Kommentar von Dan Adams, Precisely Worin liegt der Unterschied von Adressdaten und Immobiliendaten?

Anbieter zum Thema

Precisely Software GmbH

Fivetran Germany GmbH

Standortdaten besitzen eine unglaubliche Aussagekraft. Sie legen Muster offen, decken Möglichkeiten auf und helfen Unternehmen, klügere Entscheidungen zu treffen – egal, ob Lieferrouten optimiert, ein Geschäftsstandort ausgewählt oder die richtigen Kunden im genau richtigen Moment angesprochen werden sollen. Aber selbst die besten Standortdaten können keine Ergebnisse liefern, wenn sie in Datensilos gefangen sind, nicht synchronisiert werden oder zu spät bereitgestellt werden.

Ob Unternehmen nun kundenorientierte Anwendungen entwickeln, Betriebsabläufe rationalisieren oder KI-Modelle trainieren – der Erfolg hängt vom zuverlässigen Echtzeit-Zugriff auf ihre Standortdaten im gesamten Unternehmen ab. Und für viele ist das immer noch eine große Hürde.

Die größten Herausforderungen bei der Integration von Standortdaten

Standortdaten sind heute überall in Unternehmen zu finden. Sie speisen Dashboards, fördern die Personalisierung, treiben Analysen voran und sind die Grundlage von Strategien. Aber es gibt einen großen Unterschied zwischen dem Besitz von Daten und der Fähigkeit, sie zu nutzen.

Wenn Standortdaten in veralteten Systemen isoliert oder in Legacy-Pipelines feststecken, führt das zu Herausforderungen, die erhebliche Folgewirkungen haben können:

• Unvollständige oder verzögerte Informationen

• Lücken in der betrieblichen Transparenz – insbesondere bei standortkritischen Prozessen wie Lieferkette, Produkt- & Dienstleistungslieferung und Risikobewertung

• Bias oder Ungenauigkeiten in den KI-Outputs aufgrund mangelnder kontextueller Relevanz

• Schlechte Kundenerlebnisse aufgrund von Latenz oder Inkonsistenz

Standortdaten gibt es in vielen Formen – jede mit einzigartigen Strukturen, Formaten und Aktualisierungszyklen. Geodaten aus GIS-Systemen könnten Shapefiles und Rasterbilder umfassen. Ortsdaten repräsentieren alles, von Ladenfronten im Einzelhandel bis hin zu Ladestationen für E-Fahrzeuge, ändern sich ständig und stammen von unterschiedlichen Anbietern. Grundstücks- und Immobiliendaten bieten reichhaltigen Kontext für Arealeinteilung, Eigentum und Risiko – verweilen aber oft in lokalen Regierungssystemen mit veralteten Formaten.

Diese Datensätze zusammenzuführen, ist nicht so einfach wie das Synchronisieren von Dateien. Sie können unterschiedliche Koordinatensysteme verwenden, sich zu unterschiedlichen Zeitplänen aktualisieren oder eine domänenspezifische Anreicherung erfordern. Und mit wachsendem Datenvolumen steigt auch der Einsatz. Hier sind einige der größten Integrationsherausforderungen, die Unternehmen aktuell beschäftigen:

1. Isolierte Systeme und Legacy-Formate

Standortdaten liegen an mehr Orten als je zuvor – Mainframes, GIS-Plattformen, CRM-Systeme und proprietäre Apps. Und weil sie oft mit physischen Assets oder Kundenstandorten verbunden sind, müssen diese Systeme zusammenarbeiten, um zeitnahe, kontextreiche Einblicke zu liefern. Allerdings sprechen diese Systeme selten dieselbe Sprache. Ältere Pipelines und inkonsistente Formate machen die Integration zu einem fragilen und frustrierenden Prozess.

2. Einheitslösungen, die für niemanden passen

Einige Organisationen versuchen, alle Daten durch eine einzige, starre Integrationsmethode zu zwingen. Andere verfolgen einen fallweisen Ansatz, der zu einem Flickenteppich aus maßgeschneiderten Lösungen führt, deren Wartung und Aktualisierung kostspielig ist. Keine der beiden Strategien skaliert gut.

3. Schwer zugängliche, hochrelevante Daten

Kritische Unternehmensdaten – insbesondere von Plattformen wie IBM i, SAP oder Oracle – sind oft am schwersten zu erreichen. Doch ohne sie sind Analysen unvollständig, KI-Modelle limitiert und Betriebsabläufe weniger effizient, als sie sein könnten.

Unternehmen können es sich nicht leisten, Probleme dieser Art zu übersehen und den Wert zu verpassen, den ihre Daten bergen, insbesondere wenn es um KI-Initiativen geht. KI ist heute eine Top-Priorität für Organisationen aller Art, aber ohne eine solide Datengrundlage ist es ein riskantes Unterfangen. Insbesondere Generative KI hängt davon ab, vollständige, aktuelle und kontextuelle Daten zur Verfügung zu haben.

