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Drei Datenstrategie-Trends für 2021

2020 stellte viele Unternehmen unverhofft vor neue Herausforderungen: Wie passe ich meine IT-Infrastruktur dem Wandel hin zu Remote-Working an? Wie versorge ich Mitarbeiter mit allen notwendigen Informationen? Wie optimiere ich den Datenfluss, um in ungewissen Zeiten die richtigen Entscheidungen für die Zukunft zu treffen? Und: wie jongliere ich die Unmengen an Daten, die für eine prospektive Form der Analytics erforderlich sind? Otto Neuer, Regional VP Sales bei Denodo, identifiziert drei Trends für 2021, die Abhilfe schaffen.

1. Verbreitung der KI-gestützten Data-Fabric

Durch die Pandemie wurde deutlicher denn je, dass die Bereitstellung von Informationen für das Business maßgeblich beschleunigt werden muss. Mit herkömmlichen Verfahren zur Datenintegration lässt sich dies aber oftmals nicht mehr bewerkstelligen. Die Integration neuer Datenquellen in heterogene Infrastrukturen wird zunehmend komplex und es dauert schlichtweg zu lange, bis den Datenkonsumenten neue Abfragen bereitgestellt werden können. Vor diesem Hintergrund wenden sich immer mehr Unternehmen von traditionellen Daten-Architekturen ab und setzen auf agilere Formen zur Datenintegration, wie etwa jene der Logical Data-Fabric. Dieses Konzept steht für eine nahtlose Datenintegration in heterogenen Umgebungen sowie die schnelle Bereitstellung von Informationen für das Business.

Dieser Trend wird sich in 2021 konsolidieren und immer mehr Organisationen werden eine ganzheitliche Datenstrategie verfolgen. Insbesondere das Konzept der Data-Fabric wird dabei eine wichtige Rolle spielen. Diese agilen Architekturen ermöglichen einen zuverlässigen Echtzeit-Datenfluss ohne physische Replikation der Daten. Außerdem wird sich die Implementierung von KI-Technologien in der Data-Fabric weiter etablieren, um für mehr Automatisierung insbesondere in den Bereichen Data-Discovery, Performance-Optimierung und Workload-Management zu sorgen.

2. Cloud-Integration statt Cloud-Migration

Die meisten Unternehmen befinden sich mittlerweile schon in der Cloud-Migrationsphase: Mehr als 60 Prozent der Organisationen nutzen die Cloud und 25 Prozent verfolgen gar einen Cloud-First-Ansatz, so eine aktuelle Studie von Denodo. Im Rahmen der Covid-19 Pandemie hat sich dieser Trend noch weiter verstärkt und viele Unternehmen haben die Vorteile von Cloud-Computing erkannt. Bisher lag der Fokus hierbei auf der Migration von Daten in die Cloud. Dieser Ansatz verspricht zwar Erfolg, kann aber zu sogenannten „Technischen Schulden“ führen – also negativen Konsequenzen aufgrund von unzureichender technischer Umsetzung von Software – denn die neuen Systeme werden oftmals nur sehr locker an die bestehende IT-Infrastruktur angedockt.

In 2021 verschiebt sich der Fokus von der reinen Migration, hin zu einer vollumfänglichen Integration der Cloud in die Datenstrategie. Vorbei sind die Zeiten, in denen versucht wurde, alle Daten physisch an einem Ort zu konsolidieren: Dies erscheint vor dem Hintergrund der schieren Menge und Heterogenität der Daten als nicht mehr zeitgemäß. Vielmehr versprechen moderne Architekturen wie das logische Data-Warehouse oder die Logical Data-Fabric eine nahtlose Integration aller Unternehmensdaten ohne physische Replikation. Komplexe Zugriffsberechtigungen können zentral sowie sicher gemanagt und dem Business die Daten in Echtzeit zur Analyse bereitgestellt werden.

3. Monetarisierung von Daten

Die bestmögliche Daten-Nutzung für Advanced-Analytics zur Ableitung strategischer Handlungsempfehlungen hat für die meisten Organisationen bereits eine hohe Priorität. Hierfür wird in die Modernisierung von Datenarchitekturen investiert, um die Datenkonsumenten aus dem Business mit den benötigten Datensets zu versorgen.

