Was ist Datenmodernisierung?

Durch die Datenmodernisierung werden die Daten eines Unternehmens in besser nutzbare und zugängliche Formate umgewandelt, sodass sie von modernen Anwendungen und Systemen wie Cloud-nativen Anwendungen, IoT-Geräten und mobilen Anwendungen genutzt werden können.

Zur Datenmodernisierung gehört auch Extrahieren, Reinigung und Migration die Daten in fortschrittliche Plattformen. Nach der Modernisierung und Übertragung der Daten greifen Benutzer über benutzerfreundliche Schnittstellen und Dashboards auf Funktionen wie interaktive Visualisierung, erweiterte Analysen, maschinelles Lernen und mobilen Zugriff zu.

Die Implementierung einer Datenmodernisierungsstrategie verbessert Datenmanagement und Governance durch die Vereinheitlichung von Datensilos, verbessert die Nutzung von Intelligence-Tools und optimiert Datenschutz und -sicherheit durch Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance-Frameworks in Cloud-, Multi-Cloud- und Hybrid-IT-Umgebungen.

Was ist Data-First-Modernisierung?

Data-First-Modernisierung ist ein strategischer Ansatz zur Umgestaltung der Datenverwaltung und -nutzung eines Unternehmens. Dabei werden Daten zum Mittelpunkt und Organisationsprinzip des Unternehmens gemacht, indem das Datenmanagement zentralisiert, priorisiert und identifiziertund die Integration von Daten in alle Geschäftsprozesse. Dies erfordert, dass die gesamte Organisation, einschließlich der IT, der Pflege, Verbindung, Verwaltung, Analyse und Nutzung von Daten, wo auch immer sie sich befinden, Priorität einräumt.

Bei einem datenorientierten Modernisierungsansatz werden die Bemühungen zur digitalen Transformation auf die datenzentrierte Wertschöpfung ausgerichtet, statt sich auf die Aktualisierung der Technologieinfrastruktur zu konzentrieren.

Unterschied zwischen Datenmodernisierung und Datenmigration

Bei der Datenmodernisierung werden bei der Datenmigration Daten von lokalen/alten Systemen in die Cloud verschoben. Dabei werden diese Anwendungen oder Daten für die Verwendung von Cloud-nativen Architekturen und Diensten von Cloud-Anbietern optimiert.

Bedeutung der Datenmodernisierung

Bei der Datenmodernisierung geht es darum, die Technologie zu verbessern, spezifische Geschäftsprobleme zu lösen und Chancen zu nutzen, die veraltete Systeme nicht bieten können. Durch die Modernisierung der Dateninfrastruktur können sich Unternehmen so positionieren, dass sie ihre Daten sichern, effizienter arbeiten und auf einem wettbewerbsintensiven Markt innovativ sein können.

• Verbessern Sie den Datenzugriff und die Benutzerfreundlichkeit

Die Modernisierung der Dateninfrastruktur beinhaltet den Übergang zu Systemen, die Echtzeit-Datenzugriff und -Analyse ermöglichen. Der Übergang umfasst die Einführung von In-Memory-Datenbanken, Daten-Streaming-Plattformen und Cloud-basierten Data Warehouses, die Datenaufnahme, Verarbeitung und Abruf. Das Upgrade ermöglicht Mitarbeitern den einfachen Zugriff auf Daten und deren Analyse, was für eine schnelle und fundierte Geschäftsentscheidung unerlässlich ist.

• Kundenerlebnis verbessern

Die Datenmodernisierung ermöglicht eine bessere Integration und Analyse von Kundendaten, indem Daten aus unterschiedlichen Quellen auf einer einheitlichen Plattform konsolidiert werden. Die Datenintegration erleichtert dann eine umfassende Kunden Profiling, Segmentierung und Personalisierung, sodass Unternehmen ihre Angebote und Kommunikationsstrategien effektiv anpassen können. Diese Personalisierung führt zu höherer Kundenzufriedenheit und -treue.

• Unterstützt erweiterte Analysen

Moderne Datensysteme bieten die Skalierbarkeit, Leistung und Flexibilität, die zur Unterstützung komplexer Analyse- und Machine-Learning-Workloads erforderlich sind. Unternehmen mit einer modernen Dateninfrastruktur können erweiterte Analysen nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Trends vorherzusagen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

• IT-Kosten senken

Die Wartung und der Betrieb veralteter Systeme sind aufgrund hoher Wartungskosten und häufiger Reparaturen kostspielig. Moderne Datensysteme hingegen sind kostengünstiger, da sie den Bedarf an laufender Unterstützung verringern und eine bessere Leistung bieten. Die Kosteneffizienz dieser Datensysteme führt zu niedrigeren Gesamtbetriebskosten und setzt Ressourcen für andere Unternehmensinvestitionen frei.