Wenn die Integration fehlschlägt, können sich die Konsequenzen durch jede KI-Initiative ziehen. Modelle, die auf unvollständigen Daten oder Datensätzen ohne realen Kontext trainiert wurden, können Bias einführen, während fehlende Daten zu Halluzinationen führen, die das Vertrauen in die Ergebnisse untergraben. Ganz zu schweigen davon, dass langsame oder ungenaue Antworten zu fehlerhaften Entscheidungen und Kundenerlebnissen führen, die hinter hohen Erwartungen zurückbleiben.

Um echte KI-gestützte Innovation voranzutreiben, müssen Unternehmen Standortdaten (und alle Unternehmensdaten) schnell, sicher und zuverlässig dorthin liefern, wo sie benötigt werden.

Best Practices für die Integration von Standortdaten

Eine moderne Datenintegrationsstrategie macht Standortdaten im gesamten Unternehmen handhabbar und wirkungsvoll. Das erfordert einen flexiblen, zukunftssicheren Ansatz, der es Unternehmen ermöglicht, die Macht des Standorts überall und jederzeit kompromisslos zu nutzen.

Unternehmen sollten beim Aufbau der Strategie und bei der Auswahl der besten Datenintegrationslösungen für ihre Bedürfnisse die folgenden Punkte im Hinterkopf behalten:

Bereitstellung dort, wo Daten leben. Replikation dorthin, wo sie benötigt werden: Unternehmen sollten keine Berge versetzen müssen, nur um Daten zu verschieben. Eine moderne Integrationsstrategie ermöglicht es, Pipelines überall dort zu entwerfen, wo Daten sind – ob On-Premises, in der Cloud oder über hybride Umgebungen hinweg. Unabhängig davon, ob Standortdaten auf einem Mainframe, in einer räumlichen Datenbank oder über mehrere Plattformen hinweg gespeichert sind, benötigen sie die Freiheit:

• Pipelines zu bauen, ohne durch Infrastrukturbeschränkungen limitiert zu sein,

• Anwendungen in Echtzeit mit komplexen, unterschiedlichen Daten zu versorgen sowie

• über Teams, Systeme und Anwendungsfälle hinweg zu skalieren – ohne Pipelines von Grund auf neu zu gestalten.

Diese Flexibilität beschleunigt nicht nur den Erkenntnisgewinn, sondern hilft auch, Risiko und Kosten zu reduzieren, während sich die Umgebung weiterentwickelt.

Daten in Echtzeit liefern – zuverlässig und sicher: Langsame Daten sind veraltete Daten. Geschäftsentscheidungen, Kundeninteraktionen und KI-Modelle hängen von aktuellen Informationen ab. Deshalb ist eine zuverlässige Echtzeit-Replikation ein Muss.

Moderne Integrationslösungen bieten:

• Pipelines mit hohem Durchsatz, die anspruchsvolle SLAs erfüllen

• Sichere Lieferung mit End-to-End-Verschlüsselung

• Data Lineage (Datenherkunft) und Tracking zur Gewährleistung von Transparenz und Auditierbarkeit

Wenn Unternehmen wissen, dass ihre Daten frisch und vertrauenswürdig sind, können sie zuversichtlich handeln.

Unterstützung hybrider Umgebungen mit flexibler Architektur: Die meisten Organisationen sind kein „Entweder/Oder“, wenn es um die Infrastruktur geht. Sie betreiben wahrscheinlich eine Mischung aus Cloud-nativen Apps und Legacy-Systemen (jedes mit seinen eigenen Eigenheiten). Die richtige Integrationslösung setzt genau dort an, wo Unternehmen stehen.

Folgende Faktoren sind wichtig:

• Breite Unterstützung für Plattformen wie IBM i, SAP, Oracle und GIS

• Kompatibilität mit führenden Cloud-Anbietern und Data Lakes

• Optionen für die Bereitstellung On-Prem, in Hybrid-SaaS oder in privaten Cloud-Setups

Unternehmen sollten sich niemals zwischen Performance und Flexibilität entscheiden müssen.

Benutzer mit skalierbarem Self-Service-Zugriff befähigen: Bei Integration geht es auch darum, die Teams mit den Daten zu verbinden, die sie für ihre Arbeit benötigen. Dazu gehören Entwickler, die neue Dienste erstellen, Analysten, die Einblicke liefern, und Datenwissenschaftler, die Modelle trainieren.

