Warum Unternehmen die Modernisierung ihrer Data-Warehousing-Lösungen beschleunigen müssen

Unerwartete Situationen wie die COVID-19-Pandemie und das anhaltende makroökonomische Umfeld sind für Unternehmen weltweit ein Weckruf, die digitale Transformation exponentiell zu beschleunigen. Während der Pandemie, als Lockdowns und Abstandsregeln den Geschäftsbetrieb veränderten, wurde schnell deutlich, dass digitale Innovationen für das Überleben jedes Unternehmens von entscheidender Bedeutung waren.

Die Abhängigkeit von Fernzugriffen auf das Internet für geschäftliche, private und Bildungszwecke hat die Datenanforderungen erhöht und die weltweite Datennutzung gesteigert. Darüber hinaus hat die Zunahme von Online-Transaktionen und Web-Traffic zu einer erheblichen Datenmenge geführt. Hier kommt die Modernisierung von Data-Warehousing-Lösungen ins Spiel.

Unternehmen erkannten, dass ihre bestehenden oder unternehmensweiten Data-Warehousing-Lösungen die enorme Workload nicht bewältigen konnten. Innovative Unternehmen suchten nach modernen Lösungen, um größere Datenmengen zu verwalten und sichere Speicherlösungen zu implementieren, die ihnen dabei halfen, die Anforderungen der Verbraucher zu erfüllen. Einer dieser Fortschritte war die beschleunigte Einführung modernisierter Data-Warehousing-Technologien. Davon hingen der Geschäftserfolg und die Wettbewerbsfähigkeit ab.

Data Warehousing ist die sichere elektronische Speicherung von Informationen durch ein Unternehmen oder eine Organisation. Es entsteht ein Fundus an historischen Daten, die abgerufen, analysiert und ausgewertet werden können, um Erkenntnisse in die Leistung und die Abläufe eines Unternehmens zu gewinnen oder Prognosen zu erstellen.

Data-Warehousing-Lösungen steigern die Geschäftseffizienz, ermöglichen zukünftige Analysen und Prognosen, erhöhen die Produktivität und verbessern den Geschäftserfolg. Diese Lösungen kategorisieren und konvertieren Daten in übersichtliche Dashboards, die von jedem Mitarbeiter eines Unternehmens analysiert werden können. Die Daten werden aus einem zentralen Speicherort gemeldet, was es dem Management ermöglicht, aussagekräftigere geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen und schnellere, bessere Entscheidungen zu treffen.

Durch die Erstellung von Berichten zu historischen Daten kann ein Data Warehouse aufzeigen, welche Systeme und Prozesse funktionieren und welche Methoden verbessert werden müssen. Das Data Warehouse bildet auch die Basisarchitektur für Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (KI/ML).

Alles sind Daten, unabhängig davon, ob sie strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert sind. Die meisten Unternehmens- oder Legacy-Data-Warehousing-Systeme unterstützen ausschließlich strukturierte Daten über relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS). Unternehmen benötigen zusätzliche Ressourcen und Mitarbeiter, um Unternehmensdaten zu verarbeiten. Es ist nahezu unmöglich, mit veralteten Tools, die Ineffizienz verursachen und die Kosten erhöhen, geschäftliche Effizienz und Flexibilität zu erreichen.

Die Verwaltung, Speicherung und Verarbeitung von Daten ist für die Effizienz und den Erfolg eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Moderne Data-Warehousing-Technologien können alle Datenformen verarbeiten. Bedeutende Entwicklungen in den Bereichen Big Data, Cloud Computing und fortschrittliche Analytik haben die Nachfrage nach modernen Data Warehouses erhöht.

Die heutigen Data Warehouses unterscheiden sich von den veralteten Single-Stack-Warehouses. Im Gegensatz zu herkömmlichen oder Unternehmens-Data-Warehouses, die sich in erster Linie auf die Datenverarbeitung konzentrierten, ist die moderne Version darauf ausgelegt, umfangreiche Datenmengen aus verschiedenen Quellen in unterschiedlichen Formaten zu speichern und Analysen zu erstellen, um geschäftliche Entscheidungen zu unterstützen.

Eine hervorragende Lösung für Unternehmen ist die Integration bestehender lokaler Data Warehouses mit Data-Lakehouse-Lösungen unter Verwendung von Data Fabric- und Data Mesh-Technologie. Dadurch wird eine moderne Data-Warehousing-Lösung für den langfristigen Einsatz geschaffen.

