Unternehmen, die Big Data nutzen wollen, um schlauer zu agieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, fangen meist bei der Modernisierung ihrer Analytics an. Schließlich verspricht eine moderne analytische Anwendung bessere Erkenntnisse und macht es möglich, neue Markttrends schneller zu erkennen. Doch mit der Implementierung einer neuen Visualisierungssoftware alleine ist es nicht getan. Damit das Potenzial aus Big Data wirklich erschlossen werden kann, muss die digitale Transformation auf den gesamten analytischen Prozess angewendet werden und deswegen schon mit der Datenbereitstellung anfangen.

Erforderlich ist daher eine Modernisierung der IT-Landschaft mittels einer Plattform, die den gesamten Analytics Lifecycle abbildet und somit das Datenmanagement ebenso wie die Analyse beschleunigt. Moderne Softwarelösungen sorgen für einen einfachen Zugriff und eine schnelle Aufbereitung der Daten, sodass Analysten die Daten genau in dem Format zur Hand haben, die sie für ihre Auswertungen benötigen – und just im Moment, in dem sie sie benötigen.

Weniger Zeitaufwand, mehr Erkenntnisse

Datenaufbereitung gehört zu den anspruchsvollsten und zeitintensivsten Aufgaben – Anwender von Data Discovery Tools und analytischen Plattformen verwenden rund 80 Prozent der Zeit dafür. Gründe für diesen großen Aufwand gibt es vielerlei, aber vorrangig sind es die Verfügbarkeit, Qualität, Aufbereitung, Genauigkeit, Struktur der Daten.

Mit der Einführung einer modernen analytischen Plattform mit integrierten Funktionen für Datenmanagement sind große Effizienzsteigerung und gleichzeitig Reduzierung des Zeitaufwands möglich. Denn das größte Potenzial, schneller neues Wissen zu generieren, liegt in der Phase der Datenaufbereitung. Moderne Datenmanagement-Lösungen, am besten integriert in eine Analytics-Plattform, stellen Funktionen zur Verfügung, mit denen sich signifikante Zeiteinsparungen während Datenzugriff und -aufbereitung erzielen lassen. Diese Zeiteinsparung verschafft dem Analysten wiederum Freiraum, die Analysen zu vertiefen oder sich dem nächsten Geschäftsproblem zu widmen. Werden dagegen Datenmanagement und Analytics getrennt voneinander gehalten, kann Ersteres in puncto Geschwindigkeit und Reife nicht mit Letzterem mithalten, mit dem Resultat, dass nur ein Bruchteil der in den Daten versteckten Erkenntnisse tatsächlich extrahiert werden kann.

Vom Datenmanagement in die moderne analytische Welt

Ein modernes Datenmanagement sollte folgende Kriterien erfüllen:

Einbeziehung sämtlicher Daten.

Damit sind alle Daten gemeint, auf die sich die drei berühmten „V“s anwenden lassen: Volume, Variety, Velocity. Modernes Datenmanagement ist darauf ausgelegt, die gesamte Bandbreite an Datentypen (strukturiert und unstrukturiert), die heute zur Verfügung steht, abzudecken. Egal, ob es sich dabei um Daten aus Social Media, um Streaming- oder Textdaten handelt – denn die Kombination unterschiedlicher Daten bietet das größte Potenzial, wenn es darum geht, Kunden, Produkte oder Märkte besser zu verstehen. Solch ein modernes Datenmanagement, im engen Zusammenspiel mit einer Analytics-Plattform, ist die Voraussetzung für maximale Effizienz des Analytics Lifecycles.

Schnellerer Zugriff und Integration

Modernes Datenmanagement eröffnet neue, innovative Wege, um Daten aus neuen Quellen aufzubereiten und in die Analysen einzubeziehen. Der Schlüssel dazu liegt in einem intuitiven Zugriff auf die Daten, kombiniert mit einfachen Routinen der Datenaufbereitung. Dies ermöglicht Datenentwicklern ebenso wie technisch weniger versierten Anwendern eine schnellere Nutzung der Daten für analytische Zwecke. Dies ist ein wichtiger Aspekt, damit Unternehmen agiler handeln können, da sie Zeit sparen und informierte Entscheidungen treffen können.

