Kommentar von Tim van Wasen, Dell Technologies Datensammeln allein genügt nicht

Anbieter zum Thema

Dell GmbH

Fsas Technologies GmbH

INFOMOTION GmbH

QUNIS GmbH

Auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation sind viele Unternehmen scheinbar weit gekommen: Sie sammeln historische und aktuelle Daten aus internen und externen Quellen, strukturiert und unstrukturiert, und reichern diese mit Analysen an, um zusätzlich auch noch prognostische Daten für den Blick in die Zukunft zu gewinnen.

Das Bedürfnis, immer höhere Datenberge zu generieren, korreliert jedoch nicht mit den Fähigkeiten, sie auch sinnvoll für die erfolgreiche Umsetzung und Weiterentwicklung ihrer Geschäftsmodelle zu nutzen. Wie die Studie „Unveiling Data Challenges Afflicting Businesses Around The World“ von Forrester Consulting und Dell Technologies zeigt, liegen hier enorme Potenziale brach. Die Untersuchung basiert auf der Befragung von 4.036 Entscheidern in 45 Ländern und baut auf dem zweimal im Jahr erscheinenden „Digital Transformation Index“ (DT Index) von Dell Technologies auf, der den digitalen Reifegrad von Unternehmen weltweit prüft. Sie untersucht dabei auch die Fähigkeit von Unternehmen, datengetriebene Geschäftsmodelle in die Praxis zu überführen. Dabei zeigt sich, dass eine der größten Barrieren auf dem Weg zu einer sinnvollen Nutzung der gesammelten Informationen interne Datensilos sind.

In der Studie wurde diese Hürde von 60 Prozent der Verantwortlichen für Datenstrategien bereits auf Platz 2 genannt, gleich hinter den mangelnden Data Skills der Mitarbeiter als größtem Hemmnis. Die Silos verhindern oder erschweren den Umgang mit Daten in allen Phasen, vom Sammeln über die Analyse bis hin zur praktischen Nutzung. Ursache dafür sind die unterschiedlichen Datenformate und -strukturen innerhalb der verschiedenen Silos, die nicht miteinander kompatibel beziehungsweise interoperabel sind.

Saubere Metadaten erhöhen das Vertrauen in die Daten selbst

Diese Datensilos machen sich auf vielen Handlungsfeldern negativ bemerkbar. So sind sie für 70 Prozent der Studienteilnehmer eine Barriere bei Mergers and Acquisitions, denn ihre Zusammenführung ist eine langfristige und kostenintensive Aufgabe. Das trifft selbst dann noch zu, wenn die zu vereinenden Firmen aus der gleichen Branche oder Industrie kommen.

Die Herausforderungen gehen dabei weit über die reine Synchronisierung von Datenformaten und -strukturen hinaus. Bei der Qualität von Informationen spielen auch Metadaten wie Entstehungszeit, Erhebungskontext oder Untersuchungszweck eine wichtige Rolle, die entsprechend berücksichtigt werden müssen, um Vertrauen in das Datenmaterial aufbauen zu können.

Ähnlich sieht es beim Zukauf externer Daten aus. Sie werden beispielsweise für die Modellierung von Algorithmen benötigt. Die externen Datensets können jedoch meist nicht in ihrer ursprünglichen Form genutzt werden, sondern müssen vorher bestimmte Transformationszyklen durchlaufen, bevor sie für entscheidungsunterstützende Analysen brauchbar sind und etwa im Umfeld von Marketingmaßnahmen verwendet werden können.

In der Forrester-Studie geben 40 Prozent der Befragten an, dass die Nutzung externer Daten sogar zu weiteren Datensilos führt, weil deren Herkunft oft unbekannt ist und keine brauchbaren Metadaten vorliegen. Hier können Initiativen wie die „Dublin Core Metadata Initiative“ (DCMI) helfen, die eine Standardisierung von Metadaten (Tagging) anstreben. Ein wichtiger Treiber sind darüber hinaus die Security- und Compliance-Vorgaben wie die europäische GDPR oder die deutsche DSGVO, aber auch industrielle Initiativen wie die Data Confidence Fabric (DCF) zur Standardisierung der Nachverfolgung, Quantifizierung und Messung von Daten.

Der ständige Kampf gegen Datensilos

Unternehmen sind sich der negativen Folgen von Datensilos zunehmend bewusst und ergreifen große Anstrengungen zu deren Beseitigung, etwa durch verbindliche Datenstrukturen und Vorgaben zum Umgang mit Daten. Die dafür eingeführten Lösungen können jedoch Probleme verursachen. Für 59 Prozent der Befragten führen neue Software-Tools, Technologie-Updates oder die Adaption neuer Technologien, die nur unzureichend untereinander kommunizieren, zu neuen Datensilos, die wiederum nur mit hohem Aufwand aufgelöst werden können.

Angesichts der immer höheren Geschwindigkeit, mit der die Datenvolumen anwachsen, ist aber auch klar, dass der Kampf gegen Datensilos eine dauerhafte Aufgabe ist, für die sich Unternehmen wappnen müssen. Sie benötigen dafür die technischen Voraussetzungen zur Umsetzung von Unified-Data-Strategien und ein proaktives Data Management, das verbindliche Vorgaben und Leitplanken für den Umgang mit Daten und deren Nutzung definiert. Immer mehr Unternehmen werden sich dieser Aufgaben bewusst und steuern gegen: So wollen 69 Prozent Machine Learning zur automatischen Aufdeckung von Datenanomalien einsetzen, 60 Prozent planen die Nutzung von „Data as a Service“-Modellen und 55 Prozent wollen ihren IT-Stack für die Datennutzung überarbeiten.

Aus den Ergebnissen der Studie lassen sich drei Schlussfolgerungen ableiten, um die Nutzung von Daten für den Geschäftserfolg zu optimieren: Am Anfang steht eine Modernisierung der IT-Infrastruktur in Richtung Dezentralisierung. Der Einsatz von Edge Computing gestattet die Bearbeitung der Daten dort, wo sie entstehen. Hinzu kommt die Optimierung der Daten-Pipelines, um den freien und sicheren Datenfluss mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning zu gewährleisten. Und schließlich sorgt die Entwicklung von passenden Software-Lösungen für die personalisierte, durchgängige Nutzererfahrung, die Kunden heute erwarten.

(ID:47624688)