Vorteile der Implementierung einer Cloud

Die derzeitige Datenexplosion wird durch billigere Datenspeicherung und advanced analytics angeheizt. Dennoch bleibt eine schwierige Aufgabe bestehen: Wie können wir diese Daten an einem einzigen Ort zusammenfassen, an dem sie leicht analysiert werden können?

Teams haben Schwierigkeiten, auf genaue, konsistente Daten aus den verschiedenen Analyse- und Extraktions-, Transformations- und Ladetools(ETL) zuzugreifen, die im gesamten Unternehmen verwendet werden. Die Existenz von Datensilos ist nichts Neues, aber einige Optionen können Ihrem Unternehmen helfen, data driven zu werden, ohne Ihre Mitarbeiter zu zwingen, sich von den Tools zu entfernen, die sie für ihre Produktivität benötigen.

Eine Cloud ermöglicht es Ihnen, die Komplexität der in einem Unternehmen verwendeten Tools zu abstrahieren und brauchbare und genaue Daten in einer einzigen Quelle der Wahrheit zu sammeln.

Die entscheidende Rolle der Cloud und des Data Warehouse

Ein Data Warehouse sammelt saubere und strukturierte Daten aus vielen Quellen, um die Unternehmensleistung zu steigern, intelligentere Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Es ist wichtig, den Unterschied zwischen einem Data Warehouse und einer Datenbank zu verstehen.

• Eine Datenbank speichert aktuelle Transaktionen und ermöglicht den schnellen Zugriff auf bestimmte Transaktionen für laufende Geschäftsprozesse mittels Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP).
• Data-Warehouses speichern große Mengen historischer Daten und unterstützen schnelle, komplexe Abfragen über alle Daten mittels analytische Verarbeitung online (OLAP). Ein Daten-Lake hingegen stellt unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten zur Erkundung bereit.

Eine Cloud ermöglicht es Ihnen, alle diese Funktionen über eine einzige Plattform zu nutzen, die von allen Datenteams verwendet werden kann.

Dennoch ist es wichtig, ein Data Warehouse zu haben. Hier sind ein paar Gründe dafür:

Beständigkeit ist der Schlüssel

Beim Data Warehousing werden in der Regel Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten in ein Standardformat konvertiert, so dass es für die Benutzer einfacher wird, die gesamte Datensammlung zu analysieren und Erkenntnisse darüber auszutauschen.

Ein Data Warehouse verwaltet Daten, denen Sie vertrauen können

Viele Unternehmen benötigen Daten aus mehreren Subsystemen, die auf unterschiedlichen Plattformen aufgebaut sind, um wertvolle business intelligence zu betreiben. Data Warehousing löst dieses Problem, indem es die Daten eines Unternehmens in einem Lager zusammenfasst, so dass sie von einem zentralen Ort aus zugänglich sind.

Ein Data Warehouse ermöglicht Self-Service

Geschäftsanwender und Entscheidungsträger müssen sich häufig in mehrere Abteilungssysteme einloggen oder Berichte bei den IT-Mitarbeitern anfordern, um die gewünschten Informationen zu erhalten. Mit einem Data Warehouse können sie selbständig Berichte und Abfragen erstellen. Durch den einfacheren Zugang zu den Daten wird weniger Zeit für den Datenabruf und mehr Zeit für die Datenanalyse aufgewendet, was zu produktiveren Arbeitssitzungen führt.

Data Warehouses verbessern die Datenqualität

Mit einem Data Warehouse können Unternehmen sicherstellen, dass ihre gespeicherten Daten den Vorschriften entsprechen, und sie können sensible Daten maskieren, um sie vor Datenschutzverletzungen oder unbefugtem Zugriff zu schützen. Data Warehouses entfernen auch minderwertige Informationen aus dem Lager und reichern Daten an, um sie für einen besseren Einblick nutzbar zu machen.

Häufige Anwendungsfälle für eine Cloud

Eine Cloud nutzt alle Vorteile eines Cloud und kombiniert native Integration, Transformation, Orchestrierung und Datenqualität in einer einzigen, einfach zu bedienenden Plattform.

Verbesserung der Marketingleistung

Es ist üblich, dass Marketingdaten über mehrere Systeme in einem Unternehmen verteilt sind, z. B. über ein CRM-System (Customer Relationship Management) und ein Marketingautomatisierungssystem. Wenn Teams verstreute Daten in Tabellenkalkulationen zusammenstellen, um wichtige Messwerte zu ermitteln, können die Informationen veraltet sein. Die Isolierung von Diskrepanzen wird mühsam, und die Teams müssen sich oft damit abfinden, Entscheidungen auf der Grundlage der begrenzten Daten zu treffen, die ihnen zur Verfügung stehen.