Self-Service Data Management

Mit der Selfservice-Option können neue Anwendergruppen auch ohne technische Vorkenntnisse selbstständig Daten analysieren – und damit wird die IT von simplen Datenmanagement-Aufgaben befreit. Auch Self-Service Analytics funktioniert nur, wenn Datenzugriff und -aufbereitung Selfservice-Funktionen bieten. Modernes Datenmanagement sollte Anwender bei folgenden Aufgaben unterstützen: Finden der richtigen Daten; Untersuchen der Daten; Filtern, Transformieren und Standardisieren der Daten und diese in die Analytics-Anwendung übernehmen. Auf diese Weise können auch nicht-technische Anwender das Potenzial der Daten nutzen, um Entscheidungen zu treffen oder nach neuen Erkenntnissen zu suchen.

Datenmanagement zu den Daten bringen

Egal, wo diese sich befinden. Moderne Lösungen implementieren Prozesse für Datenaufbereitung, Datenqualität und Datentransformation „on the Edge“, in-Stream oder auf verteilte Plattformen wie Hadoop. Statt die Daten oder den Server zu bewegen, wird die Verarbeitung also dorthin verlagert, wo die Daten sitzen. Die Vorbereitung für die anschließende Analyse erfolgt somit in wesentlich kürzerer Zeit und ist effektiver.

Data Governance

Was auf den ersten Blick wie eine weitere Bürde erscheint, ist tatsächlich ein wichtiger „Enabler“ – für das sichere Nutzen der Daten, für Selfservice-Datenmanagement und für eine engere Zusammenarbeit zwischen Organisationseinheiten eines Unternehmens. Data Governance steht nicht am Schluss, sondern ist der Ausgangspunkt für einen Kulturwandel in Sachen Datenmanagement. Eine moderne Datenmanagement-Lösung sorgt dafür, dass Unternehmen allgemeine Datenstandards und -definitionen etablieren können, um ein einheitliches Verständnis der Daten zu schaffen und die korrekte Verwendung zu garantieren. Dies sorgt in Verbindung mit vorgegebenen Routinen für Daten-Monitoring und -Bereinigung sowie neuen Möglichkeiten der Kollaboration für ein größeres Vertrauen in Daten insgesamt. Der gesamte Datenaufbereitungsprozess wird erleichtert, eine breite Akzeptanz für Analytics ermöglicht.

Eine Plattform für alle(s)

Für ein modernes Datenmanagement, das die Vorstufe zu aussagekräftigen Analysen ist, wird also eine Lösung benötigt, die die oben genannten Aspekte erfüllt und sämtliche Schritte der Datenaufbereitung und -auswertung „mitgeht“. Die SAS Platform deckt alle Bereiche des analytischen Lifecycle ab – von Daten über Analyse bis hin zur Operationalisierung der Erkenntnisse (Data – Discovery – Deployment), inklusive Features für Sicherheit und Governance.

Und sie bietet ein maximales Maß an Diversität, Flexibilität und Zuverlässigkeit. Die SAS Platform bildet sämtliche analytischen Methoden, Techniken und Geschäftsprobleme ab. Sie lässt sich je nach Bedarf für riesige Datenmengen und ultraschnelle Verarbeitung sowie für Zehntausende von Anwendern skalieren. SAS kombiniert damit umfassendes Datenmanagement und leistungsstarke Analytics für Anwender mit unterschiedlichstem Wissenstand – von Business-Analysten, Data Scientists über Entwickler, IT-Experten bis hin zum Management – und erleichtert deren Zusammenarbeit an datenintensiven Projekten jeglicher Couleur. Die Kombination beider Disziplinen hat den Vorteil für die IT, dass sie Datenmanagement- und Analytics-Funktionen über eine einzige, integrierte Plattform bereitstellen und verwalten kann. Kunden verlassen sich auf SAS, um Daten in hoher Qualität und streng reguliert für eine ganze Reihe an Projekten rund um Betriebsabläufe, Modernisierung, Migration und Analytics bereitzustellen – und ziehen dadurch Wert aus sämtlichen Daten. Und das Ganze kommt von einem Softwarehersteller und Analytics-Experten, der seit über 40 Jahren auf dem Markt agiert.

Sie möchten gerne wissen, wie Unternehmen mit SAS bereits ein modernes Datenmanagement aufgebaut haben?