arbeitslasten optimieren, einschließlich der Kosten für Rechenleistung und Ingress-/Egress-Datenverkehr über verschiedene Datenbanken, Data Lakes und andere Datenplattformen, die im Unternehmen und in der Cloud verwendet werden. Das neue FinOps-Dashboard der Denodo-Plattform bietet Mitarbeitern des Produktionsbetriebs und der Finanzabteilung Ansichten und Berichte über die verschiedenen anfallenden Kosten für alle vom System verwalteten analytischen und operativen Datenarbeitslasten.
- Big-Data-Analysen zu demokratisieren und Kosten bei der Skalierung zu verbessern: Um die Workloads bei der Datenverarbeitung sowohl hinsichtlich der Leistung als auch der Kosten bei wachsenden Datenmengen zu optimieren, bietet Denodo jetzt eingebettete Massive Parallel Processing (MPP)-Funktionen auf der Grundlage von Presto, der führenden Open-Source-Engine für parallele SQL-Querys. Dadurch wird die Performance bei der Verarbeitung großer Datenmengen verbessert. In Kombination mit weiteren Funktionen wie dem Datenkatalog und der generativen KI-Integration, die die Interaktion von Geschäftsanwendern mit Unternehmensdaten verbessern, eröffnen diese MPP-Funktionen den Anwendern die Möglichkeiten von Big-Data-Analysen, ohne dass sie dafür SQL- oder fortgeschrittene Analytics-Kenntnisse benötigen.
- Die Unternehmensweite Einhaltung von Datenschutzrichtlinien zu beschleunigen: Dafürlassen sich granular abgestufte Zugriffskontrollen einfach einrichten. Data Owner können nun indirekte Zugriffskontrollen für abgeleitete Views verwalten und so den nachgelagerten Zugriff auf ihre Datenprodukte kontrollieren. Dies ist bei der gemeinsamen Nutzung von Daten und mandantenfähigen Implementierungen entscheidend. Zugriffsrichtlinien können dabei auf den Attributen der Client-Sitzung des Nutzers basieren (ABAC – Attribute Based Access Control, attributbasierte Zugriffskontrolle), was Datenhoheit und andere standortbasierte Compliance-Funktionen ermöglicht. Zu guter Letzt können Tags und Sicherheitsklassifizierungen jetzt automatisch von Collibra und anderen Data-Governance-Tools synchronisiert werden.
„Unternehmen realisieren immer mehr Projekte, die auf der gemeinsamen Nutzung von Daten sowie auf Analysen, generativer KI und anderen Funktionen basieren. Dabei machen sie sich Lösungen für das verteilte Datenmanagement wie Data Mesh und Data Fabric zunutze, um die Effizienz zu steigern, vorhandene Ressourcen besser einzusetzen, Risiken zu reduzieren und bessere Analysen durchzuführen“, sagt Alberto Pan, Executive Vice President und Chief Technical Officer bei Denodo. „Die jüngsten Erweiterungen der Denodo-Plattform ermöglichen es Unternehmen nun, die Sicherheit ihrer Daten zu erhöhen, KI zu nutzen, um den Self-Service für Geschäftsteams zu optimieren, und die Kontrolle über ihre FinOps zu erlangen, um die Performance und das Ergebnis zu verbessern.“
Denodo ist führender Anbieter im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die überlegene Lösung für Datenintegration, -management und -bereitstellung, die einen logischen Ansatz verfolgt, um Self-Service-BI, Data Science, hybride/multi-Cloud-Datenintegration und Daten-Services zu ermöglichen. Mit einem ROI von mehr als 400% haben mittelständische und große Kunden von Denodo in über 30 Branchen eine Amortisierung in weniger als sechs Monaten erreicht. Weitere Informationen finden Sie unter www.denodo.com/de
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Künstliche Intelligenz treibt Business Data Management voran: 55 Prozent der deutschen Unternehmen planen verstärkten Einsatz von KI-basierten Lösungen
- Die Automatisierung der Datenverwaltung in komplexen Umgebungen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der schwierige Zugang zu Daten gehören zu den größten Herausforderungen für Unternehmen
- Denodo stellt im Rahmen des Denodo DataFest eine aktuelle Studie vor
Denodo, führender Anbieter im Bereich des Datenmanagements stellt eine aktuelle Studie vor, aus der hervorgeht, dass 55 Prozent der deutschen Unternehmen den Einsatz von KI-basierten Lösungen ausbauen wollen. Diese Lösungen befähigen Datenkonsumenten und Datenproduzenten und ermöglichen ihnen eine einfache Nutzung, was im Kontext der Datendemokratie von wesentlicher Bedeutung ist. Der „Denodo Data Gap Report 2023“ untersucht, wie Unternehmen ihre Daten nutzen und welche Herausforderungen und Präferenzen sie beim Datenmanagement haben. Die Studie basiert auf einer Umfrage unter 500 Führungskräften großer Unternehmen in Deutschland, Großbritannien, Frankreich, Spanien und Italien. Denodo, dessen KI/ML-Angebote zu den innovativsten Merkmalen seiner Plattform zählen, stellte den Report im Rahmen des Denodo DataFest vor, einer Konferenz, an der zahlreiche Datenexperten und Kunden aus Europa, dem Nahen Osten und Lateinamerika teilnahmen und die am 25. und 26. Oktober in Barcelona stattfand.
