Strategische und operative Ansätze 2025 Data-Management und -Governance im Fokus

Anbieter zum Thema

Fsas Technologies GmbH

FAST LTA GmbH

Data-Management und Data-Governance sind zentrale Konzepte im Umgang mit Daten. Während Data-Management die operative Verwaltung umfasst, legt Data-Governance die strategischen Rahmenbedingungen fest.

Data-Management bezieht sich auf die Planung, Kontrolle und Bereitstellung von Daten und Informationsressourcen. Es umfasst operative Tätigkeiten wie Datenintegration, -bereinigung, -transformation und -sicherung. Ziel ist es, konsistente und zugängliche Daten zu gewährleisten, um geschäftsrelevante Entscheidungen zu unterstützen.

Data-Governance hingegen ist ein Teilbereich des Data-Managements und fokussiert sich auf die Schaffung von Richtlinien, Prozessen, Standards und Verantwortlichkeiten. Es legt fest, wie Daten zu verwalten sind, und sorgt dafür, dass Daten als wertvolle Unternehmensressource behandelt werden. Governance stellt sicher, dass alle Bereiche des Data-Managements, von der Datenqualität bis zur Datensicherheit, durch klare Regeln und Rollen unterstützt werden.

Trends im Data-Management für 2025

Einer der wichtigsten Trends im Data-Management ist die Notwendigkeit, mit zunehmender Komplexität effektiv umzugehen. Unternehmen sind oft mit veralteten Technologien und fragmentierten Datenstrukturen konfrontiert, die ihre Fähigkeit behindern, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Anstatt weiter auf neue Technologien aufzubauen, die nur zusätzliche Schichten der Komplexität erzeugen, wird ein strategischer Ansatz erforderlich, der darauf abzielt, diese Komplexität zu bewältigen und zu reduzieren.

Dies erfordert nicht nur technologische Anpassungen, sondern auch einen kulturellen Wandel, bei dem Unternehmen lernen, Komplexität zu akzeptieren und gleichzeitig durch Vereinfachung Stabilität zu schaffen. KI-gestützte Systeme spielen eine zentrale Rolle bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie nicht nur die Datenverarbeitung automatisieren, sondern die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen verbessern. Unternehmen, die diese Komplexität verstehen und mit gezielten Maßnahmen kontrollieren, können einen klaren Wettbewerbsvorteil erlangen, indem sie ihre Datenstrategien an die wachsende Dynamik der Geschäftswelt anpassen.

Im Jahr 2025 wird der Storage-Bereich stark durch die Integration von KI, Automatisierung und optimierten Cloud-Plattformen geprägt sein. Ein zentraler Trend ist die zunehmende Bedeutung von KI-unterstütztem Storage-Management, das nicht nur die Effizienz der Datenverarbeitung und -speicherung steigert, sondern auch eine tiefere Integration von Analysefunktionen ermöglicht. Diese Systeme nutzen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Speicheranforderungen in Echtzeit zu analysieren und zu optimieren, was die Verwaltung komplexer Datenlandschaften erleichtert.

Studie von Nutanix sieht Hybrid-Multi-Cloud auf dem Vormarsch

Datenmanagement und KI treiben IT-Modernisierung voran

Industrie-Cloud-Plattformen im Data-Management

Darüber hinaus werden Industrie-Cloud-Plattformen, die branchenspezifische Funktionen und Datenspeicherung anbieten, in Zukunft eine größere Rolle spielen. Diese Plattformen bieten maßgeschneiderte Lösungen für verschiedene Industrien und erleichtern die Implementierung von Datenspeicherstrategien, die auf spezielle regulatorische Anforderungen und branchenspezifische Workflows abgestimmt sind.

Ein weiterer wichtiger Trend ist der Fokus auf nachhaltige Datenspeicherlösungen. Unternehmen suchen verstärkt nach Wegen, um ihre Energieeffizienz zu steigern und den ökologischen Fußabdruck ihrer Speicherlösungen zu minimieren. Das wird durch neue Ansätze wie energieeffiziente Hardware und die Optimierung von Speicherprozessen mittels KI vorangetrieben. Auch die Migration zu nachhaltigen Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen wird verstärkt, um die Balance zwischen Leistung und Nachhaltigkeit zu gewährleisten.

Datenmanagement als Schlüssel zur generativen KI

Ein entscheidender Trend im Storage-Bereich im Jahr 2025 wird die enge Verknüpfung von Datenmanagement und generativer KI sein. Unternehmen erkennen zunehmend, dass hochwertige Daten die Grundlage für den Erfolg generativer KI darstellen. Insbesondere die Fähigkeit, unstrukturierte Daten effizient zu verarbeiten, spielt eine zentrale Rolle. Durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs) können nicht nur große Mengen an Text- und Sprachdaten analysiert werden, sondern auch Muster und Beziehungen erkannt werden, die ohne diese Technologien verborgen blieben. Diese Modelle helfen, Daten, die in Silos gespeichert sind, zusammenzuführen und sinnvoll zu verknüpfen.

