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IDC Studie "Data Driven Intelligence"

Ungebremstes Datenwachstum, mangelhafte Datenqualität

16. Februar 2021, 07:02 Uhr   |   | Kommentar(e)


Fortsetzung des Artikels von Teil 1 .

Granulare Lösungsansätze für bessere Datennutzung

Der Bedarf an Lösungen, die einen effizienten Zugriff auf Daten und ihre Nutzung im jeweiligen Business Case ermöglichen, ist immens. Der Markt reflektiert diesen Bedarf mit einer Vielzahl an neuen Lösungen in den Segmenten Data-Management-Software, Integration und Orchestration sowie Analytics and Artificial Intelligence Software. Zwar sind in vielen Organisationen neben den klassischen Data-Management-Tools auch Lösungen für Data Governance und Data Intelligence vorhanden, doch die Studie zeigt, dass die Durchdringungsrate noch viel zu gering ist. So nutzt lediglich gut ein Drittel der Unternehmen Data Mining Tools bzw. Master Data Management Tools. Offenbar besteht nach wie vor umfassender Erläuterungsbedarf bei vielen Entscheidern darüber, wie sie moderne Lösungen beim Datenmanagement nutzen können. Hier sieht IDC auch die Lösungsanbieter in der Pflicht, mit Best Practices und potenziellen Use Cases Überzeugungs- und Aufklärungsarbeit zu leisten.
 

Daten wandern immer stärker in die Cloud

IDC Studie Data Driven Intelligence 2021
© IDC

Die Cloud entwickelt sich kontinuierlich zum integralen Bestandteil der IT-Landschaft. Viele IT- und Fachentscheider in allen Branchen, im Mittelstand und in großen Unternehmen haben die Cloud als Teil- beziehungsweise Kernelement ihrer Modernisierungsstrategie definiert und setzen sie mit wachsendem Erfolg in immer mehr Geschäftsbereichen ein. Das hat erhebliche Implikationen für die Datennutzung. Die Daten-Verantwortlichen erwarten zum einen Lösungsansätze für das Datenmanagement und für Datenauswertungen aus cloudnativen Workloads und zum anderen passende Tools zur Datennutzung in den stark verbreiteten hybriden Szenarien. Der Weg in die Cloud ist immer stärker vorgezeichnet. Bereits heute sehen zwei Drittel der Befragten die Cloud als zentrale Instanz für alle Datenthemen – eine Sichtweise, die sich mit den Einschätzungen von IDC deckt.

Die nächsten Schritte: Mehr datengetriebene Anwendungsfälle und Geschäftsmodelle

Eine bessere Datenqualität, effizienterer Storage und optimiertes Datenmanagement erleichtern den Unternehmen das Entwickeln und Umsetzen datengetriebener Cases. Die befragten Entscheider konzentrieren sich aktuell überwiegend auf Cases, die die Optimierung bestehender Prozesse zum Gegenstand haben. Hierzu zählen unter anderem ein effizienter IT-Betrieb (36 Prozent) und besserer Kundensupport (29 Prozent). Innovation steht nur in geringerem Maße auf der Agenda (Planung und Umsetzung neuer Geschäftsmodelle; 25 Prozent). Letztgenannter Aspekt ist aus IDC-Sicht allerdings essenziell und sollte nicht vernachlässigt werden. Aus Prozesssicht ist es für einen End-to-End-Ansatz erforderlich, Frameworks zu entwickeln, Data-Self-Services bereitzustellen und DataOps zu implementieren, um die erforderliche Flexibilität, Skalierbarkeit und Schnelligkeit zu erreichen. Die stärkere Fokussierung auf Effizienz ist unter anderem der Corona-Pandemie geschuldet. Jetzt dürfen die Entscheider allerdings den Anschluss nicht verpassen. Eine Anpassung der Zielsetzungen ist also zwingend erforderlich, denn alle Zeichen stehen auf digital.

Nun muss die Praxis der Theorie folgen

Markus Grau, Pure Storage
© Pure Storage

Markus Grau, Principal Systems Engineer, EMEA CTO Office, Pure Storage: “Zwei Dinge gilt es zu vermeiden – Silos und Chaos. Auf die eine oder andere Weise ist zumindest eines davon in vielen Unter-nehmen der Fall. Die Organisationen müssen ich einen Überblick darüber verschaffen, welche Daten überhaupt vorhanden sind – und wo sie liegen. Sie müssen also das Chaos bereinigen und Silos auflösen. Ziel muss es sein, einen Data Hub zu schaffen, der die Nutzung aller relevanten Daten für die verschiedensten Systeme und Anwendungen in einem Unternehmen erst möglich macht.”

Eine erfolgreiche Digitale Transformation basiert auf datengetriebenen Geschäftsmodellen. Das Potenzial von Daten ist enorm. Die aktuelle Anforderung besteht für die meisten Unternehmen explizit darin, die relevanten Daten auszuwählen, zu bearbeiten und in die entsprechenden Prozesse und Pipelines einzupflegen. Zwar sind Basis-Tools in allen Organisationen vorhanden, aber es wird sehr oft übersehen, dass heute viele neue Lösungsansätze im Einsatz sind, die sowohl den IT-Verantwortlichen als auch den Business-Entscheidern das Datenhandling und die Datenauswertungen erheblich vereinfachen. Die Cloud ist für die Datenspeicherung und das Datenmanagement trotz aller Unkenrufe längst gesetzt und wird sich immer stärker durchsetzen.Integration, Automatisierung, die Nutzung moderner Tools über die gesamte Prozesskette und eine kontinuierliche Optimierung von Daten-Prozessen über alle IT- und Business-Domains hinweg sind der Schlüssel zum Erfolg. Das muss das gemeinsame Ziel von Anbietern und Anwendern sein. Gemessen an der aktuellen Befragung haben die meisten Unternehmen in Deutschland die Herausforderungen nach IDC-Einschätzungen zwar in der Theorie erkannt, müssen aber an vielen Stellschrauben drehen, um für die Herausforderungen der Digitalen Transformation gewappnet zu sein und ihre Daten umfassend für Innovationen einsetzen zu können.

Highlights aus der Studie
1. Alle Unternehmen müssen ein hohes Datenwachstum bewältigen. Vielzahl der Datenquellen und Datenformate erhöht die Komplexität und erfordert neue Lösungsansätze.
2. Effiziente Storage-Strategien greifen in wachsendem Maße auf die Cloud zurück. Hybride Szenarien dominieren in den Unternehmen.
3. Data Intelligence optimiert die Prozesse im Data Stack, vom Capturing bis hin zur Nutzung in den Analyse-Prozessen.
4. Relevante Jobrollen sind vorhanden oder geplant. Allerdings deutliche Lücken in vielen Unternehmen sichtbar.
5. Datengetriebene Cases zielen vorrangig auf Effizienzsteigerung in der IT und in den Fachbereichen. Innovationen bleiben nach wie vor der “Schwachpunkt” bei der Datennutzung.

 

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1. Ungebremstes Datenwachstum, mangelhafte Datenqualität
2. Granulare Lösungsansätze für bessere Datennutzung

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