Die Studie zeigt die wichtigsten Herausforderungen auf, mit denen Unternehmen bei der Integration, Verwaltung und Verteilung von Daten konfrontiert sind. Die bedeutendsten sind die Automatisierung in komplexen Umgebungen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Mangel an qualifiziertem Personal für das Datenmanagement haben. In Deutschland haben Unternehmen zudem insbesondere mit der Abstimmung zwischen einer großen Zahl von Datenquellen und einer großen Zahl von Datenkonsumenten zu kämpfen.
Die Mehrheit der großen Unternehmen in Europa (71 Prozent) ist der Meinung, dass Daten nur dann ihren vollen Wert entfalten können, wenn alle Mitarbeiter problemlos darauf zugreifen können. Fast ebenso viele (69 Prozent) sind der Meinung, dass traditionelle Architekturen in einer Welt, in der Daten immer schneller produziert werden, an Mehrwert verlieren.
„Im Kern unterstützen wir Unternehmen dabei, ihre physische Datenstruktur zu einer logischen Data Fabric weiterzuentwickeln. Daher ist es in unseren Augen nicht mehr tragbar, dass Unternehmen ihre Zeit damit verschwenden, Daten zu suchen und herauszufinden, was sie bedeuten und wie man auf sie zugreifen kann. Was sie stattdessen brauchen, ist die Möglichkeit, Zugang einfach und unmittelbar auf alle Daten zu erhalten – unabhängig von ihrem Speicherort, ihrem Format und anderen technologischen, syntaktischen und semantischen Komplexitäten“, sagt Otto Neuer, Regional VP und General Manager bei Denodo.
Datendemokratisierung und Governance in Unternehmen
Im Zeitalter der datengetriebenen Transformation können Geschäftsentscheidungen durch die Demokratisierung von Daten schnell, präzise und datenbasiert getroffen werden. Die Datendemokratisierung ist allerdings ein komplexer Prozess, der Unternehmen in all ihren Dimensionen betrifft und sorgfältig und kohärent geplant werden muss.
In diesem Zusammenhang geben 69 Prozent der deutschen Unternehmen an, dass die effektivste Datenplattform einen Katalog, ein Menü oder ein Nachschlagewerk enthält, das es jedem ermöglicht, leicht zu verstehen, welche Daten verfügbar sind und was sie darstellen.
Data Governance spielt für Unternehmen auf der ganzen Welt eine sehr wichtige Rolle. Die Hälfte der deutschen Unternehmen ist der Ansicht, dass einer ihrer Hauptvorteile darin besteht, Informationen aus verschiedenen Quellen auf flexiblere Art und Weise zu integrieren. 40 Prozent sehen einen Vorteil darin, dass durch bestmöglich und Compliance-konform genutzte Informationen Profite gesteigert werden können. 39 Prozent glauben vor allem an verbesserte Zusammenarbeit und Konsistenz zwischen verschiedenen Teams.
„Angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich die Welt bewegt und mit der Daten generiert werden, müssen Unternehmen ihr Datenmanagement modernisieren. Nur dann sind sie in der Lage, die zunehmende Komplexität – durch die enorme Variabilität an Daten, ihre Allgegenwart im Internet, die unterschiedlichen Nutzungsmöglichkeiten und den erweiterten Nutzerkreis, der für ein Datendemokratisierungsszenario typisch ist – wieder zu vereinfachen. Die Einführung eines neuen, modernen Ansatzes, der sich durch Flexibilität, Klarheit, Einfachheit und Effizienz auszeichnet und bei dem die Bedürfnisse der Verbraucher einen zentralen Platz in der Entwicklung einnehmen, können sie nicht länger aufschieben“, ergänzt Otto Neuer.
Der Weg zu Innovationen
Große Unternehmen in Europa scheinen die neuesten Technologien wie Künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen zu schätzen, so sehr, dass fast acht von zehn (79 Prozent) bereits KI- und ML-basierte Lösungen zur Unterstützung des Datenmanagements in gewissem Maße einsetzen. Dennoch planen 43 Prozent, den Einsatz dieser Technologien weiter zu steigern, während 16 Prozent sie derzeit nicht nutzen, aber planen, sie innerhalb der nächsten 6 Monate einzusetzen.
