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The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Warum eine Data Governance orientierte Data Fabric essenziell für skalierbare qualitative Datenprodukte ist

Moderne Verfahrensansätze und Cloud-Technologien bieten neue Möglichkeiten

In unserer datengetriebenen Welt sind qualitative Datenprodukte der Schlüssel zum Geschäftserfolg. Doch um solche Produkte effizient zu skalieren, bedarf es einer robusten Dateninfrastruktur. Hier kommt die Data Fabric ins Spiel. Eine sukzessiv (agil) aufgebaute, Data Governance orientierte Data Fabric stellt sicher, dass Datenqualität, -schutz und -nutzung im Zentrum aller Bemühungen stehen.

Agiler Ansatz

Ein agiler Aufbau einer Data Fabric ermöglicht Unternehmen, flexibel auf Veränderungen im Datenökosystem zu reagieren und schnell innovative Lösungen zu implementieren. Durch die Priorisierung nach Use Cases mit hohem ökonomischem Wert wird sichergestellt, dass zuerst die Projekte umgesetzt werden, die den größten Nutzen für das Geschäft bringen. Dies fördert nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit, sondern optimiert auch den Ressourceneinsatz. Außerdem ermöglicht es eine kontinuierliche Anpassung an Marktbedürfnisse und -entwicklungen. Ein solcher Ansatz gewährleistet zudem eine stärkere Ausrichtung der Datenstrategie an den Geschäftszielen.

Cloud-Technologien

Der Aufbau einer Data Fabric in der Cloud ermöglicht eine nahtlose Datenintegration über verschiedene Quellen und Plattformen hinweg. Dies führt zu einer erhöhten Agilität und Skalierbarkeit, da Unternehmen rasch auf Veränderungen reagieren und Ressourcen dynamisch anpassen können. Zudem profitieren Unternehmen von Kosteneinsparungen durch die Nutzung von Cloud-Ressourcen statt teurer Vor-Ort-Infrastrukturen. Zusätzlich fördert eine Cloud-basierte Data Fabric auch die Innovationsfähigkeit, indem neue Technologien und Dienste leicht integriert werden können, die es z.B. ermöglichen retrospective-, (near)-real-time- und predictive analytics parallel oder gar sich ergänzend einzusetzen. Auch der voranschreitende Einsatz von generativer KI ermöglich es immer mehr die Analyse- und Entscheidungsfähigkeit, basierend auf Daten, wieder stärker ins Business zu verschieben (Citizen Analytics).

Bausteine Data Governance orientierte Data Fabric

Folgende Bausteine sollte eine governance orientierte Data Fabric enthalten. Die Bausteine sind so miteinander verbunden, dass diese eine strukturierte, qualitätsgesicherte Produktion von Datenprodukten ermöglicht.

  1. Data Quality Framework: Datenqualität ist das Fundament jeder Datenentscheidung. Ohne ein solides Data Quality Framework können Unternehmen nicht sicherstellen, dass ihre Daten korrekt, aktuell und relevant sind. Durch systematische Qualitätskontrollen, Validierungsmechanismen und kontinuierliches Monitoring können Fehler frühzeitig erkannt und korrigiert werden, was wiederum das Vertrauen in Datenprodukte stärkt.
  2. Masterdata und Reference Data Management: Masterdaten stellen die Hauptdatenquellen eines Unternehmens dar und sind essentiell für den operativen und strategischen Geschäftsbetrieb. Ein effektives Management dieser Daten sichert Konsistenz und Integrität, wodurch redundante Datenquellen vermieden und Geschäftsprozesse optimiert werden können.
  3. Data Protection: In Zeiten von Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und anderen regulatorischen Anforderungen ist der Schutz personenbezogener Daten unerlässlich. Ein in die Data Fabric integrierter Datenschutz stellt sicher, dass alle Datenprodukte die geltenden Gesetze und Bestimmungen einhalten, was das Risiko von Strafen minimiert und das Vertrauen von Kunden und Stakeholdern stärkt.
  4. Data Catalog: In einem immer komplexer werdenden Datenökosystem kann ein Data Catalog helfen, den Überblick zu behalten. Er bietet eine zentrale Übersicht über alle verfügbaren Datenquellen, ihre Herkunft und Verwendung. Dies fördert Transparenz und erleichtert die Datenintegration und -nutzung.
  5. Künstliche Intelligenz (KI): KI-Technologien können dabei helfen, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Eine integrierte KI in der Data Fabric ermöglicht automatisierte Datenprozesse, Predictive Analytics und personalisierte Datenprodukte.
  6. Self-Service/Citizen Analytics für das Business: Um agil und datengesteuert zu agieren, müssen Geschäftsanwender in der Lage sein, Daten selbstständig zu analysieren. Ein Self-Service-Ansatz in der Data Fabric ermöglicht es ihnen, ohne IT-Unterstützung auf relevante Daten zuzugreifen und daraus Erkenntnisse zu ziehen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine iterativ aufgebaute, Data Governance orientierte Data Fabric essentiell ist, um skalierbare, qualitative Datenprodukte zu gewährleisten. Die Integration von Bausteinen wie eines Data Quality Frameworks, Masterdata Management und KI stellt sicher, dass Daten nicht nur von hoher Qualität, sondern auch sicher, transparent und nutzbar sind. Dies ermöglicht Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, Innovationen voranzutreiben und sich in der datengetriebenen Wirtschaft von heute zu behaupten.

Bild 1 - Data Governance orientierte Data Fabric

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