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Innovationen beschleunigen Mit DataOps zu kontinuierlichen Datenketten

| Autor / Redakteur: Gary Hallam* / Elke Witmer-Goßner

Wollen Konzerne in der digitalen Transformation erfolgreich bleiben, bleibt ihnen nichts anderes übrig, als innovativ zu sein – und nicht nur das: Es gilt, Innovationen zu beschleunigen. Dafür müssen sie sich allerdings wandeln und brauchen neue Produkte und Business-Modelle, die auf kontinuierliche Datenketten zugreifen können.

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Kontinuierliche Datenketten können zu einer entscheidenden Triebfeder für Innovationen werden.
Kontinuierliche Datenketten können zu einer entscheidenden Triebfeder für Innovationen werden.
(Bild: gemeinfrei© Gerd Altmann / Pixabay )

Laut einer Studie von Bitkom revolutioniert die Digitalisierung die deutsche Wirtschaft aktuell so grundlegend wie nie zuvor. So gaben rund drei Viertel der Befragten (72 Prozent) an, im Zuge der digitalen Transformation gerade bestehende Produkte und Dienstleistungen anzupassen. Erstmals bekannte sich in der Studie außerdem mehr als die Hälfte der Teilnehmer (53 Prozent) dazu, dass sie in Folge der Digitalisierung sogar völlig neue Produkte und Dienstleistungen anbieten.

Kein Wunder, denn Unternehmen, die sich dem Wandel proaktiv stellen, eröffnet die digitale Revolution eine Vielzahl von Möglichkeiten. Es geht dabei auch um die Demokratisierung durch Technologien wie Cloud Computing, künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML): Die Chance, mithilfe der Digitalisierung erfolgreich zu sein, steht grundsätzlich allen Firmen offen. Alles was sie dafür brauchen, ist ein hohes Maß an Kreativität und Innovation.

Daten als Innovationskern

Der Kern aller Innovationen sind dabei Daten. Jedes Unternehmen erhebt sie und ist damit ein Datenunternehmen. Die Big Player und Marktführer geben sich damit allerdings nicht zufrieden: Sie treffen vielmehr alle wichtigen operativen und geschäftlichen Entscheidungen auf Basis von Daten.

Nicht allen gelingt es aber, die Informationen so gewinnbringend zu nutzen. Das kann viele Gründe haben: Auf technischer Seite besteht das Hindernis beispielsweise darin, dass Daten auf verschiedene Ablageorte verteilt sind. Manche liegen noch in alten Legacy-Systemen, andere in modernen Cloud-Services. Auf organisatorischer Ebene behindern dagegen veraltete Prozesse. Denn Ablage und Speicherung wurden früher allein mit Sicherheit gleichgesetzt. Heute ist es aber darüber hinaus erforderlich, dass Daten agil und leicht verfügbar sind.

Kontinuierliche Datenkette als Ziel

Unternehmen, die in ihrer Branche weiter ganz vorne mitspielen möchten, sollten sich diesen Herausforderungen proaktiv stellen. Ihre Cloud- und Digital-Strategie sollte sich dafür an möglichst kontinuierlichen Datenketten ausrichten. Eine solche Kette umfasst idealerweise alle Informationen, die zusammengehören und es erlauben, zu einem bestimmten Produkt oder Service Rückschlüsse zu ziehen. Das heißt auch, alle zusammengehörigen Daten zu betrachten – von der Maschine, die ein Produkt produziert, bis hin zu seiner Nutzung beim Endanwender.

Im Idealfall sind diese dabei nicht isoliert voneinander. Wie der Name bereits andeutet, geht eine Datenkette zum Beispiel von der Entwicklung einer App bis zum Konsumenten, der sie anwendet, und zurück. Denn nur so sind ein größtmöglicher Informationswert und Lernerfolg, beispielsweise für die KI, sichergestellt. Informationen gewinnen Unternehmen darüber hinaus während der internen Prozesse bei der Produktion, im Marketing oder im Verkauf, aus ERP-Systemen sowie bei der Auswertung von Informationen über Wettbewerber und deren Produkte.

Aber diese vielen Informationen führen zu neuen Herausforderungen: Die Datenketten erschaffen eine riesige Menge an Informationen aus verschiedenen Quellen. Um damit umzugehen, brauchen Unternehmen ein effizientes Datenmanagement. Andernfalls stehen sie schon bald vor unüberwindbaren Hindernissen: Compliance und Datenschutz können nicht mehr eingehalten werden, die großen Datenmengen bremsen die Produktion und Entwicklung aus und die Datenqualität sinkt – um nur einige Beispiele zu nennen.

Automatisierte Datenebenen

Doch was zeichnet ein modernes und agiles Datenmanagement aus? Zentral ist, dass die Datenebene im besten Fall automatisiert wird, um für einen flexiblen und effizienten Umgang mit Daten zu sorgen. Das geschieht mit DataOps: Dieses Konzept lässt sich als ein kollaborativer Datenmanagement-Ansatz verstehen, der Menschen, Prozesse und Technologien koordiniert, damit sich ein effizienter Datenumgang im Unternehmen etabliert.

DataOps-Plattformen, wie sie Delphix anbietet, verändern die Bereitstellung von Daten in Unternehmen fundamental – in verschiedenen Entwicklungs- und Testumgebungen sowie lokal und in der Cloud. Informationen können frei fließen, und zwar innerhalb kürzester Zeit und über unterschiedliche Umgebungen hinweg.

Agil via Virtualisierung

Dafür sorgt die Virtualisierung: Es werden keine physischen Kopien der Datenquelle hergestellt, sondern virtuelle Kopien mit nur einem Bruchteil des ursprünglichen Volumens. Mehrere Terabyte große Datenbanken können so innerhalb weniger Minuten zu genau der Person transportiert werden, die sie gerade benötigt. Diese Geschwindigkeit stellt eine kontinuierliche Datenkette sicher und erlaubt es Unternehmen, in Echtzeit auf die Erfordernisse des Marktes zu reagieren.

So erleichtert DataOps zusätzlich weitere Prozesse: Entwickler müssen beispielsweise nicht erst umständlich ein Ticket eröffnen, Daten beantragen und darauf warten, dass die Datenbank-Administratoren ihre Anfrage bearbeiten. Stattdessen können sie sich die Daten, die sie benötigen, im Self-Service besorgen und in einem Data-Pod auf ihre individuellen Bedürfnisse zuschneiden. Bei längeren Datenketten mit laufenden Aktualisierungen bringt das einen enormen Effizienzgewinn.

Digitale Transformation mit DataOps

Gary Hallam, Delphix.
Gary Hallam, Delphix.
(Bild: Delphix / simonprw@hotmail.co.uk)

Eine möglichst engmaschige Vernetzung und Analyse aller relevanten und zugänglichen Informationen bestimmt im digitalen Zeitalter wie nie zuvor den Erfolg von Unternehmen. Andererseits gibt es immer präzisere Instrumente und Technologien wie KI, Machine Learning und Cloud-Infrastrukturen, die diese Prozesse vereinfachen und automatisieren. Kontinuierliche Datenketten sind so grundsätzlich möglich und können zu einer entscheidenden Triebfeder für Innovationen werden. Allerdings nur, wenn die neuen Prozesse und Möglichkeiten mithilfe von DataOps auch auf der Datenebene nachvollzogen werden. Erst dann steht einer gelungenen digitalen Transformation nichts mehr im Weg.

* Der Autor Gary Hallam ist Director Pre-Sales bei Delphix.

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