Aus dem Silo in die Cloud 6 bewährte Verfahren für eine erfolgreiche Datenmodernisierung

Ein Gastbeitrag von Paul Dietrich*

Viele Unternehmen wechseln derzeit von alten Data Warehouses und Speichersystemen hin zu Data Lakes, um Kosten zu senken und die Vorteile der Cloud zu nutzen. Diese Datenmodernisierung ist ein grundlegender Wandel, der nur erfolgreich sein kann, wenn Organisationen dabei einen ganzheitlichen Ansatz verfolgen.

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Wenn Daten während des gesamten Modernisierungsprozesses dokumentiert werden, können sie anschließend auch leicht gefunden, verstanden und abgerufen werden.
Wenn Daten während des gesamten Modernisierungsprozesses dokumentiert werden, können sie anschließend auch leicht gefunden, verstanden und abgerufen werden.
(Bild: semisatch - stock.adobe.com)

Daten haben das Potenzial, Unternehmen zu transformieren, Kundenbeziehungen zu stärken und Innovationen freizusetzen – vorausgesetzt, sie werden richtig eingesetzt. Laut eines IDC-Berichts haben viele Unternehmen Schwierigkeiten damit, den vollen Nutzen aus ihren eigenen Daten zu ziehen: Im Schnitt werden nur 32 Prozent der vorhandenen Daten in Unternehmen effektiv genutzt.

Das schiere Volumen, die Vielfalt der Daten und immer wiederkehrende Datensilos erschweren eine sichere Verwaltung und Auffindbarkeit. So gestaltet sich die Datennutzung im Self-Service als schwierig und kostspielig. Aus diesem Grund haben sich viele Unternehmen in letzter Zeit hoffnungsvoll modernen Architekturen zugewandt, die als sicherer und kosteneffizienter gelten.

Nur die guten Daten ins Töpfchen!

Ein wichtiger Schritt ist in diesem Zuge die Datenmodernisierung: Dafür werden Datensilos aus alten Datenbanken in moderne, Cloud-basierte Datenbanken oder Data Lakes verlagert. Doch die Modernisierung von Daten ist keine leichte Aufgabe und erfordert eine erfolgreiche Koordination. Wollen Unternehmen ihre Daten modernisieren, müssen sie sich zuerst einen Überblick darüber verschaffen, über welche Daten sie verfügen und ob diese vollständig, korrekt, genau und relevant sind.

Denn: Das Verschieben irrelevanter oder falscher Daten wäre schlichtweg Geld- und Zeitverschwendung. Außerdem können trotz aller Bemühungen nicht alle Daten auf einmal migriert werden. Alte Data Warehouses müssen oft für eine gewisse Zeit parallel betrieben werden. Während dieses Prozesses stoßen viele Unternehmen auf Probleme in Bezug auf Datenqualität, Transparenz und Governance ihrer verschiedenen Datenquellen.

Folgende sechs Best Practices helfen Unternehmen dabei, ihre Daten besser zu verwalten und gleichzeitig den internen Datenzugriff und die Datenkompetenz zu verbessern:

1. Pflegen Sie engen Kontakt zu den beteiligten Teams.

Stellen Sie die Akzeptanz Ihrer Mitarbeiter von Anfang an in den Mittelpunkt. Suchen Sie nach kollaborativen Lösungen, die Reibungsverluste beseitigen und zur Zusammenarbeit ermutigen. Entwickeln Sie Richtlinien, die Ihre Mitarbeiter befähigen und nicht einschränken. Schließlich ist das Ziel, vertrauenswürdige Daten zur richtigen Zeit in die richtigen Hände zu geben, damit Ihre Teams so produktiv wie möglich arbeiten können. Deshalb sollten Sie mit Ihren Teams so oft wie möglich in Kontakt stehen. Teilen Sie Feedback und feiern Sie Erfolge.

