In der heutigen datengesteuerten Welt generieren Unternehmen schnell riesige Datenmengen. Die effektive und zeitnahe Verwaltung dieser Daten ist entscheidend für die Entscheidungsfindung, aber wie können sie all diese Daten am effizientesten sinnvoll nutzen? Die Antwort liegt im Konzept einer Single Source of Truth (SSOT). Dies ist der Schlüssel, um das Potenzial dieser Daten freizusetzen und Unternehmen in die Lage zu versetzen, sie zu verstehen und genaue Geschäftsentscheidungen zu treffen.

In diesem Blog erfahren Sie, was eine Single Source of Truth ist, wie sie auf Unternehmen anwendbar ist, welche Herausforderungen bei der Implementierung bestehen und welche Vorteile sie bietet.

Was ist eine Single Source of Truth?

Im Bereich von Datenmanagement, eine einzige Quelle der Wahrheit ist ein Konzept, das sich auf ein zentrales Repository bezieht, das die genauesten, vollständigsten und aktuellsten Daten einer Organisation enthält. Diese Daten dienen als Stammdaten der Organisation und sind für jeden zugänglich, der sie benötigt.

Stellen Sie sich dieses Szenario vor: Das Inventarteam meldet, dass ein Produkt auf Lager ist, aber das Lagerteam besteht darauf, dass es ausverkauft ist. Unterdessen hat der Kundendienst mit frustrierten Käufern zu tun, denen eine Lieferung am nächsten Tag versprochen wurde. Wenn sich verschiedene Teams auf widersprüchliche Daten verlassen, kommt es zu Verwirrung und Ineffizienzen. Das Ergebnis kann positiv ausfallen, wenn alle mit denselben, genauen Informationen arbeiten – so werden Unstimmigkeiten vermieden und der Betrieb läuft reibungslos.

Kurz gesagt: Eine einzige Quelle der Wahrheit dient als zentralisierte Daten-Repository enthält die genauesten und aktuellsten Daten, die jeder für datengesteuerte Initiativen verwenden kann.

Wie gilt dies für moderne Unternehmen?

Globale Unternehmen verfügen über Daten, die über verschiedene Geschäftsbereiche verstreut sind und dann über verschiedene Abteilungen verteilt sind, wobei jede Abteilung über ein eigenes zentrales Repository verfügt. Diese Repositories können als „abteilungsbezogene“ Wahrheitsquellen bezeichnet werden. Teammitglieder sind bei der Entscheidungsfindung, Berichterstellung und Visualisierung von Daten sowie anderen Business-Intelligence-Aktivitäten in hohem Maße auf diese Repositories angewiesen.

Aufbau einer SSOT? Hier ist, was Sie wissen müssen

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Was bedeutet das für das Unternehmen? Wenn jede Abteilung in einem isolierten Silo arbeitet, sind die Daten, auf denen ihre Entscheidungen basieren, meist inkonsistent, ungenau und nicht auf dem neuesten Stand. In diesem Fall wird es entscheidend, eine wirklich einheitliche Datenquelle zu implementieren. Eine einheitliche Datenquelle enthält die Stammdaten und ermöglicht den Datenaustausch zwischen verschiedenen Abteilungen und Geschäftsbereichen.

Um jedoch ein SSOT einzurichten, müssen Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, was oft mühsam und zeitaufwändig ist. Da diese Daten in unterschiedlichen Formaten vorliegen, ist es von größter Bedeutung, sie zu transformieren und ihre Qualität zu verbessern, bevor sie in ein Data Warehouse.

Herausforderungen bei der Implementierung einer Single Source of Truth

Obwohl ein SSOT eine Notwendigkeit ist, stehen Unternehmen bei seiner Einführung vor zahlreichen Herausforderungen.

Daten aus mehreren Quellen integrieren

Gemäß einer Umfrage von Market PulseUnternehmen verfügen im Durchschnitt über mehr als 400 Datenquellen. Als ob das nicht genug wäre, verfügen viele globale Unternehmen über Daten aus mehr als tausend Quellen!

Die Daten aus diesen Quellen haben unterschiedliche Formate, Strukturen und Standards, was es für Dateningenieure und Fachleute zu einem mühsamen Unterfangen macht. Sie müssen sicherstellen, dass die Daten korrekt zugeordnet, nach Bedarf transformiert und fehlerfrei in das Ziel geladen werden.