Ein Marketing-Data-Warehouse ermöglicht es dem Marketingteam, mit einer einzigen Datenquelle zu arbeiten. Sie können Daten aus internen Systemen wie Web-Analysen , Werbekanälen und CRM-Plattformen mit Daten aus externen Systemen kombinieren. Mit einem Data Warehouse können Marketingexperten schneller und effizienter Initiativen durchführen, da sie Zugriff auf dieselben standardisierten Daten haben. Die Teams können detailliertere Erkenntnisse gewinnen und Leistungskennzahlen wie ROI, Lead-Attribution und Kundenakquisitionskosten effektiver verfolgen.

Mit der Echtzeitverarbeitung von Data Warehouses können Marketingexperten Kampagnen auf der Grundlage der neuesten Daten erstellen und so mehr Leads und Geschäftsmöglichkeiten generieren. Benutzer können benutzerdefinierte Dashboards oder Berichte erstellen, die die Leistung des Marketingteams bewerten.

Das Erbe annehmen

Viele Unternehmen sind noch immer von Mainframe-Umgebungen und anderen Legacy-Anwendungssystemen abhängig, was den Zugriff auf und die Verarbeitung von Legacy-Daten erschwert. Leider haben die technologischen Fortschritte bei Plattformen, Architekturen und Tools die alten Anwendungssysteme nicht verdrängt.

Die Schwierigkeit, Geschäftswissen und -regeln im Laufe der Jahre auf neuere Plattformen und Anwendungen zu migrieren, ist ein Grund dafür, dass Altsysteme in fast allen Unternehmen immer noch eine große Rolle spielen. Die in Altsystemen gespeicherten Informationen können jedoch eine wertvolle Datenquelle für Analysesysteme darstellen.

Altsysteme wurden nicht für die Analyse von Daten, sondern für die Ausführung von Funktionen entwickelt. Aus diesem Grund sind Unternehmen, die sich bei kritischen Vorgängen auf Altsoftware wie Mainframes verlassen, nicht in der Lage, Echtzeitinformationen aus ihren Transaktionen zu erhalten. Die Lösung von Geschäftsproblemen und der Zugriff auf Daten, die in Altsystemen gespeichert sind, können entscheidend sein, wenn Sie mit Altdaten arbeiten. Die integrierte Integration ermöglicht es Cloud , sich mit Altsystemen zu verbinden, um die Data Analytics zu verbessern. Daten können aus Altsystemen in ein Format umgewandelt werden, das neuere Anwendungen mithilfe von Prozessen wie Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) oder Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT) nutzen können. Die Verwendung von Altdaten zur Information neuer Anwendungen kann dazu beitragen, ein klareres Bild historischer Trends zu erhalten, was zu genaueren Geschäftsentscheidungen führt.

Verbesserung der operationellen Leistung

Kundenservice-, Kundenerfolgs-, Vertriebs- und Marketingteams können anhand von aus dem Data Warehouse abgeleiteten Metriken bewertet werden, z. B. Nutzungsmuster, Customer Lifetime Value und Akquisitionsquellen. Die Beiträge der Teams zur Gesamtleistung und zu den Zielen des Unternehmens können auch durch die Kombination von Datensätzen aus anderen Geschäftsbereichen hervorgehoben werden, um bessere Data Analytics zu gewinnen.

Geschäftsinformationen können gesammelt und in relationalen Formaten gespeichert werden, um historische und Echtzeitanalysen zu unterstützen. Die Daten können dann analysiert werden, um Anomalien in Echtzeit zu entdecken oder Ereignisse und Trends aus historischen Daten vorherzusagen. Leistungsverbesserungen sind weitaus effektiver, wenn sie vergangene Leistungen und zukünftige Vorhersagen kombinieren können.

Schlussfolgerung

Cloud ermöglichen es Unternehmen, in Echtzeit auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen, Geschäftsprozesse zu automatisieren und die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung zu verkürzen. Eine Datenplattform ist mehr als eine Datenbank oder ein Data Warehouse, sie ist das Gravitationszentrum für die digitale Zukunft Ihres Unternehmens. Sie bietet eine Kombination aus Diensten, Tools und Komponenten, die Sie beim Aufbau eines Data Warehouse, von Data Lakes und von unterstützenden analytischen Datendrehscheiben unterstützen.

Cloud helfen Ihnen, Ihre Datenbestände durch eine einzige Lösung zu nutzen, die Datenmanagement (nicht nur Ingestion), Data Analytics sowie Datenqualität und -automatisierung integriert hat.

Über Traci Curran

Traci Curran ist als Director of Product Marketing bei Actian tätig und konzentriert sich auf die Actian Data Platform. Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Technologiemarketing war Traci Curran zuvor in leitenden Marketingpositionen bei CloudBolt Software, Racemi (von der DXC Corporation übernommen) sowie bei einigen der innovativsten Startups der Welt tätig. Tracis Leidenschaft ist es, Kunden dabei zu helfen, zu verstehen, wie sie Innovationen beschleunigen und Wettbewerbsvorteile erzielen können, indem sie die digitale Transformation und Cloud nutzen.