Setzen Sie das Potenzial digitaler Intelligenz mit Daten und Anwendungen frei

Eine Architektur für die Multi-Cloud-Integration stellt ein sicheres Gateway für Daten-Governance und Analysen bereit.

Wie IBM Cloud Private for Data dabei unterstützen kann, zeigt der Bloor Research Report.

Einführung

Einführung

In einer von schnellen Marktveränderungen, technologischen Umbrüchen und massiver Umstrukturierung geprägten Welt sind nicht Produkte, Technologien oder Prozesse das wichtigste Asset Ihres Unternehmens, sondern Ihre Daten.

Die Fähigkeit, Ihre Daten in digitale Intelligenz zu transformieren, ist von zentraler Bedeutung für einen Wettbewerbsvorteil.

Das Problem ist, dass Daten oft in isolierten Datensilos oder Anwendungen eingeschlossen sind – sowohl in On-Premises-Umgebungen als auch zunehmend in der Cloud.

Dafür ist ein proaktiver Ansatz erforderlich, der Daten und Anwendungen in allen Formen, in On- und Off-Premises-Umgebungen, integriert und für mehr Transparenz und Kontrolle sorgt. Die richtige Lösung muss außerdem alle Arten von Daten aus jeder Quelle in einer Hybrid-Cloud-Infrastruktur schützen und verwalten.

Ich bin zufrieden mit dem Fortschritt meines Unternehmens bei der Schaffung einer starken, kontrollierten Datengrundlage, die bereit für KI und Innovation ist. Ich möchte mehr über folgende Themen erfahren:

Förderung von Innovation mit neuen Technologien

Management einer Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebung

Symbol, das für eine Hybrid Cloud steht

Sind Ihre Daten bereit für KI?

Sind Ihre Daten bereit für KI?

Der Schlüssel zu künstlicher Intelligenz (KI) ist eine starke Datengrundlage. Echte Innovation in diesem Bereich ist nur möglich, wenn ein Unternehmen alle eingehenden Daten fest im Griff hat und jede Entscheidung auf der Basis von Daten trifft.

Ihre Daten müssen zu einem Asset Ihres Unternehmens werden. Dann können diese Daten Ihr Unternehmen transformieren, einen monetären Mehrwert bieten und Ihren Mitarbeitern außergewöhnliche Leistungen ermöglichen. Werden diese Daten nicht erfasst, organisiert, verwaltet, kontrolliert, aufbereitet, gesteuert, gemessen und analysiert, sind sie nicht nur nutzlos, sondern können sogar eine Belastung darstellen.

In der Multi-Cloud-Welt von heute sind Daten oft in isolierten Datensilos oder Anwendungen eingeschlossen – sowohl in On-Premises-Umgebungen als auch in der Cloud. Zunächst müssen Sie feststellen, wo Ihre Daten sich befinden. Danach müssen Sie die Benutzer in die Lage versetzen, zuverlässig auf alle Daten zuzugreifen. Dies schließt alle Anforderungen im Zusammenhang mit dem Finden, Integrieren und Katalogisieren von Daten zur Erstellung einer dynamischen „Single Version of the Truth“ mit integrierten Steuerungen für Data Lifecycle Management, Compliance und Datenschutz ein. Zudem müssen mögliche Compliance-Probleme im Zusammenhang mit gesetzlichen Bestimmungen der USA und anderer Länder ermittelt werden. Schließlich müssen die Daten die grundlegende Skalierung von Erkenntnissen bei Bedarf mittels Advanced Analytics und Data Science erlauben, damit bessere Entscheidungen und intelligentere Geschäftsprozesse möglich sind.

Bis zum Jahr 2020 werden 50 % der Daten-Governance-Initiativen mit Richtlinien, die nur auf Metadaten basieren, umgesetzt.

Bis zum Jahr 2020 werden 50 % der Daten-Governance-Initiativen mit Richtlinien, die nur auf Metadaten basieren, umgesetzt.

Lesen Sie den vollständigen Bericht: „Magic Quadrant for Metadata Management Solutions“.

“By 2020, 50% of information governance initiatives will be enacted with policies based on metadata alone„Bis zum Jahr 2020 werden 50 % der Daten-Governance-Initiativen mit Richtlinien, die nur auf Metadaten basieren, umgesetzt. .
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Unser Unternehmen hat alle Daten fest im Griff, sowohl innerhalb als auch außerhalb der Firewall.

