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Von der Datenbewirtschaftung zur Datenbereitstellung

Die Fähigkeit, Daten zu extrahieren und zu analysieren – also Daten intelligent zu nutzen – bildet die Basis für die zukünftige Entwicklung von Märkten. Die Voraussetzung dafür ist es, klassische IT mit moderner IT zu kombinieren.

CHO3.jpgJedes Unternehmen nutzt heute eine Vielzahl von Anwendungen für das operative Geschäft. Die gewonnenen Daten bilden dabei die tägliche Arbeit respektive deren Resultate ab. Je präziser diese Abbildung, desto einfacher ist die betriebliche Tätigkeit. So erleichtern beispielsweise umfassende Kundeninformationen die Vertriebsarbeit, wie auch exakte Produktstammdaten die Produktion vereinfachen oder genaue Weginformationen die Kommissionierung von Waren verbessern. Ungenaue Daten verursachen Mehraufwand. Aus diesem Grund haben viele Unternehmen in den letzten zehn Jahren in technische und organisatorische Maßnahmen investiert, um die Datenbewirtschaftung laufend zu optimieren. Die Qualität der Business-Intelligence-Systeme steht und fällt mit der Qualität der Datenbewirtschaftung. Nur wer gute Zahlen zur Verfügung hat, kann das Unternehmen auch gut steuern. Traditionelle operative Anwendungen und dispositive Business-Intelligence-Systeme laufen auf internen Infrastrukturen. Heute sind diese drei Elemente die wesentlichen Bereiche der klassischen IT.


Anforderungen der Zukunft

Die Digitalisierung hat weitreichende Konsequenzen, was den Umgang mit Daten betrifft. Bestehende Geschäftsfelder verändern sich, neue Geschäftsmodelle sowie -ideen entstehen. Basis für die digitale Transformation ist die Tatsache, dass immer mehr und immer umfassendere Daten zur Verfügung stehen. Diese Daten, die aus praktisch jedem Lebensbereich generiert werden, warten nur darauf, als Ressource für die unternehmerische Tätigkeit verwendet zu werden. Die Unternehmens-IT der Zukunft steht dabei vor der Herausforderung, diese enorme Datenmenge so zu verarbeiten, dass für die betriebliche Tätigkeit entscheidungsrelevante Information jederzeit und überall zur Verfügung stehen. Die IT-Systeme – Anwendungen, Business-Intelligence-Systeme und Infrastrukturen – werden fähig sein müssen, Daten so bereitzustellen, dass sie intelligent genutzt werden können. Die Umstellung von der reinen Datenbewirtschaftung zur ganzheitlichen Datenbereitstellung erfolgt durch eine kluge Kombination klassischer und moderner IT-Technologien.

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Drei Schlüsseltechnologien von morgen

Die Schlüsseltechnologien zur Verarbeitung sehr großer Datenmengen sind Cloud Computing, Big Data und das Internet der Dinge. Analysten wie Gartner, IDC, Forrester oder Experton sind sich einig: Diese Technologien werden die Entwicklung der Unternehmens-IT in den nächsten Jahren prägen. Sie sind das Fundament, mit dem die immer größer werdende Flut an Daten bewältigt werden kann. Eine moderne IT ist ohne sie kaum realisierbar. Jedes Unternehmen sollte die Adaption dieser Technologien auf der Agenda haben. In der Praxis bedeutet dies, einen gangbaren Weg zur Kombination mit der bestehenden, traditionellen IT zu finden. Während neue Technologien an sich immer relativ gut funktionieren, ist ihre Zusammenführung mit der bestehenden IT eine Herausforderung. Diese Kombination ist jedoch zwingend, wenn interne und externe Daten so bereitgestellt werden sollen, dass sie als Ganzes für die neuen und sich schnell ändernden Geschäftsmodelle, die sich dank der Digitalisierung für Unternehmen eröffnen, genutzt werden können.