Daten integrieren aus diesen vielen Quellen zu gewinnen, ist für sich genommen schon eine gewaltige Herausforderung, und genau hier liegt die Herausforderung automatisierte Datenintegrationsplattform kann helfen.

Sicherstellung der Datenqualität

Eine weitere große Herausforderung ist die robuste Implementierung Datenqualitätsmanagement. Eine einzelne Quelle der Wahrheit ist nur so zuverlässig wie die darin enthaltenen Daten. Da die Daten aus unterschiedlichen Quellen und in unterschiedlichen Formaten stammen, ist die Einrichtung von entscheidender Bedeutung Datenqualität Schecks.

Datenexperten müssen sicherstellen, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind, bevor sie ihren Weg zum Zielort finden.

Gewährleistung der Datensicherheit

Ähnlich wie eine Single Source of Truth ein kontinuierlicher Ansatz ist, ist die Gewährleistung der Datensicherheit auch ein kontinuierlicher Prozess, der eine ständige Überwachung erfordert, um Daten vor Cyberangriffen zu schützen. Viele Unternehmen sind in stark regulierten Branchen tätig, in denen Datensicherheit von größter Bedeutung ist, wie z. B. im Gesundheitswesen und im Finanzwesen.

Bei der Implementierung einer Single Source of Truth müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie alle erforderlichen Vorschriften wie HIPAA, GDPR usw. einhalten. Da die Daten im gesamten Unternehmen verfügbar sind, verlangen diese Vorschriften von Organisationen, dass sie eine strenge Kontrolle über ihre Datenbestände behalten. Dazu gehört die Einrichtung und Verwaltung von Zugriffskontrollen, damit jede Person nur auf die Daten zugreift, die sie zur Erfüllung ihrer Aufgaben benötigt.

Einbeziehung der Stakeholder

Eine weitere große Herausforderung besteht darin, die Zustimmung der Interessengruppen zu einem neuen Prozess, System oder Ansatz zu erhalten, der sich auf ihren täglichen Betrieb auswirkt. Ebenso bedeutet die Implementierung einer Single Source of Truth, dass Abteilungen ihre Arbeitsweise ändern müssen, was auch eine Änderung der Prozesse und Systeme beinhaltet, an die die Stakeholder gewöhnt sind.

Daher ist es wichtig, die unglaublichen Vorteile dieser Änderungen zu kommunizieren und zu wiederholen.

Ein Fahrplan zur Implementierung einer einzigen Quelle der Wahrheit

Um eine SSOT zu implementieren, müssen Unternehmen ihre Datenstrategie überdenken und den erforderlichen kulturellen Wandel angehen. In der Regel geht es dabei darum, Geschäftsprozesse mit der Technologie in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind. Dies bedeutet, dass interoperable Technologien sorgfältig ausgewählt und eine nachhaltige Datenintegration Architektur, die eine kontinuierliche Datensynchronisierung und Anpassungsfähigkeit an zukünftige Anforderungen gewährleistet.

Hier sind die wichtigsten Überlegungen und ersten Schritte zur Implementierung einer einzigen Quelle der Wahrheit:

Führen Sie eine gründliche Dateninventur durch

Eine umfassende Dateninventur geht über eine oberflächliche Prüfung hinaus. Organisationen sollten:

• Bilden Sie jeden Datenfluss ab und erfassen Sie Abhängigkeiten zwischen Abteilungen.
• Bewerten Sie Datenformate, Aktualisierungshäufigkeit und Qualität mithilfe erweiterter Profilierungstools.
• Dokumentieren Sie die Datenherkunft, um ihren Ursprung und ihre Entwicklung nachzuverfolgen.

Dieses Verständnis hilft dabei, Diskrepanzen und Lücken zu erkennen, die künftige Integrationsbemühungen beeinträchtigen könnten.

Zielen Sie auf Datendomänen mit hoher Auswirkung

Eine erfolgreiche SSOT-Strategie konzentriert sich auf Bereiche, die die Kerngeschäftsprozesse vorantreiben. Anstatt eine umfassende Überholung auf einmal zu versuchen, empfiehlt es sich:

• Identifizieren Sie kritische Datensätze – wie Kundendatensätze, Produktinformationen und Lieferantendetails – die sich direkt auf den Betrieb auswirken.
• Teilen Sie den Integrationsprozess in Phasen ein und beginnen Sie mit den wichtigsten Bereichen, um Dynamik aufzubauen und frühzeitig Mehrwert zu demonstrieren.
• Standardisieren Sie Datendefinitionen, um Konsistenz in der gesamten Organisation sicherzustellen.
  Dieser zielgerichtete Ansatz verwandelt isolierte Datensilos in ein zusammenhängendes, umsetzbares Repository.

