Egal welches Analystenhaus man befragt, unter den wichtigsten Technologien für alle Unternehmen wird immer auch Analytics genannt. Und egal welchen Analytics-Experten man befragt, wird man auf das Thema Data Management verwiesen. Ohne geeignete Daten gibt es eben auch keine Analysen, kein Einsichten und kein datengetriebenes Unternehmen. Vor diesem Hintergrund zeichnen sich drei wesentliche Trends ab: 1. Self-Service, 2. Data Governance, 3. Big Data Integration.
Trend zum Self-Service
Sobald Unternehmen anfangen, analytischer und datengetriebener zu werden, wachsen auch die Datensilos und Excel-Monster. Denn es kommt schnell an den Punkt, dass die IT den zahlreichen Anforderungen aus den Fachbereichen nicht mehr gerecht wird – oder nicht schnell genug. Im klassischen Betrieb gilt immer noch, dass über Pflichtenhefte und Change-Requests ein ewiges Ping-Pong zwischen IT und Fachbereich inszeniert und exekutiert wird. In einer agilen Welt, in der immer schneller Entscheidungen getroffen werden müssen, wird nach dem Thema „Reporting“ über kurz oder lang auch das Thema „Datenmanagement“ zu einem Self-Service Thema werden müssen. Mal eben eine Excel-Tabelle von extern mit internen Daten kombinieren und bereinigen – das muss möglich sein, auch ohne SQL-Expertenkenntnisse. Die Alternative sind – Excel-Monster und Datensilos.
Notwendigkeit einer Datenstrategie
Entscheidet sich nun ein Unternehmen, das Thema langfristig und nachhaltig aufzustellen, wird es rasch grundsätzlich. Wer ist für bestimmte Daten zuständig? Was heißt Datenqualität und wie lässt sich das sicherstellen? Wer definiert einheitliche Regeln? Wie sind Datenbeschaffungsprozesse zu organisieren? Etc. Technische gesprochen muss eine ordentliche Metadatenstruktur aufgebaut und gepflegt werden, es geht um Stammdatenmanagement und „golden records“ in Kundendatenbanken. Allgemein üblich hat sich als Klammer dafür der Begriff „Data Governance“ etabliert und meint eine Kombination aus organisatorischen und technischen Voraussetzung zur Umsetzung einer konsistenten Datenstrategie.
Intelligente Integration im Big Data Zeitalter
Ein wesentlicher Bestandteil einer Datenstrategie ist ein wachsendes Bewußtsein einerseits für den Wert von Daten an sich und andererseits in deren große Verschiedenartigkeit. Während man im Datawarehouse-Zeitalter viel integriert, transformiert und aggregiert hat, sind nun neue Konzepte gefragt, die agiler und flexibler auf die ständigen Veränderungen eingehen können. Es geht darum, Datenströme schnell auf Relevanz prüfen zu können (Event Stream Processing), physisches Kopieren durch virtuelle Sichten zu vermeiden (Data Federation), gelegentlich große Datentöpfe („Data lakes“) einzurichten oder schlicht bereits vorhandene Infrastrukturen für neue Zwecke zu nutzen (etwa analytischen SAS-Code in einer SAP HANA auszuführen).
Das Thema Datenmanagement ist mit diesen Entwicklungen längst zu einem strategischen Thema geworden, weit mehr als eine neu IT-technische Bereitstellung von Data Marts. Es ist, zugegeben, auch komplexer geworden. Aber die Chancen, die in einem modernen Datenmanagement stecken sind die Aufwände allemal wert. So berichten Kunden auf dem SAS Forum in Bochum (LINK) von zahlreichen gelungenen Einzelprojekten, die jeweils einen konkreten Vorteil gebracht haben. Das SAS Forum erlaubt zudem Einblicke in die neuesten Technologien auf diesem Feld – etwa den vollkommen neu entwickelten SAS Data Loader for Hadoop, der Self-Service Datenmanagement und Datenqualitätsfunktionen erstmals auch in die Hadoop-Welt bringt. So wird das SAS Forum auch zum Pflichttermin für alle Datenmanagement-Interessierten.
Ich freue mich auf Ihr Kommen!
