Was ist Datenmodernisierung?

Bei der Datenmodernisierung werden die gesammelten Daten eines Unternehmens aktualisiert und optimiert, um ihre Zugänglichkeit, Benutzerfreundlichkeit und ihren Wert zu verbessern. Die Modernisierung umfasst die Migration von Daten aus Altsystemen auf moderne Plattformen, die Integration neuer Technologien und die Umsetzung von Strategien zur Verbesserung der datengestützten Entscheidungsfindung und der Geschäftsergebnisse.

Ein entscheidender Aspekt der Datenmodernisierung ist die Verlagerung von Daten aus veralteten, isolierten Datenbanken auf moderne cloudbasierte Plattformen. Dieser Übergang umfasst strukturierte und unstrukturierte Daten und ist gleichbedeutend mit Cloud-Migration. Moderne Datenarchitekturen wie Rechenzentren, cloudbasierte Data Warehouses und cloudbasierte Data Lakes ermöglichen effizientere Analyse und umsetzbare Erkenntnisse. Durch die Integration, Bereinigung, Konsolidierung, Transformation und Migration von Daten können Unternehmen Daten-Silos überwinden, die Daten innerhalb bestimmter Abteilungen oder Systeme isolieren.

Der Prozess der Datenmodernisierung umfasst auch die Verbesserung der Data Governance und der Datensicherheit. Moderne Plattformen bieten robuste Sicherheitsfunktionen, darunter Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance-Management, die den Schutz sensibler Informationen gewährleisten. Verbesserte Governance-Frameworks helfen bei der Verwaltung von Datenqualität, -abstammung und -compliance, was für die Aufrechterhaltung des Vertrauens und die Einhaltung gesetzlicher Standards entscheidend ist.

Zu einer erfolgreichen Strategie zur Datenmodernisierung gehört auch die Datendemokratisierung. Dieser Prozess skaliert die datengestützte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen, indem er es mehr Mitgliedern ermöglicht, kuratierte, vertrauenswürdige Daten selbst zu nutzen.

Viele Unternehmen verfolgen einen „Data First“-Ansatz und räumen Daten als zentralem Element ihrer Geschäftsstrategie Vorrang ein. Der Ansatz umfasst die Identifizierung kritischer Daten, das Verständnis dafür, wie die Daten verwendet werden, und die Optimierung ihrer Verwaltung und Nutzung, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Durch den Fokus auf Daten können Unternehmen ihre Infrastruktur optimieren, um Informationen effizienter zu verarbeiten und zu analysieren. Dieser Fokus hilft sicherzustellen, dass die Erkenntnisse dort und dann verfügbar sind, wo und wann sie benötigt werden.

Die Datenmodernisierung ist ein vielschichtiger Ansatz, der technologische Upgrades, Cloud-Migration, verbesserte Governance und eine datengesteuerte Kultur umfasst. Diese Transformation trägt dazu bei, die Datenkonsistenz zu gewährleisten, die Datenverwaltung zu verbessern und Unternehmen in die Lage zu versetzen, ihre Daten voll auszuschöpfen. Dadurch können Unternehmen ihre betriebliche Effizienz steigern, fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen und bessere Ergebnisse erzielen.

Künstliche Intelligenz (KI) und Cloud Computing spielen eine entscheidende Rolle bei der Datenmodernisierung, indem sie die Art und Weise verändern, wie Unternehmen ihre Daten verwalten, analysieren und nutzen.

KI verbessert die Datenmodernisierung durch fortschrittliche Analysen und Automatisierung. KI-Algorithmen ermöglichen es Unternehmen, ihre Datenbestände vollständig zu nutzen. Diese Algorithmen können große Datenmengen schnell verarbeiten, Muster aufdecken und prädiktive Erkenntnisse generieren, die die strategische Entscheidungsfindung unterstützen.

