Data : Eine Grundlage für Data | Leitlinien für eine zukunftssichere und zweckorientierte Plattform

Data und Intelligence-Lösungen finden in Unternehmen zunehmend Verbreitung, um das Geschäftswachstum voranzutreiben. Unternehmen sollten data als solide Grundlage aufbauen, um data in großem Maßstab einzusetzen. Diese data sollten speziell auf die geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten sein, da sie nur so gut sind wie die geschäftlichen Erkenntnisse und Informationen, die sie ermöglichen; außerdem sollten sie zukunftssicher konzipiert sein, um von den ständigen Fortschritten bei data und -technologien zu profitieren.“

Oussama Ahmad, Partner Data bei Artefact

data zielen darauf ab, data aufzubrechen und die verschiedenen Arten von data zu integrieren, die für die Umsetzung fortschrittlicher data und Intelligence-Lösungen erforderlich sind. Sie bieten eine skalierbare und flexible Infrastruktur für die Erfassung, Speicherung und Analyse großer data verschiedenen Quellen. Diese Plattformen sollten erstklassige data und -technologien nutzen und drei zentrale Ziele erfüllen:

Für eine data stehen mehrere Infrastrukturvarianten zur Auswahl: vollständig vor Ort, vollständig cloud eine Hybridlösung cloud, wobei jede ihre eigenen Vorteile und Herausforderungen mit sich bringt. Unternehmen sollten bei der Auswahl der für ihre data am besten geeigneten Infrastruktur eine Reihe von Faktoren berücksichtigen, darunter Anforderungen data und Datenstandort, die Integration data , Anforderungen an Funktionalität und Skalierbarkeit sowie Kosten und Zeitaufwand. Eine vollständig cloud Architektur bietet niedrigere und besser vorhersehbare Kosten, sofort einsatzbereite Dienste und Integrationen sowie schnelle Skalierbarkeit, bietet jedoch keine Kontrolle über die Hardware und entspricht möglicherweise nicht data und Speicherortvorschriften. Eine vollständig vor Ort betriebene Architektur bietet volle Kontrolle über Hardware und data , entspricht in der Regel den Datenschutz- und Speicherortvorschriften, verursacht jedoch höhere Kosten und erfordert eine langfristige Planung für die Skalierung. Eine hybride cloud bietet das Beste aus beiden Welten und ermöglicht eine vollständige Migration in die cloud einem späteren Zeitpunkt, erfordert jedoch möglicherweise eine komplexere Einrichtung.

Viele Unternehmen entscheiden sich für eine hybride Infrastruktur für ihre data , da sie aus betrieblichen Gründen hochsensible data wie Kunden- und data) auf ihren eigenen Servern speichern müssen oder weil es an staatlich zertifizierten cloud (CSPs) mangelt, die data lokalen data und Standortvorschriften erfüllen. Diese Unternehmen ziehen es zudem vor, cloud oder nicht sensible data in der cloud zu belassen, cloud die Kosten für Speicher- und Rechenressourcen cloud optimieren und die von CSPs angebotenen sofort einsatzbereiten data und Machine-Learning-Dienste zu nutzen. Andere Unternehmen, die keine organisatorischen oder regulatorischen Anforderungen an data innerhalb des Unternehmens oder Landes haben, entscheiden sich für eine vollständig cloud Infrastruktur, um die Implementierungszeit zu verkürzen, Kosten zu optimieren und Ressourcen einfach skalieren zu können.

Abbildung 1: Infrastruktur für Hybrid Cloud lokale Data

data umfasst in der Regel sieben Hauptschichten, die den data von dataüber „Informationen“ bis hin zu „Erkenntnissen“ widerspiegeln. Unternehmen sollten sorgfältig prüfen, welche Dienste und Tools für die einzelnen Schichten erforderlich sind, um einen nahtlosen Datenfluss und eine effiziente Gewinnung von data zu gewährleisten. Diese Dienste und Tools sollten in jeder Schicht der data wichtige Funktionen erfüllen, wie in Abbildung 2: Data Data dargestellt.

Abbildung 2: Data Data Big Data

Die Entwicklung einer data sollte in mehreren Phasen erfolgen, beginnend mit einer minimal funktionsfähigen Plattform (MVP) und gefolgt von schrittweisen Erweiterungen. Ein Unternehmen sollte die Weiterentwicklung seiner data mit den steigenden Anforderungen an umfassendere und schnellere data und -analysen für geschäftliche Entscheidungen abstimmen. Diese gestiegenen Anforderungen wirken sich auf die Komplexität der data aus, was data , das Volumen und die Arten data sowie interne und externe Nutzer betrifft. Die Weiterentwicklung der data umfasst die Erweiterung um zusätzliche Speicher- und Rechenressourcen, erweiterte Features und Funktionen sowie Verbesserungen bei der Plattform-Sicherheit und -Verwaltung.

Abbildung 3: Entwicklung Data Big Data

„Wir haben festgestellt, dass viele Unternehmen dazu neigen, data von Anfang an mit hochentwickelten und unnötigen Funktionen auszustatten, was die technologischen Betriebskosten in die Höhe treibt. Die Einführung data sollte mit einer minimal funktionsfähigen Plattform beginnen und sich entsprechend den geschäftlichen und technologischen Anforderungen weiterentwickeln. In den frühen Phasen des Plattformaufbaus sollten Unternehmen eine robuste Ebene data und -Management implementieren, die data , Datenschutz, Sicherheit und die Einhaltung lokaler und regionaler data gewährleistet.“

 Anthony Cassab, Leiter Data bei Artefact

Eine data sollte nach zentralen architektonischen Leitlinien aufgebaut werden, um ihre Zukunftssicherheit zu gewährleisten. Dies ermöglicht eine einfache Skalierbarkeit der Ressourcen, die Portabilität zwischen verschiedenen lokalen und cloud , die Aktualisierung und den Austausch von Diensten sowie den Ausbau der Mechanismen data und -weitergabe.

„Eine anpassungsfähige und modulare Plattform, die sich an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen lässt, ist einer „Black-Box“-Plattform vorzuziehen, die zwar gut integriert ist, aber nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten bietet. Diese Plattformarchitekturen können ganz oder teilweise in der cloud aufgebaut werden, cloud die Vorteile des cloud wie Skalierbarkeit und Kosteneffizienz cloud nutzen und gleichzeitig die Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen der data zu erfüllen.“

Faisal Najmuddin, Leiter Data bei Artefact

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine data Unternehmen zahlreiche Vorteile bietet, darunter die Zentralisierung data , die Ermöglichung fortschrittlicher data sowie den unternehmensweiten Zugriff auf data und -quellen. Die Implementierung einer data erfordert jedoch eine Reihe strategischer Entscheidungen, wie die Auswahl der richtigen Infrastruktur(en), die Einführung einer zukunftssicheren Architektur, die Auswahl standardisierter und „migrierbarer“ Dienste, die sorgfältige Berücksichtigung data und schließlich die Festlegung eines optimalen Entwicklungsplans, der eng mit den Geschäftsanforderungen verknüpft ist und die Rendite der data maximiert.