Die DACH-Region bildet hier keine Ausnahme. Während 43 Prozent der deutschen Großunternehmen bereits auf KI und ML setzen und planen, die Technologien noch stärker zu nutzen, wollen weitere 12 Prozent, die sie noch nicht nutzen, diese in den kommenden Monaten integrieren.
Eine Erkenntnis der Studie ist allerdings, dass der Erfolg von hybriden und Multi-Cloud-Architekturen, die für Effizienzgewinne und mehr Flexibilität sorgen, auch Probleme mit sich bringt. Konkret wirft er die Frage auf, wie Daten und Anwendungen am besten auf verschiedene Plattformen migriert werden können. Die Minimierung der Auswirkungen dabei ist entscheidend, damit die Nutzer von den zugrundeliegenden Änderungen möglichst nichts mitbekommen.
Die Studie zeigt auch, dass 56 Prozent der deutschen Unternehmen bei Migrationen eine hybride Umgebung zur Datenspeicherung nutzen, 28 Prozent eine private Cloud, 34 Prozent eine Multi-Cloud-Architekturen, 25 Prozent öffentliche Cloud-Strukturen und 20 Prozent speichern ihre Daten in On-Premises-Infrastrukturen.
Unternehmen aus verschiedenen Ländern zeigen unterschiedliche Bedenken, wenn es um die Replikation bestehender Datensilos in einer Cloud-Umgebung geht. Unter ihnen sehen das die französischen Unternehmen mit 78 Prozent am kritischsten. Im Vergleich dazu folgen die deutschen Unternehmen mit 66 Prozent dicht dahinter, während die Bedenken in Großbritannien und Spanien mit 60 Prozent bzw. 56 Prozent etwas geringer ausfallen. Dagegen scheinen italienische Unternehmen am wenigsten besorgt zu sein, nur 45 Prozent von ihnen äußern Befürchtungen.
Methodik
Im Auftrag von Denodo wurden im August 2023 500 Führungskräfte aus dem mittleren und oberen Management, die Unternehmensdaten in sehr großen Unternehmen (1000+ Mitarbeiter) nutzen, aus verschiedenen Branchen in Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Italien und Spanien befragt.
Denodo ist führender Anbieter im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die überlegene Lösung für Datenintegration, -management und -bereitstellung, die einen logischen Ansatz verfolgt, um Self-Service-BI, Data Science, hybride/multi-Cloud-Datenintegration und Daten-Services zu ermöglichen. Mit einem ROI von mehr als 400 Prozent haben mittelständische und große Kunden von Denodo in über 30 Branchen eine Amortisierung in weniger als sechs Monaten erreicht. Weitere Informationen finden Sie unter www.denodo.com/de
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Denodo DataFest 2023: Mit generativer KI das Datenmanagement in Unternehmen verbessern
Die zweitägige Veranstaltung wird von Ángel Viña, Gründer und CEO von Denodo, eröffnet und dient Datenexperten aus ganz Europa, dem Nahen Osten, Afrika und Lateinamerika als Forum, um sich auszutauschen und ihre Erfahrungen mit modernen Datenarchitekturen und Anwendungsfällen der Denodo-Plattform zu teilen. Darüber hinaus werden Experten von Denodo sowie weiteren führenden Unternehmen, darunter AWS, Vueling, ING Deutschland, IDC und Google Cloud, Präsentationen halten. Außerdem wird der ehemalige spanische Formel-1-Fahrer und Sieger des 24-Stunden-Rennens von Le Mans vor Ort über die „Die technische und nachhaltige Entwicklung der Formel 1“ sprechen.
Das Denodo DataFest wird von internationalen Unternehmen wie Accenture, Minsait und NTT Data gesponsert. Es bietet den Teilnehmern die Möglichkeit, sich über Best Practices und Tipps für die Nutzung eines logischen Ansatzes beim Datenmanagement in den Bereichen Cloud-Modernisierung, Self-Service-Analytics, Data Science, Machine Learning, Data Fabric und Data Mesh zu informieren.
Generative KI und mehr Sicherheit für ein besseres Datenmanagement
Denodo macht sich die Technologie der Datenvirtualisierung und den Ansatz des logischen Datenmanagements zunutze, um Funktionen für Datenintegration, Datenschutz, Data Governance und die Katalogisierung von Daten bereitzustellen. Die Denodo-Plattform ist für die Anwendung in verteilten Datenarchitekturen konzipiert und spielt eine wichtige Rolle bei Self-Service-Initiativen und verteilten Prozessen, wie zum Beispiel der Erstellung eines Data Mesh.