Vorteile der Datenmodernisierung

Die Datenmodernisierung bietet mehrere wichtige Vorteile, die verschiedene Aspekte des Geschäftsbetriebs verbessern.

1. Decision Making

Durch die Datenmodernisierung werden die Qualität und Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung verbessert. Durch die Umstellung auf fortschrittliche Datenplattformen erhalten Unternehmen Echtzeitzugriff auf genaue und umfassende Daten. Diese Genauigkeit ermöglicht schnellere und fundiertere Entscheidungen, da Führungskräfte aktuelle Informationen analysieren und Trends effektiver erkennen können.

2. Effiziente Betriebsabläufe

Die Datenmodernisierung automatisiert Datenmanagementaufgaben wie Datenerfassung, Integration, und Transformation, sodass sich Datenteams auf strategische Aktivitäten statt auf die routinemäßige Datenverarbeitung konzentrieren können.

3. Skalierbarkeit und Flexibilität

Durch die Datenmodernisierung können Unternehmen ihre Dateninfrastruktur dynamisch an Schwankungen der Arbeitslast anpassen. Diese Flexibilität unterstützt das Hinzufügen neuer Datenquellen und Dienste und stellt sicher, dass die Infrastruktur zusammen mit dem Unternehmen wachsen kann.

4. Einhaltung von Vorschriften

Die Datenmodernisierung verbessert die Einhaltung aktueller Vorschriften und Standards. Moderne Systeme verfügen über integrierte Sicherheitsfunktionen und Data Governance Tools, die bei der Erfüllung gesetzlicher Anforderungen wie der DSGVO oder dem CCPA helfen.

5. Wettbewerbsvorteilen

Durch die Einführung moderner Datenlösungen können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil auf ihrem Markt erlangen. Verbesserte Datenanalyse und Integrationsfähigkeiten ermöglichen Unternehmen schnellere Innovationen, da sie Trends besser verstehen und dank besserer Datentransparenz schneller auf Kundenbedürfnisse reagieren können. Diese Weitsicht hilft ihnen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und neue Chancen zu nutzen.

Datenmodernisierung: Schlüsselkomponenten

Die Datenmodernisierung umfasst mehrere Schlüsselkomponenten, die jeweils für die Verbesserung von Datensystemen von entscheidender Bedeutung sind.

Datenintegration

Durch die Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen in einem einheitlichen System kombiniert und ermöglichen so eine umfassende Ansicht der Informationen der gesamten Organisation zur Analyse und Entscheidungsfindung.

Datenbereinigung und -qualität

Datenbereinigung und Qualitätsprozesse beseitigen Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen aus den Daten. Saubere und genaue Daten stellen sicher, dass Analysen und Erkenntnisse auf korrekten Informationen basieren, was zu besseren Entscheidungen und weniger Fehlern führt.

Datenkonsolidierung

Datenkonsolidierung beinhaltet das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Systemen oder Abteilungen in einem einzigen Repository. Dieses zentralisierte Repository oder Single Source of Truth (SSOT) bietet eine optimierte Datenarchitektur, die die Datenzugänglichkeit, -analyse und -nutzung verbessert.

Datenumwandlung

Bei der Datentransformation werden Daten in ein für Analysen und Berichte geeignetes Format umgewandelt. Dabei werden die Daten an die Anforderungen moderner Datensysteme und Anwendungen angepasst. Die richtige Transformation ermöglicht praktische Analysen, die Integration mit anderen Datenquellen und die Kompatibilität mit erweiterten Analysetools.

Datenmigration

Bei der Datenmigration werden Daten von Altsystemen auf moderne Plattformen verschoben. Dies ist ein entscheidender Schritt im Modernisierungsprozess, da er sicherstellt, dass wertvolle Daten in neuen Systemen erhalten bleiben und zugänglich sind.

Beispiele für Datenmodernisierung

Die Datenmodernisierung kann viele Formen annehmen, die jeweils auf die spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

• Wolke-Migration

Das Verschieben von Daten und Anwendungen von der lokalen Infrastruktur in die Cloud verbessert die Skalierbarkeit, senkt die Kosten und beschleunigt die Datenverarbeitung.

• Data Lake-Implementierung

Schaffung eines zentralen Repository für strukturierte und unstrukturierte Daten verbessert die Datenzugänglichkeit, ermöglicht erweiterte Analysen und unterstützt datengesteuerte Entscheidungsfindung.

