Die Digitalisierung ist allgegenwärtig. Das Herzstück der Digitalisierung sind Daten, die unabhängig von Systemgrenzen im Unternehmen fließen. Ein professionelles Datenmanagement ist essentiell für den nachhaltigen Erfolg. Es gibt Unternehmen, die überschlagen sich bei der Schaffung von neuen Dateninfrastrukturen aus der Angst etwas zu verpassen. Andere warten in der Hoffnung, dass es nur eine Blase ist, die irgendwann platzt, wie damals der Neue Markt. Eine Vielfalt von neuen Produkten und neuen Methoden drängt auf den Markt, und das wird zwangsläufig zu Konsolidierungseffekten führen. Umso wichtiger ist in diesem Dschungel ein Berater, der mit Weitblick statt mit Big Bang eine Strategie mitbringt, die nicht disruptiv das Tagesgeschäft umkrempelt, sondern mit dem Sie sich gemeinsam Schritt für Schritt für die Zukunft rüsten. Wie so ein skalierbares, mitwachsendes Vorgehen aussieht und welche Vorteile Sie davon haben, beschreibt dieser Blogartikel.

Daten sind das Öl der Zukunft – Lassen Sie es nicht zur Ölpest kommen

Dass Unternehmen zunehmend aus unterschiedlichen digitalen Kanälen Daten erwirtschaften und diese für ihre Zukunftsplanung und geschäftliche Strategie benötigen, ist ein Fakt. Bei Daten, die bereits Kosten zur Erfassung und Erhebung erzeugt haben, wäre schade, sie in einem Data Lake herum dümpeln zu lassen. Der Datensee mutiert schnell zum Datensumpf (Data Swamp), in dem Daten versacken und nicht mehr wertschöpfend genutzt werden können.

Lassen Sie das nachfolgende Bild einmal auf sich wirken. Es wirkt auf den ersten Blick komplex, aber das ist Ihre Infrastruktur je nach Unternehmensgröße auch. Das ist die Realität, die Komplexität ist der Herausforderung inhärent. Mit den nachfolgenden Erklärungen verspreche ich Ihnen, dass dieses Bild einfach zu verstehen sein wird.

Wir starten im oberen Segment, bewegen uns dann weiter an der Architektur nach unten, finden dort die Zusammenfassung, die letztlich im Agile QuinScape Prozess mündet, der alle Herausforderungen im modernen Datenmanagement in jeglicher Skalierung abbildet. Glauben Sie nicht? Kommen Sie auf uns zu, zeigen Sie uns Ihre Daten und wir demonstrieren Ihnen, wie der Prozess zu Ihnen passt.

10.000 Meter über Ihren Daten

Eine Analytik bezieht ihre Daten aus unterschiedlichen Datenspeichern, sei es in der Cloud, on-premise oder auch aus den unvermeidlichen CSV-Dateien. Üblicherweise erfordern analytische Fragestellungen eine andere Strukturierung der Daten als sie in den Datenspeichern der Systeme vorliegen, da diese sie effizient in Bezug auf ihre Kernfunktionalität speichern. Zudem müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen in Bezug zueinander gesetzt werden. Häufig werden dabei auch zeitliche Verläufe der Daten betrachtet.

Die Daten müssen transformiert, aufbereitet, vorberechnet werden. Es bedarf einer Datenauslieferungsschicht, der Data Delivery Platform. Reicht zum aktuellen Zeitpunkt noch ein Data Warehouse (DWH), können mit wachsendem Erfolg die Anforderungen durch unstrukturierte Daten, Telemetrie, IoT, Echtzeitverarbeitung oder auch der DSGVO wachsen. Mit einer elastischen Data Management Architektur wachsen Sie mit.

Die Analytik ist längst an einem Punkt, der über das einfache Reporting hinausgeht. Data Insights beschreibt sehr gut, dass es um den Erkenntnisgewinn und daraus abgeleiteten Handlungen geht. Dazu müssen die Datenlagen nachweisbar verlässlich sein. Mit der richtigen Architektur kein Problem.

Eine elastische Architektur muss kein Widerspruch sein

Der Mittelteil des Architekturbilds ist sicher der, bei dem der eine oder andere Leser sagt: „Den Teil brauche ich nicht“. Und er hat damit recht, zumindest jetzt noch. Ein modernes, agiles Datawarehouse (DWH), das die technischen Möglichkeiten bietet, nicht nur unendlich zu wachsen, sondern bei Bedarf auch zu schrumpfen oder sich anzupassen, bildet den Kern, in dem Sie ihre Geschäftsdaten aus Kernprozessen ablegen – historisiert, wenn sinnvoll. Sie erweitern Ihr Geschäftsmodell? Das agile DWH wächst mit. Sie ändern ihr Geschäftsmodell? Das agile DWH ändert sich mit. Sie verändern die Systemlandschaft? Das agile DWH passt sich an. Es gibt keine technischen Ausreden mehr für langwierige Umstrukturierungen des DWH.