Ein Data Lakehouse enthält die Daten eines Unternehmens in unstrukturierter, strukturierter und semistrukturierter Form, die für den sofortigen oder zukünftigen Gebrauch unbegrenzt gespeichert werden können. Diese Daten werden von Data Scientists und Ingenieuren genutzt, die Daten untersuchen, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Die Speicherkosten für einen Data Lake oder ein Data Lakehouse sind geringer als die Kosten für ein Enterprise Data Warehouse. Darüber hinaus sind Data Lake und Data Lakehouse weniger zeitaufwändig zu verwalten, was die Betriebskosten senkt. IBM bietet eine Data-Lakehouse-Lösung der nächsten Generation, um diese Geschäftsszenarien zu realisieren.

Data Fabric ist die Datenanalyseplattform der nächsten Generation, die durch dezentrale Eigentumsverhältnisse komplexe Herausforderungen im Bereich der Datensicherheit löst. In der Regel verfügen Unternehmen über mehrere Datenquellen aus verschiedenen Geschäftsbereichen, die für Analysezwecke integriert werden müssen. Eine Data-Fabric-Architektur vereint unterschiedliche Datenquellen effektiv und verbindet sie durch zentral verwaltete Richtlinien für die gemeinsame Nutzung und Verwaltung von Daten.

Viele Unternehmen suchen nach einer flexiblen, hybriden und Multi-Cloud-Lösung, die auf Cloud-Providern basiert. Die Data-Mesh-Lösung leitet die SQL-Abfragen (Structured Query Language) an das zugehörige RDBMS oder Data Lakehouse weiter, indem sie den Datenkatalog verwaltet und den Benutzern virtualisierte Tabellen und Daten zur Verfügung stellt. Gemäß den Prinzipien des Data Mesh werden Geschäftsdaten niemals lokal gespeichert, was für ein Unternehmen von Vorteil ist. Eine erfolgreiche Data-Mesh-Lösung wird die Kapital- und Betriebskosten eines Unternehmens senken.

IBM Cloud Pak for Data ist ein hervorragendes Beispiel für eine Data Fabric- und Data Mesh-Lösung für Analysen. Die Cloud-Technologie hat sich als bevorzugte Plattform für künstliche Intelligenz (KI), intelligente Edge-Dienste, fortschrittliche drahtlose Konnektivität und vieles mehr etabliert. Viele Unternehmen werden eine hybride Multi-Cloud-Strategie einsetzen, um ihre Geschäftsleistung und ihren Erfolg zu verbessern und in der Geschäftswelt erfolgreich zu sein.

Die Modernisierung des Data Warehouse umfasst die Erweiterung der Infrastruktur ohne Beeinträchtigung der Sicherheit. Dadurch können Unternehmen die Vorteile neuer Technologien nutzen, Datenprozesse beschleunigen und flexibler gestalten, sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht werden und in diesem Zeitalter der Big Data relevant bleiben. Die zunehmende Vielfalt und Menge der aktuellen Daten macht es für Unternehmen unerlässlich, ihre Data Warehouses zu modernisieren, um auf dem heutigen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen benötigen wertvolle Erkenntnisse und Berichte in Echtzeit, und Unternehmens- oder Legacy-Data-Warehouses können mit den modernen Datenanforderungen nicht Schritt halten.

Data Warehouses befinden sich an einem spannenden Wendepunkt ihrer Entwicklung. Angesichts der Tatsache, dass der weltweite Markt für Data Warehousing in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich um über 250 % wachsen wird (Link befindet sich außerhalb von ibm.com), werden Unternehmen auf neue Data-Warehouse-Lösungen und -Tools setzen, die einfacher zu bedienen sind als je zuvor.

Künstliche Intelligenz und andere bahnbrechende Technologien werden Unternehmen in das nächste Jahrzehnt führen. Der Datenverbrauch und die Datenlast werden weiter zunehmen und Unternehmen dazu veranlassen, neue Wege zur Implementierung modernster Data-Warehousing-Lösungen zu beschreiten. Die Verbreitung digitaler Technologien und vernetzter Geräte wird Unternehmen dabei unterstützen, sich auf dem Markt zu behaupten – eine Leistung, die vor 20 Jahren noch unvorstellbar gewesen wäre.

Wesentliche Erkenntnisse ergeben sich aus den Bemühungen eines Unternehmens, seine Unternehmens- oder Legacy-Data-Warehousing-Technologie zu optimieren. Eine wichtige Erkenntnis ist die Bedeutung spezifischer Veränderungen zur Modernisierung von Technologie, Prozessen und organisatorischen Abläufen, um sich weiterzuentwickeln. Da sich das Tempo des Wandels weiter beschleunigen wird, werden dieses Wissen und die Fähigkeit, die Modernisierung voranzutreiben, in Zukunft von entscheidender Bedeutung sein.

Ganz gleich, wo Sie sich heute bei der Modernisierung Ihres Data Warehouse befinden, die Experten von IBM helfen Ihnen gerne dabei, den richtigen Modernisierungsansatz für Ihre Bedürfnisse zu finden. Es ist an der Zeit, mit der Modernisierung Ihres Data Warehouse zu beginnen.