Zu den vorgestellten Neuerungen der Plattform gehört die Beantwortung von Fragen in natürlicher Sprache mithilfe von generativer künstlicher Intelligenz (KI), eine neue SaaS-Version für die Verwaltung einer logischen Datenschicht auf Unternehmensebene, erweiterte Sicherheitsfunktionen, dank derer Unternehmen die Vorschriften zur Datenhoheit problemlos einhalten können, und FinOPs für die Optimierung von Kosten und Leistung in der Cloud.
„Unternehmen arbeiten daran, den Nutzen von künstlicher Intelligenz zu maximieren, dafür müssen sie allerdings zwei wesentliche Anforderungen erfüllen: Sie brauchen Zugang zu den Unternehmensdaten, um die Entscheidungsfindung zu demokratisieren, und müssen deren Sicherheit und Governance im gesamten Unternehmen gewährleisten. Mit den neuen Funktionen seiner Plattform hilft Denodo Unternehmen dabei, Daten in hybriden Umgebungen zu verwalten, die Sicherheit zu verbessern, Kosten zu senken sowie Data-Science- und Engineering-Projekte voranzutreiben“, erklärt Alberto Pan, CTO von Denodo.
Weitere Informationen zum Denodo DataFest, einschließlich der Agenda, sind hier verfügbar.
Denodo ist führender Anbieter im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die überlegene Lösung für Datenintegration, -management und -bereitstellung, die einen logischen Ansatz verfolgt, um Self-Service-BI, Data Science, hybride/multi-Cloud-Datenintegration und Daten-Services zu ermöglichen. Mit einem ROI von mehr als 400% haben mittelständische und große Kunden von Denodo in über 30 Branchen eine Amortisierung in weniger als sechs Monaten erreicht. Weitere Informationen finden Sie unter www.denodo.com/de
Denodo Technologies GmbH
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TPG investiert 336 Millionen US-Dollar in Denodo
„Im Zuge des rasanten Wachstums von Datenvolumen, -vielfalt und -geschwindigkeit, hat sich Denodo als weltweit führender Anbieter im Bereich Datenmanagement etabliert", kommentiert Mike Zappert, Partner bei TPG. „Mit einem marktführenden Net Promoter Score von über 50 hat Denodo eine Liste namhafter, globaler Kunden aufgebaut, darunter TPG, und wir sehen es als eine enorme Chance, die Expansion von Denodo zu beschleunigen. Wir freuen uns darauf, mit CEO Angel Viña und seinem Managementteam zusammenzuarbeiten."
Die Beteiligung von TPG ist ein wichtiger nächster Schritt für das Wachstum von Denodo. Um mehr über diese neue Partnerschaft zu erfahren, klicken Sie hier.
„Wir freuen uns sehr, TPG als Investor bei Denodo begrüßen zu dürfen. TPGs große Erfahrung bei der Investition in innovative, wachstumsstarke Unternehmen mit wegweisenden Technologien passt perfekt zu uns", so Angel Viña, CEO und Gründer von Denodo. „Diese Finanzierung zeigt Denodos Führungsrolle im Datenmanagementmarkt und unser weiteres Wachstumspotenzial durch den, auf Datenvirtualisierung basierenden Logical-First-Ansatz. Wir sind gespannt, durch die große Erfahrung von TPG unseren weltweiten Marktanteil weiter auszubauen. Gleichzeitig freuen wir uns, dass HGGC ein wichtiger Investor bei Denodo bleibt und sind dankbar für die anhaltende Partnerschaft und das kontinuierliche Engagement.“
Steven Leistner, Partner und Co-Chief Investment Officer von HGGC und Vorstandsmitglied von Denodo, ergänzt dazu: „In den letzten sechs Jahren haben wir das enorme Wachstum von Denodo beobachtet. Heute, mit einer noch fortschrittlicheren Plattform, einer Liste großer globaler Kunden und einem starken Führungsteam, sehen wir ein noch größeres Potenzial für Denodo. Deswegen möchten wir das Unternehmen weiterhin bei seiner Führungsrolle im Bereich des logischen Datenmanagements unterstützen."
J.P. Morgan agierte bei der Transaktion als alleiniger Placement Agent.
Die Denodo-Plattform umfasst fortschrittliche Funktionen zur Vereinheitlichung und Demokratisierung der Nutzung von Daten, die sich in jedem IT-Unternehmenssystem befinden. Im Vergleich zum traditionellen Datenmanagement basiert die Plattform von Denodo auf einem disruptiven, logischen Ansatz. Sie bietet eine gemeinsame Datenschicht für das intelligente Management des Datenverkehrs, der von allen Datenquellen zu den Geschäftsanwendern und Softwareanwendungen in einem Unternehmen fließt, und hilft den Kunden, durch ein höheres Maß an Datennutzung und Compliance wettbewerbsfähiger zu werden und eine Verbesserung der betrieblichen Effizienz zu erreichen.
