Die Digitalisierung ist kein Hype, sondern beeinflusst schon heute die Unternehmen massiv. „Unternehmen fragen sich, wie sie sich für die Zukunft aufstellen müssen. Fast alle Branchen sind betroffen“, beschrieb QUNIS-Geschäftsführer Steffen Vierkorn die Lage auf der diesjährigen Fachtagung für BI, Big Data und Advanced Analytics der Controller Akademie in München. Die Globalisierung der Unternehmen und Prozesse, die wachsende Mobilität, die zunehmende Konnektivität (immer verbunden, Arbeit und Privat, „IoT“) sowie die „Individualisierung“ (DIY-Kultur und Nischenmärkte entstehen) sind Trends, die sich ohne eine Digitalisierung der Prozesse und eine breite, zeitnahe und gezielte Nutzung aller verfügbaren Daten kaum weiterentwickeln können. Die Digitalisierung ist der „enabler“ solcher und weiterer Trends in der Kommunikation und Datennutzung zwischen Menschen und Maschinen.
Allerdings sind viele Organisationen bislang weder technisch noch kulturell so weit, als dass sie die digitale Transformation umfassend in Angriff nehmen könnten. So finden sich in der Praxis etliche Hindernisse im Datenmanagement:
- Gewachsene Datenstrukturen erschweren den weiteren Ausbau von Datenmodellen und den Betrieb bestehender Anwendungen
- Business Logiken befinden an unterschiedlichen Stellen in den Systemen
- Unterschiedliche Entwicklungsmethoden kommen im Rahmen der Umsetzung zum Einsatz
- Keine Dokumentation der Logiken und der Transformationen
- Die etablierten Datenmodelle sind zu „starr“ und erlauben keine agile Weiterentwicklung (Systeme wurden mit einer sehr fokussierten Zielsetzung aufgebaut und sollen nun breiter genutzt werden
- Die Verarbeitung der gestiegenen Datenmengen (strukturiert) ist für etablierte Data Warehouses nicht mehr performant zu verarbeiten
Das Datenmanagement und die Dateninfrastruktur müssen sich daher ändern, um den neuen, mit Big Data und Advanced Analytics verbundenen Anforderungen nachkommen zu können. Um hier zu entsprechend agileren Architekturen zu kommen, die das bisherige Datenmanagement (Data Warehouse) als auch Big-Data-Umgebungen verknüpfen helfen, diskutiert die QUNIS heute mit Kunden Data-Lake-Konzepte (mehr zur QUNIS-Methodik finden Sie hier).
Dabei gilt es beispielsweise neuartige explorative Analyseszenarien zu unterstützen, in denen neben den bisherigen (strukturierten) auch anders oder kaum strukturierte Daten einbezogen und analysiert werden können. Ferner es gebe beispielsweise Streaming-Szenarien und damit zeitkritische Analysen auf der Basis unterschiedlicher Datenformate. Mindestens genauso wichtig für ein Gelingen der digitalen Transformation sei eine Organisation, die sowohl die bisherige Nutzung von Business Intelligence als auch die Speicherung, Verarbeitung und Analyse polystrukturierter Daten fördert und regelt (Rollen, Governance).
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