Die Kunst, das Daten-Biest zu zähmen

In diesem Artikel lesen Sie,

• wie Sie Ihren Weg zu einem datenbasierten Unternehmen mit der Open Telekom Cloud unterstützen können,
• mit welchem Service der Open Telekom Cloud Sie eine effiziente Data Governance einführen und
• welche Funktionalitäten DataArts Studio noch enthält.

Früher Taten, heute Daten: Datenbasierte Entscheidungen im „datenzentrierten Unternehmen“ sind die große Vision für das Business der Zukunft. Entscheidungen fallen nicht mehr aus dem Bauch heraus, sondern auf Basis von Daten-Analysen. Und Künstliche Intelligenzen, die großen Produktivitätshelfer der Zukunft, verschlingen in ihrem Trainingshunger irrsinnige Datenmengen. Nur zwei Beispiele für die herausragende Bedeutung von Daten.

Daten gibt es mehr als genug. Nie zuvor hat die Menschheit mehr Daten erfasst als heute. Schon Kids nutzen Wearables, um ihr tägliches Schrittpensum zu erfassen; vernetzte Sensoren, Autos, Maschinen, Handys, Kameras, Satelliten, aber auch Business-Applikationen vergrößern das Datenuniversum im Sekundentakt um unvorstellbare Mengen. Daten sind ein Topthema der digitalen Transformation. Nur Unternehmen, denen es gelingt, meisterhaft mit Daten umzugehen und alle Datenklippen zu umschiffen, werden es schaffen, die Mehrwerte einer datenzentrierten Zukunft zu heben.

Wer Glück hat, wird nur mit den Ergebnissen der Analysen konfrontiert – in Form von schicken Dashboards, die flexible Auswertungen erlauben. Aber der Weg dahin ist steinig und beschwerlich. Datenanalytik ist ein hartes Stück Arbeit. Das beginnt schon bei unübersichtlichen Excel-Tabellen, an denen Sachbearbeiter im Risikocontrolling verzweifelt in Nachtschichten Fehler in der Datenbasis suchen.

Üblicherweise beginnen die Probleme mit den Daten aber weit vor einer Excel-Tabelle, einem Dashboard oder einem Data Warehouse. Die Datenwelt ist unübersichtlich. Unzählige Datenformate in verschiedensten Systemen sorgen für einen regelrechten Daten-Dschungel. Viele Experten berichten, dass am Anfang von Big-Data-Analysen oder dem Training von Künstlichen Intelligenzen, die aufreibende Aufgabe wartet, dass die (hoffentlich verfügbaren) Daten zunächst gesichtet, aussortiert und vereinheitlicht werden müssen. Üblicherweise fließen 80 Prozent der eigentlichen Projektzeit in solche Vorarbeiten. Die eigentliche Analyse oder das Training sind hingegen verhältnismäßig unaufwändig. Unter dem Strich: ein bisschen wie Domino Day – zwei Monate zum Aufbau für eine Stunde Vergnügen. Nur dass das in einem datenzentrierten Unternehmen jeden Tag passiert. 

Ein effizientes Datenmanagement – insbesondere vor dem Hintergrund existierender historischer Datenbestände – sollte auf den Agenden der Unternehmens-Digitalisierung ganz weit oben stehen. Die zentrale Frage dabei: Inwieweit können Werkzeuge Menschen von diesen handwerklichen Aufgaben entlasten?

Mit dem DataArts Studio (DARTS) bietet die Open Telekom Cloud jetzt auch eine umfassende Lösung für die Data Governance. Data Governance steht für die effiziente Verwaltung von Daten in einer Organisation. Mithilfe von Regeln, Prozessen und Richtlinien wird sichergestellt, dass Daten zuverlässig, sicher und genau sind. Und dass diejenigen, die sie brauchen, auch Zugriff auf sie haben – und nur sie. Data Governance kümmert sich also auch um die Rechte an den Daten.

Der Traum der Data Governance sind qualitativ hochwertige, korrekt gespeicherte und geschützte Daten, so dass Fehler und Missverständnisse bei der Datenverwendung minimiert werden.

DataArts Studio, ein neuer Service auf der Open Telekom Cloud, löst Datensilos auf. Es ist ein elegantes Werkzeug, um Daten aus verschiedenen Quellen (Abteilungen, Systemen, Datenbanken) in unterschiedlichen Formaten und Strukturen zu integrieren und zu harmonisieren. DataArts Studio unterstützt damit den ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) – auch für unternehmensexterne Datenquellen.

DataArts Studio basiert auf einem Data Lake und bietet verschiedene Datenmanagement-Funktionen. Es kann u.a. auch mit MRS Hive oder GaussDB (DWS) und traditionellen Unternehmensdatenbanken wie Oracle und MySQL zusammenarbeiten. Es schlägt damit eine Brücke zwischen den verschiedenen IT-Welten. Für das Data Development, also die Aufbereitung und Verarbeitung von Daten, lassen sich auch eigene Prozesse in unterschiedlichen Programmiersprachen definieren.

Die Datenmanagement-Plattform entlastet Datenanalysten von einer Vielzahl von ermüdenden Tätigkeiten und beschleunigt die Bereitstellung von Daten für Analysen oder KI-Training.