Intelligence Fabric: Was kann das „Daten für alle“-Analysekonzept? 

Nur 28 Prozent der deutschen Unternehmen schöpfen das Potenzial ihrer Daten aus. Datenmanagement-Konzepte wie Intelligence Fabric und Data Mesh sollen dies ändern. Können sie es auch? 

Der Umgang mit den stetig wachsenden Datenmengen bereitet deutschen Unternehmen Kopfzerbrechen. Eine aktuelle Studie des Digitalverbands Bitkom kommt zum Schluss, dass mehr als zwei Drittel der Firmen wertvolles Daten-Potenzial brachliegen lassen. Und lediglich ein Drittel von ihnen verfügt über die Voraussetzungen, Daten effektiv bewirtschaften zu können.

Die Gründe dafür sind die Komplexität moderner Datenanalysen, gepaart mit einem akuten Fachkräftemangel. Zudem verfügen viele Unternehmen schlichtweg nicht über das notwendige Know-how, um ihre Daten gewinnbringend einzusetzen. Diese auszuwerten ist meist der IT-Abteilung vorbehalten, was zu Engpässen führt.

Hier setzt das Konzept der Intelligence Fabric an. Es liefert die methodische Grundlage dafür, fragmentierte Datenlandschaften zu vereinfachen, Quellen aus unterschiedlichsten Systemen zu integrieren und Analysen nachvollziehbar zu gestalten. Als Werkzeug für diese Vision setzen Datenanalyse-Tools wie Microsoft Fabric die Prinzipien in die Praxis um. Sie befähigen Unternehmen, Daten nicht nur zu speichern, sondern auch profitorientiert zu nutzen.

Microsoft Fabric – ein Werkzeug für jedes Unternehmen?

Die SaaS-Datenplattform verbindet Daten aus Cloud-Diensten, On-Premises-Systemen und APIs in einem zentralen Workspace. Die Aufgabe ist es, Silos aufzubrechen und den Blick aufs große Ganze zu öffnen. Mit KI-gestützten Algorithmen werden Muster in riesigen Datenmengen erkannt, was präzise Echtzeit-Analysen liefert. Egal, ob es sich um kleine Projekte oder komplexe Datenoperationen handelt – das Ziel besteht darin, Workflows flexibel zu skalieren und an die Anforderungen anzupassen.

Zudem entfällt die Notwendigkeit sich über komplizierte Infrastrukturen Sorgen zu machen. Die Einrichtung geht schnell und einfach, sodass die Mitarbeiter sofort damit arbeiten können. Im Gegensatz dazu müssen Firmen bei traditionellen Business-Intelligence-Tools, meist die verschiedenen Basisdienste erst verstehen und diese komplex miteinander verknüpfen, was spezielles Know-how und umfangreiche Planung erfordert.

Wie Unternehmen Datenanalyse neu denken können

Microsoft Fabric bietet eine schnelle Möglichkeit, auf relevante Daten zuzugreifen. Die Plattform sorgt für präzise Wahrscheinlichkeitsvorhersagen, die für Predictive Maintenance und die Optimierung von Produktionslinien eine Rolle spielt. Sie verarbeitet dabei ERP- und CRM-Daten ebenso wie semi- und unstrukturierte Informationen aus verschiedenen Quellen, wie Newsfeeds oder Kundenbewertungen. Ihre hohe Datenhygiene gewährleistet, dass nur qualitativ hochwertige Informationen für die Analysen verwendet werden. Zudem erleichtert die benutzerfreundliche Oberfläche den Zugang für weniger technisch versierte Mitarbeiter.

In der Praxis bedeutet das beispielsweise: Da sich in Echtzeit potenzielle Engpässe diagnostizieren lassen, können Logistik-, Produktions- und Lieferpläne entsprechend angepasst werden. Gleichzeitig integriert die Plattform Daten zentral, was dabei hilft, alternative Routen zu finden und Lagerbestände ressourcenschonend zu verwalten. Sie konsolidiert Informationen aus CRM, Social Media und anderen Quellen, um das Kundenverhalten präzise zu analysieren. Daraus gewinnen Unternehmen fundierte Erkenntnisse zu Trends, entwickeln passgenaue Kampagnen und automatisierte Angebote. 

Wer das Potenzial ausschöpfen will, muss Datenanalyse-Tools gezielt und durchdacht einsetzen. Ein häufiger Fehler, den Unternehmen machen, ist, sich überstürzt für eine „Daten für alle“-Plattform zu entscheiden, ohne eine klar definierte Strategie zu haben. 

Data Mesh: Ein dezentrales Konzept

Neben Ansätzen, die auf zentralen Plattformen beruhen, gewinnt nämlich auch das Konzept des Data Mesh zunehmend an Bedeutung. Es verfolgt einen dezentralen Ansatz, bei dem die Verantwortung für Daten auf verschiedene Teams oder Abteilungen – sogenannte Domänen – verteilt wird. Dadurch können Unternehmen ihre Daten flexibler und skalierbarer organisieren.

Das Modell basiert auf vier zentralen Prinzipien:

1. Jede Domäne ist für ihre eigenen Daten verantwortlich, wodurch sich die Kontextualisierung und Qualität verbessert.
2. Teams behandeln ihre Daten wie Produkte und stellen sicher, dass sie benutzerfreundlich und qualitativ hochwertig sind.
3. Eine Infrastruktur, mit der man eigenständig auf Daten zugreifen und Analysen durchführen kann.
4. Einheitliche Regeln sorgen für Datensicherheit und Qualität, ohne die Autonomie der Teams einzuschränken.

Besonders große Unternehmen mit komplexen Organisationsstrukturen haben hier einen Vorteil: So könnte ein global agierender Einzelhändler lokale Filialdaten eigenständig analysieren und gleichzeitig Standards und Richtlinien einhalten. 

Worauf zu achten ist

Zentrale Plattformen und dezentrale Ansätze lassen sich kombinieren. Welche Strategie sich anbietet, hängt maßgeblich von der Unternehmensstruktur und den spezifischen Zielen ab. Ein zentrales Anliegen bleibt die Datensicherheit. Mit zunehmendem Zugang zu sensiblen Informationen steigt das Risiko von Datenlecks und unbefugtem Zugriff. Daher müssen robuste Zugriffskontrollen und strenge Sicherheitsrichtlinien ein Teil der Strategie sein. Zudem fehlt vielen Mitarbeitern das nötige analytische Wissen, um Daten korrekt zu interpretieren, was zu kostspieligen Fehlentscheidungen führen kann. Schulungen und klare Kommunikation über die Grenzen der Analysen sind daher notwendig. Wichtig ist auch, eine Balance zwischen zentralisierten und dezentralen Datenanalyse-Ansätzen zu finden: Zentrale Plattformen schaffen Ordnung, Konzepte wie Data Mesh beziehen lokale Teams in die Verantwortung mit ein. 

Fazit: Mit Strategie zum Erfolg

Die neuen Datenanalyse-Tools bringen Struktur in komplexe Datenlandschaften und bilden die Grundlage für fundierte Entscheidungen. Doch Technologie allein reicht nicht. Eine erfolgreiche Implementierung hängt von einer durchdachten Strategie, deren konsequenter Umsetzung und von gut geschulten Mitarbeitern ab. Wer dabei auf externe Partner setzt, gewinnt: Denn sie unterstützen nicht nur bei der Integration, sondern entwickeln Strategien, die langfristig den vollen Nutzen des Datenmanagement-Konzepts sichern. Daten treffen nämlich keine Entscheidungen – das tun die, die sie präzise lesen und interpretieren können.