Sie haben Bewegungsdaten, die Sie auf überhaupt keinen Fall im DWH haben oder nicht replizieren, die Sie aber analytisch bewirtschaften möchten? Zum Beispiel Daten mit DSGVO-Bezug, die Sie an möglichst wenig Stellen speichern möchten? Mit Data Virtualization folgen Sie dem Grundsatz „connect – don’t collect“. Sie können virtuelle Schichten bilden –, ohne dass Sie jedes Mal Daten speichern müssen. Intelligente Algorithmen in den Plattformen sorgen dafür, dass diese virtuellen Schichten in eine effiziente Abfrage der darunter liegenden Systeme transformiert werden. Bauen Sie diese Schichten um, so brauchen Sie sich keine Sorgen um Migrationen von Altdaten zu machen. Sie passen ihre Entscheidungsgrundlagen schon an, während andere noch grübeln.

Insbesondere, wenn Sie daran denken, die Elastizität der Cloud zu nutzen, benötigen Sie auch eine elastische Architektur, die diese Vorteile überhaupt nutzen kann. Die Cloud selbst bietet keine Vorteile. Die Vorteile entstehen mit dem, was Sie mit der Cloud machen. Verbinden Sie nun die beiden genannten Elemente – agiles DWH und Data Virtualization –, ergibt sich eine äußert flexible Architektur, die mit Ihrem Unternehmen atmet und auch in Zeiten, in denen ein Unternehmen ausatmen muss, die nötige Flexibilität mitbringt, Betriebskosten zu senken. Besonders Spaß macht diese elastische Architektur  natürlich in der Wachstumsphase, in der Sie agil und schnell auf ständig neue Anforderungen reagieren können und damit das Wachstum fördern.

Endlich modular und agil, statt monolithisch und langsam

Was für die Softwareentwicklung schon lange galt, gilt mit Ansätzen wie Data Vault, Data Virtualization und Data Delivery Platform auch für das Datenmanagement. Die Vereinigung der Welten und Methoden der Softwareentwicklung und des Datenmanagements hat für Unternehmen und Dienstleister, die dies verstanden haben, einen signifikanten Vorteil: Zusammenarbeit statt Grabenkämpfe.

Das agile DWH auf Basis von Data Vault und einer modular erweiterbare Auslieferungsebene auf Basis von Data Virtualization erlaubt ihrer Architektur, elastisch mit den Anforderungen zu wachsen, sich in kürzeren Intervallen anzupassen und sich den ändernden Bedingungen zu stellen.

Die klare technische Definition und damit der Automatisierungsanteil der Data Vault und der deskriptive Charakter der Data Virtualization ermöglichen es, ein Metadaten Management über Ihre Landschaft zu spannen. Damit schaffen Sie die Grundlage für eine professionelle Data Governance, die automatisch mitwächst.

In Zukunft werden Sie zwei wichtige Fragen beantworten müssen: „Was wäre wenn?“ und „Woher kommt das?“. Die Impact Analysis ist entscheidend für die Frage „Was wären die Auswirkungen, wenn ich eine Datenquelle ändere?“. Dazu müssen Sie wissen, wie die Daten in Ihrem Unternehmen fließen. Die Data Lineage beantwortet die Frage „Woher kommt dieser Wert, der mir hier angezeigt wird?“. Data Lineage ist wichtig für das Business, das Auswertungen bezieht, die Impact Analyse wesentlich für flexible Anpassungen in der Systemlandschaft.

Sie merken es vermutlich bereits? Für beide Fragestellungen können Sie mit einem Metadaten Management die passende Antwort geben. Mit einem Metadaten Management atmet ihre Architektur leichter, denn Sie riechen Probleme viel früher und bleiben handlungsfähig.

Landung in der Realität

Den Mut, sich von der monolithischen Welt der DWHs hin zu einer elastischen, Cloud-affinen Architektur zu bewegen, braucht es natürlich. Die Flexibilität der Architektur verlangt aber nicht nach einem Big Bang, Sie können auch schrittweise Ihre Architektur modernisieren. Beginnen Sie zum Beispiel zunächst mit der Modernisierung Ihres Data Warehouse. Oder binden Sie zuerst Datenquellen an eine einheitliche Analytik an, die Sie nicht im DWH haben. QuinScape kann Sie auf diesem Weg vom ersten Schritt, der kontinuierlichen und minimal-invasiven Transformation bis zur Gesamtarchitektur begleiten. Dazu haben wir neben erfahrenen Beratern auch intensive Partnerschaften mit führenden Plattformherstellern.

Sie sehen, das Bild ist letztlich einfach zu verstehen, wenn man das Verständnis von elastischen Architekturen hat. Was werden die nächsten Herausforderungen der Digitalisierung für Unternehmen sein? Das ist maßgeblich abhängig vom Verständnis der Notwendigkeit einer Veränderung, letztlich wird es aber Auswirkungen auf Ihre Datenarchitektur mit sich bringen. Aus der Erfahrung von vielen erfolgreichen Projekten können wir sagen, dass man für einen solchen Schritt einen sehr guten Berater braucht, der mit Realitätssinn eine Transformation und keinen teuren Big Bang plant.

Wenn Sie neugierig sind, dann sprechen Sie uns an Tanja.Menke@quinscape.de. Gerne zeigen wir Ihnen erfolgreiche Beispiele aus der Praxis und beantworten