About TPG
TPG is a leading global alternative asset management firm, founded in San Francisco in 1992, with $139 billion of assets under management and investment and operational teams around the world. TPG invests across five multi-strategy platforms: Capital, Growth, Impact, Real Estate, and Market Solutions and our unique strategy is driven by collaboration, innovation, and inclusion. Our teams combine deep product and sector experience with broad capabilities and expertise to develop differentiated insights and add value for our fund investors, portfolio companies, management teams, and communities.
Denodo ist führender Anbieter im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die überlegene Lösung für Datenintegration, -management und -bereitstellung, die einen logischen Ansatz verfolgt, um Self-Service-BI, Data Science, hybride/multi-Cloud-Datenintegration und Daten-Services zu ermöglichen. Mit einem ROI von mehr als 400% haben mittelständische und große Kunden von Denodo in über 30 Branchen eine Amortisierung in weniger als sechs Monaten erreicht. Weitere Informationen finden Sie unter www.denodo.com/de
Denodo Technologies GmbH
Oberanger 28
80331 München
Telefon: +49 (89) 59990450
Telefax: +34 (91) 27758-60
http://www.denodo.com
Hotwire für Denodo
E-Mail: denodode@hotwireglobal.com
Fakten statt Worthülsen: Besseres Nachhaltigkeits-Reporting dank intelligentem Datenmanagement
Der Druck steigt: Nicht nur verlangen Kunden von Unternehmen zunehmend ethisches Handeln, auch der Gesetzgeber will wissen, inwieweit dieses gegeben ist. So trat Anfang 2023 beispielsweise das sogenannte Lieferkettengesetz in Kraft. Dieses verpflichtet Unternehmen einer bestimmten Größe zur Auskunft über ihre Lieferketten und potenzielle Risiken in diesen, etwa für die Umwelt. Regularien wie diese sind durchaus sinnvoll. Allerdings wird die Umsetzung für viele Unternehmen zur Herausforderung, selbst wenn sie Transparenz herstellen und über ihre Nachhaltigkeitsinitiativen berichten möchten.
Das Problem: Wo sind relevante Daten?
Der Schlüssel für Reportings aller Art – ob zum Thema Nachhaltigkeit oder einem anderen – sind Daten. Relevante Daten müssen identifiziert, zusammengetragen und analysiert werden. Viele Unternehmen haben ihre Datenmanagementsysteme jedoch aufgesetzt, lange bevor Nachhaltigkeit im Fokus stand. Die Folge davon: Die hierfür relevanten Daten werden oft schlicht noch nicht erfasst. Und wenn doch, sind viele in Datensilos versteckt. Die Mitarbeiter, die für das Reporting zuständig sind, wissen daher vielleicht gar nicht, welche Daten ihnen theoretisch zur Verfügung stehen.
Gleichzeitig stammen Nachhaltigkeitsdaten aus unterschiedlichen Quellen und sind in unterschiedlichen Formaten verfügbar. Hier stellt sich die Herausforderung, diese möglichst effizient miteinander zu verbinden – auch im Hinblick auf Datenquellen, die in Zukunft noch hinzukommen könnten.
Die Folgen: Wenig Durchblick, wenig Weitsicht
Zum einen können Unternehmen die gesetzlichen Vorgaben nicht erfüllen, wenn sie keinen Überblick über die für Nachhaltigkeitsreportings notwendigen Daten haben. Das kann ihnen teuer zu stehen kommen: Beim Lieferkettengesetz können die Bußgelder beispielsweise bis zu 800.000 Euro oder zwei Prozent des weltweiten Jahresumsatzes (bei Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mehr als 400 Millionen Euro) betragen. Dies weckt Erinnerungen an die Einführung der DSGVO, bei deren Einführung viele Unternehmen schlichtweg ungenügend vorbereitet waren.
Zum anderen schränken Unternehmen die Wirksamkeit ihrer Initiativen erheblich ein. Ohne die relevanten Daten zu Aufwand, Fortschritten und Effektivität sind sie nicht in der Lage, die bestehenden Projekte kontinuierlich zu verbessern. Zudem können sie nicht effizient identifizieren, an welchen anderen Stellen im Unternehmen oder entlang der Lieferketten Potenziale für weitere Initiativen schlummern.
Die Lösung: Eine logische Datenschicht als zentraler Zugriffsort
Im ersten Schritt müssen Organisationen identifizieren, welche Daten sie überhaupt für ihre Reportings benötigen (oder in Zukunft potenziell brauchen) und klären, ob sie diese bereits sammeln oder noch nicht. Dazu können auch Angaben von externen Datenquellen wie Partnern oder Drittanbietern zählen. Dies ist etwa ein Faktor beim Lieferkettengesetz, da bei Lieferketten in der Regel viele weitere Unternehmen involviert sind.