Modernisieren und Integrieren

In der praktischen Umsetzung bedeutet Datenbereitstellung zwei Dinge: Modernisieren und Integrieren. Anwendungen, Business-Intelligence-Systeme und Infrastrukturen müssen modernisiert werden, damit sie sich mit modernen Technologien verknüpfen lassen. Diese Kombination heißt auf technischer Ebene, dass bestehende und neue Technologien integriert werden müssen. Denn Modernisierung ohne Integration ist nicht sinnvoll.

Auf Anwendungsebene bedeutet Modernisierung die Anpassung von Anwendungen an neue Bedürfnisse und Rahmenbedingungen und damit auch die Verlängerung des Lebenszyklus einer bestehenden Applikation. Die Art und Weise der Modernisierung hängt vom Alter und von der Struktur der zu modernisierenden Anwendung ab. Gemeinsam ist allen Modernisierungsansätzen, dass wichtige Kernelemente der alten Anwendung erhalten bleiben. Oftmals sind diese Kernelemente die Datenmodelle der Anwendungen, dargestellt durch die Datenstrukturen in Datenbanken. Die getätigten Investitionen für die Datenbewirtschaftung gehen also nicht verloren. Soll die Modernisierung über Anwendungsgrenzen hinweg erfolgen, so bietet sich die Datenintegration an. Sie sorgt dafür, dass der Datenaustausch zwischen verschiedenen Anwendungen mittels moderner Technologie wie beispielsweise einem ESB (Enterprise Service Bus) vereinheitlicht wird – und vereinfacht so den Weg zur Datenbereitstellung, insbesondere, wenn IoT-Daten mit bestehenden Anwendungsdaten kombiniert werden sollen.


Bestehende DWH- um Big-Data-Lösungen ergänzen

Bei der Modernisierung von Business-Intelligence-Systeme werden bestehende Data-Warehouse-Lösungen sinnvoll um Big-Data-Lösungen ergänzt und erweitert. Es bieten sich zwei Wege an: die Erweiterung der bestehenden Business-Intelligence-Systeme oder der Aufbau eines Data-Analytics-Ecosystems. Im Falle der Erweiterung bestehender BI-Systeme bieten die meisten Beratungshäuser und Hersteller bereits heute gut dokumentierte Zielarchitekturen an, die aufzeigen, wie traditionelle und moderne BI funktionieren sollten. Die Umsetzung ist allerdings stark abhängig von der bestehenden Systemkomplexität. Das Data-Analytics-Ecosystem geht von der modernen Big-Data-Technologie aus und integriert bestehende Mechanismen. Sie eignet sich für Unternehmen, die sehr große Datenmengen bereitstellen möchten.

Eine gute Strategie, IT-Infrastrukturen zu modernisieren, ist es, sie in die Cloud verlagern. Viele große Unternehmen haben bereits interne Private Cloud Services für ihre Infrastrukturen etabliert. Public Cloud Services werden aufgrund der fehlenden Datenkontrolle heute noch zurückhaltend genutzt. Die vernünftigste Art der Modernisierung von IT-Infrastrukturen stellt heute die Hybrid Cloud dar, eine Kombination aus Private und Public Cloud. Hybride Cloud-Systeme erlauben die Integration bestehender Infrastrukturen und vereinfachen so jede Modernisierung.


Fazit

Die Umsetzung der digitalen Transformation in der IT verändert den Umgang mit Daten. Diese werden in Zukunft nicht einfach nur punktuell bewirtschaftet, sondern darüber hinaus umfassend bereitgestellt werden müssen, damit sie unternehmerisch intelligent genutzt werden können. Die IT ist gefordert, mittels einer soliden Strategie klassische IT mit moderner Technologie schrittweise zu kombinieren. Die Entwicklung der Unternehmens-IT der nächsten zehn Jahre wird sich grundlegend von derjenigen der letzten zehn Jahre unterscheiden. Es wird Zeit, klug zu handeln.

Topics: Cloud Computing Big Data Digital Business Transformation