Modelle für maschinelles Lernen automatisieren die Datenanalyse und ermöglichen es Unternehmen, Trends und Anomalien zu erkennen, die manuell nur schwer oder gar nicht zu erkennen wären. Diese Fähigkeit verbessert nicht nur die Genauigkeit der Erkenntnisse, sondern beschleunigt auch die Reaktionsfähigkeit von Unternehmen auf Marktveränderungen und neue Chancen.

Cloud Computing ergänzt KI bei der Datenmodernisierung, indem es eine skalierbare, flexible und kostengünstige Infrastruktur für die Datenverwaltung bereitstellt. Diese Infrastruktur ermöglicht ein nahtloses Ökosystem für die Integration verschiedener Datenquellen und Anwendungen.

Cloud-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen ohne die Einschränkungen herkömmlicher lokaler Systeme zu speichern und zu verarbeiten. Sie unterstützen verschiedene Typen und Quellen von Daten und ermöglichen so eine nahtlose Integration und Zugänglichkeit von überall. Die Cloud ermöglicht die Datenverarbeitung und -analyse in Echtzeit, verbessert die Zusammenarbeit und beschleunigt die Gewinnung von Erkenntnissen.

Cloud-Services bieten oft integrierte Sicherheits- und Compliance-Funktionen sowie automatische Updates. Diese Funktionen reduzieren den operativen Aufwand für Unternehmen und ermöglichen es ihnen, sich auf die Nutzung ihrer Daten für Innovation und Wachstum zu konzentrieren.

Eine Initiative zur Datenmodernisierung ist für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, von entscheidender Bedeutung. Herkömmliche Datensysteme haben oft Schwierigkeiten, das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit moderner Daten zu bewältigen. Dies führt zu Ineffizienz, eingeschränkter Skalierbarkeit und Schwierigkeiten beim Zugriff auf und bei der Analyse der richtigen Daten.

Durch die Modernisierung von Datensystemen können Unternehmen die Zugänglichkeit, Benutzerfreundlichkeit und Qualität von Daten verbessern. Diese Verbesserungen ermöglichen es ihnen, aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Datenmodernisierung unterstützt die Einführung fortschrittlicher Analytik, künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens, die für die Sicherstellung eines Wettbewerbsvorteils und die Förderung von Innovationen unerlässlich sind.

In der heutigen Wirtschaft müssen Unternehmen schnell und flexibel agieren, um neue Fähigkeiten aufzubauen und neue Produkte und Dienstleistungen schnell auf den Markt zu bringen. Datenanalysen sind entscheidend, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Innovation und Umsatzwachstum fördern.

Die Datenmodernisierung verbessert zudem die Datenverwaltung und -sicherheit und geht auf die wachsenden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Compliance ein. Moderne Plattformen bieten robuste Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance-Management und tragen so zum Datenschutz bei. Verbesserte Data-Governance-Frameworks tragen dazu bei, die Qualität und Konsistenz der Daten zu erhalten und das Vertrauen in datengestützte Entscheidungen zu fördern.

Durch Investitionen in die Datenmodernisierung können Unternehmen ihre Datenverwaltungspraktiken optimieren und eine agilere und widerstandsfähigere Infrastruktur schaffen, die zukünftiges Wachstum und Anpassungsfähigkeit unterstützt.

Die Datenmodernisierung entwickelte sich Ende der 2000er und Anfang der 2010er Jahre zu einem wichtigen Schwerpunkt, was auf das rasante Datenwachstum und die Einschränkungen veralteter, isolierter Altsysteme zurückzuführen ist. Als Unternehmen das Potenzial von Big Data Analytics und Cloud Computing erkannten, suchten sie nach Möglichkeiten, die Zugänglichkeit, Nutzbarkeit und den Wert von Daten zu verbessern.

Der Aufstieg von Technologien wie KI und maschinelles Lernen hat die Notwendigkeit verbesserter Datenverwaltungspraktiken weiter unterstrichen. Die ersten Bemühungen konzentrierten sich auf die Datenmigration auf moderne cloudbasierte Plattformen, die Integration und Bereinigung von Daten zur Qualitätssicherung und die Einrichtung umfassender Frameworks für die Datenverwaltung. Im Laufe der Zeit ist die Datenmodernisierung Teil einer strategischen Roadmap für Unternehmen geworden, die wettbewerbsfähig bleiben und Daten effektiv nutzen wollen, um ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern.