Als Nächstes müssen diese Daten in einem Single Source of Truth (SSoT) zusammengeführt werden. Dabei bietet sich ein dezentrales Vorgehen mithilfe von Datenvirtualisierung an: Die Daten werden – unabhängig von ihrer Quelle und ihrem Format – in Echtzeit in einer virtuellen oder „logischen“ Schicht integriert, vereinheitlicht und für Nutzer über eine Plattform als Self-Service bereitgestellt. Das heißt: Sie verbleiben an ihrem ursprünglichen Speicherort und sind dadurch immer in ihrer aktuellsten Form für die Mitarbeiter verfügbar. Auch können Unternehmen Regeln für die Datenqualität und die Data Governance implementieren, um sicherzustellen, dass die Nachhaltigkeitsdaten vertrauenswürdig und zuverlässig sind. Dies ist entscheidend, um auf ihrer Basis fundierte Entscheidungen treffen zu können.
Fazit
Unternehmen müssen sich darauf einstellen, dass sie künftig mehr und detaillierter Auskunft über ihr Nachhaltigkeitsengagement geben müssen, wenn das nicht heute schon der Fall ist. Daher sollten sie keine Zeit mehr verlieren, sondern jetzt ihr Datenmanagement entsprechend anpassen.
Denodo ist führender Anbieter im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die überlegene Lösung für Datenintegration, -management und -bereitstellung, die einen logischen Ansatz verfolgt, um Self-Service-BI, Data Science, hybride/multi-Cloud-Datenintegration und Daten-Services zu ermöglichen. Mit einem ROI von mehr als 400% haben mittelständische und große Kunden von Denodo in über 30 Branchen eine Amortisierung in weniger als sechs Monaten erreicht. Weitere Informationen finden Sie unter www.denodo.com/de
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Hotwire
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5 Trends, die Banken mit einem dezentralen Datenmanagement-Ansatz realisieren können
Banken stehen heute riesige Datenmengen zur Verfügung. Diese können ihnen nicht nur wichtige Informationen über den Markt und (potenzielle) Kunden verraten, sondern dadurch auch helfen, neue Geschäftsmodelle und Services zu entwickeln. Die Herausforderung ist dabei jedoch, nicht nur massenhaft Daten zu sammeln, sondern effizient und effektiv mit diesen zu arbeiten.
Gerade dabei haben zentrale Repositories wie Data Warehouses und Data Lakes aber Schwächen. Deshalb setzten sich zunehmend neue, dezentrale Konzepte durch: wie etwa Data Mesh. Hier verbleiben Daten an ihrem Speicherort, können aber mithilfe von Datenvirtualisierung in einer semantischen Schicht in Echtzeit in Form von Data Products nutzbar gemacht werden. Dieses dezentrale Modell ermöglicht ihnen, fünf aktuell Markttrends umzusetzen:
1. Wandel zum Technologiedienstleister
Sind Banken noch Banken oder Technologieunternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten? Die Grenzen verschwimmen zunehmend, was von traditionellen Banken eine neue Ausrichtung erfordert, einschließlich neuer Produkte und Services. Die Suche nach neuen Möglichkeiten, (potenziellen) Kunden einen Mehrwert zu bieten, sollte bei den eigenen Daten beginnen. Gleichzeitig müssen Banken dabei ein hohes Tempo vorlegen, um nicht von der Konkurrenz – alt oder neu – überholt zu werden. Dies können sie erreichen, wenn sie durch moderne Architektur-Konzepte und performante Technologien wie Datenvirtualisierung die Datensätze schnell und flexibel für Analysen, Anwendungen und via API zur Verfügung stellen können.
2. Eine datengesteuerte Unternehmenskultur
Initiativen, welche die Demokratisierung von Daten fördern sollen, helfen nicht nur Datenanalysten. Auch andere Mitarbeiter profitieren davon, wenn sie sicherer darin werden, große Datenmengen zu finden, auf sie zuzugreifen, sie zu verwenden und zu interpretieren. Datenzentrierte Kulturen sind jedoch nur so gut, wie Unternehmen in der Lage sind, all ihren Mitarbeitern zuverlässige und relevante Daten zeitnah zur Verfügung zu stellen. Engpässe in der Bereitstellung – etwa, weil Data Owner ihre Datenprodukte nicht wie notwendig aufbereiten – verhindern dies jedoch. Auch hier werden die Vorteile des Data-Mesh-Konzepts sichtbar: Daten müssen nicht mehr verschoben und bereitgestellt werden, wodurch auch die Integrität der Data Governance erhalten bleibt.
