Der Weg zu reibungslosen Geschäftsprozessen Datenflüsse statt Datensilos

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Viele Unternehmen kämpfen mit Verzögerungen und Fehlermeldungen, die durch isolierte Datensysteme verursacht werden. Kundendaten, Transaktionsdatensätze oder Betriebskennzahlen befinden sich oft auf nicht miteinander verbundenen Plattformen und zwingen die Teams, Daten manuell zu integrieren. Dies ist nicht nur fehleranfällig, sondern auch äußerst zeitintensiv.

Was versteht man unter Datenliquidität?

Eine funktionierende Datenliquidität beseitigt diese Engpässe, indem sie eine nahtlose Integration von Daten ermöglicht und sicherstellt, dass das Unternehmen Zugang zu konsistenten und zuverlässigen Daten hat. Dabei geht es darum, wie einfach Daten ohne zusätzliche Vorbereitung verwendet werden können. Vollständig liquide Daten sind sofort einsatzbereit, zum Beispiel Bestandsdaten in einem vernetzten E-Commerce-System, das die Lagerbestände automatisch aktualisieren kann. Dagegen gelten in Tabellenkalkulationen gespeicherte Verkaufsdaten, die vor der Analyse manuell bereinigt und formatiert werden müssen, nicht als liquide, da sie zusätzliche Arbeit erfordern, bevor sie nützlich sind.

Wenn Daten zugänglich und einsatzbereit als gebrauchsfertige Datensätze zur Verfügung stehen, können Unternehmen ihre Strategien ändern oder Herausforderungen lösen. Dies gelingt ihnen, ohne zusätzliche Zeit für die Vorbereitung oder Verarbeitung aufzuwenden. Darüber hinaus können sie schneller reagieren, weil Verzögerungen durch inkompatible Formate oder unvollständige Datensätze vermieden werden. Zu guter Letzt wird die Zusammenarbeit verbessert, da die Teams mit über alle Tools hinweg konsistenten, zuverlässigen Informationen arbeiten – Fehler bei der Analyse oder im Betrieb werden somit reduziert.

Ein vollständiger Überblick über die Daten führt zu präziseren und fundierteren Entscheidungen. Zudem wird die gemeinsame Nutzung von Daten vereinfacht, indem die nahtlose Bewegung von Daten zwischen Systemen ohne manuelle Anpassungen ermöglicht wird. Datenliquidität unterstützt auch die Einhaltung von Vorschriften, indem sie klare, nachvollziehbare Datenflüsse bereitstellt, um alle gesetzlichen Standards zu erfüllen.

Wie wird Datenliquidität gemessen?

Die Beurteilung, wie flüssig sich Daten in einem Unternehmen bewegen, ist entscheidend für das Verständnis, wie diese Daten zu speichern und zu nutzen sind. Dieser Index bietet einen ganzheitlichen Überblick über das Datenökosystem. Zur Berechnung des Data-Liquidity-Index werden folgende wichtige Kennzahlen verwendet:

• Index der Datenverfügbarkeit: Misst, wie leicht Daten verfügbar sind. Er wird berechnet, indem die Nutzer zur Leichtigkeit des Datenzugriffs befragt werden und die durchschnittliche Zeit gemessen wird, die für das Abrufen bestimmter Datensätze benötigt wird.

• System-Interoperability-Score: Dieser Wert gibt an, ob verschiedene Systeme Informationen austauschen und nutzen können. Er wird ermittelt, indem der Prozentsatz der Systeme gezählt wird, die Daten ohne manuelle Eingriffe austauschen können.

• Daten-Latenzzeit: Spiegelt die Zeit wider, die für den Datenaustausch zwischen Systemen benötigt wird. Die Latenzzeit wird gemessen, indem die Verzögerung zwischen der Erstellung/Aktualisierung von Daten und ihrer erneuten Verfügbarkeit erfasst wird.

• Bewertung der Datenqualität: Dabei wird überprüft, ob die Daten korrekt formatiert und klassifiziert wurden. Diese Bewertung wird mit Hilfe von Datenprofilierungswerkzeugen und Benutzerfeedback vorgenommen, wobei Faktoren wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität berücksichtigt werden.