• Datenverarbeitung in Echtzeit

Wechsel von Stapelverarbeitung zu Echtzeit-Datenpipelines liefert sofortige Erkenntnisse, verbessert die Betriebseffizienz und ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Marktveränderungen.

• KI/ML-Integration

Nutzung künstlicher Intelligenz und maschineller Lernalgorithmen, um verborgene Muster aufzudecken, zukünftige Trends vorherzusagen und Datenprozesse zu automatisieren.

• Daten als Service (DaaS)

Mit Daten als konsumierbarer Service– wie APIs und Daten-Feeds, steigert die Datenmonetarisierung, verbessert die Datenzugänglichkeit und beschleunigt die Markteinführungszeit für Datenprodukte.

• IoT-Datenintegration

Durch das Sammeln und Analysieren von Daten von vernetzten Geräten wie Wearables und Automobilsystemen lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen, Betriebsabläufe optimieren und neue Geschäftsmöglichkeiten schaffen.

Entwicklung einer Datenmodernisierungsstrategie

Eine Datenmodernisierungsstrategie beschreibt, wie ein Unternehmen seine Datenverwaltungspraktiken verbessern wird. Sie umfasst eine Reihe von Schritten zur Aktualisierung von Daten, Tools und Infrastruktur.

Schritt 1: Führen Sie eine Datenbewertung durch

Dieser erste Schritt der Datenmodernisierung beinhaltet das Verständnis der aktuellen Datenlandschaft. Die Bewertung der Datenqualität, Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit bietet eine Grundlage für die Entscheidungsfindung und Verbesserung der Datenanalyse. Identifizieren Sie Datenquellen, -formate und -speichermethoden, da dies ein klares Bild der vorhandenen Architektur liefert und ermöglicht Datenmigration, Integration und Transformation zur Unterstützung moderner Analysen und Anwendungen.

Schritt 2: Geschäftsziele definieren

Machen Sie deutlich, wie ein verbessertes Datenmanagement die Geschäftsziele unterstützt. Identifizieren Sie spezifische Anwendungsfälle und gewünschte Ergebnisse, wie Produktentwicklung oder Lieferkettenoptimierung. Dieser Schritt stellt sicher, dass die Datenmodernisierung mit der allgemeinen Geschäftsstrategie übereinstimmt.

Schritt 3: Ziele der Datenmodernisierung identifizieren

Legen Sie auf Grundlage der Datenbewertung und der Geschäftsziele klare Ziele für die Datenmodernisierung fest. Bestimmen Sie, welche Bereiche verbessert werden müssen, z. B. Datenqualität, Zugänglichkeit oder Analysefunktionen. Priorisieren Sie diese Ziele anhand ihrer Auswirkungen auf das Geschäft.

Schritt 4: Modernisierungstechnologien auswählen

Wählen Sie die richtigen Tools und Technologien, um die Ziele Ihres Unternehmens zu unterstützen. Denken Sie an Cloud-Plattformen, Data Warehouse, Data Lakes und Analysetools, da sie Datenspeicher-, Automatisierungs-, Analyse- und Visualisierungsfunktionen bieten. Bewerten Sie ihre Funktionen, Kosten und Integration in vorhandene Systeme.

Schritt 5: Entwickeln Sie ein Data Governance Framework

Etablieren Data Governance Richtlinien und Verfahren. Definieren Sie Dateneigentum, Qualitätsstandards und Sicherheitsmaßnahmen. Dadurch werden Datenzuverlässigkeit, -konsistenz und -schutz gewährleistet.

Schritt 6: Erstellen Sie eine Datenarchitektur

Entwerfen Sie eine Datenarchitektur, die die Geschäftsanforderungen unterstützt. Dazu gehören Datenmodelle, Datenflüsse und Integrationspunkte. Sie bietet eine Blaupause für die Speicherung, Verarbeitung und Integration von Daten über Systeme hinweg und unterstützt so eine effiziente Datennutzung und fundierte Entscheidungsfindung.

Schritt 7: Bauen Sie eine datengesteuerte Kultur auf

Fördern Sie eine datengesteuerte Kultur innerhalb der Organisation. Bieten Sie Schulungen und Weiterbildungen zu Datenkompetenz und -analyse an. Fördern Sie datengesteuerte Entscheidungsfindung auf allen Ebenen.

Schritt 8: Implementieren und überwachen

Führen Sie den Modernisierungsplan in Phasen aus, da dies überschaubare Änderungen gewährleistet und Störungen minimiert. Überwachen Sie den Fortschritt und passen Sie die Strategie nach Bedarf an, um den Prozess zu optimieren. So stellen Sie sicher, dass er sich an die sich entwickelnden Geschäftsanforderungen anpasst und den Return on Investment maximiert. Bewerten Sie kontinuierlich die Auswirkungen der Datenmodernisierung auf die Geschäftsergebnisse.