3. Digitale Zwilling der Kunden
Anhand der Erwartungen, Gewohnheiten und Präferenzen ihrer Kunden können Finanzdienstleister Services automatisieren, den Bedarf an neuen Produkten und Dienstleistungen abschätzen sowie Risiken wie Abwanderungen analysieren. Einfacher wird dies, wenn sie dafür einen digitalen Zwilling ihres Kunden schaffen, ein digitales Abbild, in dem alle Interaktionen und verfügbaren Daten und Informationen zusammenfließen. Je mehr Daten vorhanden sind, desto „näher“ ist der digitale Zwilling am tatsächlichen Kunden. Doch mit herkömmlichen ETL-basierten (Extract, Transform, Load) Ansätzen stoßen viele Banken an ihre Grenzen, da große Datenmengen aufwändig repliziert und redundant gehalten werden müssten. Datenvirtualisierung beschleunigt hingegen die Erstellung eines digitalen Zwillings, da die Daten nicht physisch bewegt, sondern unmittelbar genutzt werden können.
4. Finanzdienstleistungen „as a Service“
Die Umwandlung von Backoffice-Funktionen in marktfähige Dienstleistungen ist einer der neuesten und am schnellsten wachsenden Bereiche für traditionelle Finanzunternehmen. Denn auch wenn FinTechs eher neue und innovative Funktionalitäten – ob „Bill Split“ (traditionelle Banken: 10 Prozent vs. Challenger-Banken: 38 Prozent) oder Überweisungen an Menschen in der direkten Umgebung (14 vs. 41 Prozent) – anbieten, basieren diese dennoch auf den Transaktionsgrundlagen, die von herkömmlichen Banken perfektioniert wurden. Daher sollten Letztere überlegen, ihnen den Zugang zu diesen Diensten zu ermöglichen, um ihre eigene Wertschöpfungskette durch Open-Banking-Standards, Finanzdienstleistungen „in a box“, Schnittstellen und andere Initiativen dieser Art zu diversifizieren. Dafür müssen sie jedoch die für offene APIs erforderlichen Daten bereitstellen können – genau das ermöglichen moderne Datenarchitekturen basierend auf Datenvirtualisierung ohne großen Kosten- und Zeitaufwand.
5. Die Monetarisierung von Daten
Gute Daten haben auch einen kommerziellen Wert, den Finanzdienstleister zunehmend durch die Analyse ihrer Datenbestände für sich erschließen. Sie tauschen beispielsweise Daten – in anonymisiert und aggregiert oder in Form von Trends – mit Geschäftspartnern aus. Darüber hinaus können Banken ihre bestehenden Daten durch neue aus anderen Quellen ergänzen, etwa geografische, Wetter-, Geräte- oder andere aktuelle Daten, um sie aus wirtschaftlicher Sicht noch wertvoller zu machen. Wollen sie weitere Datenquellen anbinden, müssen sie allerdings sowohl in die Tiefe als auch in die Breite gehen, was angesichts von Hunderten potenziellen Datenquellen zur Herausforderung wird. Traditionelle Ansätze zur Datenintegration wie ETL helfen hier nicht weiter, weil sie zu zeit- und kostenintensiv sind – Datenvirtualisierung stellt hier hingegen einen flexiblen und äußerst effizienten Lösungsansatz dar.
Denodo ist führender Anbieter im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die überlegene Lösung für Datenintegration, -management und -bereitstellung, die einen logischen Ansatz verfolgt, um Self-Service-BI, Data Science, hybride/multi-Cloud-Datenintegration und Daten-Services zu ermöglichen. Mit einem ROI von mehr als 400% haben mittelständische und große Kunden von Denodo in über 30 Branchen eine Amortisierung in weniger als sechs Monaten erreicht. Weitere Informationen finden Sie unter www.denodo.com/de
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5 Data- und Analytics-Trends: Wohin geht die Reise 2023?
1. Einsparungen bei Infrastrukturkosten
Angesichts der drohenden Rezession in Deutschland suchen Unternehmen nach Einsparpotenzialen – auch bei ihrer IT-Infrastruktur. Obwohl die Kosten für Rechen- und Speicherkapazitäten dank der Cloud sinken, erfordert die Daten- und Analyseinfrastruktur weiterhin oft hohe Investitionen. Grund dafür ist auch der „Rip and Replace“-Ansatz, den Unternehmen bei der Modernisierung häufig verfolgen. Diese Strategie ist allerdings kostspielig und führt zu Unterbrechungen des IT-Betriebs. Deshalb werden Unternehmen künftig modernere Methoden für die Aktualisierung ihrer IT-Infrastruktur wählen, die sich weitgehend ohne Unterbrechungen umsetzen lassen – unabhängig davon, ob ihre Daten in einer Cloud, mehreren Clouds oder hybriden Umgebungen gespeichert sind.