• Datennutzungsrate: Gibt Aufschluss darüber, in welchem Umfang die verfügbaren Daten von den Mitarbeitern genutzt werden. Sie wird durch die Überwachung von Datenzugriffsprotokollen und die Analyse der Häufigkeit und des Umfangs der Datennutzung in den verschiedenen Abteilungen berechnet.

• Funktionsübergreifender Datenfluss: Bewertet den reibungslosen Datentransfer zwischen Teams zur Unterstützung der Zusammenarbeit und wird durch die Verfolgung der Anzahl des erfolgreichen Datenaustauschs zwischen verschiedenen Abteilungen und der für abteilungsübergreifende Datenanfragen benötigten Zeit ermittelt.

• API-Reaktionszeit: Bestimmt, wie schnell Systeme Daten abrufen. Diese Zahl wird durch die Zeitmessung von API-Aufrufen und die Berechnung der durchschnittlichen Antwortzeit über verschiedene Endpunkte und Datenmengen hinweg gemessen.

• Zykluszeit der Datenintegration: Gibt die Dauer an, die für die Einbindung neuer Informationsquellen erforderlich ist. Der Zyklus wird berechnet, indem die Zeit für die vollständige Integration neuer Datenquellen von der ersten Verbindung bis zum produktionsbereiten Status gemittelt wird.

„Speicherhungrig“ – der Storage-Insider-Podcast, Folge 6

„Unternehmensdaten speichern und nutzen – leichter gesagt als getan“

Den Datenfluss am Laufen halten

Lösungen für Integrationsplattformen-as-a-Service (iPaaS) sind unerlässlich geworden, um den Datenfluss in Unternehmen am Laufen zu halten. Diese Plattformen bewältigen die alltäglichen Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, um eine hohe Datenliquidität zu erreichen. Sie verbessern die Integrationsprozesse durch eine zentralisierte Verwaltung und durch die Vereinfachung der Abläufe für die Teams.

Zu den wichtigsten Vorteilen von iPaaS für Unternehmen gehören:

• Zentralisierte Datenverwaltung: iPaaS konsolidiert die Integrationsprozesse über einen einzigen Kontrollpunkt, was die Überwachung vereinfacht und die Komplexität reduziert.

• Datensynchronisation in Echtzeit: Die Plattform sorgt für sofortige Aktualisierungen in allen angeschlossenen Systemen und versorgt die Mitarbeiter mit konsistenten, aktuellen Informationen für zeitnahe Entscheidungen.

• Skalierbare Architektur: Eine iPaaS passt sich an wachsende Datenmengen und neue Quellen an, ohne die Leistung oder Zugänglichkeit zu beeinträchtigen, und wächst mit den Anforderungen Ihres Unternehmens.

• Automatisierte Datenqualitätsprüfungen: Integrierte Validierungs- und Bereinigungsfunktionen sorgen für hohe Datenqualitätsstandards und gewährleisten zuverlässige Erkenntnisse für wichtige Entscheidungen.

• Erweiterte Sicherheitsfunktionen: Robuste Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance-Tools schützen sensible Daten während der Integration und sorgen für Informationssicherheit.

• Self-Service-Integrationstools: iPaaS ermöglicht es Geschäftsanwendern, Datenflüsse selbstständig einzurichten, wodurch die Abhängigkeit von der IT-Abteilung verringert und der Zugang zu Erkenntnissen beschleunigt wird.

Fazit

Unternehmen verlassen sich auf Daten. Sie sind bestrebt, fundierte Entscheidungen zu treffen und schnell auf Marktveränderungen zu reagieren. Die Fähigkeit Datenliquidität zu verstehen und zu verbessern ist für sie von entscheidender Bedeutung. Datenliquidität bietet eine einheitliche Sicht auf die Vorgänge, die eine zeitnahe und fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht. Die Implementierung der richtigen Tools, wie einer iPaaS, und Strategien zur Optimierung des flüssigen Datenverkehrs ist für ein datenintensives Unternehmen daher von entscheidender Bedeutung.

* Der Autor: Markus Müller, Field CTO APIM bei Boomi

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