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Sehr gut! Eine starke Datengrundlage ist der Ausgangspunkt für echte Innovation. Mit einer einheitlichen Daten-Governance können Sie alle Mitarbeiter und Prozesse in die Lage versetzen, Innovation zu schaffen.

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Finden Sie zunächst heraus, wo sich Ihre Daten befinden, ob der Zugriff darauf zuverlässig möglich ist und ob sie skaliert werden können, um Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

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Daten-Governance 2.0

Daten-Governance 2.0

Laut dem IBM Whitepaper „Achieving a unified governance strategy“ wurde die Daten-Governance 1.0 ursprünglich als projektgesteuerte IT-Funktion definiert, die einen Ansatz für das Management von Unternehmensdaten beschrieb. Die Nutzer verwendeten ein etabliertes Framework, das eine Struktur für Daten erstellte, die sowohl die Verantwortlichkeit für Daten festlegte als auch für die Sicherheit und Vertraulichkeit von Daten sorgte. Auch wenn Daten mit der Daten-Governance 1.0 effektiv verwaltet und kontrolliert werden konnten, waren die Vorteile im Hinblick auf Erkenntnisse, die Ermittlung von Chancen und die Transformation von Daten in die „Währung“ von Unternehmen nur gering.1

Heute verfolgen Unternehmen einen einheitlicheren Ansatz für das Management und die Nutzung von Daten, der „Governance für Compliance“ mit „Governance für Erkenntnisse“ als neues Framework und neue Geschäftschance kombiniert. Die Daten-Governance 2.0 bietet einer größeren Zahl verschiedener Stakeholder Mehrwert durch die Möglichkeit, Wissen, Trends und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und auf Geschäftspraktiken anzuwenden. Eine Architektur für die Multi-Cloud-Integration unterstützt eine Daten-Governance-Strategie zusätzlich mit einem sicheren Gateway, das Unterstützung für APIs und Analysetools innerhalb und außerhalb der Firewall bereitstellt.

Zu einer effektiven Daten-Governance in einer Hybrid-Cloud-Umgebung gehört Folgendes:

  1. Breiter Konsens über die Bedeutung von Daten, darunter Metadaten zu gemeinsamen Richtlinien und klar formulierte Regeln für die Informationen, die das Unternehmen benötigt
  2. Klarer Konsens über die Pflege und Überwachung von Daten, darunter Regeln für die Qualität von Betriebsdaten und Masterdatenmanagement
  3. Standardverfahren für Unternehmen und Abteilungen für die Sicherheit und den Schutz strategischer Daten, z. B. Definition des rollenbasierten Zugriffs auf Daten, Erstellung von Regeln für die gemeinsame Nutzung von Daten und Schutz sensibler Daten vor Dritten
  4. Strategie für die Integration von Unternehmensdaten, die das Lifecycle-Management umfasst und festlegt, wie Daten übertragen und zu strategischen Informationen zusammengestellt werden

Datenseen: Daten-Governance in einer Hybrid-Umgebung

Datenseen (Data Lakes) erlauben eine sichere Multi-Cloud-Integration, da sie Unternehmen eine Möglichkeit bieten, einheitliche Daten-Governance in einer Hybrid-Umgebung zu erreichen. Mit einem Datensee können Komponenten von Compliance, Risikomanagement und Business-Performance innerhalb eines einzelnen Frameworks abgedeckt werden. Diese Speicher-Repositorys nehmen Datenflüsse von jeder Quelle an (in einer On-Premises-Umgebung und in der Cloud) und vereinen Sie in einer gemeinsamen Plattform, die ihre Nutzung ermöglicht. Die Daten werden in ihrem unaufbereiteten Rohzustand gespeichert und bei Bedarf lokalisiert, verarbeitet, aufbereitet und extrahiert. Im Wesentlichen müssen Sie nicht wissen, wofür Sie die Daten nutzen wollen, bevor sie gespeichert werden.

Beispielsweise sind mobile Apps, die Service- und Support-Transaktionen für Kunden per Mobilgerät bereitstellen, eine Herausforderung für eine traditionelle Dateninfrastruktur, die für die Batch-Verarbeitung ausgelegt ist. Mit einem Datensee können Kontextinformationen (z. B. Geräte-ID und Standort) mit strukturierten Daten (Kontonummer, Kennwort) kombiniert werden, um auf mobilen Apps basierende Services sicher, ohne Ausfälle, zuverlässig und replizierbar bereitzustellen.