Die Datenmodernisierung umfasst mehrere wesentliche Komponenten und Prozesse zur Umgestaltung und Optimierung der Dateninfrastruktur eines Unternehmens. Zu den wichtigsten Komponenten gehören:

• Datenintegration
• Datenbereinigung und -qualität
• Data-Warehousing
• Fortgeschrittene Analyse und Business Intelligence (BI)
• Cloud Computing und Big-Data-Technologien
• Data Governance und Datensicherheit

Datenintegration

Daten aus verschiedenen Quellen wie CRM-Systemen, ERP-Systemen und externen APIs werden kombiniert, um eine einheitliche Ansicht zu erstellen. Die Datenintegration ermöglicht umfassende Analysen und Berichte, die die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz verbessern.

Datenbereinigung und -qualität

Die Datengenauigkeit wird durch das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Fehlern und das Standardisieren von Formaten sichergestellt. Die Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung, da hochwertige Daten für die Gewinnung zuverlässiger Erkenntnisse und die Wahrung der Datenintegrität erforderlich sind.

Data-Warehousing

Erstellung eines zentralen Speichers für strukturierte Daten zur Erleichterung der effizienten Speicherung, Abfrage und Analyse. Modernes Data Warehousing unterstützt große Datenmengen und verschiedene Typen von Daten.

Fortgeschrittene Analytik und Business Intelligence (BI)

Tools und Techniken wie Data Mining, vorausschauende Analysen und maschinelles Lernen werden eingesetzt, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu unterstützen.

Cloud-Computing und Big-Data-Technologien

Cloudbasierte Lösungen und Big-Data-Technologien werden eingesetzt, um Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz zu gewährleisten. Diese Technologien verwalten große Mengen unterschiedlicher Daten, einschließlich unstrukturierter Daten aus Quellen wie sozialen Medien und Sensoren.

Data Governance und Datensicherheit

Richtlinien und Verfahren in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit und Compliance werden umgesetzt. Dazu gehört die Festlegung der Dateneigentümerschaft, die Implementierung von Zugriffskontrollen und die Überwachung der Datennutzung.

Die bedeutenden Vorteile der Datenmodernisierung können Unternehmen dabei helfen, ihr Wachstum voranzutreiben, ihre Effizienz zu steigern und einen starken Wettbewerbsvorteil zu bewahren.

• Verbesserte Entscheidungsfindung
• Verbesserte betriebliche Effizienz
• Bessere Customer Experience (CX)
• Einhaltung von Vorschriften

Verbesserte Entscheidungsfindung

Modernisierte Datensysteme liefern genaue und zeitnahe Informationen und ermöglichen schnellere, fundiertere Entscheidungen. Der Echtzeit-Zugriff auf Daten unterstützt die Datendemokratisierung und fördert Zusammenarbeit und Innovation.

Verbesserte betriebliche Effizienz

Durch die Integration und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe der Datenmodernisierung werden Silos beseitigt und die manuelle Bearbeitung reduziert. Dies führt zu einer optimierten und effizienteren Verarbeitung, einer verbesserten Konsistenz und niedrigeren Betriebskosten.

Bessere Customer Experience (CX)

Zentralisierte Kundendaten ermöglichen eine personalisierte Customer Experience und gezieltes Marketing. Die Datenmodernisierung hilft Unternehmen dabei, relevante und zeitnahe Angebote bereitzustellen und so die Kundenzufriedenheit und -bindung zu erhöhen.

Einhaltung von Vorschriften

Moderne Datensysteme tragen zu einer besseren Genauigkeit, Integrität, Sicherheit und Rückverfolgbarkeit von Daten bei. Diese Verbesserungen helfen Unternehmen, Prüfprotokolle zu führen und effektiv auf behördliche Anfragen zu reagieren.