Entwerfen Sie eine individuelle, skalierbare Architektur

Die Wahl der richtigen Technologie ist entscheidend. Anstatt sich auf Standardlösungen zu verlassen, sollten Unternehmen:

• Bewerten Sie die Komplexität und das Volumen Ihrer Daten, um die ideale Architektur zu bestimmen – sei es Data Warehousing, Datenseen, oder spezialisiert Stammdatenverwaltung (MDM) Systemen.
• Stellen Sie sicher, dass die gewählte Lösung Echtzeitanalysen unterstützt und sich in vorhandene Systeme integrieren lässt.
• Planen Sie Skalierbarkeit ein, um zukünftiges Wachstum und sich entwickelnde Datenquellen zu berücksichtigen.
  Eine maßgeschneiderte, zukunftsorientierte Architektur maximiert Leistung und Flexibilität.

Institutionalisieren Sie kontinuierliche Datenqualitätspraktiken

Da die Wahrung der Datenintegrität ein fortlaufender Prozess ist, sollten Unternehmen:

• Implementieren Sie automatisierte Validierungs- und Bereinigungsmechanismen, um Fehler in Echtzeit zu erkennen.
• Richten Sie regelmäßige Qualitätsbewertungen und Benutzer-Feedbackkanäle ein, um sich an neue Herausforderungen anzupassen.
• Nutzen Sie prädiktive Analysen, um potenzielle Qualitätsprobleme vorherzusehen, bevor sie sich auf den Betrieb auswirken.

Eine proaktive Haltung zur Datenqualität stellt sicher, dass der SSOT eine zuverlässige Grundlage für die Entscheidungsfindung bleibt.

Durchsetzung robuster Governance- und Sicherheitskontrollen

Eine gut verwaltete zentrale Informationsquelle ist nicht nur genau, sondern auch sicher. Daher sollten Organisationen:

• Definieren Sie teamübergreifend klare Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung.
• Entwickeln Sie umfassende Richtlinien zur Datenpflege, einschließlich Versionskontrolle und Prüfpfaden.
• Implementieren Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen, um eine breite Zugänglichkeit mit der Notwendigkeit des Schutzes vertraulicher Informationen in Einklang zu bringen.

Durch Governance wird die Integrität der zentralisierten Daten geschützt und Vertrauen bei allen Beteiligten geschaffen.

Verschiedene Möglichkeiten zum Erreichen einer einzigen Quelle der Wahrheit

Unternehmen können SSOT mithilfe verschiedener Strategien erreichen, die jeweils auf ihre individuelle Datenlandschaft und betrieblichen Anforderungen zugeschnitten sind. Hier sind einige Ansätze:

Enterprise Service Bus (ESB)-Integration

Ein ESB ermöglicht den Datenaustausch in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zwischen unterschiedlichen Systemen. Er fungiert als zentraler Nachrichtenknoten und stellt sicher, dass Aktualisierungen aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Repository zusammengefasst werden.

Data Warehousing mit ETL-Prozessen

Traditionelles Data Warehousing beinhaltet Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) Daten aus mehreren Quellsystemen in ein zentrale Datenbank. Dieser Ansatz ist besonders effektiv für analytische Berichte und historische Analysen.

Stammdatenverwaltung (MDM)

Der Schwerpunkt von MDM-Systemen liegt auf der Konsolidierung und Verwaltung wichtiger Datendomänen – beispielsweise Kunden-, Produkt- oder Lieferantendaten – und gewährleistet, dass diese zentralen Datensätze genau, konsistent und im gesamten Unternehmen verfügbar sind.

Data Lakes kombiniert mit Datenvirtualisierung

Moderne Architekturen speichern manchmal rohe, unstrukturierte Daten in Datenseen. Datenvirtualisierungstools Stellen Sie dann eine einheitliche, logische Ansicht dieser Informationen bereit, sodass Benutzer auf einen einzigen, konsolidierten Datensatz zugreifen können, ohne alle Daten physisch verschieben zu müssen.