Darüber hinaus unterstützt generative KI auch das Datenmanagement selbst. Sie optimiert Prozesse zur Bereinigung und Anreicherung von Daten, was zu einer Verbesserung der Datenqualität und einer schnelleren Nutzbarkeit führt. Das ist besonders relevant, wenn Unternehmen ihre Datenspeicher von veralteten, monolithischen Architekturen hin zu flexiblen, offenen Plattformen wie Data Lakehouses migrieren. Diese bieten die Vorteile von Daten Lakes und Datenbanken in einem System, was sowohl Skalierbarkeit als auch Kosteneffizienz ermöglicht.

Mit der steigenden Bedeutung von Daten als strategischer Ressource wird klar, dass Unternehmen, die ihre Daten effektiv nutzen und in KI-gestützte Prozesse integrieren, einen klaren Wettbewerbsvorteil erlangen. Dabei wird das Thema Data-Governance, inklusive der Überwachung und Steuerung von KI-Modellen, immer wichtiger, um Datenschutz und Compliance zu gewährleisten. Unternehmen, die diese Trends frühzeitig adaptieren, werden in der Lage sein, ihre Storage-Infrastrukturen zu optimieren und gleichzeitig durch KI-gesteuerte Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten.

„Speicherhungrig“ – der Storage-Insider-Podcast, Folge 8

Speichergrößen: Michael Heuer, Keepit

DataOps: Effizienz durch Automatisierung und Best Practices

Der Einsatz von DataOps-Prinzipien wird immer zentraler, um moderne Datenumgebungen effizient zu verwalten. DataOps überträgt bewährte Methoden aus der Software-Entwicklung auf das Datenmanagement. So wird die Integration von Git und Versionierungssystemen für Daten- und Analyseprozesse immer wichtiger. Dabei werden Daten-Pipelines wie ein linearer Fertigungsprozess behandelt, der stark auf Automatisierung setzt. Ein wesentlicher Bestandteil ist die Nutzung von „Analytics-as-Code“, bei dem Analyseartefakte ähnlich wie Software-Komponenten in Versionskontrollsystemen verwaltet werden. Diese Herangehensweise fördert Wiederverwendung, Transparenz und eine verbesserte Skalierbarkeit. Durch DataOps lassen sich Änderungen effizient umsetzen und eine kontinuierliche Verbesserung der Datenlandschaft gewährleisten.

Data Fabric: Schlüsseltrends und Herausforderungen im modernen Datenmanagement

Im Kontext des modernen Datenmanagements wird das Konzept des Data Fabric immer relevanter. Viele Organisationen betrachten Data Fabric als eine vielversprechende Lösung, um die Datenzugänglichkeit zu verbessern, Silos zu reduzieren und die Datenqualität zu steigern. Insbesondere der Aspekt der Metadaten-Aktivierung spielt eine zentrale Rolle, um Daten in Echtzeit nutzbar zu machen und die Transparenz im gesamten Datenökosystem zu erhöhen.

Trotz der großen Potenziale sehen sich viele Unternehmen mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert, insbesondere bei der Migration bestehender Legacy-Systeme hin zu modernen Data-Fabric-Architekturen. Diese Migration erfordert nicht nur technologische Anpassungen, sondern auch umfangreiche Prozessoptimierungen und den Einsatz von DataOps-Prinzipien. Schwierigkeiten bei der Integration und Verarbeitung großer Datenmengen sowie die mangelnde Expertise im Umgang mit neuen Technologien wurden als zentrale Hürden identifiziert. Zudem ist es für viele Unternehmen nach wie vor eine Herausforderung, die nötigen finanziellen Mittel für die Implementierung eines Data Fabric bereitzustellen, was eine sorgfältige Planung und die Entwicklung überzeugender Business-Cases erfordert.

Data Fabric bietet jedoch immense Vorteile, insbesondere in Bezug auf die Verbesserung der Datenqualität und die Optimierung von Betriebsprozessen. Unternehmen, die es schaffen, die Hürden zu überwinden und eine ganzheitliche Datenarchitektur zu etablieren, werden in der Lage sein, schneller auf geschäftliche Anforderungen zu reagieren und fundierte Entscheidungen auf Basis hochwertiger Daten zu treffen.