Im Jahr 2020 hat uns die Pandemie vor Augen geführt, wie wichtig der schnelle Zugang zu akkuraten und vollständigen Daten ist, um die richtigen Entscheidungen treffen zu können. Viele große Unternehmen verfügen daher bereits über wertvolle Daten-Services. In 2021 werden wir beobachten, dass immer mehr Unternehmen ihre Data-Services bereitstellen sowie auf der anderen Seite 3rd-party Daten-Services in die eigenen Analytics mit einzubeziehen.

So können heute beispielsweise bereits Geolokalisierungs-Daten von Telekommunikationsunternehmen bezogen werden, Finanzunternehmen bieten Informationen zur Bewertung von Finanzanlagen an und Unternehmen im Immobiliensektor verkaufen Statistiken zum Wohnungsmarkt. Dieser Trend der Monetarisierung von Daten wird sich in 2021 auch auf andere Industrien und Sektoren ausweiten. Technologisch gesehen wird deshalb der Bedarf an Data-as-a-Service-Tools, wie zum Beispiel GraphQL, Datenvirtualisierung oder API Management-Tools, ansteigen.

 

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DAS uplifted.today-Glossar für den Beitrag:

Drei Datenstrategie-Trends für 2021

uplifted.today-Glossar:

Big Data

Big Data bezeichnet riesige, komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind. Unternehmen nutzen Big Data, um Kundenverhalten zu analysieren, Geschäftsprozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse und Verarbeitung solcher Daten können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. Typische Tools für Big Data umfassen Datenmanagement, maschinelles Lernen und Echtzeit-Analysen. Die Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile durch personalisierte Angebote, vorausschauende Wartung und verbesserte Geschäftsstrategien.

Cloud

Cloud bezeichnet die Bereitstellung von Software, Diensten und Daten über das Internet statt lokal auf firmeneigenen Servern. Unternehmen nutzen Cloud-basierte Lösungen, um Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu erhöhen. Anwendungen, wie CRM, ERP oder Buchhaltung, werden über die Cloud gehostet und ermöglichen Mitarbeitern den Zugriff von überall. Die Cloud reduziert die Notwendigkeit für teure IT-Infrastruktur und Wartung, da Anbieter für Sicherheit, Updates und Verfügbarkeit sorgen. Typische Cloud-Modelle umfassen SaaS (Software as a Service), PaaS (Platform as a Service) und IaaS (Infrastructure as a Service).

KI - Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet die Fähigkeit von Computern und Maschinen, Aufgaben zu übernehmen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Problemlösung, Mustererkennung und Entscheidungsfindung. KI-Systeme nutzen Algorithmen und Daten, um eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Beispiele sind maschinelles Lernen, neuronale Netze und natürliche Sprachverarbeitung. KI findet Anwendung in vielen Bereichen, darunter autonome Fahrzeuge, Spracherkennung, personalisierte Empfehlungen und medizinische Diagnosen. Sie bietet das Potenzial, Effizienz und Innovation zu steigern, bringt jedoch auch ethische Herausforderungen und Diskussionen über Datenschutz und Arbeitsplatzveränderungen mit sich. KI verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten.

 
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Unternehmen

Denodo
Denodo ist das führende Unternehmen im Bereich der Datenvirtualisierung und bietet Unternehmen agile und hochleistungsfähige Datenintegration, Datenabstraktion und Datendienste in Echtzeit an. Mit der Denodo Plattform können Daten aus einer Vielzahl verschiedener Quellen integriert werden, unabhängig davon, ob es sich dabei um strukturierte oder unstrukturierte Daten, Unternehmensdaten, Cloud-Daten oder Big Data handelt, und das zur Hälfte der Kosten herkömmlicher Datenintegrationsansätze. Denodo hilft so seinen Kunden in sämtlichen Industrien durch eine virtuelle Datenschicht ihre Flexibilität und ihren ROI erheblich zu steigern. Denodo wurde 1999 gegründet und befindet sich in Privatbesitz.

Autor

Otto Neuer

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