API-geführte Konnektivität

Organisationen können Daten über standardisierte APIs verfügbar machen und integrieren. API-geführte Konnektivität ermöglicht Systemen den nahtlosen Datenaustausch und unterstützt eine agile, skalierbare Integration über verschiedene Anwendungen hinweg.

Ereignisgesteuerte und Echtzeit-Streaming-Architekturen

Durch die Erfassung von Datenänderungen durch Echtzeit-Streaming können Unternehmen Aktualisierungen umgehend an einen zentralen Hub weitergeben. Dadurch wird sichergestellt, dass das SSOT die aktuellsten verfügbaren Informationen widerspiegelt.

Hybride Ansätze

Viele Organisationen entscheiden sich für eine Mischung dieser Methoden. Ein MDM-System könnte beispielsweise die wichtigsten Geschäftsdaten verarbeiten, während ein ESB oder API-gesteuerter Ansatz verwaltet Transaktionsaktualisierungen. Durch die Kombination von Techniken können Unternehmen die spezifischen Herausforderungen verschiedener Datentypen und Anwendungsfälle bewältigen.

Kombinieren Sie Daten aus mehreren Quellen – keine Codierung erforderlich!

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Vorteile einer Single Source of Truth

Unternehmen stehen bei der Einführung eines SSOT vor enormen Herausforderungen, doch sobald es implementiert ist, bietet es zahlreiche Vorteile. Dazu gehören:

Datensilos aufbrechen

Einer der größten Vorteile der Schaffung einer einzigen Quelle der Wahrheit besteht darin, dass sie entfällt Datensilos. Anstatt über das gesamte Unternehmen verstreut zu sein, stehen die genauesten und aktuellsten Daten an einem zentralen Ort zur Verfügung.

Eliminierung redundanter Daten

Wenn verschiedene Teams mit unterschiedlichen Datenquellen arbeiten, führt dies zu Datenredundanz und Fehlern. Eine einzige Quelle der Wahrheit hingegen eliminiert Redundanzen und garantiert die Datengenauigkeit, sodass Teams fundiertere Entscheidungen treffen können.

Verbesserung der Zusammenarbeit und Produktivität

Eine einzige Quelle der Wahrheit bedeutet, dass jedes Team dieselbe Datenquelle für die Entscheidungsfindung, Berichterstattung oder andere BI-Initiativen verwendet. Dies ermöglicht es den Teams außerdem, effektiver zusammenzuarbeiten, da alle über denselben Datensatz verfügen, mit dem sie arbeiten können. Selbstverständlich führt eine effektive Zusammenarbeit zu einer höheren Produktivität.

Transparenz fördern

Ein weiterer Vorteil einer Single Source of Truth besteht darin, dass sie die Kultur der Transparenz im gesamten Unternehmen aufbaut und fördert. Jeder mit derselben Zugriffsebene kann auf dieselben Daten zugreifen, um damit zu arbeiten. Darüber hinaus ermöglicht es Teams zu überwachen, wie ihre Bemühungen zu den allgemeinen Unternehmenszielen beitragen.

Wie passt eine moderne Datenintegrationsplattform hinein?

Durch die Einbindung einer modernen Datenintegrationsplattform, wie z Astera, in ihre Datenstacks, können Unternehmen die meisten Herausforderungen effektiv bewältigen, denen sie bei der Implementierung einer Single Source of Truth gegenüberstehen.

Astera bietet eine 100 % codefreie Datenintegrationsplattform mit KI-gesteuerter Automatisierung. Sie beschleunigt den Prozess der Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen Repository und ermöglicht Unternehmen, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Deshalb nutzen Unternehmen Astera um eine einzige Quelle der Wahrheit zu erreichen:

• Native Konnektoren: Mit einer großen Auswahl an native Anschlüsse, ist das Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen nur eine Frage von Point-and-Click
• Datenqualität: Astera bietet erweiterte Datenqualitätsfunktionen, um sicherzustellen, dass Ihre Single Source of Truth auf gesunden Daten basiert
• Einfache Anwendung: AsteraDie intuitive Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche von erleichtert Benutzern das Erstellen von ETL/ELT-Pipelines, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.
• Automatisierung: Erstellen Sie einmal Datenpipelines und verwenden Sie den Jobplaner und die Workflow-Orchestrierung, um den Datenintegrationsprozess zu automatisieren

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