Master-Data-Management: Kernprobleme und Lösungsansätze

Data-Management bezieht sich auf die allgemeine Verwaltung von Daten, einschließlich ihrer Speicherung, Sicherung und Bereitstellung über verschiedene Systeme hinweg. Es umfasst alle Aspekte des Umgangs mit Daten, von der Erfassung bis zur Analyse. Master-Data-Management (MDM) hingegen konzentriert sich spezifisch auf die Verwaltung von Stammdaten, also der zentralen, konsistenten und zuverlässigen Daten, die für kritische Geschäftsprozesse essenziell sind. Während Data-Management das gesamte Datenökosystem abdeckt, fokussiert MDM darauf, diese Kerninformationen zu harmonisieren und über verschiedene Systeme hinweg eine einheitliche Quelle der Wahrheit zu schaffen.

Ein zentrales Problem ist die Rechtfertigung der Investition, da der Nutzen von MDM nicht immer sofort greifbar ist. Hier hilft ein wertorientierter Ansatz, bei dem konkrete Anwendungsfälle wie Compliance oder Account-basierte Marketingstrategien den Mehrwert von MDM klar herausstellen. Die Komplexität von MDM-Anwendungen, insbesondere bei der Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen, erfordert spezialisierte Kenntnisse und eine schrittweise Implementierung, um die Erfolgschancen zu maximieren. Zukünftig werden die Integration unstrukturierter Daten und die Fähigkeit zur Verarbeitung von immer mehr Datenquellen entscheidend für den Erfolg von MDM-Programmen sein.

Ein weiteres zentrales Problem bei der Implementierung ist die Auswahl des passenden MDM-Systems. Der Markt bietet zahlreiche Lösungen verschiedener Anbieter, die unterschiedliche Stärken haben. Die Komplexität von MDM-Projekten zeigt sich, wenn es um die Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen geht. Oft versuchen Unternehmen, mehrere Datendomänen wie Kunden-, Produkt- und Lieferantendaten gleichzeitig zu integrieren, was zu umfangreichen Projekten führt, die in der Praxis schwer zu steuern sind. Ein schrittweiser Ansatz, der zunächst eine oder zwei kritische Domänen angeht und den Erfolg inkrementell aufbaut, hat sich als wesentlich erfolgversprechender erwiesen. Dieser iterative Prozess ermöglicht es, schnell wertvolle Ergebnisse zu erzielen und das Vertrauen der Geschäftsbereiche zu gewinnen, während die Implementierung stetig weiterentwickelt wird.

Kommentar von Jens Kambor, Informatica

Die drei Säulen der modernen Data Governance

Wie wird sich MDM weiterentwickeln?

Zukünftig wird sich MDM in mehrere Richtungen weiterentwickeln. Ein wichtiger Trend ist die zunehmende Einbeziehung unstrukturierter Daten, beispielsweise durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP). Dadurch können Unternehmen wertvolle Informationen aus unstrukturierten Quellen wie Verträgen oder Kundeninteraktionen extrahieren und in ihre MDM-Plattformen integrieren. Diese Erweiterung macht es möglich, ein vollständigeres Bild von Geschäftsdaten zu erhalten, und ermöglicht fundiertere Entscheidungen.

Ein weiterer bedeutender Trend ist die steigende Komplexität in der Beziehung zwischen verschiedenen Datendomänen. MDM wird sich zunehmend darauf konzentrieren, nicht nur einzelne Domänen wie Kunden oder Produkte zu verwalten, sondern auch die Interaktionen zwischen diesen Entitäten zu verstehen. Zum Beispiel könnte es in Zukunft notwendig sein, die Beziehungen zwischen einem Kunden, dessen verbundenen Unternehmen und den verschiedenen Produkten, die er nutzt, nachzuvollziehen. Diese tiefere Verbindung der Daten wird vor allem in Bereichen wie Compliance, Risikomanagement und ESG-Berichterstattung („Environmental, Social and Governance“) von großer Bedeutung sein.

Letztlich wird die Fähigkeit, neue Datenquellen und -domänen schnell und effizient in MDM-Systeme zu integrieren, ein entscheidender Erfolgsfaktor sein. Unternehmen müssen in der Lage sein, flexibel auf neue Anforderungen zu reagieren, sei es durch regulatorische Vorgaben oder durch Veränderungen im Marktumfeld. Nur MDM-Systeme, die eine einfache und schnelle Integration neuer Datendomänen ermöglichen, werden langfristig erfolgreich sein.

Aktuelles eBook

Alle Daten im Griff – der Weg zum passenden Data-Management

Daten nur zum Selbstzweck zu speichern, kann sich heute praktisch kein Unternehmen mehr leisten. Um den Überblick zu behalten und Nutzen aus den gespeicherten Daten zu ziehen, wird ein entsprechendes Datenmanagement benötigt. Unser neues eBook erläutert detailliert, worauf es dabei ankommt, welche Ansätze es gibt und wo Potenziale zur Verbesserung liegen.

Die Themen im Überblick:

• Data-Management lokal und in der Private Cloud
• Data-Management in der Cloud
• Globales Data-Management

eBook „Data-Management“ kostenlos downloaden

(ID:50194644)