Die ideale Lösung sollte:

• Self-Service-Zugriff auf vertrauenswürdige Echtzeit-Standortdaten ermöglichen

• die Abhängigkeit von spezialisiertem Personal oder fragilen, selbstentwickelten Lösungen reduzieren

• einfach skalieren, wenn ein Unternehmen wächst und die Datenanforderungen steigen

Durch die Befähigung, zur richtigen Zeit auf die richtigen Daten zuzugreifen, machen Unternehmen die Integration zu einem Multiplikator.

Erfolge aus der Praxis: 3 Anwendungsfälle für die Integration von Standortdaten

Mit einer besseren Integration erzielen Unternehmen wirkungsvolle Ergebnisse – von schnelleren Innovationszyklen und verbesserter Performance über alle Systeme hinweg bis hin zu reduziertem Risiko und größerem Vertrauen in die Datenqualität und IT-Bereitstellung.

Schauen wir uns drei Top-Anwendungsfälle an, die die Macht der Datenintegration in Aktion zeigen.

1. Modernisierung von Legacy-Architekturen

Organisationen, die von alternden Plattformen zu modernen Cloud-Umgebungen migrieren, müssen schnell handeln, und jede Störung kann zu finanziellen Einbußen, reduzierter Kundenzufriedenheit und Schäden am Markenimage führen. Integrierte Standortdaten gewährleisten:

• Geschäftskontinuität während der Migration

• Zugriff auf historischen Kontext für Analysen und KI

• die Möglichkeit, Legacy-Systeme außer Betrieb zu nehmen, ohne Wert zu verlieren

2. Steigerung der operativen Effizienz

Von Logistik und Außendienst bis hin zu Netzwerkplanung und Standortwahl benötigen interne Teams Echtzeit-Zugriff auf genaue Standortdaten, um den Betrieb reibungslos am Laufen zu halten. Integration ermöglicht:

• Self-Service-Datenzugriff über alle Teams hinweg

• Reduzierung von Engpässen und Entwicklungsverzögerungen

• Bessere Einblicke und Entscheidungsfindung

• 3. KI und Analysen mit vollständigem Kontext versorgen

KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Sie benötigen Zugriff auf Daten aus zentralen Transaktionssystemen – aber das Problem ist, dass es eine Diskrepanz zwischen diesen Transaktionssystemen und den Cloud-nativen Plattformen gibt, auf denen KI-Modelle typischerweise erstellt werden. Integration macht es möglich:

• Daten in Echtzeit in die Cloud zu replizieren

• Bias und blinde Flecken zu minimieren für vertrauenswürdigere Ergebnisse

• Modelle anhand des gesamten Unternehmensbildes zu trainieren – einschließlich Geodaten, die mit Kundenverhalten, Anlagenbewegung oder Risikoexposition verbunden sind

Schaffung von Geschäftswert: Warum die Integration von Standortdaten nachgelagert von Bedeutung ist

Die ordnungsgemäße Integration von Standortdaten wirkt sich direkt darauf aus, wie das Geschäft läuft und wächst.

Einzelhändler können demografische Daten und Kundenbewegungsdaten miteinander kombinieren, um die Platzierung neuer Geschäfte zu optimieren. Versicherer können Grundstücksmerkmale mit Wettermustern und Schadensdaten zusammenführen, um die Genauigkeit des Underwritings zu verbessern und Betrug aufzudecken. Produkt- und Dienstleistungslieferteams verlassen sich auf saubere Kundenadressdaten – um pünktliche Ankünfte und bessere Kundenerlebnisse zu gewährleisten.

Aber all das ist nicht möglich, wenn die Daten fragmentiert bleiben oder verzögert sind. Integration ist nicht nur eine Backend-Funktion – es ist das verbindende Gewebe, das sicherstellt, dass Standortdaten vertrauenswürdig, aktuell und umsetzbar sind.

Klügere, standortgesteuerte Ergebnisse

Unternehmen wissen bereits, wo ihre Daten sind – aber das ist erst der Anfang. Jetzt ist es an der Zeit, ihr volles Potenzial freizusetzen, indem Standortdaten aus der gesamten Datenlandschaft verbunden werden.

Wenn Silos aufgebrochen werden, gewinnen Unternehmen Standortintelligenz, die sich so nahtlos bewegt, wie ihr Geschäft es erfordert – und alles antreibt, von verbesserter Entscheidungsfindung bis hin zu reibungsloseren Kundenerlebnissen. Und es legt den Grundstein für Innovationen in KI, Automatisierung und darüber hinaus.

Im nächsten Schritt können Datenintegrationslösungen Echtzeitdaten und vertrauenswürdige Standortdaten von komplexen Quellen an Cloud-Plattformen liefern – und dabei hybride Umgebungen, Legacy-Systeme und Replikationen mit hohem Volumen unterstützen.

(ID:50629470)