2. Die Multi Cloud wird Realität und macht FinOps in der Cloud notwendig
Bei vielen Unternehmen sind ihre Datenbestände bereits über mehrere Clouds und Standorte verteilt. Da aber je nach Region bestimmte Cloud Service Provider (CSP) stärker vertreten sind als andere, steigt bei multinationalen Unternehmen die Notwendigkeit für Multi-Cloud-Architekturen. Derzeit gibt es allerdings keine einfache Möglichkeit, Daten und Dienste über verschiedene CSPs hinweg zu verwalten und zu integrieren. Die Folge: Datensilos, ein fragmentierter Ansatz beim Datenmanagement, Komplikationen beim Datenzugriff. Gleichzeitig bringen Cloud-Investitionen vielen Unternehmen (noch) nicht die erhofften finanziellen Vorteile. Um einen Rahmen für die Kontrolle der Cloud-Kosten und -Nutzung zu schaffen, das Kosten-Nutzen-Verhältnis zu ermitteln und um moderne Cloud-Umgebungen besser zu verwalten, werden Unternehmen im nächsten Jahr zunehmend FinOps-Praktiken implementieren.
3. Beschleunigte Einführung von Data Fabric und Data Mesh
In den letzten zwei Jahrzehnten hat die Datenverwaltung Zyklen der Zentralisierung und Dezentralisierung durchlaufen. Auch wenn beide Ansätze Vor- und Nachteile haben, sind Daten in den meisten Unternehmen eher dezentral gespeichert. Deshalb werden 2023 zwei Modelle für dezentrale Datenarchitekturen – Data Fabric und Data Mesh – verstärkt umgesetzt werden. Zwar unterscheiden sich beide Ansätze grundlegend: Data Fabric ist ein zusammensetzbarer Stapel von Technologien für die Datenverwaltung, während Data Mesh eine Prozessausrichtung für verteilte Teams beschreibt, die Unternehmensdaten nach eigenem Ermessen verwalten wollen. Aber beide vereinfachen Zugriff, Verwaltung und Bereitstellung von Daten, was für alle, die mit Daten arbeiten – von Data Scientists bis hin zu Führungskräften – wichtig ist.
4. Ethische KI gewinnt an Bedeutung
Immer mehr Unternehmen nutzen KI für datengestützte Entscheidungen, etwa im Bereich Content Moderation, um Patienten schneller an medizinisches Fachpersonal zu vermitteln oder bei der Kreditvergabe. Aufgrund dieser vermehrten kommerziellen Nutzung von KI beginnen Gesetzgeber, passende rechtliche Rahmen zu erarbeiten, in der EU ist dies der sogenannte AI Act. Organisationen müssen künftig in der Lage sein, diese Vorschriften einzuhalten, einschließlich der Gewährleistung von Datenschutz, Data Governance, algorithmischer Transparenz, Fairness, Gleichbehandlung, Rechenschaftspflichten und Überprüfbarkeit. Daher werden Unternehmen im nächsten Jahr eigene Initiativen zur Unterstützung ethischer KI umsetzen, etwa Richtlinien für vertrauenswürdige KI, Peer-Review-Rahmenwerke oder KI-Ethikausschüsse.
5. Verbesserungen bei Qualität, Aufbereitung, Metadatenmanagement, Analytics
Das richtige Datenmanagement ist entscheidend für den Geschäftserfolg. Doch aufgrund des hohen Volumens, der Vielfalt der Daten und der Geschwindigkeit, mit der sie entstehen und verarbeitet werden müssen, sind Aspekte des Datenmanagements wie Data Governance, Datenqualität und Metadatenmanagement zu komplex geworden. Laut führender Analystenhäuser sollte daher künftig jede Schicht der Data Fabric – Dateneingabe, Datenverarbeitung, Orchestrierung, Data Governance und mehr – mit KI/ML-Funktionen ausgestattet sein, um jede Phase des Prozesses zu automatisieren. Im Jahr 2023 wird sich deshalb fortschrittliches Datenmanagement durchsetzen und dafür sorgen, dass sich Datenexperten nicht länger mit administrativen Routineaufgaben aufhalten müssen.
Denodo ist führender Anbieter im Bereich Datenmanagement. Die preisgekrönte Denodo-Plattform ist die überlegene Lösung für Datenintegration, -management und -bereitstellung, die einen logischen Ansatz verfolgt, um Self-Service-BI, Data Science, hybride/multi-Cloud-Datenintegration und Daten-Services zu ermöglichen. Mit einem ROI von mehr als 400% haben mittelständische und große Kunden von Denodo in über 30 Branchen eine Amortisierung in weniger als sechs Monaten erreicht. Weitere Informationen finden Sie unter www.denodo.com/de
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