{"id":19893,"date":"2021-11-03T11:11:00","date_gmt":"2021-11-03T10:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=19893"},"modified":"2021-10-28T12:20:15","modified_gmt":"2021-10-28T10:20:15","slug":"daten-und-analysen-ein-erfolgsrezept","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=19893","title":{"rendered":"Daten und Analysen: ein Erfolgsrezept"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: Ram Chakravarti, Chief Technology Officer bei BMC Software<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

Da Unternehmen weiterhin exponentiell Daten anh\u00e4ufen, ist es unerl\u00e4sslich, den wahren Gesch\u00e4ftswert von Daten und Analysen zu erschlie\u00dfen, um die Agilit\u00e4t zu f\u00f6rdern. Weltweit setzen Unternehmen zunehmend datengesteuerte Strategien ein, um die betriebliche Flexibilit\u00e4t und die Gesch\u00e4ftskontinuit\u00e4t zu verbessern. Laut einer Umfrage von Accenture sind 88 Prozent der befragten F\u00fchrungskr\u00e4fte der Meinung, dass die Nutzung zukunftsorientierter Datens\u00e4tze und analytischer Ans\u00e4tze zur besseren Vorhersage und Reaktion auf Ereignisse f\u00fcr ihren Erfolg entscheidend ist.<\/p>\n\n\n\n

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Bild: BMC Software<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Mit Billionen von Datenpunkten aus Verbraucheraktivit\u00e4ten und Unternehmenssystemen werden Daten wichtiger als je zuvor. So wurden beispielsweise im vergangenen Jahr etwa 14 Milliarden mobile Ger\u00e4te erfasst, und in diesem Jahr werden es fast 36 Milliarden angeschlossene Ger\u00e4te sein. Dar\u00fcber hinaus wird die Zahl der Nutzerinnen und Nutzer sozialer Netzwerke im Jahr 2022 auf 3,96 Milliarden gesch\u00e4tzt, und diese Zahlen werden voraussichtlich weiter steigen, da die Nutzung mobiler Ger\u00e4te und mobiler sozialer Netzwerke in bisher unterversorgten M\u00e4rkten an Bedeutung gewinnt. Dar\u00fcber hinaus haben wir jetzt Zugang zu Satellitenbildern, geophysikalischen Daten, genetischen Daten und einer Vielzahl anderer Daten, wie es sie nie zuvor gegeben hat.<\/p>\n\n\n\n

Raus mit dem Alten<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Obwohl der Einsatz von Daten und Analysen f\u00fcr viele Unternehmen zum Standard geworden ist, bleibt eine erhebliche Anzahl von Umstellungen hinter den Erwartungen der Unternehmen zur\u00fcck. Gartner hat herausgefunden, dass nur 22 Prozent der analytischen Erkenntnisse im Jahr 2022 zu Gesch\u00e4ftsergebnissen f\u00fchren werden. Es gibt mehrere Gr\u00fcnde f\u00fcr diese Misserfolge, zum Beispiel neue Daten oder komplexere Gesch\u00e4ftsmodelle, die eine Vereinfachung schwierig machen, sowie eine „Prozessinkongruenz“, bei der traditionelle Datenverwaltungsprozesse nicht gut mit innovativen Technologien wie k\u00fcnstlicher Intelligenz zusammenarbeiten.<\/p>\n\n\n\n

Manche Unternehmen stellen fest, dass es an der internen Zusammenarbeit mangelt oder dass die Unternehmen nicht ausreichend eingebunden sind, um einen erfolgreichen Kulturwandel voranzutreiben. Dar\u00fcber hinaus haben einige herausgefunden, dass es an einem Budget f\u00fcr die erforderlichen Investitionen fehlt. Datenanalyseteams ben\u00f6tigen eine Kombination aus internem Fachwissen und fundierten technischen Kenntnissen. Aus diesem Grund kann es auch zu einem Mangel an Talenten in der Branche und zu Herausforderungen bei der Operationalisierung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab kommen, da die Erwartungen der Stakeholder in Bezug auf Schnelligkeit, Flexibilit\u00e4t, P\u00fcnktlichkeit und Anpassung neuer Funktionen rapide steigen.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Ein Erfolgsrezept<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Diese Herausforderungen haben zum Aufkommen von DataOps gef\u00fchrt, einer Anwendung von agilem Engineering und DevOps-Best-Practices im Datenmanagement. DataOps verwandelt neue Erkenntnisse schnell in vollst\u00e4ndig operationalisierte Produktionsergebnisse, die den Gesch\u00e4ftswert von Daten freisetzen. DataOps besteht aus mehreren Schl\u00fcsselkomponenten, von denen die erste eine umfassende Zusammenarbeit im gesamten Datenmanagement-\u00d6kosystem zwischen Unternehmen und IT ist. DataOps erm\u00f6glicht eine durchg\u00e4ngige Automatisierung, die Orchestrierung, Bereitstellung, Konfiguration und Self-Service umfasst. Die Standardisierung und Verfeinerung von Prozessen wird genutzt, um \u00c4nderungen zu integrieren, die mit k\u00fcnstlicher Intelligenz effektiver w\u00e4ren, sowie einen pragmatischen Ansatz f\u00fcr Data Governance, Sicherheit und Metadatenmanagement.<\/p>\n\n\n\n

Wenn man bedenkt, dass DataOps auf der Anwendung von DevOps-Best-Practices basiert, sollte es nicht \u00fcberraschen, dass Zusammenarbeit und Automatisierung entscheidend f\u00fcr den Erfolg sind. Ein positives Ergebnis erfordert eine umfassende Zusammenarbeit im gesamten Datenmanagement-\u00d6kosystem. DataOps-Plattformen sind so konzipiert, dass sie die Anforderungen mehrerer Datenkonsumentinnen und -konsumenten erf\u00fcllen, von traditionellen Datennutzern wie Data Warehouses bis hin zu anspruchsvolleren Analyseplattformen und Pipelines f\u00fcr maschinelles Lernen, die typischerweise von Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern verwendet werden.<\/p>\n\n\n\n

DataOps erzwingt die Lieferdisziplin, die f\u00fcr eine erfolgreiche Daten- und Analysetransformation erforderlich ist. Es handelt sich jedoch nicht um ein magisches Rezept, das sofortigen Erfolg garantiert. Wie bei jeder neuen technologischen F\u00e4higkeit sollten Unternehmen dies als eine Initiative mit mehreren Horizonten und einer Reihe von bewussten Schritten auf dem Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen angehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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