Moderner Ansatz für End-to-End Datenmanagement

Daten sind die Grundlage für Entscheidungen, Prozesse und Analysen. Veraltete, nicht vollständige, oder sogar falsche Daten beeinflussen den Erfolg des Unternehmens negativ. Es kann zu fehlerhaften Entscheidungen, verlangsamten oder ineffizienten Prozessen, dem Verlust von Vertrauen und schließlich zu enormen Konkurrenznachteilen kommen.

Umso wichtiger ist damit das Datenmanagement beziehungsweise eine effektive Datenverwaltung und die sichere Datennutzung für den signifikanten Einfluss auf das Unternehmen.

Dies sind nur einige Gründe, warum korrekte und aktuelle IT-Daten so wichtig sind:

• Entscheidungsfindung: Daten bilden die Basis für fundierte Entscheidungen und ermöglichen Trends, Muster und Verhaltensweisen zu identifizieren.

• Prozessoptimierung: Durch die Analyse von Daten können interne Prozesse optimiert und automatisiert werden, das spart Zeit und verringert den Einsatz von Ressourcen.

• Kundenerfahrung: Gesammelte Daten können genutzt werden, um dem Kunden personalisierte Erfahrungen zu bieten, indem man erst individuelle Bedürfnisse erkennt und daraufhin berücksichtigt.

• Compliance: Es gibt viele nationale und internationale rechtliche Anforderungen, die bei einer Missachtung zu hohen Risiken und verbundene Geldstrafen führen können.

Natürlich gibt es noch andere Gründe, doch schon diese vier gelisteten Gründe beeinflussen den eigenen Vorteil gegenüber dem Wettbewerb enorm. Ein effektives Datenmanagement, also die Verwaltung von Daten, schafft einen Wettbewerbsvorteil, indem man interne Prozesse optimiert und so schneller und bessere Entscheidungen als die Konkurrenz treffen kann.

Daten sind dynamisch

Datenverwaltung ist kein statischer Zustand, sondern ein dynamischer Prozess. Dieser Prozess verläuft von der Überwachung, Organisation, Speicherung, Wartung bis hin zum Schutz der Daten. Er umfasst alle Phasen des Datenlebenszyklus, von der Datenerfassung und Datenübertragung bis zur Archivierung oder Löschung. Ziel der Datenverwaltung ist es, sicherzustellen, dass Daten effektiv genutzt werden können, wann und wo sie benötigt werden und dass ihre Integrität, Sicherheit und Verfügbarkeit gewahrt bleiben. Damit ist ein End-to-End Datenmanagement zu erzielen, um den verschiedenen Prozessen in dieser mehrschichtigen Umgebung gerecht zu werden.

Aufgrund der in den 50er Jahren entstandenen und noch heute aktiven Mainframe-Systeme (Großrechner) und der aktuellen Trends wie das Internet der Dinge (IoT), der Industrie 4.0 oder die Digitalisierung im öffentlichen Sektor und im Gesundheitssystem ist die Komplexität der Daten groß. Daher unterteilt sich die Struktur der Daten in fünf grundlegende Arten:

• Strukturierte Daten: Hier sind die Daten in einem definierten und organisierten Format gespeichert, sie besitzen eine logische Struktur und Beziehung untereinander wie etwa in Tabellen, Datenbanken, bei einem EDI-Austausch, CSV- und XML-Dateien.

• Unstrukturierte Daten, auch Dark Data: Hier liegen die Daten noch im Rohformat vor und müssen für eine effektive Verarbeitung erst in ein strukturiertes Format umgewandelt werden, dies ist bspw. bei Texten in Office-Dokumenten oder in E-Mails, Bildern, Audios, Videos und Sensordaten der Fall.

• Semi-strukturierte Daten: Hier liegen die Daten in einer Kombination aus strukturierten und unstrukturierten vor, dies ist zum Beispiel bei HTML-Dateien und XML-Dokumenten der Fall.

• Binäre Daten: Diese im Binärformat gespeicherten Daten können nur vom Computersystem gelesen werden, wie bspw. ausführbare Dateien.

• Metadaten: Beschreiben nähere Informationen über die Eigenschaft, Struktur und Bedeutung anderer Daten, wie den Datentyp, den Dateinamen, die Größe und das Erstellungsdatum.

Überall im Unternehmen in verschiedensten Quellen finden sich diese legacy und modernen, statischen oder Streaming-Daten in unzähligen Datenbanken und Formaten, egal ob lokal auf dem eigenen System oder verschoben in der Cloud. Um nun eine unternehmenskritische Datenverarbeitung zu gewährleisten, benötigt man in der Regel verschiedene Tools von unterschiedlichen Herstellern um das Datenmanagement auch komplett abzudecken. Das ist auf der einen Seite sehr kostspielig und auf der anderen Seite sehr aufwendig zu bedienen, zu betreiben und zu warten.

End-to-End Datenmanagement – That‘s new

Der neue Ansatz für ein umfassendes End-to-End Datenmanagement ist die Plattform „IRI Voracity“, eine organisch gewachsene und vollständig integrierte Suite für den kompletten Datenlebenszyklus um den maximalen Wert aus den Daten zu erzielen.

IRI Voracity ist eine organisch gewachsene und vollständig integrierte Suite für den kompletten Datenlebenszyklus, um den maximalen Wert aus Daten zu erzielen.

IRI Voracity kombiniert die Datenerkennung, die Datenintegration und Datenmigration, mit anschließender Verwaltung und Analytik in nur einem verwalteten Metadaten-Framework. Die Verwendung von nur einer Konsole erleichtert nicht nur die Bedienung wesentlich, sondern spart auch enorme Kosten bei der Anschaffung und bei der künftigen Wartung.

Der Hersteller hat über 40 Jahre Erfahrung mit Big Data Management, von gezielter Datenmanipulation bis zur umfänglichen Datenbewegung. Durch diese langjährige Historie mit den fortlaufenden Entwicklungen nah an kundenspezifischen Bedürfnissen aus über 4 Jahrzehnten, konnten stetig neue Datentypen und Bereiche unterstützt werden. Mittlerweile werden über 150 verschiedene semi/un/strukturierte Datenquellen unterstützt, egal in welchem Daten-Silo sie sich befinden.

Ausblick In den kommenden Ausgaben wird die Plattform näher durchleuchtet. Es wird auf die Bereiche der Datenmodernisierung beziehungsweise der Datenmigration, der Verbesserung der Datenqualität eingegangen, sowie Beispiele für die gezielte Sicherheit von sensiblen Daten auch in Verbindung mit synthetisch generierten Testdaten (TDM) aufgezeigt. Es bleibt spannend!

Fazit

IRI Voracity ist eine leistungsstarke Plattform für umfassendes Datenmanagement, die schnell, benutzerfreundlich, vielseitig und wertorientiert ist. Das Ziel hierbei ist ein schnelles, kostengünstiges und ergonomisches Datenlebenszyklus-Management. Es findet eine Kombination von der Datenerkennung, über die Datenintegration und Datenmigration, bis hin zum Data Governance und der anschließenden Analytik statt – alles vereint in einer einzigen Konsole, die auf Eclipse basiert.