Im Idealfall ersetzt der Datensee das Data-Warehouse und fungiert als große und enorm skalierbare Sammlung unstrukturierter Daten in ihrem nativen Format, die bereit für alle Arten von Analysen und Experimenten sind.

Eine der größten Herausforderungen bei der Nutzung eines Datensees besteht darin, dass es schwierig ist, die Daten so zu speichern, dass sie per Abfrage wieder abrufbar sind. „Diese Möglichkeit muss durch einzigartige und umfassende Metadaten-Tags in den Datensee integriert werden. Ohne diese Tags entwickelt sich der Datensee schnell zu etwas, was Brancheninsider als ‚Datensumpf‘ bezeichnen.“ 2

Aufgrund von „Cloud-first“-Vorgaben ist die Nutzung von On-Premises-Anwendungen eher die Ausnahme als die Regel.

Aufgrund von „Cloud-first“-Vorgaben ist die Nutzung von On-Premises-Anwendungen eher die Ausnahme als die Regel.

Lesen Sie alle Details in „The urgent need for hybrid integration“. (US) (596KB)”

Aufgrund von „Cloud-first“-Vorgaben ist die Nutzung von On-Premises-Anwendungen eher die Ausnahme als die Regel.
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Die Planung für eine einheitliche Daten-Governance liegt hinter uns. Wir sind bereit dafür, mit dem, was wir haben, innerhalb kürzerer Zeit mehr zu erreichen.

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Die Unterstützung der Daten und Analysen, die digitale Intelligenz schaffen, erfordert eine offene, agile Informationsarchitektur. Mit Funktionalität für die Multi-Cloud-Integration können Ihre Entwickler UND die Integratoren aus den Geschäftsbereichen Verbindungen zwischen beliebigen Anwendungen per einfachem Drag-and-drop in einer Multi-Cloud-Umgebung herstellen.

Hier erfahren Sie, wie Sie durch die Integration unterschiedlicher Cloud-Bereiche Anwendungen und Daten zusammenbringen können, um Ihre neuesten Initiativen voranzutreiben. (US) (3.0 MB)Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren

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Mit einer einheitlichen Daten-Governance wissen Sie, dass Ihre Daten korrekt sind und jedem Datennutzer zur Verfügung stehen. Sie können sich darauf verlassen, dass Ihre Daten effizient und geschützt sind, und Sie können Ihre Daten dafür einsetzen, die Transformation Ihres Unternehmens und Innovationen voranzutreiben.

Lesen Sie die Ergebnisse der Studie von IBM und BizTechInsights zu den Herausforderungen, vor denen Unternehmen bei der Integration von Daten stehen, und ihren Prioritäten bei der Verbesserung der Datenintegration. (US) (307 KB)Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren

Multi-Cloud-Integration

Multi-Cloud-Integration

Für den Geschäftserfolg in der digitalen Welt ist ein proaktiver Ansatz erforderlich, der Daten in allen Formen, in On- und Off-Premises-Umgebungen, integriert und für mehr Transparenz und Kontrolle sorgt. Die richtige Architektur muss außerdem alle Arten von Daten aus jeder Quelle in einer Hybrid-Cloud-Infrastruktur schützen und verwalten. Sie muss offen und agil sein, damit sie neue Datenquellen schnell verbinden und Daten sicher und schnell den Anwendungen und Benutzern bereitstellen kann, von denen die neuesten Ideen in die Tat umgesetzt werden.

IT-Manager müssen für konstante digitale Neuerfindung sorgen, um Cloud und Cognitive Computing zu verbinden. Damit sind Initiativen möglich, die sich auf Folgendes konzentrieren:

Schnellere Umstellung auf eine Multi-Cloud. Eine Multi-Cloud-Umgebung bietet zahlreiche Vorteile der Cloud, jedoch auch einige zusätzliche Hürden, z. B. die Frage, welche Workloads zu welchem Zeitpunkt in welche Cloud migriert werden sollten.

Förderung neuer Umsatzströme durch APIs. Schaffen Sie digitale Erlebnisse für Endbenutzer und API-Funktionen, die den Entwicklern und den Unternehmen, die sie unterstützen, im Gedächtnis bleiben.

Integration von Blockchain in das Unternehmen. Verteilte Trust-Systeme wie die Blockchain definieren Branchen und Markteinführungsmodelle neu.