2. Demokratisieren Sie den internen Zugriff auf Ihre Daten.

Datensilos werden nicht verschwinden – selbst wenn Sie Ihre Daten in eine modernen Cloud-Infrastruktur überführen. Die meisten Unternehmen, die ihre Daten in die Cloud verlagern, speichern immer noch Daten in einer Mischung aus Legacy-Warehouses und Cloud-Data-Lakes. Entscheiden Sie sich für eine Lösung, mit der sich Daten an allen Speicherorten verwalten und dennoch auf einheitliche Weise im gesamten Unternehmen nutzen lassen. Optimieren Sie die Suche über alle Datenquellen und -pipelines Ihres Unternehmens hinweg und automatisieren Sie den Zugriff in Übereinstimmung mit unternehmensweiten Richtlinien.

3. Lassen Sie in Sachen Governance Taten sprechen.

Ein Lippenbekenntnis zu Data-Governance und Datenqualität ist nicht genug. Operationalisieren Sie Data-Governance mit automatisierten Richtlinien, Prozessen und Regeln, um das Vertrauen in die Daten zu stärken. Beschleunigen Sie die intelligente Entscheidungsfindung durch ein gemeinsames Verständnis von Geschäftsbegriffen, kollaborativen Arbeitsabläufen, klaren Rollen und Zuständigkeiten sowie eine Self-Service-Datenerkennung. Nutzen Sie Data-Governance und Datenqualitätstechnologie, um den Migrationsprozess zu rationalisieren und Kosten zu senken. Stellen Sie so sicher, dass nur saubere und genaue Daten in die Cloud übertragen werden.

4. Akzeptieren Sie, dass nicht alle Daten gute Daten sind.

Die Qualität von Unternehmensdaten, die in großen Mengen aus verschiedenen Quellen ankommen, ist nach wie vor problematisch. Stellen Sie sicher, dass Sie der Datenintegrität und -qualität Priorität einräumen, damit alle Mitarbeiter Ihren Daten auch außerhalb der eigenen Domänen vertrauen. Verbinden Sie Ihre physischen Datenquellen mit dem Geschäftskontext. Zertifizieren Sie Informationsbestände, um Daten im Tagesgeschäft nutzbar zu machen. Implementieren Sie ein kontinuierliches Monitoring von Daten, um betriebliche Probleme in Echtzeit zu lösen und vertrauenswürdige Entscheidungen schneller zu treffen. Schaffen Sie schließlich eine Datenqualitätskultur, in der alle dazu beitragen, Qualitätsregeln durchzusetzen und Vertrauen in die Daten zu schaffen.

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5. Behandeln Sie die Einhaltung der Datenschutzvorschriften als oberstes Gebot.

Seit dem Inkrafttreten der DSGVO im Mai 2018 ist der Schutz sensibler Daten immer wichtiger geworden. Unternehmen, die sich nicht daran halten, drohen drakonische Strafen. Nach DSGVO oder CCPA folgen weitere verschärfte Vorschriften zum Schutz der Verbraucher in Bezug auf ihre persönlichen Daten. Da heutzutage viele Unternehmen ihre Daten immer noch verteilt in verschiedenen Clouds oder On-Premises speichern, ist die Einhaltung dieser Vorschriften eine echte Herausforderung. Eine Modernisierung der Daten hilft Ihnen dabei, Daten leichter zugänglich und rückverfolgbar zu machen. Verfolgen Sie eine konsequente „Privacy-by-Design“-Strategie, um Compliance-Risiken zu minimieren – heute und in Zukunft.

6. Bauen Sie mit Blick auf die Zukunft.

Probleme im Zusammenhang mit Unternehmensdaten sind keine isolierten Einzelfälle. Sie sind komplex und zeitkritisch und wirken sich auf nachgelagerte Prozesse aus. Berücksichtigen Sie die Bedürfnisse aller Ihrer Datenproduzenten und -verbraucher. Orientieren Sie sich an Ihren übergeordneten Unternehmenszielen und berücksichtigen Sie Wachstum, Expansion und zukünftige Projekte.

Paul Dietrich, Collibra.
Paul Dietrich, Collibra.
(Bild: Collibra)

Verfolgen Sie eine Strategie und einen ganzheitlichen Ansatz, der mit Ihrem Unternehmen mitwächst. Lassen Sie punktuelle Lösungen hinter sich und wechseln Sie zu ganzheitlichen, flexiblen Plattformen, die zukunftssicher, leicht anpassbar und integrierfähig mit sich schnell entwickelnden Technologien sind.

*Der Autor: Paul Dietrich ist Area Vice President von Collibra.

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