Die Datenmodernisierung kann verschiedene Herausforderungen bewältigen und neue Möglichkeiten in verschiedenen Branchen und Funktionen erschließen. Hier sind einige häufige Anwendungsfälle:

• Verbesserung der Customer Experience
• Finanzdienstleistungen
• Behörden
• Gesundheitswesen
• Herstellung
• betrieblichen Effizienz
• Einzelhandel
• Telekommunikation

Verbesserung der Customer Experience

• Personalisiertes Marketing: Unternehmen nutzen modernisierte Datensysteme, um Kundendaten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu analysieren, und ermöglichen so zielgerichtete Marketingkampagnen und personalisierte Empfehlungen.
• Kundenservice: Fortgeschrittene Analysen und KI helfen Unternehmen, die Bedürfnisse ihrer Kunden vorherzusagen und Support-Interaktionen zu optimieren, wodurch der Kundenservice und die allgemeine Zufriedenheit verbessert werden.

Finanzdienstleistungen

• Betrugserkennung: KI-gestützte Analysen identifizieren ungewöhnliche Muster und Anomalien in Transaktionsdaten und helfen Finanzinstituten, Betrug effektiver zu erkennen und zu verhindern.
• Risikomanagement: Moderne Tools liefern Erkenntnisse über Marktbedingungen und finanzielle Leistung in Echtzeit und helfen so, Risiken genauer zu bewerten und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Behörden

• Smart Cities: Die Datenmodernisierung unterstützt Smart-City-Initiativen durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, um die Stadtplanung, das Verkehrsmanagement und die öffentliche Sicherheit zu verbessern.
• Überwachung der öffentlichen Gesundheit: Die Echtzeit-Datenanalyse hilft bei der Verfolgung und Bewältigung von Problemen im Bereich der öffentlichen Gesundheit, einschließlich Krankheitsausbrüchen und Notfallmaßnahmen.

Gesundheitswesen

• Patientenversorgung: Die Integration elektronischer Patientenakten (EPA) und anderer Datenquellen ermöglicht personalisierte Behandlungspläne und bessere Behandlungsergebnisse.
• Vorhersageanalysen: Modelle für maschinelles Lernen sagen Patiententrends und potenzielle Gesundheitsprobleme voraus und ermöglichen so eine proaktive Versorgung und Ressourcenzuweisung.

Herstellung

• Intelligente Herstellung: IoT-Sensoren und moderne Datensysteme ermöglichen die Echtzeitüberwachung und -optimierung von Fertigungsprozessen, wodurch die Effizienz verbessert und Ausfallzeiten reduziert werden.
• Vorausschauende Wartung: Die Analyse von Gerätedaten hilft, Ausfälle vorherzusagen und Wartungsarbeiten zu planen, bevor Probleme auftreten, wodurch ungeplante Ausfälle und Wartungskosten reduziert werden.

Betrieblichen Effizienz

• Optimierung der Lieferkette: Moderne Datenplattformen konsolidieren und analysieren Lieferkettendaten, um das Bestandsmanagement zu verbessern, Kosten zu senken und die Effizienz der Logistik zu steigern.
• Prozessautomatisierung: Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und Workflows durch KI- und Cloud-Lösungen erhöht die Produktivität und reduziert manuelle Fehler.

Einzelhandel

• Bestandsverwaltung: Die Datenmodernisierung verbessert die Bestandsverfolgung und die Bedarfsprognose und reduziert Fehlbestände und Überbestände.
• Verkaufsanalysen: Einzelhändler nutzen datengestützte Erkenntnisse, um das Kundenverhalten zu verstehen, Preisstrategien zu optimieren und Produktangebote zu verbessern.

Telekommunikation

• Netzoptimierung: Die Analyse von Netzwerkleistungsdaten hilft Telekommunikationsunternehmen, die Netzabdeckung zu optimieren, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Servicequalität zu verbessern.
• Vorhersage von Kundenabwanderung: KI-Modelle sagen die Abwanderung von Kunden voraus und ermöglichen so proaktive Strategien zur Kundenbindung und zur Verbesserung der Kundentreue.