Phasen der Datenmodernisierung

Die Datenmodernisierung umfasst mehrere wichtige Phasen, von denen jede für eine erfolgreiche Aktualisierung der Datensysteme unerlässlich ist. Hier ist ein detaillierter Überblick über jede Phase:

1. Datenbewertung

Die erste Phase ist die Datenbewertung, bei der Unternehmen den aktuellen Zustand ihrer Daten und Systeme bewerten. Die Bewertung umfasst die Identifizierung aller Datenquellen, das Verständnis der Datenqualität und die Bewertung der vorhandenen Infrastruktur. Organisationen überprüfen Datenspeicherung, Nutzungsmuster und aktuelle Probleme. Der Schritt der Datenbewertung hilft dabei, zu bestimmen, was modernisiert werden muss, und legt die Grundlage für den Modernisierungsprozess.

2. Vor der Migration

In der Vormigrationsphase bereiten sich Unternehmen auf die eigentliche Migration vor, indem sie die erforderlichen Prozesse planen und einrichten. Zur Planung gehört die Auswahl der richtigen Tools und Technologien für das neue System und die Entwicklung einer Migrationsstrategie. Unternehmen legen Richtlinien zur Datenverwaltung fest, definieren Rollen und Verantwortlichkeiten und erstellen einen detaillierten Migrationsplan. In dieser Phase ist die Sicherstellung der Datenqualität und die Bereinigung der Daten vor der Migration von entscheidender Bedeutung.

3. Datenumwandlung

Bei der Datentransformation werden die Daten in ein für das neue System geeignetes Format umgewandelt. Bei der Transformation werden die Daten bereinigt, um Fehler zu beseitigen, Datenformate konvertiert und Daten aus verschiedenen Quellen integriert. Ziel ist es, sicherzustellen, dass die Daten konsistent, genau und auf die Anforderungen des neuen Systems abgestimmt sind. Dieser Schritt umfasst das Zuordnen von Daten aus alten zu neuen Formaten und die Vorbereitung für die Migration.

4. Migration

In der Migrationsphase werden Daten gemäß dem früheren Migrationsplan vom alten auf das neue System übertragen. Unternehmen übertragen Daten je nach Strategie stapelweise oder auf einmal. Benutzer überwachen die Migration auch, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und ohne Verlust übertragen werden. Diese Phase kann Tests umfassen, um zu bestätigen, dass die Daten im neuen System mit den Originaldaten übereinstimmen.

5. Nach der Migration

Nach der Migration konzentriert sich die Postmigrationsphase auf die Überprüfung und Optimierung des neuen Systems. Unternehmen führen gründliche Tests durch, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt integriert sind und alle Funktionen wie erwartet funktionieren. In dieser Phase werden auch Benutzer im Umgang mit dem neuen System geschult und etwaige Probleme behoben. Schließlich überwachen Unternehmen die Leistung des neuen Systems und passen es bei Bedarf an, um Effizienz und Benutzerfreundlichkeit zu optimieren.

Zusammenfassung

Bei der Datenmodernisierung wird der Migrationsprozess intelligent gemanagt. Dazu muss verstanden werden, welche Daten in Organisationen vorhanden sind, wie diese organisiert werden und welche Daten migriert und welche ausgeschlossen werden sollen. Unternehmen müssen die Daten verschieben, entpacken und in der neuen Umgebung neu organisieren und dabei sicherstellen, dass allen relevanten Parteien klar über den neuen Speicherort der Daten kommuniziert wird.

Asterabietet Unternehmen mit seiner interaktiven No-Code-Datenmanagementplattform eine vereinfachte Lösung für komplexe Datenmodernisierungsaufgaben. Es bietet eine einheitliche, KI-gestützte Plattform für Datenintegration, -transformation, -speicherung, API- und EDI-Management sowie Datenbereitstellung und hilft Unternehmen, ihre Datenmodernisierungsziele effizient und effektiv zu erreichen.

Um mehr zu erfahren, Planen Sie eine kostenlose Demo und sehen, wie Astera kann Ihre Daten modernisieren.

Nutzen Sie die Vorteile von Astera zur Transformation Ihrer Daten

Bereit, Ihre Daten zu modernisieren? Vereinbaren Sie eine kostenlose Demo mit Astera heute, um zu sehen, wie unsere No-Code-Plattform die Datenverwaltung einfach und effizient macht. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise zu besseren Daten!

Demo anfordern