Daten speichern darf kein Selbstzweck sein Erfolgreiche Cloud-Transformation braucht Data-Management

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Cloud-Transformation und Modernisierung sind heute für praktisch alle Unternehmen ein Thema, und ein effizienter Umgang mit Daten ist in den neuen Umgebungen entscheidend. Bei der rasanten Verlagerung in die Cloud müssen Unternehmen darauf achten, dort nicht die Fehler der Vergangenheit zu replizieren. Deshalb müssen leistungsfähige Tools her, die für mehr Durchblick in den Datenbeständen sorgen.

Durch die kostengünstige Speicherung auch sehr großer Datenmengen haben Unternehmen heute im Idealfall einen Daten-Pool zur Verfügung, an dem sich einzelne Abteilungen bedienen können, um durch Datenanalysen an wertvolle Informationen zu gelangen. In der Praxis sieht es leider oft noch anders aus, und gesammelte Daten werden nur ansatzweise genutzt, wodurch Unternehmen hinter ihrem Potenzial zurückbleiben.

Die Trennung zwischen Produzenten und Konsumenten

Einige Probleme heutiger Dateninfrastrukturen erwachsen daraus, dass Produzenten und Konsumenten von Daten im Unternehmen häufig nicht identisch sind. Nehmen wir als Beispiel ein großes, weltweit agierendes Unternehmen, das über einen eigenen Online-Shop verfügt, an Händler vertreibt und über gängige Online-Plattformen verkauft. Die Marketing-Abteilung dieses Unternehmens möchte nun eine neue globale Kampagne starten, allerdings mit einer starken lokalen Ausrichtung auf die jeweiligen Märkte. Um hier sinnvoll zu planen, brauchen die Marketer allerdings eine vernünftige Datengrundlage.

Diese Daten produzieren sie natürlich nicht selbst, sie stammen aus der Sales-Abteilung oder den Teams, die den Shop und die verschiedenen Plattformen betreuen. Die Kollegen im Marketing stehen nun vor dem Problem, diese Daten zu finden, zu aggregieren und abschließend nach Märkten segmentiert so aufzubereiten, dass sie daraus sinnvolle Schlüsse ziehen können – all das in der Regel ohne einen technischen Hintergrund. Hinzukommt, dass unser Beispielunternehmen in der Vergangenheit sehr schnell gewachsen ist und die Infrastruktur zügig skaliert werden musste.

Dank Cloud an sich kein Problem, doch vieles wirkt noch improvisiert, und der Überblick über das große Ganze fehlt. Das bedeutet einiges an Mehraufwand für das Marketing-Team, um an seine benötigten Daten zu kommen. Anschließend muss für die Analysen noch ein Data-Scientist hinzugezogen werden. Dieser ist zwar Experte auf seinem Gebiet, versteht aber nicht viel von Marketing. Daher kann es hier zu Reibungsverlusten in der Kommunikation kommen. Idealerweise könnten die Mitarbeiter, die die Informationen benötigen, die vergleichsweise einfachen Abfragen selbst tätigen.

Daten sicher demokratisieren

Wenn es um die bessere Datennutzung durch alle Mitarbeiter geht, ist oft von Datendemokratisierung die Rede. Doch dabei geht es nicht nur um den Zugang zu Daten (data access), sondern Mitarbeiter sollen wirklich mit Daten arbeiten und einen Mehrwert daraus ziehen können.

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Während die digitale Transformation in Unternehmen voranschreitet, wächst in der Regel die Zahl der Datenkonsumenten schneller als die Fähigkeit von Unternehmen, Daten zur Verfügung zu stellen. Diese Herausforderungen adressieren Plattformkonzepte, die den Datenzugang mit einer angenehmen User-Experience verknüpfen, die sich an aktuellen Consumer-Angeboten orientiert. So können Nutzer Datensätze leichter finden, Analyse- und KI-Modelle verwenden und die Einhaltung von Governance-Richtlinien sicherstellen.

Bei allen Datenzugriffs- und Managementlösungen sollten Unternehmen darauf achten, dass diese nicht nur Daten aus internen Quellen integrieren können. Schließlich nutzt heute die Mehrzahl der großen Unternehmen bereits eine Hybrid-Cloud-Strategie oder möchte sie einführen – 92 Prozent laut einer aktuellen Studie. Außerdem wächst der Tool-Stack von Unternehmen beständig. Aus diesen Quellen liegen dann bereits kuratierte Datensätze vor, die ebenfalls in eine zentrale Plattform einfließen sollten.

Bei der Demokratisierung darf man allerdings nicht die Kontrolle über die Daten vergessen. Es geht nicht darum, dass jeder nach Belieben auf alle Daten zugreifen kann – das könnte vor dem Hintergrund von Datenschutz und Datensicherheit problematisch werden. Datensätze, Analysen und KI-Modelle sollten im Vertrauen mit Nutzern geteilt werden. Durch automatisierte Workflows werden dabei idealerweise alle Bedingungen in einer Freigabevereinbarung offengelegt, um sicherzustellen, dass die Datenbestände des Unternehmens verantwortungsvoll genutzt werden und eine vollständige Überprüfbarkeit der konformen Nutzung gegeben ist. Zusätzliche Einblicke und Transparenz werden geboten, um zu verstehen, wie die Daten genutzt werden, wo und für welche Zwecke sie verwendet werden.

Fazit

Daten sammeln und speichern sollte kein Selbstzweck sein, denn allein dadurch entsteht noch kein Mehrwert für Unternehmen. Das passiert erst, wenn mit den Daten gearbeitet wird und daraus wertvolle Informationen abgeleitet werden. Um möglichst viele Mitarbeiter zu befähigen, mit Daten zu arbeiten, brauchen Unternehmen heute Lösungen, die auch Kollegen ohne technischen Hintergrund Zugang zu moderner Analytik bieten. Das ist auch vor dem Hintergrund fehlender IT-Fachkräfte und Datenspezialisten zu sehen – einem Problem, das sich in Zukunft noch verschärfen dürfte.

*Der Autor: Steffen Ramsaier, Senior Director Field Marketing DACH Region bei Informatica

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