Integration von KI in das Kundenerlebnis. Diese Herausforderung zeigt sich in KI-gesteuerten Produktempfehlungen, NBA-Simulationen (Next-Best Action) und automatisierten KI-Chatbots. IT-Manager müssen Wege finden, um die Datenkluft zu überbrücken und nicht nur alle ihre aktuellen Daten, sondern auch neue Datenquellen zu integrieren.

Unternehmen müssen Anwendungen in allen unterschiedlichen Cloud-Bereichen integrieren und so traditionelle On-Premises-Unternehmensanwendungen mit Private-Cloud-Umgebungen und neuen schlanken Public-Cloud-Services verbinden. Da neue Services und Verbindungen nur selten ausschließlich von der zentralen IT-Abteilung gesteuert werden, ist das Ergebnis ein verwirrendes Netz aus einzelnen Integrationen. Daher ist eine Lösung für die schnelle und sichere Standardisierung von Integrationen und Datenübertragungen zwischen verschiedenen Unternehmensbereichen und Beteiligten erforderlich, um die Kontrolle zu behalten, ohne Innovation zu verlangsamen.

Eine agile Architektur für die Multi-Cloud-Integration entsteht, wenn Sie Ihre Integrations-Runtimes in kleinere, dedizierte Komponenten aufschlüsseln, die leichter zu handhaben sind. So können neue Anwendungen die Integration ausführen, die sie benötigen – im Tempo und Umfang moderner Innovation.

Wenn die Integration in separate Teile aufgeschlüsselt wird, können Sie diese Teile auf unterschiedliche Weise unter dem Gesichtspunkt der Verantwortung und Verwaltung verteilen. Dieser dezentralisierte Integrationsansatz bringt zahlreiche potenzielle Vorteile mit sich:

  • Eine gemeinsame Herausforderung für separate SOA-Teams besteht darin, dass sie die Anwendungen, die sie bereitstellen, nicht völlig verstehen. Anwendungsteams kennen die Datenstrukturen ihrer eigenen Anwendungen besser als jeder andere.
  • Bei der End-to-End-Implementierung einer Lösung müssen weniger Teams involviert sein. Dies reduziert die Kommunikation zwischen Teams sowie Wartezeiten und die unausweichliche Wasserfall-Entwicklung, die normalerweise in diesen Fällen stattfindet.

Letzten Endes sollte eine solche Architektur den Benutzern Folgendes ermöglichen:

  • Management des Zugriffs auf Services innerhalb und außerhalb Ihres Unternehmens mit APIs
  • Verbindung von Anwendungen in On-Premises-Umgebungen oder in der Cloud, um die Unternehmenstransformation voranzutreiben
  • Schutz von APIs, der Daten, die sie übertragen, und der Systeme, die hinter ihnen stehen
  • Durchführung zuverlässiger Messaging-Übertragungen über die Grenzen von Anwendungen hinweg
  • Schnelle, sichere und verlässliche Übertragung großer Datenmengen
  • Bereinigung und Aufbereitung von Daten für eine konsistente Sicht auf Ihr Unternehmen

Fazit

Fazit

In Kombination mit einer sicheren Datengrundlage ermöglicht eine agile Architektur für die Multi-Cloud-Integration den Einsatz von Unternehmensanwendungen als aktive, dynamische Tools auf der Basis von Machine-Learning-Modellen (und Analysen), die für Skalierbarkeit implementiert werden.

Die nächsten Schritte

Die nächsten Schritte

Wenn Sie über die nächsten Schritte nachdenken, stellen Sie sich diese wichtigen Fragen:

  1. Sind unsere Daten extrem komplex?
  1. Ist unser Datenspeicher zu teuer?
  1. Belasten unsere Datenanalysen unseren Produktionsbetrieb?
  1. Belasten unsere Datenanalysen unseren Produktionsbetrieb?
  1. Wie wenden wir Daten-Governance in einer Multi-Cloud-Umgebung an?

Diese Ressourcen liefern Ihnen weitere Informationen über die Funktionalität der IBM Cloud.

Foto, das für die Multi-Cloud-Integration steht

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Hier erfahren Sie, wie Sie durch die Integration unterschiedlicher Cloud-Bereiche Anwendungen und Daten zusammenzubringen können, um Ihre neuesten Initiativen voranzutreiben.

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Datenintegration erreicht Wendepunkt

Lesen Sie die Ergebnisse der Studie von IBM und BizTechInsights zu den Herausforderungen, vor denen Unternehmen bei der Integration von Daten stehen, und ihren Prioritäten bei der Verbesserung der Datenintegration.

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