Warum Datenmanagement für den Unternehmenserfolg entscheidend ist
Daten bergen großes Potential für Wettbewerbsfähigkeit, Innovation und Kostensenkungen. Darüber hinaus sind sie die Basis für Technologien wie Machine und Deep Learning sowie Künstliche Intelligenz. Das macht sie zu einem wichtigen Erfolgsfaktor für Unternehmen. Doch: Viele Unternehmen können aus ihren Daten keinen Mehrwert generieren. Einer ganzheitlichen Nutzung stehen unter anderem Datensilos und unzuverlässige Daten im Wege. Wie Unternehmen das mit Datenmanagement Lösungen ändern können, lesen Sie hier.
Unternehmen haben heute so viele Daten wie nie zuvor. Theoretisch eröffnet das zahlreiche neue Möglichkeiten: Echtzeitanalysen- und vorhersagen, bessere Kunden-Insights, mehr Nachhaltigkeit durch effizientere Ressourcennutzung und die Nutzung neuer Technologien wie KI. All das kann Firmen einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen. Doch: Um vollumfänglich profitieren zu können, reicht eine große Datenmenge allein nicht aus. Die Daten müssen zudem auch qualitativ hochwertig und auswertbar sein. Beides ist in vielen Unternehmen noch nicht der Fall, das Datenmanagement oft uneinheitlich.
Nur 29 Prozent der Unternehmen können ihre eigenen Daten effizient bewirtschaften, wie eine Befragung des Instituts der deutschen Wirtschaft ergab. Das bestätigt eine Befragung von YouGov im Auftrag von HPE unter 8.600 Führungskräften in 19 Ländern: Demnach liegt der durchschnittliche globale Datenreifegrad, der anhand strategischer, organisatorischer und technologischer Kriterien ermittelt wird, bei 2,6 auf einer 5-Punkte-Skala (Deutschland: 2,4). Nur drei Prozent aller befragten Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen erzielten die höchstmögliche Entwicklungsstufe. Grundlage für die Befragung ist ein von HPE entwickeltes Reifegradmodell.
Wie schlechtes Datenmanagement den Unternehmenserfolg bremst
Zum data-driven Business dürfte es für viele Unternehmen also noch ein weiter Weg sein. Viele haben ein ähnliches Grundproblem: Daten liegen in verschiedenen Formaten, Umgebungen und auf unterschiedlichen Plattformen ab. Jede davon bildet ein unabhängiges Datensilo und funktioniert unabhängig und isoliert von den anderen Bereichen. Eine Folge daraus sind unzuverlässige, inhomogene und schlechte Daten. Holistische Analysen sind dadurch nicht möglich, KI-Ansätze greifen nicht.
Langfristig kosten mangelhafte Datenbasis und -management Unternehmen Umsatz, Kundenzufriedenheit, Fortschritte in puncto Nachhaltigkeit und Innovation. Gemäß einer Studie von HFS Research in Zusammenarbeit mit Syniti sind 95 Prozent der Führungskräfte der Meinung, dass eine bessere Datenqualität zu mehr Wettbewerbsfähigkeit, Innovation und schnelleren Entscheidungen im Unternehmen beitragen könnte. Geschäftliche Fortschritte könnten so laut den Befragten besonders bei Kundenzufriedenheit (65 Prozent) und finanzieller Performance (55 Prozent) erzielt werden.
Umgekehrt ist über ein Viertel der Meinung, dass schlechte Daten Umsatzeinbußen von mindestens 20 Prozent verursachen. In diesem Bereich aufzuholen, könnte sich für Betriebe also durchaus lohnen. Ein entscheidender Schritt dazu ist die Einführung eines übergreifenden Datenmanagements.
So verbindet HPE Ezmeral Data Fabric alle Datenquellen über eine Plattform
Eine Möglichkeit zur Vereinheitlichung der Datensilos bietet HPE Ezmeral, eine speziell entwickelte Edge-to-Cloud-Lösung, die verschiedene Datentypen aus unterschiedlichen Quellen in einen analysefähigen, logischen Datenspeicher zusammenführt und bereinigt. Die Lösung erlaubt laut Hersteller ein einfacheres Datenmanagement. Darüber hinaus optimiert sie den Zugriff, indem sie verteilte Daten in einem globalen Backbone zusammenführt. So werden Daten aus Cloud, Edge und Core auf einer Plattform vereint. Das schafft einheitliche und verlässliche Datensätze und ermöglicht Echtzeitanalysen und Vorhersagemodelle.
In der praktischen Anwendung kann man sich die Lösung vorstellen wie einen File Explorer für Daten: Der sogenannte globalen Namespace von HPE Ezmeral Data Fabric bietet eine konsolidierte Ansicht des gesamten Datenbestands, über separate Cluster in Edge-, On-Premises- und Cloud-Umgebungen hinweg. Der Endbenutzer erhält dadurch eine einheitliche Ansicht und Zugriff auf Dateien, Tabellen und Ereignis-Streams, ohne deren physischen Speicherort kennen zu müssen.
In der Implementierung von HPE Ezmeral sind Firmen flexibel: Sie können zum Beispiel zunächst einen kleinen Teil ihrer Daten über die Plattform verwalten und später schrittweise auf weitere Datenquellen und eine größere Datenmenge skalieren. Auch beim Bezug der Lösung haben Unternehmen die Wahl: HPE Ezmeral Data Fabric kann als Lizenz erworben oder in einem “as a Service”-Modell genutzt werden.
Ergänzend zur Datenverwaltung über HPE Ezmeral Data Fabric können Firmen HPE Ezmeral Unified Analytics nutzen: Die Anwendung bietet eine optimierte Analyseumgebung und eignet sich für komplexe Workloads mit Deep Learning und Machine Learning.
Sie möchten mit HPE Ezmeral Data Fabric mehr Nutzen aus Ihren Daten ziehen? Die CANCOM Experten beraten Sie gerne dabei und bei weiteren Lösungen aus dem Bereich Datenmanagement und -analyse.
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